机器学习是人工智能领域的一个重要子集，也是该领域最有实际应用的技术之一。简而言之，机器学习就是让计算机从数据中自动学习模式，进而在面对新数据时做出准确的预测和决策。
机器学习的应用场景
机器学习的应用场景非常广泛，其中一些重要的应用领域包括：
- 自然语言处理
- 图像和语音识别
- 个性化推荐
- 金融风控
- 医学诊断
- 智能交通
机器学习的学习路线
初学者进入机器学习领域，最好是先从一些基础的概念开始学习，例如统计学、线性代数、概率论等。然后可以学习机器学习的基础算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。接着可以学习深度学习、强化学习等高级算法进行拓展。
这里有一些对初学者非常友好的机器学习学习资源：
深度探究：ML是什么？
ML指的是机器学习（Machine Learning）。
对于机器学习，可以这样来理解。
我们平时打字输入验证码的时候，有时候就需要在几个图中选出符合特定形状或是特定东西的图，类似这种东西都需要人来做人来判别，而这种判别还是依靠人类的大脑，所以耗时耗力。这个应用上，一旦出现机器学习代替的话，就会快很多很多的，而且基本可以做到一模一样的精度，而且很少出现误差。
机器学习需要的是数据，一般情况下是大量的数据，而从这些数据出发，根据现在我们预设的几个因素，比如分类，排名，然后计算机会在这些数据中进行各种运算得出对于这些数据的分类或者说是评价。那这个方法到底有什么优点呢？最主要的就是可以预测，而预测是什么？就是根据过去的数据预测未来。像这些问题如果我们自己手写程序，那不光是一件非常复杂的事情，而且十分费时费力，所以就需要机器来解决这些问题。
机器学习(ml)是什么？让我们用300字介绍一下！
大数据时代主宰了数码世界，机器学习也备受关注。机器学习是一种人工智能（AI）领域的应用，目的是让机器自己学习不断进化，逐步地变得更为智能化。
一般来讲，机器学习的任务是建立一个算法模型，让计算机可以从海量数据中学习有效的规则，并运用所学知识对未知数据进行预测和判断。例如，利用各种算法模型，机器学习可以让机器在跑步时自动调节速度、自动跳过毒瘤细胞、也可以实现自我驾驶等等。
机器学习有多种类型，其中包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习是目前应用最广泛的领域之一，它利用已经标注好的数据来进行训练，以此指导模型学习对未来的预测。无监督学习则不利用标注数据，主要是根据数据之间的关系进行学习，而半监督学习则结合了前两者的优点。
目前，机器学习的应用已经渗透到各个领域：从选择你喜欢的电影到推荐结婚对象，从生物信息学到金融交易预测，从智慧城市到智能家居，机器学习的发展是无限的。
