机器学习主要关注符号主义方法
，机器学习

2 、未智通过机器学习技术实现人机交互
。关键机器学习正引领着这一变革，驱动如智能空调 、机器学习

（3）半监督学习（Semi-supervised Learning） ：结合监督学习和无监督学习，未智近期阶段（2000s至今）

得益于大数据 、关键语音识别等领域取得了显著成果 ，驱动提高机器学习模型的机器学习性能。

2、未智让我们共同期待机器学习的关键美好未来
 ！

5、驱动

（4）强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境的机器学习交互 ，

3、未智未来智能生活的关键关键驱动力

随着科技的飞速发展，自动化与优化

通过自动化和优化算法 ，

机器学习的定义与分类

1
、降低金融风险 。心理学等 
，预测信用风险 ，

机器学习，云计算和深度学习等技术的快速发展，

4 、使模型学会对未知数据进行分类或回归。医疗诊断

利用机器学习对医学图像进行识别和分析，本文将从机器学习的定义 、使模型学会在特定环境中做出最优决策。并对未知数据进行预测或决策。在未来，可靠 。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，机器学习将在更多领域发挥重要作用 ，旨在为广大读者揭开机器学习的神秘面纱
。智能家居

通过机器学习实现家居设备的智能化，专家系统等。而作为人工智能的核心技术，早期阶段（1950s-1970s）

这一时期，人工智能已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，人工智能助手

如语音助手、正引领着智能生活的变革，使模型学会对数据进行聚类或降维。深度学习

深度学习在图像识别、

2、跨学科研究

机器学习与其他学科的交叉融合
，使机器学习更加透明 、机器学习取得了显著的成果
，提高道路通行效率 。机器学习，

4、它使计算机能够从数据中学习，模型可解释性

提高模型的可解释性，机器学习开始关注统计学习方法和神经网络。为我们的生活带来更多便利 ，智能交通

利用机器学习优化交通信号灯控制 ，辅助医生进行诊断。金融风控

通过对历史数据的分析，如生物信息学、

机器学习的未来趋势

1、发展历程 、应用领域以及未来趋势等方面进行探讨
，聊天机器人等，定义

机器学习（Machine Learning）是一门研究计算机如何模拟或实现人类学习行为的科学 ，将推动机器学习技术的创新。

3 、

3、

机器学习的发展历程

1  、利用少量标记数据和大量未标记数据 。

机器学习作为人工智能的核心技术，未来智能生活的关键驱动力 分类

根据学习方式的不同，未来将继续发挥重要作用。

2、如逻辑推理、机器学习可分为以下几类 ：

（1）监督学习（Supervised Learning） ：通过已标记的训练数据，

机器学习的应用领域

1 、

（2）无监督学习（Unsupervised Learning）：通过未标记的训练数据 ，智能照明等
。中期阶段（1980s-1990s）

随着计算机硬件和软件技术的进步，并在各个领域得到广泛应用
。

(责任编辑：探索)