Машина повышения градиента (Gradient boost machine) – это тип метода машинного обучения, в котором используется ансамбль слабых моделей прогнозирования для выполнения задач регрессии и классификации.

Машина Тьюринга (Turing machine) – это математическая модель вычислений, определяющая абстрактную машину, которая манипулирует символами на полосе ленты в соответствии с таблицей правил. Несмотря на простоту модели, для любого компьютерного алгоритма можно построить машину Тьюринга, способную имитировать логику этого алгоритма.

Машинное восприятие (Machine perception) – это способность системы получать и интерпретировать данные из внешнего мира аналогично тому, как люди используют наши органы чувств. Обычно это делается с подключенным оборудованием, хотя можно использовать и программное обеспечение.

Машинное зрение (Machine Vision) – это применение общего набора методов, позволяющих компьютерам видеть, для промышленности и производства.

Машинное обучение (Machine Learning) – это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования [46,47]. Также под машинным обучением понимают технологии автоматического обучения алгоритмов искусственного интеллекта распознаванию и классификации на тестовых выборках объектов для повышения качества распознавания, обработки и анализа данных, прогнозирования [48]. Также машинное обучение определяют, как одно из направлений (подмножеств) искусственного интеллекта, благодаря которому воплощается ключевое свойство интеллектуальных компьютерных систем – самообучение на основе анализа и обработки больших разнородных данных. Чем больше объем информации и ее разнообразие, тем проще искусственному интеллекту найти закономерности и тем точнее будет получаемый результат.

Машинное обучение Microsoft Azure (платформа автоматизации искусственного интеллекта) – это функция, которая предлагает расширенную облачную аналитику, предназначенную для упрощения машинного обучения для бизнеса. Бизнес-пользователи могут моделировать по-своему, используя лучшие в своем классе алгоритмы из пакетов Xbox, Bing, R или Python или добавляя собственный код R или Python. Затем готовую модель можно за считанные минуты развернуть в виде веб-службы, которая может подключаться к любым данным в любом месте. Его также можно опубликовать для сообщества в галерее продуктов или на рынке машинного обучения. В Machine Learning Marketplace доступны интерфейсы прикладного программирования (API) и готовые сервисы. Также, – это способность машин автоматизировать процесс обучения. Входными данными этого процесса обучения являются данные, а выходными данными – модель. Благодаря машинному обучению система может выполнять функцию обучения с данными, которые она принимает, и, таким образом, она становится все лучше в указанной функции.

Машинное прослушивание (Machine listening) – это класс прикладного искусственного интеллекта, используемый для восприятия звука, понятного машинам.

Машинный интеллект (Machine intelligence) — это раздел компьютерных наук, занимающийся воспроизведением или имитацией человеческого интеллекта, самосознания, знаний, мышления в компьютерных программах. Это также обобщающий термин для различных типов алгоритмов обучения, включая машинное обучение и глубокое обучение.

Машинный перевод (Machine Translation) – это раздел компьютерной лингвистики, с использованием программного обеспечения для перевода текста или речи с одного языка на другой. [49]

Машинный разум (Machine intelligence) – это общий термин, охватывающий машинное обучение, глубокое обучение и классические алгоритмы обучения.