机器学习是是人工智能（AI）的一个重要分支，它通过构建能够从数据中自动学习和改进的统计模型，使计算机系统无需显式编程就能完成任务并提高性能。简言之，机器学习赋予计算机系统从经验中学习的能力，而无需为每个特定任务进行明确编程。
机器学习的核心原理是使用算法解析数据，从中学习模式，然后对真实世界中的事件做出决策或预测。与传统编程不同，程序员不是编写特定指令来解决问题，而是"训练"机器学习模型，使其能够从输入数据中识别模式并做出决策。
这一过程通常涉及三个关键组成部分：
1.决策过程：机器学习算法用于进行预测或分类，根据输入数据生成有关数据模式的估算。
2.误差函数：用于评估模型的预测准确性，通过与已知示例比较来评估模型的性能。
3.模型优化过程：算法通过调整权重来减少预测误差，这一"评估并优化"的过程会不断重复，直到模型达到预设的准确性阈值。
工作流程：数据收集与预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估、参数调优和模型部署。
主要类型：监督学习（Supervised Learning）；无监督学习（Unsupervised Learning）；半监督学习（Semi-supervised Learning）；强化学习（Reinforcement Learning）
选择哪种机器学习类型取决于数据的结构和数量、时间和预算限制以及应用场景的需求。
应用领域：分类、回归问题；医学图像分析；网络内容分类；自动驾驶；游戏AI；机器人控制；需求预测等。