机器学习（Machine Learning）作为人工智能的核心分支，正在重塑各行各业的技术应用。它通过算法从数据中学习规律，并利用这些规律进行预测或决策，是当前科技发展的重要驱动力。
📌 核心概念速览
- 监督学习（Supervised Learning）：通过带标签的数据训练模型，如分类（✅ 例如垃圾邮件过滤）和回归（📈 例如房价预测）
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：在无标签数据中发现隐藏模式，如聚类（🧬 例如用户分群）和降维（🔍 例如数据可视化）
- 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境的交互学习最优策略，如游戏AI（🎮 例如AlphaGo）和机器人控制（🤖 例如自动驾驶）
🌐 应用场景全景
| 领域 | 机器学习技术 | 典型案例 |
|---|---|---|
| 医疗 | 图像识别 | 肿瘤检测系统 |
| 金融 | 风险评估 | 信用评分模型 |
| 制造 | 预测性维护 | 设备故障预警 |
想要深入学习，可以参考我们的扩展阅读扩展阅读。
对于实践者，建议从机器学习实战项目开始探索。