현대 인공지능의 가장 핵심적인 기술은 바로 '기계학습'이다. 이는 프로그램 코드를 통해 직접 지시된 행동이 아닌, 데이터를 통해 기계가 스스로 학습하고 동작하는 알고리즘을 연구하는 분야를 지칭한다.
기계학습을 좀 더 간결하게 설명하자면, 데이터를 바탕으로 특정 함수를 형성하고 그 함수를 통해 미래의 데이터나 상황을 예측하는 방법론이다. 널리 알려진 응용 예로, 주어진 사진이나 음성 데이터를 분석하여 특정 사물을 구분하거나 음성을 해석하거나 텍스트 데이터를 활용한 감정 분석이나 사용자의 구매 기록을 통한 추천 시스템 구축 등이 대표적이다.

군으로서 만족해야 하는 규칙은 크게 세 가지가 있다. 먼저 하나의 이항연산이 있어야 한다. 두 번째는 이 연산에 항등원이 있어야 한다. 세 번째는 모든 원소는 역원을 가져야 한다. 어떤 원소 ㄱ을 다른 원소 ㄴ에 어떤 순서로 곱하여도 항등원이 나온다면 ㄴ이 ㄱ의 역원이라는 것이다. 많은 경우 곱하기의 순서가 중요하다. 다시 말해 일반적으로 ㄱㄴ과 ㄴㄱ은 같은 원소가 아니다. 곱하기의 순서가 상관없는 군을 우리는 가환군(abelian group)이라고 부른다.