机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够通过数据学习和改进，无需明确编程。它通过算法和统计模型，让计算机系统依靠既有模式和推理来执行任务。机器学习的核心是让计算机从数据中自动发现模式和规律，进而进行预测或决策。例如，医学应用程序可通过大量扫描图片和诊断数据进行训练，从而实现自动诊断。
  机器学习主要分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习使用标记数据集训练算法，使其能够准确分类数据或预测结果。无监督学习则处理未标记数据，通过发现数据中的隐藏模式或结构来进行聚类。强化学习通过试错和奖励机制来训练模型，使其能够根据环境反馈调整行为。
  机器学习在多个领域都有广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、医疗诊断、金融风险评估等。它能够处理和分析海量数据，发现人类可能忽视的模式和趋势。然而，机器学习也面临一些挑战，如数据隐私、算法偏见和模型可解释性等问题。