机器学习是人工智能的核心领域，旨在让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策。其核心思想是利用算法从经验中改进性能，而非依赖显式编程。
基本概念 🧠
- 定义：机器学习是研究如何使计算机系统利用经验（数据）提升任务表现的学科。
- 目标：发现数据中的模式，构建模型以预测未知数据或优化决策过程。
- 核心要素：
- 数据集（Dataset）
- 算法（Algorithm）
- 模型（Model）
- 训练（Training）与推理（Inference）
主要类型 📊
- 监督学习（Supervised Learning）
- 通过带标签的数据训练模型，如分类（🐱）和回归（📈）任务
- 无监督学习（Unsupervised Learning）
- 在无标签数据中发现隐藏结构，如聚类（📦）和降维（🔍）
- 强化学习（Reinforcement Learning）
- 通过与环境的交互学习最优策略，如游戏AI（🎮）和机器人控制（🤖）
应用场景 🌍
- 医疗健康（🏥）：疾病预测、影像分析
- 金融科技（💰）：欺诈检测、量化交易
- 推荐系统（💡）：个性化内容推荐
- 自然语言处理（📝）：文本分类、机器翻译