机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

机器学习的应用领域非常广泛，包括数据分析与挖掘、模式识别、自然语言理解、语音识别、图像处理、生物信息学、证券趋势预测、声音质量评价、电子推荐、目标检测、社交网络情感分析等 。机器学习的方法也非常多样，可以根据不同的学习策略、方法、方式、数据形式和目标进行分类。常见的机器学习方法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、人工神经网络、深度学习等。

深度学习是机器学习的高级阶段，利用多层神经网络模拟人类大脑的信息处理过程，实现对复杂数据的高层抽象和表征。深度学习在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域取得了突破性的应用和广泛的认可。深度学习的典型方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、注意力机制（Attention）、Transformer等。

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