高级机器学习（Advanced ML）概述 🧠

机器学习作为人工智能的核心领域，其高级技术正在重塑各行各业。以下是一些关键方向与资源推荐：

1. 深度学习模型 🤖

• 卷积神经网络 (CNN)：用于图像识别与处理
• 循环神经网络 (RNN)：适合时间序列数据分析
• Transformer 架构：突破性自然语言处理技术

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2. 强化学习算法 🎯

• Q-Learning：基础强化学习框架
• Deep Q-Network (DQN)：结合深度学习的强化学习方法
• Policy Gradients：直接优化策略的算法

💡 强化学习在游戏AI、自动驾驶等领域有广泛应用。

3. 自然语言处理 (NLP) 🗣️

• 预训练语言模型：如BERT、GPT系列
• 文本生成与摘要：基于Transformer的创新应用
• 多语言处理：支持跨语言任务的模型优化

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4. 机器学习伦理与挑战 ⚖️

• 数据隐私保护
• 模型可解释性 (XAI)
• 偏见与公平性问题

🌍 高级ML研究需兼顾技术突破与社会责任。

如需进一步探索具体技术细节，欢迎访问 机器学习核心概念 页面。