基础概念与原理
机器学习旨在让计算机系统无需显式编程，便能从数据中自动学习规律与模式，进而做出精准预测或决策。其核心在于算法，监督学习作为常见类型，借助带有标注的训练数据，让模型学习输入与输出间的映射关系。例如，在图像识别任务中，大量标注好类别的图像数据 “投喂” 给卷积神经网络，使其学会识别不同物体；无监督学习则处理无标注数据，挖掘数据内部结构，聚类算法可将客户消费数据聚类，辅助企业细分市场；强化学习让智能体在环境中不断试错，依据奖惩反馈优化行为策略，好似训练宠物，做得好给予奖励，犯错则予以惩罚，以此提升性能。
（二）主流算法与模型
线性回归是入门级监督学习算法，基于数据拟合直线，广泛用于简单预测场景；决策树犹如流程图，依据特征条件层层分支，用于分类与决策，通俗易懂、可解释性强；神经网络则是深度学习代表，多层神经元模拟大脑结构，尤其卷积神经网络（CNN）在图像识别战功赫赫，循环神经网络（RNN）及其变体长于处理序列数据。近年热门的 Transformer 架构，凭借多头注意力机制革新自然语言处理，GPT 系列便是基于此，产出流畅文本，展现惊人语言理解能力。
（三）应用领域与成果
电商平台利用机器学习实现个性化推荐，分析用户浏览、购买历史，推荐心仪商品，提升购买转化率；金融机构借助机器学习模型评估客户信用风险，降低不良贷款率，还能用于高频交易，捕捉转瞬即逝的投资机会；医疗影像诊断中，CNN 辅助医生精准识别病灶，提高诊断准确率与效率，让疾病早发现、早治疗。
（四）挑战与发展趋势
数据质量与数量困扰依旧，低质量、不均衡数据易致模型偏差，获取海量标注数据成本高昂；模型可解释性欠佳，深度学习模型仿若 “黑箱”，决策过程难为人知，限制在医疗、金融关键领域应用；未来，自动化机器学习（AutoML）兴起，自动调参、选模型，降低使用门槛；结合联邦学习，实现数据 “可用不可见”，打破数据孤岛，协同训练模型。
二、计算机视觉：赋予机器 “看” 的能力
（一）视觉感知原理
计算机视觉旨在让计算机像人类一样看懂图像、视频，核心环节包括图像采集、预处理、特征提取与识别。摄像头、传感器采集视觉数据，经灰度化、降噪、增强等预处理提升画质；再利用 CNN 等提取图像关键特征，识别目标物体，背后是海量图像数据训练积累，让机器熟悉各类物体形态、纹理。
（二）关键技术与应用
目标检测技术锁定图像中特定物体， YOLO、FDD 系列算法高效快速，广泛用于安防监控，实时捕捉可疑人员、车辆；语义分割将图像像素按语义分类，自动驾驶车辆借此精准区分道路、行人、建筑，规划安全路线；三维重建从多角度图像还原物体或场景三维结构，应用于文物修复、虚拟展示，重现历史瑰宝与奇幻场景。
（三）行业融合与成果
制造业中，计算机视觉用于产品质量检测，快速扫描零部件，挑出次品，比人工检测更精准、高效；农业领域，无人机搭载视觉系统巡查农田，识别病虫害，及时预警并精准施药，保障农作物健康生长；智能零售利用视觉技术实现无人收银，顾客拿取商品自动识别计价，提升购物体验。
（四）瓶颈与突破方向
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