機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

機器學習(Machine Learning，ML)是人工智能(AI)的一個分支，旨在使計算機系統能夠從數據中學習，改進和發展自己的算法，以便執行任務而無需明確編程。簡而言之，機器學習是讓計算機系統通過從數據中提取模式和信息來進行學習，以便能夠做出預測、做出決策或執行特定任務。

機器學習的核心思想是使用數據來訓練計算機模型，以便讓計算機根據數據中的模式和趨勢做出預測或做出有關任務的決策。這些模型可以根據數據的變化而逐步改進，從而提高性能。

在機器學習中，通常有三種主要類型的學習：

1、監督學習(Supervised Learning)

在監督學習中，算法從標記過的訓練數據中學習，并使用這些數據來預測或分類新的未標記數據。常見的任務包括回歸(預測連續值)和分類(將數據分為不同的類別)。

2、無監督學習(Unsupervised Learning)

在無監督學習中，算法從未標記的數據中尋找模式和結構，通常用于聚類(將數據分組)和降維(減少數據維度)。

3、強化學習(Reinforcement Learning)

強化學習涉及一個代理通過與環境的交互來學習做出動作，以最大化一個稱為獎勵的信號。代理通過試錯來學習，在不同情況下采取不同的行動。

機器學習在許多領域都有廣泛的應用，如自然語言處理、計算機視覺、醫療診斷、金融預測、自動駕駛等。它是人工智能取得突破性進展的關鍵之一，因為它使計算機能夠從數據中自動學習，適應和改進，從而實現更準確的預測和決策。

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