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머신러닝 명시적으로 프로그래밍을 하지 않고도 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력을 갖게 하는 것. 데이터가 주어졌을 때, 명시적 프로그래밍은 사람이 직접 데이터의 케이스를 나누고, 각각의 케이스에 맞는 행동을 하게 하는 것. 이에 반해, 머신러닝은 사람이 분류를 하지 않고, 기계가 스스로 학습을 해서 케이스를 나누고 예측을 해서 행동함. 빅데이터 같이 큰 데이터가 들어오게 되면서 효율의 차이가 많이 나게 됨. 머신러닝 기법 구분 지도학습 vs 비지도학습 예측해야 할 결과에 대한 정답 데이터가 주어지면 지도학습, 없으면 비지도학습. 강화학습 학습에 필요한 데이터가 없어도, 기계가 스스로 데이터를 만들어내서 학습할 수 있으면 강화학습. ex) 최신 알파고는 강화학습으로 혼자 바둑두고 혼자 싸워서 스스로 발전함.