机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是仅仅执行预先编写的指令。
主要内容
- 监督学习：通过标记的输入和输出数据来训练模型，使其能够预测新的数据。
- 非监督学习：分析未标记的数据，寻找数据中的模式和结构。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来训练模型，使其能够做出最优决策。
实用工具和框架
- TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，广泛用于深度学习。
- PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，以其灵活性和动态计算图而受到青睐。
应用案例
- 自然语言处理：如语音识别、机器翻译等。
- 图像识别：如人脸识别、自动驾驶等。
深入学习
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