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机器学习是人工智能 (AI) 的一个分支，它专注于算法和模型的开发，使计算机能够在没有明确编程的情况下学习和做出预测或决策。 它关注开发可以自动学习和从经验中改进的计算系统，而无需为每个任务明确编程。

机器学习算法旨在分析和解释大量数据、识别模式，并根据这些模式进行预测或采取行动。 这些算法可以使用统计建模、模式识别和优化等各种技术从标记数据（具有已知结果的数据）和未标记数据（没有已知结果的数据）中学习。

机器学习的过程通常包括以下步骤：

数据收集：收集手头问题的相关数据，包括输入特征和期望的输出。

数据预处理：对数据进行清理、转换和规范化，以确保其质量和对学习算法的适用性。

模型选择：根据问题类型、可用数据和预期结果选择合适的机器学习模型或算法。

训练：将标记数据馈送到所选模型并调整其内部参数以优化其在训练数据上的性能。

评估：评估训练模型在单独的一组数据（测试集）上的性能，以衡量其准确性和泛化能力。

微调：通过调整超参数、合并额外数据或尝试不同的算法来改进模型的性能，从而迭代地改进模型。

部署：将经过训练的模型应用于真实世界的数据，以根据新的、看不见的输入做出预测或采取行动。

机器学习已在各个领域得到应用，包括图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、欺诈检测、自动驾驶汽车、医疗保健、金融等等。 在大型数据集的可用性、计算能力的提高以及深度学习等算法和技术的进步的推动下，它继续快速发展。