機器學習是AI的一個分支，旨在使計算機系統具有自主學習和改進的能力，而無需明確的編程指示。透過機器學習，計算機系統能夠通過大量數據進行學習，從中識別模式、預測未來、做出決策，並不斷提高效能。
機器學習的基本原理包括數據采集、特徵選擇、模型構建、模型評估和優化。首先，數據的質量和多樣性對於機器學習至關重要，它作為學習的基礎，直接影響模型的準確性和性能。其次，特徵選擇是將數據中最具信息量的特徵提取出來，以用於模型的訓練和預測。再者，模型的構建是選擇合適的演算法或模型架構，並通過訓練模型來適應數據。模型評估則是評估模型的性能和準確性，並對模型進行必要的優化和調整。
機器學習廣泛應用於自然語言處理、圖像識別、推薦系統、金融市場預測、醫療診斷等眾多領域。隨著大數據和計算能力的不斷提高，機器學習的應用將不斷擴展和深化，為人類帶來更多便利和效益。然而，我們也應關注機器學習的倫理、隱私和安全等問題，以確保其正確、公平和負責任的應用。
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