机械学习是人工智能的一个子领域,主要研究机器学习算法和模型的设计、实现、训练和优化,以及如何利用这些算法和模型来解决现实世界中的各种问题。机械学习与人工智能的其他领域包括数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等密切相关。在机械学习中,机器学习算法和模型通常使用人工神经网络、决策树、支持向量机、随机森林等经典算法,通过训练数据集来优化模型的性能,使其能够对新的数据进行分类、预测、分类等任务。因此,可以说机械学习是人工智能的一个分支,二者都是研究如何通过计算机算法和模型来解决实际问题的领域。