機器學習作為工科技術，在學習之前讀者必須了解機器學習這一技術工具能夠解決什麼問題，能夠應用於哪些相關行業，以及現有的成功的技術應用有哪些等，從而激發學習熱情。
機器學習是一種通用性的資料處理技術，其包含大量的學習演算法，且不同的演算法在不同的行業及應用中能夠表現出不同的效能和優勢。
目前，機器學習已經成功應用於以下領域：
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金融領域：檢測信用卡欺詐、證券市場分析等。
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網際網路領域：自然語言處理、語音識別、語言翻譯、搜尋引擎、廣告推廣、郵件的反垃圾過濾系統等。
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醫學領域：醫學診斷等。
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自動化及機器人領域：無人駕駛、影象處理、信號處理等。
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生物領域：人體基因序列分析、蛋白質結構預測、DNA序列測序等。
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遊戲領域：遊戲戰略規劃等。
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新聞領域：新聞推薦系統等。
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刑偵領域：潛在犯罪預測等。
綜上，可以認為機器學習正在成為各行各業都會經常使用到的分析工具，尤其隨著各領域資料量的不斷增加，各企業都希望通過資料分析的手段，得到資料中有價值的資訊，從而指引企業的發展和明確客戶需求等。