یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی در بسیاری زمینه‌ها از جمله مهندسی، کسب و کار، زبان‌شناسی و پزشکی کاربرد دارد. یادگیری ماشینی در بسیاری جنبه‌های زندگی روزمره وارد شده است. برای نمونه، موتورهای جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند، چرا که نرم‌افزار یادگیری ماشینی آن‌ها چگونگی رتبه‌بندی برای یک صفحه وب را درک کرده‌است. همینطور فیس‌بوک یا برنامه عکس اپل که تصاویر افراد را شناسایی می‌کند نوعی از یادگیری ماشینی است. فیلتر هرزنامه‌ها (یا اسپم) در ایمیل از هم از کاربردهای یادگیری ماشینی است.
یادگیری ماشینی
یادگیری دیکشنری پراکنده یا فرهنگ لغت پراکنده یک روش یادگیری ویژگی است که در آن یک مثال آموزشی به عنوان ترکیبی خطی از توابع پایه ارائه می‌شود، و فرض بر این است که یک ماتریس پراکنده است. این مساله از نوع به شدت سخت NP-hard است و حل تقریبی آن دشوار است. الگوریتم K-SVD یک روش اکتشافی معمول برای یادگیری دیکشنری پراکنده است. یادگیری دیکشنری پراکنده در چندین زمینه استفاده شده است. در دسته‌بندی ، مسئله مشخص کردن کلاس‌هایی است که قبلاً دیده نشده اند متعلق به نمونه آموزشی اند. برای دیکشنری که در آن هر کلاس از قبل ساخته شده‌است ، یک مثال آموزشی جدید با کلاس همراه است که به بهترین شکل توسط دیکشنری مربوطه نمایش داده می‌شود. مثلاً یادگیری دیکشنری پراکنده در تشخیص و جداسازی نویز تصویر استفاده شده‌است. ایده اصلی این است که تکه‌های تصویر تمیز و بدون نویز می‌تواند جداگانه توسط یک دیکشنری تصویری نشان داده شود ، اما قسمت نویز نمی‌تواند.