机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。以下是关键知识点：
核心概念
- 监督学习：通过带标签的数据训练模型，如分类（🐱）和回归（📈）
- 无监督学习：挖掘未标记数据的潜在结构，如聚类（🧩）和降维（📉）
- 强化学习：通过试错机制优化决策，如游戏AI（🎮）和机器人控制（🤖）
应用场景
- 医疗健康：疾病预测（🩺）与影像分析（📸）
- 自然语言处理：文本生成（✍️）与情感分析（💭）
- 自动驾驶：环境感知（👁️）与路径规划（🗺️）
学习路径推荐
- 入门：机器学习基础
- 进阶：深度学习实战
- 工具：Python与机器学习
伦理与挑战
- 需遵守数据隐私规范（🔐）
- 避免算法偏见（🚫）
- 关注技术对社会的影响（🌍）