Машиналық оқыту жасанды интеллекттің бір саласы болып саналады. Оның негізгі идеясы компьютер алдын-ала жазылған алгоритмді қолданумен ғана шектеліп қоймай, мәселені өздігімен шешуді үйрену. Аударма жасау ісі саласында соңғы кездері машиналық оқытуды аудармашының түзетулерімен интеграциялай отырып пайдалану мәселесі өте өзекті болып табылады. Кәсіби аударма саласындағы бұл жаңа бағытты ағылшын тілінде  post-edited machine translation (PEMT) немесе  machine translation post-editing (MTPE) деп атау бекітілген. Көп жағдайларда, машиналық аударманың нәтижелері жариялауға жарамсыз болып жатады. Мұндай нәтижелерді жариялау үшін адамның, яғни аудармашылардың тікелей қатысуы қажетті. Екі жақтың бірлесе жұмыс істеуі жақсы нәтижелер көрсеткендіктен бұл өз кезегінде постредакциялауға және оны зерттеу мен постредакциялаудың автоматтандырылған  жүйелерін жасауға қызығушылық тудырып отыр. Бұл мақалада қазіргі кезде кең қолданыстағы онлайн ағылшын-қазақ аударма жүйелерінің нәтижелері алынып, олардың артықшылықтары мен кемшіліктеріне анализ жасалынды. Машиналық оқытуды іске асыру үшін өте үлкен көлемде ағылшын және қазақ тіліндегі корпустар қажет. Мақалада корпусты жинақтауға мүмкіндік беретін код және нәтижелері келтірілген.