人工智能的思想是使机器像人类一样以某种方式``思考''，而机器学习可以自动执行流程，创建快捷方式并根据用户行为或通过分析多种来源的信息来预测动作。
作为一个通过分析数据来表现的系统，机器学习使用用户的信息根据注册的行为创建学习路线。因此，您可能会问自己：“我何时将有关我的行为的信息传递给计算机?”。答案是：每次上网时，都使用在线服务或使用连接的设备。
诸如Google，Microsoft和Amazon之类的公司负责来自各种服务(例如搜索引擎，电子邮件服务和电子商务)的大部分数据流量。这些公司拥有庞大的计算中心(大数据)，并接收有关人们正在寻找，谈论甚至想要购买的东西的信息。这是通过能够分析来自不同来源(例如社交网络，研究历史等)的数据的算法来实现的，并且该机器可以“理解”用户的行为并根据位置，年龄段和共同兴趣创建不同的配置文件。
机器学习不仅是自动化，还包括了解建立工作模式的例程，例如：在智能家居中，房主在早上离开，总是在下午6点左右回来;当您回家时，灯会自动打开，咖啡机也将打开以制作下午咖啡。如果此人提早到达，而不必开灯怎么办?在炎热的天气里，喝点饮料或喝水代替喝咖啡会不会更有趣?这正是机器学习可以发挥作用的地方。
通过分析用户的行为，机器学习系统仅在必要时才激活房灯，并可以使用室温来考虑启动咖啡机还是向所有者发送消息，建议在其中喝更多的水。低湿度的日子。所有这些都可以基于在智能手机上执行的搜索，社交网络的趋势以及主要是交叉数据。
