ML是機器學習的縮寫，是一種人工智能的分支領域。它通過構建和訓練算法模型，使機器能夠從數據中學習和改進。ML的目標是使機器具備自主決策和問題解決能力，而不需要顯式地進行編程。

• ML的單位是模型。模型是通過學習數據得到的算法，可用于預測、分類和決策等任務。模型可以使用不同的算法和技術進行構建，并根據不同的需求進行選擇。
• ML的輸入是數據。數據是指機器學習算法用來學習和進行預測的原材料。數據可以是結構化或非結構化的，可以來自各種來源，如傳感器、文本、圖像和聲音等。
• ML的輸出是預測或決策。通過學習數據，模型可以生成準確的預測，例如判斷圖片中是否有貓，或預測明天的天氣。它還可以做出決策，例如推薦產品或制定交通規(guī)劃。