Zaujíma sa predovšetkým o navrhovanie algoritmov, ktoré vyžadujú minimálny ľudský zásah. Preto pracuje na metódach a nastaveniach, ktoré fungujú aj s minimálnou spätnou väzbou. Ide napríklad o hlboké učenie s odmenou a trestom, banditské algoritmy, učenie bez dozoru či porovnávanie vlastných výsledkov, tzv. self play. V poslednej dobe sa Michal venoval strojovému učeniu zameranému na reprezentácie, slovné modely a algoritmom hlbokého učenia s odmenou a trestom, pre ktoré už existujú teoretické základy. Ešte skôr pracoval na sekvenčných algoritmoch so štruktúrovaným rozhodovaním, kde bolo manipuláciou štruktúry možné dosiahnuť dokázateľne rýchlejšie učenie. V súčasnosti pracuje na veľkých jazykových modeloch, konkrétne na príprave algoritmických riešení, ktoré tieto modely umožnia lepšie ovládať.

Záujem o vedu u neho začal na Gymnáziu Alejová v Košiciach. Spätne oceňuje, že úzka spolupráca gymnázia a Prírodovedeckej fakulty UPJŠ v ňom prebudila záujem o vedu. Vyštudoval umelú inteligenciu a matematické metódy v informatike na Fakulte matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského. Doktorský titul získal v roku 2011 na University of Pittsburgh, kde bol jeho školiteľom Miloš Hauskrecht, postgraduálne štúdium potom vykonával pod dozorom Rémiho Munosa. V rokoch 2009 až 2010 bol na stáži v spoločnosti Intel v Silicon Valley, kde pracoval na vytváraní autonómnych systémov, ktoré by nevidiacim ľuďom pomohli rozpoznávať tváre. V roku 2012 získal akademickú definitívu v inštitúte Inria a v roku 2018 sa v Paríži pridal k projektu Google DeepMind. Pôsobil tiež na spoločných projektoch so spoločnosťami Adobe, Technicolor alebo Microsoft Research.

Michal Valko sa tiež venuje zborovému spevu a je aktívny dobrovoľník v práci so seniormi.