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机器学习：Machine Learning（ML）
机器学习是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它使计算机能够通过分析数据和经验来学习，从而自动改善其性能。它不依赖于明确的程序编码来执行任务，而是通过算法分析数据，识别其中的模式和规律，使计算机能够基于这些学习成果做出决策或预测。
机器学习的核心在于使计算机系统能够随着时间的推移和数据的积累，自动地从经验中学习和改进。这一过程涉及到从大量数据中提取知识，然后使用这些知识来做出更加准确的预测或决策。机器学习的应用非常广泛，从简单的推荐系统到复杂的自动驾驶汽车系统都有涉及。
机器学习的研究不仅包括开发新的学习算法和改进现有算法的性能，还包括理解和改善算法的学习过程和结果。机器学习算法通常分为三类：监督学习、非监督学习和强化学习，每种类型都有其特定的应用场景和挑战。
总之，机器学习是通过让计算机从数据中学习，以自主地改善其性能的科技。随着技术的进步和数据量的增加，机器学习在各个领域的应用变得越来越广泛，正在逐步改变我们的工作和生活方式。
