Maschinelles Lernen ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI), die dem System die Möglichkeit bietet, automatisch zu lernen und das Wissen aus zuvor gemachten Erfahrungen zu aktualisieren. Das Lernen beginnt mit Beobachtungen, Erfahrungen oder dem Abgleich von Mustern in Daten, um die Entscheidungsfindung für zukünftige Ergebnisse zu verbessern. Bei der Wahl eines Studienfachs stehen den Schülern eine Reihe von Optionen zur Verfügung. Die psychologischen Faktoren des Schülers, der familiäre Hintergrund und das Bildungsumfeld sind die wichtigsten Faktoren bei der Berufswahl, und diese Faktoren dienen dem lernenden System als Trainingsset für die Klassifizierung. Im Laufe der Zeit häufen sich die Bildungsdaten an und nehmen rapide zu. Um diese alten Daten zusammen mit neuen Merkmalen zu verarbeiten, wird beim maschinellen Lernen eine inkrementelle Lerntechnik eingeführt. Der inkrementelle Lernalgorithmus verarbeitet früheres Wissen, um zukünftige Entscheidungen zu treffen und sich selbst zu aktualisieren. Das Wissen wird durch die Kombination verschiedener Klassifikatoren zur Identifizierung von Schülermerkmalen für deren Karriereentwicklung dargestellt. Dazu werden zwei Zuordnungsfunktionen mit Basisklassifikatoren wie CART und SVM verwendet.