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机器学习是人工智能的一个重要分支。它让计算机能够从大量数据中自动学习规律和模式，而不需要人工编写具体的程序指令。通过分析数据，机器学习模型可以发现隐藏的关联，并利用这些知识来完成预测、分类和决策等任务。
机器学习主要分为三大类型。监督学习使用有标签的数据进行训练，能够完成预测和分类任务，比如邮件垃圾分类。无监督学习处理没有标签的数据，用于发现数据中的隐藏模式，如客户群体分析。强化学习通过奖惩机制让模型学习最优策略，广泛应用于游戏AI和自动驾驶等领域。
机器学习的工作流程包含四个主要步骤。首先是数据收集与准备，需要收集相关数据并进行清洗预处理。然后根据任务类型和数据特点选择合适的模型算法。接下来进行模型训练，将数据输入模型并调整参数。最后评估模型性能，测试其在新数据上的准确性和泛化能力。
机器学习在各个领域都有广泛应用。在医疗健康领域，用于疾病诊断、药物发现和个性化治疗。金融服务中应用于风险评估、欺诈检测和算法交易。交通运输领域包括自动驾驶、路线优化和智能交通系统。在科技互联网行业，机器学习驱动着推荐系统、语音识别和图像处理等核心技术。
总结一下机器学习的核心要点。机器学习让计算机能够从数据中自动学习规律，主要包括监督学习、无监督学习和强化学习三大类型。其工作流程涵盖数据准备、模型选择、训练和评估等步骤。目前已广泛应用于医疗、金融、交通、科技等各个领域，是推动人工智能发展的核心技术之一。