机器学习是一种人工智能（AI）技术，它使计算机能够在不进行明确编程的情况下从数据中学习。通过分析大量数据，机器学习算法能够自动识别模式和规律，从而对新数据进行预测和决策。
机器学习的核心思想是通过训练数据来构建模型，使计算机能够利用这些模型对新数据进行预测或决策，而无需进行繁琐的手动编程。这种技术涉及多个学科领域，包括概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。
机器学习有多种方法，包括但不限于：
监督学习：
在这种方法中，模型通过带有标签的数据集进行训练，以学习输入与输出之间的关系。常见的监督学习任务包括分类和回归。
无监督学习：
这种方法使用无标签的数据（非结构化数据）来学习数据的内在结构和模式。常见的无监督学习任务包括聚类和降维。
半监督学习：
这种方法结合了带有标签和无标签的数据进行训练，以提高模型的泛化能力。
强化学习：
在这种方法中，智能体通过与环境的交互来学习如何做出最优决策，以最大化累积奖励。
深度学习：
深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
机器学习技术在许多领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、医疗诊断、金融分析等。通过机器学习和人工智能技术，计算机可以自动化许多复杂任务，提高效率，减少人为错误，并为人们提供有价值的见解和建议。