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机器学习是“让机器从数据中长本事”的技术（第5页）
- 反欺诈：信用卡交易中，机器学习能实时分析交易地点、金额、时间等数据，判断是否是盗刷。比如你平时都在国内刷卡，突然在国外刷了一大笔，模型就会标记为可疑交易。
- 风险评估：给用户做信贷评分时，机器学习会分析你的收入、征信、消费习惯等数据，预测你会不会违约，帮助银行决定是否放贷、放多少。
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- 股市预测：虽然不能100%准，但机器学习能分析历史股价、新闻舆情、宏观经济数据，给出趋势预测，辅助投资者做决策。
4. 交通出行：“自动驾驶、智能调度”让出行更高效
- 自动驾驶：特斯拉、百度的自动驾驶汽车，靠摄像头、雷达收集数据，机器学习模型实时识别行人、车辆、交通标志，做出转向、加速、刹车决策。
- 智能交通：城市里的红绿灯调度，机器学习能分析车流量数据，动态调整红绿灯时长，减少拥堵；打车平台的派单系统，能预测哪里用车多，提前调度司机。
5. 工业制造：“提质、降本、增效”的利器
- 质量检测：在电子厂，机器学习模型能自动识别产品上的微小缺陷，比如芯片上的裂缝、手机屏幕的坏点，比人工检测又快又准。
- 预测性维护：工厂里的机器，机器学习能分析其振动、温度、能耗数据，预测什么时候可能出故障，提前维护，避免停产损失。
- 生产优化：分析生产流程数据，机器学习能找出瓶颈环节，优化生产参数，提高产量和效率。
五、机器学习的“前世今生”—— 从实验室走向大应用的坎坷路
机器学习的发展可不是一帆风顺的，它经历了几次“热潮-寒冬-复兴”的循环。
1. 早期探索（1940s-1980s）：从理论到初步实践
- 1943年，神经科学家和数学家提出MP模型，第一次用数学模拟生物神经元，给神经网络打了基础。
- 1950年，图灵提出“图灵测试”，预言“机器能像人一样学习”，这是人工智能的思想源头。
- 1957年，感知机（单层神经网络）被发明，能做简单的分类任务，比如识别手写字母，当时特别火，美国海军都资助研究。
- 但1969年，有人指出感知机解决不了“异或”问题（比如判断“是A且是B”这种逻辑），导致神经网络研究遇冷，进入第一次“AI寒冬”。
2. 稳步发展（1980s-2000s）：算法突破，应用萌芽
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