机器学习（Machine Learning，ML）是 人工智能领域的一个重要分支，它 通过让计算机从数据中学习规律和模式，从而获得分析和解决问题的能力。机器学习不需要人为编写详细的指令，而是让计算机自己从数据中学习并改进其性能。

机器学习的核心在于 模拟或实现人类学习行为，使计算机能够自动地改进和优化其性能，实现对新数据的准确预测和决策。它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

机器学习的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。

图像识别：如人脸识别、物体检测等。

语音识别：如语音转文字、语音助手等。

推荐系统：如个性化推荐、广告投放等。

数据挖掘：如关联规则学习、聚类分析等。

预测建模：如时间序列分析、回归分析等。

与传统编程方式相比，机器学习具有以下优势：

自动化：无需人工编写大量规则，计算机通过数据学习自我优化。

泛化能力：通过训练数据学习到的规律可以应用于新的、未见过的数据。

持续改进：随着数据的不断输入和模型的更新，机器学习模型可以持续改进其性能。

总的来说，机器学习是一种强大的工具，它通过让计算机从数据中学习，能够自动改进和优化其性能，从而在各个领域实现高效的数据分析和决策支持。