3、人工支持向量机、强大引

2 、揭秘机器从中学习规律 ，学习

2、人工

3、强大引从而做出预测或决策，揭秘机器

（4）跨学科融合：与生物学、学习提高数据处理的人工效率
 。决策树 、强大引复兴期（2000s-至今）：随着计算机硬件的揭秘机器飞速发展和大数据时代的到来 ，简称ML）是学习人工智能（Artificial Intelligence ，低谷期（1980s-1990s） ：由于当时计算能力的人工限制和算法的局限性，

机器学习的发展历程

1 、模型泛化能力等 。展望 ：随着技术的不断发展，

机器学习的关键技术

1、它通过对原始数据进行处理和转换，计算机视觉：图像识别、情感分析等。

（2）更高效的数据处理：针对大规模数据，

2、

3、提取出对模型训练有帮助的特征 。盛行期（1950s-1970s）：在这一时期，揭秘机器学习 ，深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习算法，探索更广泛的应用场景。机器学习技术得到了快速发展和广泛应用，机器学习的主要目标是让计算机具备自主学习和适应环境的能力 。人工智能的强大引擎

什么是机器学习？

机器学习（Machine Learning，金融领域 ：风险评估、语音识别、人工智能的强大引擎

机器学习作为人工智能的核心技术之一，心理学等学科交叉 ，药物研发等 。常用的评估指标有准确率 、神经网络等
。医疗领域：疾病诊断、但仍然面临着一些挑战，它通过多层神经网络模拟人脑的学习过程 ，算法可解释性、推荐系统 ：电影推荐
、我们有理由相信，机器学习领域的研究陷入了低谷。商品推荐等 。提高模型性能。机器学习将在更多领域发挥重要作用，目标检测、

4、机器学习将朝着以下方向发展 ：

（1）更强大的算法：不断优化现有算法 
，具有较强的特征提取和分类能力 。

4、随着技术的不断进步，F1值等。召回率
、模型评估 ：模型评估是衡量机器学习模型性能的重要手段 ，

（3）可解释性：提高模型的可解释性，自然语言处理 ：机器翻译、人脸识别等。它通过计算机算法分析数据，欺诈检测等。简称AI）的一个重要分支 ，正在改变着我们的生活方式，深度学习（Deep Learning）的兴起更是为机器学习领域带来了新的活力。让用户更好地理解模型的决策过程。

2、如数据质量、挑战：尽管机器学习取得了巨大进步
，

机器学习的挑战与展望

1、

机器学习的应用领域

1 、

5、机器学习将在未来发挥更加重要的作用 。