机器学习是 人工智能的一个子领域，专注于如何让机器从数据中学习和改进自身的能力。它依赖于算法和模型来从大量数据中提取模式，并据此做出预测或决策。

具体来说，机器学习通过训练数据或经验，无需显式编程，使计算机能够更好地完成某项任务。这个过程包括根据过去结果已知的案例建立模型，然后运用此模型对未来情况做出预测，并想办法使数值“误差”或“成本”函数最小化，即预测结果与实际结果之间的误差。

虽然机器学习是人工智能的一个重要组成部分，但二者并不完全等同。人工智能是一个更广泛的概念，涵盖了使机器具备类似人类智能的各种技术，包括学习、推理、解决问题、感知、理解自然语言等。而机器学习则是实现这些智能行为的一种方法，特别是通过数据驱动的方式。

因此，机器学习可以被视为实现人工智能目标的一种核心技术，但它们并不是同义词。