给出5个与机器学习相关的术语和其定义。
1. 机器学习（Machine Learning）：一种人工智能的分支，通过使用算法和数学模型分析数据，自动学习数据的特征和规律，从而进行预测和决策的领域。

2. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习的算法，通过层次化的神经网络模型对数据进行学习和处理，可以自动地提取和学习数据的特征，从而实现更加准确的预测和决策。

3. 监督学习（Supervised Learning）：一种机器学习的方法，通过给模型提供带有标签的训练数据，让模型自动学习数据和标签之间的关系，并通过预测样本的标签值来进行分类和回归。

4. 无监督学习（Unsupervised Learning）：一种机器学习的方法，通过对无标签数据的处理和学习，自动地发现数据的内在结构和规律，进行聚类和降维等任务。

5. 强化学习（Reinforcement Learning）：一种机器学习的方法，通过让模型在环境中进行试错和学习，从而根据环境的反馈来调整模型的行为，最终实现某种目标的学习和决策。