機器學習（ML）模型是人工智慧（AI）的核心技術，它們通過分析大量數據來發現模式或進行預測。這些模型可以套用於各種領域，如計算機視覺、自然語言處理、財務預測等。ML模型的基本分類包括線性模型、圖形模型、決策樹和深度學習模型等。深度學習模型，特別是卷積神經網路（CNN）和遞歸神經網路（RNN），在圖像識別、語音處理和自然語言處理等方面表現出色。ML模型的訓練通常依賴於監督學習（如分類和回歸問題）、無監督學習（如聚類分析）和強化學習（如遊戲AI）。這些模型能夠處理複雜的數據關係，並在許多領域實現了突破性的進展。