人类的学习过程可以拆分为以下几个阶段：感知、记忆、对比和归纳、总结和实践。
感知：通过自己的感官（视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉）获取外界的信息，观察和体验周围的环境和发生的事情。除了亲身感受之外，为了更高效的获取信息，人们通过听故事、阅读图书和观看视频来了解曾经发生过的事情。
记忆：当我们获取到新信息后，我们会将以后需要使用的信息记在大脑之中，并抛弃认为不需要的信息。
对比和归纳：人们了解新信息的最好办法是与自己记忆中的信息进行比较。通过对比信息的相似性和差异性，理解新信息并对不同的信息进行分类。
总结：人们将一个个独立的信息整合到一起，推导出信息之间的联系及规律。构建起信息的网络，帮助理解事情的原因和结果。
实践：学习的意义是将获得的知识应用到现实生活中。在解决问题的过程中验证知识的适用性和正确性。在验证的过程中，又进入新的一轮感知过程。
学习过程示意图
在这五个步骤中，记忆是计算机最擅长的事情，自然及人文类的数据感知是一个需要消耗大量人力的过程，可以通过仪器检测的数据指标则可以自动化的进行数据收集。第三步的对比和归纳以及第四步的总结是算法实现的部分。机器学习程序与普通程序最大的不同在于实践的部分。普通的软件程序输出结果后，便完成了整个流程。但是机器学习程序可以对每次的结果进行评分，然后算法可以根据评分调整运算的结果。
由于机器需要运行的结果反馈来进行学习，所以机器学习算法的开发过程包含了算法编写和学习两个阶段。机器学习阶段也被称为训练阶段，在此阶段使用已知的数据进行学习和验证。对每次训练的结果进行评估，然后对算法进行调整。这种学习的过程分为两种：监督学习和无监督学习。
监督学习适合待解决的问题有明确预期，希望机器可以对未来出现的同类问题进行预测。监督学习的训练数据必须成对出现，包含程序输入的特征信息和程序输出的结果信息。监督学习训练时，训练集被随机分成两份：一份用于对程序进行训练，另一份用于验证算法的处理结果是否符合预期。
无监督学习用于探索数据之间的关系和规律，获得的是某个问题的结果。无监督学习的训练数据只有程序输入的特征信息，训练时使用整份数据进行学习。无监督学习获得的训练的结果无法用训练集进行验证，需要单独进行评估后，再对算法进行调整。
机器学习的过程模仿了人类学习的流程。在了解机器学习的过程中，我们仅是在学习一个IT类的知识，我们也可以反思自身的学习过程如何进行优化。
