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ML，即机器学习（Machine Learning），是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。简单来说，机器学习就是让计算机像人一样，通过不断“学习”经验来提升解决问题的能力。

机器学习的核心思想是利用算法来分析数据，从中发现规律和模式，并利用这些规律和模式对新的数据进行预测或决策。这种学习过程通常包括三个主要步骤：数据收集、模型训练和模型评估。首先，需要收集大量的数据作为学习的“教材”；然后，通过算法对数据进行训练，让模型从中学习；最后，评估模型的性能，看它是否能够准确地对新数据进行预测或决策。

机器学习已经在许多领域得到了广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。随着大数据和计算能力的不断发展，机器学习的重要性也在日益增加，成为推动科技创新的重要力量。因此，了解和学习机器学习对于想要进入这个领域的的人来说是非常重要的。