يتناسب التعلم الآلي بشكل كبير مع مجال الذكاء الاصطناعي، إذ يعتبر التعلم الآلي من الطرق الأساسية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فالتعلم الآلي يعتمد على استخدام البيانات والخوارزميات لتدريب الأنظمة الحاسوبية على أداء المهام بشكل أفضل، حيث يتم تحليل البيانات المتاحة وتعديل الخوارزميات بناءً على الخطأ والتغييرات التي تحدث في النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، تتضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي العديد من المجالات مثل التعلم العميق والشبكات العصبونية وتحليل البيانات الضخمة وتصوير الحاسوب، وجميع هذه المجالات تتطلب استخدام التعلم الآلي. وعندما يتم تطوير نظم إيذاء الأداء الذاتي، فهذا يشمل استخدام التعلم الآلي من أجل عمليات التعلم والتكيف. لذلك فإن التعلم الآلي بشكل عام يمثل أحد العوامل الأساسية التي تساهم في تحسين أداء النظم الحاسوبية وزيادة كفاءتها في مجال الذكاء الاصطناعي.
