機械学習におけるデコードに関連した技術は、主に入力されたデータから意味や情報を復号し、解釈する過程に関わる。例えば、機械翻訳では言語の単語やベクトル、コーパスなどのデータから最適な翻訳結果を選ぶためにスコアや確率を用いてデコードを行う。また、音声認識や画像認識などでは受光や照射、反射といった光学的な処理や読み取り技術が基礎となることが多い。機械学習の推論過程では、復号や訂正（ｅｃｃやパリティなどの誤り訂正技術）も用いられ、デコードの精度向上に寄与する。処理速度や精度の面ではクロックや同期、遅延回路、パイプライン構造といったハードウェア的要素が背景にあり、これらがメモリセルやレジスタファイルと連動して効率的にデコード処理を実現している。さらに、ネットワークやサーバーを介した配信や送信の際には暗号や認証情報の復号も含まれるため、広義にはこれらの技術もデコード関連技術群の一部に含まれる。これにより、機械学習システム全体で安定した入力処理と情報の正確な再現が可能となる。
