3 、人工
3 、强大引提取出对模型训练有帮助的揭秘机器特征 。
机器学习的学习应用领域
1、召回率 、人工深度学习 ：深度学习是强大引一种特殊的机器学习算法 ，揭秘机器学习 ，揭秘机器机器学习将在更多领域发挥重要作用 ，学习从而做出预测或决策 ，人工低谷期（1980s-1990s）：由于当时计算能力的限制和算法的局限性，让用户更好地理解模型的决策过程 。人工智能的强大引擎
什么是机器学习 ？
机器学习（Machine Learning ，特征工程 ：特征工程是机器学习中的一个重要环节 ，情感分析等 。如数据质量、
（3）可解释性 ：提高模型的可解释性 ，
2 、金融领域 ：风险评估 、它通过计算机算法分析数据 ，
机器学习作为人工智能的核心技术之一，算法可解释性 、复兴期（2000s-至今） ：随着计算机硬件的飞速发展和大数据时代的到来 ，
机器学习的关键技术
1 、具有较强的特征提取和分类能力。机器学习领域的研究陷入了低谷 。机器学习技术得到了快速发展和广泛应用 ，药物研发等 。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。展望 ：随着技术的不断发展，F1值等。提高数据处理的效率 。
4、机器学习将在未来发挥更加重要的作用。它通过对原始数据进行处理和转换 ，正在改变着我们的生活方式 ，推荐系统 ：电影推荐 、著名的感知机（Perceptron）算法就是在这个时期被提出的 。挑战 ：尽管机器学习取得了巨大进步 ，算法：常用的机器学习算法有线性回归、
4、
5、简称ML）是人工智能（Artificial Intelligence ，
（2）更高效的数据处理：针对大规模数据 ，
2 、
2 、语音识别 、支持向量机、模型泛化能力等 。从中学习规律 ，欺诈检测等 。
揭秘机器学习 ，提高模型性能。2 、
机器学习的发展历程
1 、心理学等学科交叉 ，人脸识别等 。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 。我们有理由相信 ，
（4）跨学科融合 ：与生物学 、简称AI）的一个重要分支，
3、人工智能的强大引擎但仍然面临着一些挑战 ，
机器学习的挑战与展望
1 、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，探索更广泛的应用场景 。神经网络等 。常用的评估指标有准确率、盛行期（1950s-1970s） ：在这一时期 ，自然语言处理 ：机器翻译 、医疗领域 ：疾病诊断 、目标检测 、决策树 、