机器学习，深度学习的算法模型

机器学习是一种人工智能技术，它让计算机系统能够从数据中自动“学习”，而无需显式编程。通过模式识别、统计分析和优化算法，机器学习模型可以从训练数据中提取规律，并用于预测新数据的行为。主要分为监督学习（如决策树、支持向量机、随机森林等）、无监督学习（聚类、降维）、半监督学习以及强化学习。

深度学习则是机器学习的一个分支，它利用深层神经网络来解决问题。深度学习的核心是人工神经网络，特别是包含多层隐藏层的结构，可以自动从原始输入（如图像、语音）中提取复杂的特征。常见的深度学习模型有卷积神经网络（CNN，用于图像处理）、循环神经网络（RNN，适用于序列数据）和Transformer（常用于自然语言处理）。深度学习因其强大的表征能力和解决复杂任务的能力，在图像识别、自然语言理解等领域取得了显著成就。