如今，機器學習算法被廣泛用于制造自動駕駛汽車中出現的，各種挑戰性的解決方案。通過在汽車中的ECU（電子控制單元）中結合傳感器處理數據，有必要提高機器學習的利用以完成新任務。

　　潛在的應用包括通過來自不同外部和內部傳感器（如激光雷達，雷達，攝像頭或物聯網）的數據融合來評估駕駛員狀況或駕駛場景分類。

　　運行汽車信息娛樂系統的應用程序可以從傳感器數據融合系統接收信息，例如，如果車輛注意到駕駛員受傷，則可以將汽車引導到醫院。這種基于機器學習的應用程序還包括駕駛員的言語和手勢識別和語言翻譯。

　　算法分為無監督和監督算法，兩者之間的區別是他們如何學習。

　　監督算法利用訓練數據集學習，并繼續學習，直到達到他們所期望的（最小化錯誤概率）程度。監督算法可以分為歸類，分類和異常檢測或維數縮減。

　　無監督算法嘗試從可用數據中導出值。這意味著，在可用數據內，算法產生關系，以便檢測模式或根據它們之間的相似程度，將數據集劃分為子組。無監督算法可以在很大程度上被分類為關聯規則學習和聚類。

　　加強算法是另一組機器學習算法，它處于無監督和監督學習之間。對于每個訓練示例，在監督學習中有一個目標標簽; 在無監督的學習中完全沒有標簽; 強化學習包括時間延遲和稀疏標簽 - 未來的獎勵。

　　代理學習根據這些獎勵在環境中的行為。了解算法的局限性和優點，并開發高效的學習算法是強化學習的目標。強化學習可以解決大量實際應用，從AI的問題到控制工程或操作研究，這些都與開發自駕車相關。這可以分為間接學習和直接學習。

　　在自主汽車中，機器學習算法的主要任務之一是連續渲染周圍環境，并預測可能對這些環境造成的變化。這些任務分為4個子任務：

　　檢測對象

　　識別對象或識別對象分類

　　物體定位與運動預測

　　機器學習算法被寬泛地分為4類：決策矩陣算法，集群算法，模式識別算法和回歸算法?？梢岳靡活悪C器學習算法來完成2個以上的子任務。例如，回歸算法可以用于對象定位以及對象檢測或運動預測。