يُعد التعلم الآلي أحد الفروع الأساسية في الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى تمكين الأنظمة الحاسوبية من التعلم من البيانات وتحسين أدائها تلقائيًا دون برمجة صريحة لكل حالة. يعتمد التعلم الآلي على بناء نماذج رياضية تستطيع اكتشاف الأنماط والعلاقات داخل البيانات، ومن ثم استخدامها في التنبؤ أو التصنيف أو اتخاذ القرار. ينقسم التعلم الآلي إلى عدة أنواع رئيسية، منها التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز. في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات مُعلَّمة مسبقًا، بينما يهدف التعلم غير الخاضع للإشراف إلى اكتشاف البنية الداخلية للبيانات دون تسميات. أما التعلم المعزز فيعتمد على التفاعل مع البيئة لتحقيق أفضل نتيجة ممكنة. تتعدد التطبيقات العملية للتعلم الآلي، حيث يُستخدم في أنظمة التوصية، واكتشاف الاحتيال المالي، وتحليل الصور الطبية، والتعرف على الصوت، وتحليل المشاعر في النصوص. كما يُعد عنصرًا أساسيًا في تطوير المركبات ذاتية القيادة والأنظمة الذكية في الصناعة. إن التعلم الآلي يمثل حجر الأساس للعديد من الابتكارات التقنية الحديثة، ويُعد من أهم المجالات البحثية التي تسهم في تطوير حلول ذكية تدعم مختلف القطاعات. جامعة المستقبل الأولى على الجامعات العراقية الأهلية