机器学习（Machine Learning，ML）是指计算机程序通过对训练数据的分析和学习，从中发现并学习规律，从而实现对未知数据的预测与分析的一种算法。 机器学习是人工智能的一个重要分支，在人工智能领域中应用广泛。
在机器学习中，我们通常会用到以下几类算法：
监督学习是指通过已有的、标记好的数据集来训练模型，使之能够对未知数据进行预测或分类的一种机器学习方法。监督学习中包括了分类和回归两种方式。其中，分类是将样本分为多个类别中的一种；而回归是根据已知的变量值来预测一个连续数值的输出结果。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等；而常见的回归算法则有线性回归、岭回归、Lasso回归等。
无监督学习是指不使用已有标签数据集作为模型训练的输入数据，而是通过对输入数据的聚类或降维等技术，自动地发现这些数据之间的隐含的关系和结构，从而实现对未知数据的预测。无监督学习中常用的算法包括K-均值、主成分分析、因子分析等。
强化学习是指一种通过让智能体（Agent）在环境中采取不同的行动从而最大化某种累计奖赏的学习方式。在强化学习中，智能体会根据当前环境的状态（状态空间）、采取的行动（动作空间）、奖赏（即奖励函数）以及下一个状态等信息来做出决策。强化学习中的 agent 通常使用神经网络等深度学习技术得到最佳决策。
深度学习是机器学习技术的重要分支，也是当前人工智能领域研究热点之一。深度学习通过建立多层次神经网络，对大量的输入数据进行训练，以实现高级的人工智能功能和应用，例如图像识别、音频识别、自然语言处理、语音识别等。常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
总之，机器学习是一种非常重要的人工智能技术，其应用领域涉及到图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等众多领域。随着大数据时代的到来，机器学习也成为了各行各业智能化转型的必备技术之一。