1. 核心概念解析

  • 机器学习：通过算法让系统从数据中学习规律，如 监督学习 中的分类与回归任务
  • 深度学习：基于神经网络的多层抽象能力，常用于图像识别等复杂场景
  • 大数据处理：分布式计算框架如 Hadoop/Spark 的应用场景
  • 自然语言处理：语义理解与文本生成的技术演进
  • 计算机视觉：目标检测与图像分割的前沿突破

2. 技术演进路线

  1. 传统数据挖掘 → 2. 强化学习 → 3. 联邦学习 → 4. 图神经网络
机器学习
5. 多模态学习 → 6. 自动机器学习 (AutoML)

3. 实践应用案例

  • 医疗领域：基于深度学习的医学影像分析
  • 金融行业：实时风险预测的流数据处理技术
  • 智能制造：工业物联网时序数据分析方案

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