什么是神经网络，机器学习？

神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算机算法，用于解决各种复杂的问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它由大量的人工神经元组成，这些神经元之间通过连接进行通信，从而实现信息的输入、处理和输出。

机器学习是一种人工智能的分支，它利用数学和统计学方法，让计算机通过学习样本数据和模式规律来实现自我学习和优化，从而实现自动化处理和预测。机器学习的任务通常分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。其中，监督学习是通过给定的输入和输出数据，构建模型来预测新的输出数据；无监督学习是通过对数据进行聚类、降维等处理，发现数据中的隐藏结构和模式；强化学习则是让机器通过尝试不同的操作，从环境中获得奖励或惩罚，从而学习最优的决策策略。