机器学习技术是指让计算机根据大量数据自主学习，进而生成预测模型或做出决策的一种人工智能技术。它借助于统计学、概率论等数学方法，对现实生活中的数据进行分析和解释，从而达到自我学习和优化的目的。
与传统的编程方式不同，机器学习技术的本质是通过输入大量数据并对其进行分析，让计算机自己发现数据中的规律和特征，从而生成预测模型或做出决策。这使得它拥有了更高的适应性和灵活性，在大多数领域都具备广泛的应用前景。
机器学习技术主要可分为三类：监督学习、非监督学习和强化学习。
监督学习是指在给定一组已知标签的数据集合中，让计算机根据这些数据推断出一种预测模型，然后用这个预测模型去预测未知标签的数据，以此实现分类、回归、推荐等任务。
非监督学习是指在没有标签的数据集合中，让计算机自己去探索其中的规律和特征，比如进行聚类、异常检测、降维等任务。
强化学习是指让计算机在与环境交互的过程中，通过试错来优化自己的行为策略，以达到最大化预期收益的目标。它的应用范围包括游戏、机器人控制、金融交易等领域。
机器学习技术的核心算法包括决策树、支持向量机、神经网络、K近邻算法等，并不断地发展和演化。例如，深度学习算法的出现，使得神经网络的规模和复杂度大幅提升，进一步推动了机器学习技术的发展。
机器学习技术在各行各业都有广泛的应用。在医疗领域，可以利用机器学习技术构建疾病诊断模型，提高医生诊断的准确性和速度；在金融领域，可以利用机器学习技术进行风险控制和投资决策，提高收益水平；在智能交通领域，可以利用机器学习技术开发智能驾驶和交通监控系统，提高道路安全和交通效率。
总之，机器学习技术的发展将为人类带来更多的创新和改变，将深刻影响我们的生活和工作。