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机器学习（Machine Learning）是人工智能领域的一个分支，主要研究如何让计算机从数据中学习并自动提升性能。它利用算法和统计模型，让计算机能够基...

机器学习（Machine Learning）是人工智能领域的一个分支，主要研究如何让计算机从数据中学习并自动提升性能。它利用算法和统计模型，让计算机能够基于已有数据做出预测、分类、决策等任务，而无需进行明确的编程。机器学习应用场景机器学习的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：图像识别通过训练深度学习模型，计算机可以识别图片中的物体、人脸、场景等，广泛应用于安防监控、医疗影像分析、自动驾驶等领域。自然语言处理机器学习可以帮助计算机理解和生成自然语言，包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务，为智能客服、智能助手等应用提供支持。预测分析通过分析历史数据，机器学习可以预测未来的趋势和结果，如股票价格、市场需求等，为企业决策提供有力支持。机器学习工作流程机器学习的工作流程通常包括以下几个步骤：数据收集收集用于训练模型的数据集数据预处理对原始数据进行清洗、转换和特征提取模型选择根据任务需求选择合适的机器学习算法或深度学习模型模型训练使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数模型评估使用验证数据集评估模型的性能模型优化根据评估结果调整模型结构或参数，优化模型性能部署与应用将训练好的模型部署到实际应用场景中，为业务提供支持结论随着大数据和计算资源的不断发展，机器学习在各个领域的应用将越来越广泛。掌握机器学习技术，将有助于我们更好地理解和利用数据，推动科技进步和社会发展。