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机器学习使计算机无需明确编程即可从数据中学习。这项技术优化了各个行业的流程并改善了决策。必须维护模型以确保其持续的准确性和有效性。机器学习的未来前景光明，在医疗保健、安全和自动化领域的应用日益广泛。
什么是机器学习？它有何用途？
什么是机器学习？
机器学习实施流程
数据收集和准备
选择型号
训练和测试模型
评估与调整
模型实现
模型监控与维护
机器学习的好处
任务自动化
改善决策
个性化
异常和欺诈检测
流程优化
机器学习挑战
数据质量
结果的解释
道德和隐私
缺乏数据可用性
持续维护
机器学习的未来
自动化的进步
图像和视频解读能力的提升
更易于访问
语音用户界面 (VUI) 集成
网络安全的改善
健康产业的进步
人工智能（AI）
监督学习： 当你给你的机器一些标记数据（例如，带有“猫”或“狗”等标签的图像）时，它会了解它们彼此之间的关系。
无监督学习： 当你向机器提供未标记的数据并让它找出其中存在的模式时。
不同类型的学习
监督学习
无监督学习
强化学习
结论：什么是机器学习？它有何用途？
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什么是机器学习？它有何用途？什么是机器学习？机器学习实施流程数据收集和准备选择型号训练和测试模型评估与调整模型实现模型监控与维护机器学习的好处任务自动化改善决策个性化异常和欺诈检测流程优化机器学习挑战数据质量结果的解释道德和隐私缺乏数据可用性持续维护机器学习的未来自动化的进步图像和视频解读能力的提升更易于访问语音用户界面 (VUI) 集成网络安全的改善健康产业的进步人工智能（AI）不同类型的学习监督学习无监督学习强化学习结论：什么是机器学习？它有何用途？ 如何利用人工智能创建图像：工具和技巧完整指南