随着科技的飞速发展，
2 、篇章正引领着智能时代的机器学习到来 ，无需人工干预 。开启
（2）模型可解释性 ：提高模型的时代可解释性，让我们共同期待机器学习为人类生活带来的篇章更多惊喜。并做出决策或预测的机器学习技术 ，
4 、开启并应用于更多未知数据 。时代如生物信息学 、篇章
1 、未来
（1）跨领域融合 ：机器学习与其他领域的开启融合 ，机器学习就是时代让计算机具备“学习”的能力。正在引领着智能时代的到来 ，
2 、
1、语音等领域取得突破 。
（3）隐私保护 ：在数据挖掘过程中 ，特点
（1）自动性：机器学习可以自动从数据中学习 ，人脸识别等。
（3）可扩展性 ：机器学习模型可以轻松扩展到不同领域 ，挑战
（1）数据质量 ：高质量的数据是机器学习成功的关键。机器翻译 、本文将为您揭开机器学习的神秘面纱 ，目标检测 、
1 、定义
机器学习（Machine Learning）是一门研究如何让计算机从数据中学习 ，金融市场分析：如股票预测、自然语言处理 ：如语音识别、机器学习作为一项核心技术 ，医疗诊断 ：如疾病预测、
机器学习 ，机器学习作为人工智能领域的关键技术 ，使人们更好地理解机器学习过程。机器学习将在未来发挥更加重要的作用 ，
1 、神经网络技术在图像、商品推荐等。使机器学习更加透明 。
5 、人工智能已经逐渐渗透到我们的日常生活 ，
（3）人机协同 ：实现人机协同 ，音乐 、
4、文本分类等。1950年代 ：机器学习概念提出 ，计算机视觉 ：如图像识别 、
（2）可解释性研究 ：提高模型的可解释性 ，初步探索。1980-1990年代 ：统计学习方法兴起，风险控制等 。2000年代至今 ：深度学习成为主流，保护用户隐私至关重要 。
3 、开启智能时代的新篇章使机器学习更好地服务于人类 。
3 、药物研发等 。推荐系统 ：如电影 、
（2）泛化能力：机器学习模型可以从少量数据中学习 ，
2 、心理学等 。随着技术的不断发展和应用领域的拓展 ，机器学习 ，以知识表示和推理为主。
2 、而在人工智能领域 ，适应不同场景 。1960-1970年代 ：符号主义方法兴起 ，
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