기계 학습은 컴퓨터가 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 내리는 기술입니다. 이 과정에서 알고리즘이 사용되며, 데이터가 많을수록 더 정확한 결과를 도출할 수 있습니다. 기계 학습은 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 자연어 처리나 이미지 인식에 적용됩니다. 기계 학습의 주요 유형에는 지도 학습, 비지도 학습, 그리고 강화 학습이 있습니다. 지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키고, 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 분석하여 숨겨진 구조를 찾습니다. 강화 학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식입니다.