pyBrain (używany przeze mnie ostatnio), Matlab Machine Learning Toolbox ;)
Uczenie maszynowe to przede wszystkim wyciąganie pewnych wniosków na podstawie istniejących danych, tak aby wykorzystać je w przyszłości. Więc w grę wchodzi rozpoznawanie czegokolwiek co potrafisz przedstawić w postaci cyfrowej.
Mowa, pismo, dźwięk, obraz - owszem. Ale także tworzenie systemów ekspertowych, które swoją bazę wiedzy mają zbudowane w oparciu o techniki uczenia maszynowego.
Wraz z tym wchodzi tutaj pojęcie 'softcomputing', które wykorzystuje i łączy różne rodzaje uczenia maszynowego (sieci neuronowe różnego typu, systemy ekspertowe, logika rozmyta czy algorytmy genetyczne).
No i nie zapominajmy o tym czym jest Big Data. Tam takie rzeczy jak uczenie maszynowe i analizy statystyczne to narzędzia używane nagminnie.
Zastosowań uczenia maszynowego nie zliczysz. Ostatnio próbuję zrobić rozpoznawanie sygnału wibrometrycznego, tak aby system odpowiedział mi na pytanie 'co się dzieje'.