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机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个分支，它使核算机体系可以从数据中学习并做出决议计划或猜测，而无需显式编程。

机器学习的基本原理是经过算法剖析数据，从中提取形式和常识，然后运用这些常识来做出决议计划或猜测。这个进程一般包含以下几个进程：

数据搜集：从各种来历搜集数据，如传感器、数据库等。

数据预处理：清洗和转化数据，使其合适机器学习算法。

特征挑选：从数据中提取有用的特征，用于练习模型。

模型练习：运用算法练习模型，使其可以从数据中学习。

模型评价：评价模型的功能，保证其准确性和可靠性。

模型布置：将练习好的模型运用于实际问题中。

医疗健康：经过剖析医疗数据，机器学习可以协助医师进行疾病诊断、个性化医治等。

金融科技：机器学习在金融范畴用于危险评价、诈骗检测、信誉评分等。

自动驾驶：机器学习在自动驾驶轿车中用于感知环境、决议计划和操控。

引荐体系：如Netflix和Amazon等渠道运用机器学习来引荐电影和产品。

语音辨认：机器学习使得语音帮手如Siri和Alexa可以了解并回运用户的语音指令。

数据隐私维护：跟着数据量的添加，维护用户隐私变得尤为重要。

算法透明度和可解释性：进步算法的透明度，使人们可以了解机器学习模型的决议计划进程。

跨学科研讨：机器学习与其他范畴的结合，如心理学、社会学等，将推进其进一步开展。

边际核算：将机器学习算法布置到边际设备，完成实时数据处理和剖析。

机器学习作为人工智能的中心驱动力，正在改动咱们的生活方式和商业形式。跟着技能的不断进步，咱们有理由信任，机器学习将在未来发挥愈加重要的效果，推进社会向愈加智能、高效的方向开展。

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