Machine Learning skupia się na wykorzystywaniu modeli uczenia maszynowego oraz na ryzykach związanych z ich tworzeniem i wdrażaniem. Kategoria obejmuje analizę logów i wykrywanie anomalii w bezpieczeństwie IT, ochronę przed data poisoning i przykładami adversarialnymi, a także odpowiedzialne przygotowanie zbiorów danych. Pojawiają się również zagadnienia architektur i metod uczenia, takich jak Masked Autoencoders.