Машинное обучение представляет собой некоторый тип искусственного интеллекта, который, как правило, используется для создания моделей, с помощью которых выполняется анализ данных. Машинное обучение является процессом программирования, в котором вместо написания кода программы, как в случае с традиционными компьютерными архитектурами, электронной вычислительной системе дается множество наборов образцов данных, которые демонстрируют, что подойдет или что не подойдет для желаемой аналитической модели.
Простым примером этого процесса являются методы сопоставления с образцом и распознавания образов, которые можно реализовать и в недорогих системах. Например, модуль Intel Curie на основе микроконтроллера Intel Quark имеет возможность выполнить простое сопоставление с образцом, поскольку такой микроконтроллер имеет массив из 128 нейронов по 128 байт каждый. Нейроны функционирует и как механизм принятия решений, и как память, поэтому в данном случае даже можно реализовать небольшую нейронную сеть. Нейроны содержат информацию, которая имеет свой вес, и вес, дающийся каждому нейронному соединению в сети, можно изменить как определенный алгоритм.