Học máy (tiếng Anh: Machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI), hướng tới việc xây dựng các thuật toán và mô hình có khả năng "học" từ dữ liệu huấn luyện. Từ đó, các mô hình này có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình chi tiết cho từng tình huống cụ thể. Gần đây, một nhánh nhỏ của học máy là học sâu đã sử dụng mạng thần kinh nhân tạo giúp đạt kết quả vượt trội so với các phương pháp học máy khác.
Học máy có liên hệ mật thiết với thống kê, vì cả hai lĩnh vực đều xây dựng mô hình từ dữ liệu để đưa ra suy luận. Điểm khác biệt chính là thống kê truyền thống thường tập trung vào việc kiểm định giả thuyết và diễn giải kết quả, trong khi học máy ưu tiên khả năng dự đoán và tự động hóa trên dữ liệu lớn.
Ngày nay, học máy được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ tìm kiếm thông tin, chẩn đoán y khoa, phát hiện thư rác và gian lận tài chính, đến nhận dạng tiếng nói, dịch tự động, và điều khiển robot.
