人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，它致力于创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的技术。机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的一个子领域，它专注于开发算法，这些算法可以从数据中学习并做出决策或预测。
机器学习的基本概念
机器学习算法通过分析数据来识别模式，并使用这些模式来做出决策或预测。以下是一些常见的机器学习类型：
- 监督学习：算法从标记的训练数据中学习，然后使用这些知识来预测新的、未标记的数据。
- 无监督学习：算法分析未标记的数据，寻找数据中的模式或结构。
- 强化学习：算法通过与环境的交互来学习，并尝试最大化某种累积奖励。
机器学习应用
机器学习在许多领域都有广泛的应用，包括：
- 自然语言处理：例如，机器翻译和情感分析。
- 图像识别：例如，面部识别和医学图像分析。
- 推荐系统：例如，Netflix和Amazon的产品推荐。
- 自动驾驶汽车：使用机器学习来处理复杂的驾驶决策。
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机器学习算法的流程
机器学习在医疗领域的应用
扩展阅读
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