机器学习是人工智能的核心技术，它允许计算机系统从数据中学习，而无需进行显式编程。通过统计和算法，机器可以识别模式并做出预测。这种能力使得人工智能能够在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得巨大进步。
深度学习是一种特殊类型的机器学习，它使用神经网络模仿人类大脑的工作方式。这类网络由多层相互连接的节点组成，每一层都负责特定的任务，如图像分割或语音识别。在复杂任务上，深度学习通常比传统机器学习方法表现更好。
自然语言处理（NLP）是指让计算机理解、解释和生成人类语言的能力。这包括情感分析、文本分类和翻译等方面。随着NLP技术的发展，人们可以更容易地与设备交互，从而提高了用户体验。
计算机视觉涉及训练模型以从图像中提取有用的信息。这项技术被用于自动驾驶汽车、安全监控系统以及社交媒体上的内容推荐。在这项领域中，深度卷积神经网络（CNN）已经成为一种流行工具，因为它们能够有效地处理高维空间中的数据。
数据挖掘是指在大量数据集中发现隐藏模式或关系的一系列过程。这包括聚类分析、关联规则 mining 和异常检测等。此外，这些技能对于决策支持系统至关重要，有助于企业了解顾客行为并优化运营效率。
强化学习是一种教会代理如何在环境中采取行动以最大化奖励信号的方法。这种方法被用来开发自主性高的人工智能，如玩游戏或控制机械手臂。在强化过程中，代理根据其行动获得正向或负向反馈，并调整其策略以提高长期回报。
