معدل التعلم (بالإنجليزية: learning rate) في التعلم والإحصاء الآلي، معلمة ضبط في خوارزمية التحسين التي تحدد حجم الخطوة في كل تكرار أثناء التحرك نحو الحد الأدنى من دالة الخسارة . نظرًا لأنها تؤثر على مدى تجاوز المعلومات المكتسبة حديثًا المعلومات القديمة، فإنها تمثل مجازًا السرعة التي يتعلم بها «نموذج التعلم الآلي». غالبًا ما يشار إلى معدل التعلم بالحرف η أو α.
في تحديد معدل التعلم، هناك مفاضلة بين معدل التقارب وتجاوز الحد. في حين أن الاتجاه نحو الحد الأدنى يتم تحديده عادة من خلال التدرج اللوني لوظيفة الخسارة، فإن معدل التعلم يحدد حجم الخطوة التي يتم اتخاذها في هذا الاتجاه. سيجعل معدل التعلم المرتفع جدًا قفزة التعلم أعلى من الحد الأدنى، لكن معدل التعلم المنخفض جدًا سيستغرق وقتًا طويلاً للغاية للالتقاء أو التعثر في الحد الأدنى المحلي غير المرغوب فيه.
من أجل تحقيق تقارب أسرع، ومنع التذبذبات والتوقف في الحد الأدنى المحلي غير المرغوب فيه، غالبًا ما يتغير معدل التعلم أثناء التدريب إما وفقًا لجدول معدل التعلم أو باستخدام معدل تعليمي قابل للتكيف. في طريقة نيوتن، يتم تحديد معدل التعلم بشكل أساسي من الانحناء المحلي لوظيفة الخسارة، وذلك باستخدام معكوس المصفوفة الهيسية كحجم الخطوة.