Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model komputasi yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Bidang ini memanfaatkan konsep statistik, matematika, dan ilmu komputer untuk membangun model yang dapat mengenali pola, menggeneralisasi informasi, serta meningkatkan kinerja berdasarkan pengalaman. Pembelajaran mesin digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi, termasuk pengolahan bahasa alami, visi komputer, sistem rekomendasi, dan analisis data.