ml就是机器学习，简单说就是让电脑自己学会识别规律，不用人类一直教它。比如手机相册自动分类照片，背后就是ml在帮忙。就像教小孩认动物，一开始要反复说“这是猫”，后来小孩自己就能看出猫耳朵和尾巴的特征。ml也是这样，先给电脑大量数据，让它自己总结出规律，之后遇到新东西就能自己判断对不对。

为什么说ml是机器学习呢？因为“机器”指的是电脑这类设备，“学习”就是自己总结规律。根据前年全球ml市场规模500亿美元的数据，年增长20%，说明这个领域越来越受重视。比如人脸识别技术，2018年识别准确率只有90%，到前年提升到99.5%，这就是ml的效果。现在电商推荐系统，能根据你浏览过的商品，自己猜你喜欢什么，背后也是ml在算概率。不过ml也有局限，比如遇到没见过的数据，可能就乱猜，这时候就需要人类再教它。就像小孩学数学，先学1+1=2，遇到1+2就不会了，得再教一遍。所以ml既要自己学，也要人类帮忙调整。