机器学习是人工智能的核心领域，旨在让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策。以下是关键知识点：
基本概念
- 定义：机器学习是通过算法分析数据，自动发现模式并改进性能的技术
- 核心思想：从数据中学习，而非依赖显式编程
- 典型应用：图像识别、自然语言处理、推荐系统等
主要类型
- 监督学习（如线性回归、决策树）
- 无监督学习（如聚类分析、降维）
- 强化学习（如深度Q网络）
学习资源
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发展趋势
- 模型轻量化（MobileNet, TinyML）
- 自监督学习突破
- 多模态融合技术