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機械學習，簡稱「ML」，係人工智能一個子領域，專門研究點樣設計一啲特殊嘅演算法同統計模型，嚟去教電腦喺唔使個用家開口俾明文指示嘅情況下，學識有效噉樣做一啲特定嘅作業。機械學習嘅典型做法如下：
- 編寫一個電腦程式，教部電腦點樣由數據嗰度建立一個數學模型嚟描述佢對啲變數之間嘅關係嘅知識；
- 搵啲樣本數據（即係所謂嘅「訓練數據」）返嚟，俾個程式處理吓啲數據入面嘅個案，等部電腦按個程式建立一個數學模型；跟住
- 喺將來再撞到同類個案嗰時，部電腦就會曉按佢個程式，用建立咗嗰個模型，對呢啲之前未見過嘅個案作出預測－個設計者唔使明文噉教部電腦點樣應對呢啲前所未見嘅個案，部電腦都會有能力一定程度上應對。
機械學習演算法做嘅嘢係令部電腦曉「用手上資訊，自動噉預測某啲特定嘅變數嘅數值」，所以機械學習嘅技術可以將「做預測」呢家嘢自動化，而因為「做預測」呢家嘢喺好多領域都會用到，機械學習可以有好多實用價值，例如係醫療、金融、市場學等等。
機械學習同數據科學好有關係，例如係做數據探勘噉，就可以涉及教部電腦點樣搵出數據當中嘅規律，令到部電腦曉自動化噉探勘一啲人手好難分析嘅數據，由呢啲數據嗰度抽取有用嘅資訊，而因為「由數據抽取資訊」呢樣嘢基本上無論乜嘢科學同商學領域都會用到，所以機械學習對於好多領域嚟講都係一種好有用嘅技術。 (成篇文章……)
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