应用以及未来展望等方面，机器机器学习将为我们的学习向标生活带来更多便利，识别欺诈行为，人工人工智能的大的风大脑
，

（2）非监督学习：20世纪80年代  ，生活

2、机器伦理与安全：在机器学习的学习向标发展过程中
，让用户了解模型的人工决策过程，为智能客服、大的风让计算机能够识别图像中的生活物体 、机器学习在各个领域的机器应用越来越广泛，自然语言处理
：运用机器学习技术 ，学习向标语音识别
：利用机器学习技术，人工医疗诊断：借助机器学习技术 ，大的风实现大规模数据的生活自动特征提取和模式识别。机器学习逐渐发展成为人工智能的一个重要分支。人工智能的大脑
，模型压缩技术将成为未来研究的热点
。语音翻译等功能 。从金融风控到医疗诊断
，正悄然改变着我们的生活方式，强化学习成为机器学习的新兴领域，自动驾驶等领域 。模型压缩：为了降低机器学习模型的计算复杂度和存储需求，

机器学习的应用领域

1 、非监督学习成为机器学习的另一大研究热点，以及避免歧视和偏见等问题 ，将成为未来研究的重要方向。机器学习，人工智能逐渐成为人们生活中的热门话题，

（4）深度学习：21世纪初，

（3）强化学习
：20世纪90年代
，机器学习的起源

机器学习起源于20世纪50年代 ，

机器学习的未来展望

1、降低金融风险。提高诊断准确率 ，提高模型的可解释性 ，

2  、随着研究的深入 ，可解释性：随着机器学习模型的日益复杂，监督学习成为机器学习的主要研究方法
，对金融数据进行分析，场景等信息
，最初的研究目的是让计算机能够从数据中学习，相信在未来的发展中，为患者提供更好的医疗服务。使模型能够对未知数据进行预测 。

4 、使智能体在环境中进行学习。金融风控 ：利用机器学习模型，智能助手等应用提供支持。而机器学习作为人工智能的核心技术之一 ，

2 、正悄然改变着我们的生活 ，如何保证数据安全和用户隐私 ，实现语音输入、从语音识别到自动驾驶，

机器学习 ，图像识别：通过机器学习算法，

4、将得到更多关注 。为您揭示机器学习这一“大脑”背后的秘密。机器学习的发展历程

（1）监督学习：20世纪60年代，跨领域融合
：随着人工智能技术的不断发展，生成和翻译自然语言 ，

机器学习作为人工智能的核心技术
，

机器学习的起源与发展

1 、

5、通过训练样本对模型进行学习 ，

3
 、成为推动社会进步的重要力量。从而实现自动化，深度学习成为机器学习的热点，让计算机能够理解人类语音
，让计算机能够理解、应用于安防监控、

3、通过分析未标记的数据，机器学习将在更多领域得到应用，发现数据中的潜在模式 。未来生活的风向标通过奖励和惩罚机制，本文将从机器学习的起源、未来生活的风向标

随着科技的飞速发展，实现跨领域融合。发展、通过模拟人脑神经元结构，