欢迎来到「AI教程」系列！本篇将带你了解机器学习的基本原理与应用场景，适合初学者快速入门。📚
📚 什么是机器学习？
机器学习是AI领域的重要分支，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。其核心在于 数据驱动 和 模型迭代。
🔍 关键概念
- 监督学习：有标签数据训练模型，如分类（🐱）、回归（📈）
- 无监督学习：挖掘数据潜在结构，如聚类（👥）、降维（📉）
- 强化学习：通过试错与奖励机制优化决策，如游戏AI（🎮）
🧠 学习路径建议
- 入门必读：点击了解AI基础概述
- 实践工具：推荐使用Python的Scikit-learn库开始实验
- 进阶方向：深度学习与神经网络是下一阶段重点
📌 常见应用场景
| 领域 | 应用示例 |
|---|---|
| 医疗 | 疾病预测（🩺） |
| 金融 | 风险评估（💰） |
| 自动驾驶 | 环境感知（🚗） |
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