机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心领域之一，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：

基础概念 📚

  • 定义：机器学习是数据驱动的学科，目标是构建模型自动完成任务
  • 核心类型：
    • 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AlphaGo、自动驾驶）
  • 关键要素：数据、特征、模型、损失函数、优化算法
机器学习

应用领域 🌍

  • 图像识别：如人脸识别（人脸识别）
  • 自然语言处理：如情感分析（情感分析）
  • 推荐系统：如电商平台商品推荐（推荐系统）
  • 金融风控：如信用评分（信用评分）
  • 医疗诊断：如疾病预测（疾病预测）
图像识别

学习资源 🌐

深度学习

挑战与未来 🚀

  • 数据隐私：如何在保护用户数据的同时提升模型性能（数据隐私）
  • 模型解释性：黑箱模型的可解释性研究（模型解释性）
  • 算力瓶颈：分布式训练与边缘计算（分布式训练）
  • 伦理问题：算法偏见与公平性（算法偏见）
算力瓶颈