请生成一篇 300 词的文章，介绍机器学习的工作原理和常见应用场景。
机器学习是一种能够利用数据自动学习模式并做出预测的技术。它利用算法和统计模型来识别数据中的模式并建立预测模型，然后使用这些模型来解决各种实际问题。

机器学习的工作原理可以分为三个主要步骤：数据预处理、模型训练和模型评估。在数据预处理阶段，数据被收集、清洗、转换和规范化，以便用于模型训练。在模型训练阶段，机器学习算法使用训练数据来学习模型，并根据一些衡量标准来调整模型参数。最后，在模型评估阶段，使用未见过的测试数据来评估模型的性能。如果模型的性能满足需要，那么它就可以用来进行预测。

机器学习在各个领域都有应用。其中最常见的应用场景是分类和回归问题。分类问题通常涉及对给定数据样本进行分类，该样本属于哪个类别。常见的分类问题包括垃圾邮件过滤、语音识别和图像分类。回归问题则涉及预测一个数值输出，如预测房价或股票价格。

除了分类和回归之外，机器学习还可以应用于无监督学习问题和强化学习问题。无监督学习问题是指在没有标签的情况下对数据进行聚类或降维。它可以用于图像分割、异常检测、主成分分析等问题。强化学习问题是指一个智能体在某个环境中通过尝试不同的行动，以最大化长期奖励的情况下进行学习。强化学习可以用于自动控制、游戏玩法等领域。

总之，机器学习在现代技术中扮演着越来越重要的角色。它也越来越被应用于各个领域，包括金融、医疗、零售等。理解机器学习的工作原理和常见应用场景对于当前和未来的工作都是至关重要的。