Makine öğrenmesi yöntemlerinde veri kümelerinin parametrelerine göre farklı algoritmalar geliştirerek veri bilimcilerin sorunları çözmesine yardımcı olmaktadır. En yaygın makine öğrenmesi yöntemleri; denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeye dayalı öğrenmedir. Bu öğrenme modellerinde sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi algoritmalar kullanılmaktadır. Verilerdeki kalıpları belirlemek ve tahmin yapabilen veri modeli oluşturmak için bu algoritmalar kullanılmaktadır.

Makine öğrenmesi sistemlerinin öğrenme süreçlerini; verileri toplama ve hazırlama, modeli eğitme, modeli doğrulama, sonuçları yorumlama şeklinde değerlendirebiliriz.

Verilerin olduğu her alanda makine öğrenmesinin kullanılması mümkündür. İşletmeler karar süreçlerini daha hızlı hale getirebilmek için  yapay zeka araçlarından ve özellikle makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanmaktadır. Bu sayede sistemler, makine öğrenme algoritma verilerini kullanarak öğrenen ve keşfeden yapılar oluşturabilirler. 

Dijitalleşmenin trend haline geldiği günümüzde şirketlerin süreçlerinde verimsiz iş gücünü azaltması, veri hazırlama süreçlerini otomatikleştirmesi, veriler üzerinden anlamlı bilgiler edinilmesi önem kazanmaktadır. Organizasyonlarda yapay zeka ve makine öğrenmesinin birlikte çalışması sağlandığında daha başarılı sonuçlar ortaya çıktığı gözlemlenmektedir. Bu yapıları kullanarak dijitalleşme yolunda gelişen ve süreçlerini iyileştiren firmaların sayısı artan bir oranla ilerlemektedir. Bu sayede organizasyonlar hızlı karar almanın yanında iş süreçlerinden insan müdahalesini azaltarak verimliliklerini arttırabilmektedirler. Yapay zeka ve makine öğrenmesi, ürün/hizmet satan firmaların ve bireylerin hayatını kolaylaştırarak hızlandırıcı etkilere sahip olmaktadır. Bu sistemler verilerin işlenmesi ve karar alma mekanizmalarında hızlı davrandığı için kişiselleştirilmiş ürünler yaratılmasında, müşteri ihtiyaçlarının analiz edilmesinde ve maliyetlerin düşürülmesinde başarılı sonuçlar ortaya çıkartmaktadır. İşletmelerin gelecekte var olabilmeleri rekabet fırsatlarını iyi değerlendirmelerine bağlıdır. Dijitalleşme değişen koşullar karşısında yeterli olmayacağından yapay zeka ve makine öğrenmesi önem kazanacaktır.