以一篇文章的形式，简要解释机器学习。
机器学习是一种人工智能技术，它能够使计算机系统通过使用算法从数据中自动掌握和提取规律，并利用这些规律来预测和做出决策，而不需要明确的指令。

机器学习的目标是让计算机系统能够学习和不断改进，而不是依赖人为设置的规则。机器学习是一种反复迭代的过程，计算机系统通过不断的训练和调整来提高性能。

机器学习可以分为三个主要的类型：监督学习、非监督学习和强化学习。监督学习使用有标记的数据来训练计算机系统，这些数据包含了输入值和预期输出值。一旦训练完成，计算机系统可以使用已知数据的知识来预测新的数据。非监督学习是没有标记的数据，计算机系统需要自己从数据中寻找模式和规律。强化学习是让计算机系统通过试错来学习，系统会通过执行特定的任务并获得奖励或惩罚来不断改进自身。

机器学习已经被广泛应用于各种领域，例如自然语言处理、图像识别、语音识别、机器翻译、金融预测、医学诊断等。随着机器学习技术的不断进步，人们可以期待更多的应用场景和更先进的算法。