Maschinelle Lernverfahren finden in sehr unterschiedlichen Gebieten Anwendung:
Bilderkennung: Mit Machine-Vision-Algorithmen können Bilder erkannt und kategorisiert werden. So können sehr viele Daten blitzschnell verarbeitet werden. Maschinelles Sehen kommt unter anderem in der medizinischen Diagnostik oder bei der Gesichtserkennung zum Einsatz, kann aber auch für die Übersetzung von handschriftlichen Zeichen in Druckschrift genutzt werden. Auch für das autonome Fahren ist die Bilderkennung entscheidend.
Spracherkennung: Das Erkennen und Interpretieren von verbaler Sprache kann ebenfalls über maschinelle Lernverfahren erlernt werden. Diese Algorithmen kommen beispielsweise in Sprachassistenzsystemen zum Einsatz.
Semantische Spracherkennung: Geschriebener Text kann über maschinelles Lernen semantisch interpretiert werden. Das erlaubt kontextbezogene Übersetzungsanwendungen oder Chatbots, die selbstständig sinnvolle Lösungen generieren.
Mustererkennung: Maschinelle Lernverfahren können außerdem dazu eingesetzt werden Muster in Ereignisfolgen zu erkennen, die für den Menschen durch die großen Mengen an Datenpunkten, Variablen und Abhängigkeiten nicht erkennbar sind. Beispielsweise kann eine KI Fehlermuster der Fahrzeugelektronik aus Daten erlernen und diese Anomalien mit dem Verhalten im Betrieb abgleichen. Anomalien werden dadurch schneller erkannt, wodurch früh entgegengewirkt werden kann. Beispielsweise durch den Austausch eines Bauteils, noch bevor es einen Fehler tatsächlich verursacht.
Prozessoptimierung: Die erkannten Muster können auch als Informationsbasis für Optimierungsprozesse genutzt werden. In diesem werden maschinelle Lernverfahren sind maschinell erzeugte Prozessmodelle, die eine optimierte Prozesssteuerung ermöglichen.