O processo de aprendizado começa com observações ou dados, tais como exemplos, experiência direta ou instrução, a fim de procurar padrões nos dados e tomar melhores decisões no futuro, com base nas informações encontradas. Quanto maior a variedade de amostras, mais fácil é encontrar padrões relevantes para a previsão do resultado. 

Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre Machine Learning, pode-se afirmar que são necessários, basicamente, três componentes para ensinar uma máquina: