多模态机器学习是指利用多种不同的数据类型（如图像、文本、音频等）来训练和优化机器学习模型。相比于单一模态的机器学习，多模态机器学习可以更好地模拟现实世界中的复杂信息交互，从而提高模型的性能和泛化能力，同时也可以拓展应用场景。

在多模态机器学习中，常用的方法包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。这些方法可以同时处理多种数据类型，并将它们融合到一个统一的模型中进行训练和预测。例如，在图像识别任务中，可以将图像和文本描述作为输入，让模型同时学习识别图像和理解文本中的语义信息，从而提高分类准确率和鲁棒性。

多模态机器学习在许多领域都有广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、音频处理等。例如，在智能交通系统中，可以使用多模态机器学习来同时处理视频、语音、传感器等多种数据类型，从而实现更准确和可靠的交通管理和预测。

定义

多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)。
模态（modal）是事情经历和发生的方式，我们生活在一个由多种模态（Multimodal）信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等，当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态问题，研究多模态问题是推动人工智能更好的了解和认知我们周围世界的关键。

参考链接：

多模态学习综述(MultiModal Learning)