Завдання, які вирішує ML в рітейлі, включають передбачення відтоку клієнтів, аналіз продуктових кошиків, прогнозування товарів у наступному чеку, розпізнавання цінників і товарів, прогноз закупівель та попиту, оптимізація закупівель та логістики, планування промо, цін та асортименту – або це лише мала частина.
ML (Meta Language) – сімейство строгих мов функціонального програмування з розвиненою параметрично-поліморфною системою типів і модулями, що параметризуються. Подібна система типів була раніше запропонована Роджером Хіндлі в 1969 році і зараз часто називається системою Хіндлі-Мілнер.
Класичне машинне навчання, або Classical Machine Learning, будується на класичних статистичних алгоритмів і вирішує питання, пов'язані з прийняттям рішень на основі даних. Його активно застосовують як в офлайн, так і в онлайн-маркетингу для прогнозування поведінки користувача та рекомендацій щодо інтересів.