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入门指南

• 基础概念：机器学习是人工智能的分支，通过数据训练模型实现预测与决策
• 学习资源：点击查看《机器学习核心原理》
• 实践工具：Python + TensorFlow/PyTorch 是主流开发环境

应用场景

• 图像识别：深度学习_卷积网络
• 自然语言处理：NLP_文本生成
• 推荐系统：协同过滤与深度学习结合的最新趋势

技术挑战

• 数据质量：噪声数据对模型性能的影响
• 可解释性：黑箱模型的透明化难题
• 伦理问题：算法偏见与隐私保护

扩展阅读

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