機器學習(Machine Learning，簡稱ML)是人工智能的一個關鍵分支，它是一種通過數(shù)據(jù)訓練模型，從而使計算機能夠自動完成任務的技術。簡單而言，機器學習的本質(zhì)是讓計算機在不需要人類的干預下，得以從數(shù)據(jù)中學習、發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律，從而實現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預測、分類、聚類等應用。

　　在機器學習領域，常見的任務包括分類、聚類、回歸、降維、推薦等。例如，分類是根據(jù)某些屬性將數(shù)據(jù)分成不同的類別;聚類是從數(shù)據(jù)集中挖掘相似性，將相似的數(shù)據(jù)聚集到一起;回歸是使用已知輸入數(shù)據(jù)和輸出結果，來預測該輸出結果在新輸入數(shù)據(jù)下的值;降維是將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維數(shù)據(jù)，以便更好地理解和可視化;推薦則是根據(jù)用戶喜好和用戶行為，為用戶推薦相應的產(chǎn)品或服務。

　　機器學習應用廣泛，可以應用到各種領域，如自然語言處理、圖像識別、語音識別、智能推薦、風險評估、醫(yī)療診斷、智慧城市等。以下是幾個典型的應用領域：

　　1.自然語言處理：機器學習可以幫助計算機實現(xiàn)語音的理解、文本的分析和自動翻譯。

　　2.圖像識別：機器學習可以辨別圖像中的物體或人臉，識別手寫字符，辨別車牌等。

　　3.智能推薦：機器學習可以根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，自動推薦符合用戶需求的產(chǎn)品或服務。

　　4.醫(yī)療診斷：機器學習在醫(yī)學領域有著廣泛應用，可以自動分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，提供診斷意見和醫(yī)療建議。

　　5.金融風險評估：機器學習可以通過分析大量歷史數(shù)據(jù)，幫助金融機構預測風險和制定有效的決策。

　　6.智慧城市：通過分析城市各種數(shù)據(jù)，機器學習可以幫助城市管理和決策，優(yōu)化城市規(guī)劃和資源配置。