近年由於大数据，开源软件，云计算的进步和处理器速度提昇，运用赢咖4变得更容易及有效。赢咖4中的一个核心领域就是机器学习(Machine Learning)。根据维基百科：「人工智慧的研究是从以「推理」為重点到以「知识」為重点，再到以「学习」為重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智慧的一个途径，即以机器学习為手段解决人工智慧中的问题。机器学习在近 30 多年已发展為一门多领域交叉学科，涉及机率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
机器学习理论主要是设计和分析一些让电脑可以自动「学习」的演算法。机器学习演算法是一类从资料中自动分析获得规律，并利用规律对未知资料进行预测的演算法。因為学习演算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联繫尤為密切，也被称為统计学习理论。演算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习演算法。很多推论问题属於无程式可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似演算法。」
那么机器学习有甚么具体应用？以下是机器学习在实际应用中的一些最常见类别：
图像辨别 (Image Recognition)
图像辨别是利用机器学习分析图像以获取数据进行一些分类，辨别或转换。像 Facebook 一样的图像标记，当算法检测到您的脸部或朋友的脸部出现在照片中时便会自动将名称标记於照片的人像上，机器学习算法更会从您手动更改照片标记中学习，从而增加自动图像标记的準确度。
光学字符识别（OCR）
OCR 是利用机器学习算法将原稿或扫描文本文档转换為数字或文字数据。机器学习算法必须学习大量书写字符的图像从而转换為正确相应的数字或字母。
垃圾邮件过滤 (Spam Mail Filtering)
垃圾邮件过滤器利用机器学习的文本分析(Text Analysis)根据邮件内容和主题将电子邮件分类為垃圾邮件或正常邮件。
情绪分析 (Sentiment Analysis)
情绪分析算法利用文本分析学习根据作者所表达的心情将意见分类為积极，中立或消极的信息。
自动驾车 (Autonomous Vehicle)
赢咖4注册系统由复杂的技术组成。透过各种不同的传感器技术例如雷达，照相机，激光雷达和车联网通信等能够提供车辆周围的具体情况，更需要用先进的传感器数据处理器可靠地完成数据收集。然后要确保汽车能够正确地自动处理可能发生的几乎无限量事件，复杂的决策和控制算法必须迅速无误。但是要做到这一点，需要让系统变得聪明及懂得学习，例如识别行人，停车灯和街道标誌的能力。机器学习可透过学习人类驾驶时的反应和正确态度而不断改善赢咖4注册系统的可靠性和安全性。
