机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习和改进。机器学习算法通过分析大量数据来识别模式、做出预测和做出决策。这些算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
1. 监督学习：在监督学习中，训练数据包含输入和对应的输出。算法通过学习这些数据来预测新的输入的输出。例如，一个分类算法可以学会将手写数字图像分为不同的类别，如“0”，“1”，“2”等。
2. 无监督学习：在无监督学习中，没有提供标签的训练数据。算法试图发现数据中的模式或结构。例如，聚类算法可以将相似的数据点分组在一起，而降维算法可以找到一个低维空间中的表示，使得数据的分布更加紧凑。
3. 强化学习：在强化学习中，算法通过与环境的交互来学习如何采取行动以最大化某种奖励。这种类型的学习通常涉及到代理（agent）和环境之间的互动，其中代理尝试最大化其累积奖励。例如，AlphaGo就是一个使用强化学习的示例，它通过与围棋游戏的电脑对手进行对弈来学习如何赢得比赛。
机器学习的应用非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、推荐系统、医疗诊断、金融预测、自动驾驶汽车等等。随着技术的发展，机器学习已经成为现代科技领域不可或缺的一部分。
