机器学习是 人工智能的一个分支领域，它使计算机系统能够从数据中学习并改进性能，而无需进行显式编程。其核心思想是通过算法和模型让计算机能够自动改进并对新数据进行预测或决策。

机器学习的基本类型包括：

监督学习：

系统通过被标记的训练数据来学习，即输入数据和对应的正确输出标签都已知。

无监督学习：

算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。

强化学习：

通过与环境互动来学习，根据其行为获得奖励或惩罚，从而调整策略以最大化长期收益。

机器学习的应用非常广泛，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断、金融风控等领域。

总的来说，机器学习通过让计算机从数据中学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策，是人工智能领域的重要组成部分。