基礎概念與原理

機器學習旨在讓計算機系統無需顯式程式設計，便能從資料中自動學習規律與模式，進而做出精準預測或決策。其核心在於演算法，監督學習作為常見型別，藉助帶有標註的訓練資料，讓模型學習輸入與輸出間的對映關係。例如，在影象識別任務中，大量標註好類別的影象資料 “投餵” 給卷積神經網路，使其學會識別不同物體；無監督學習則處理無標註資料，挖掘資料內部結構，聚類演算法可將客戶消費資料聚類，輔助企業細分市場；強化學習讓智慧體在環境中不斷試錯，依據獎懲反饋最佳化行為策略，好似訓練寵物，做得好給予獎勵，犯錯則予以懲罰，以此提升效能。

（二）主流演算法與模型

線性迴歸是入門級監督學習演算法，基於資料擬合直線，廣泛用於簡單預測場景；決策樹猶如流程圖，依據特徵條件層層分支，用於分類與決策，通俗易懂、可解釋性強；神經網路則是深度學習代表，多層神經元模擬大腦結構，尤其卷積神經網路（cNN）在影象識別戰功赫赫，迴圈神經網路（RNN）及其變體長於處理序列資料。近年熱門的 transformer 架構，憑藉多頭注意力機制革新自然語言處理，Gpt 系列便是基於此，產出流暢文字，展現驚人語言理解能力。

（三）應用領域與成果

電商平臺利用機器學習實現個性化推薦，分析使用者瀏覽、購買歷史，推薦心儀商品，提升購買轉化率；金融機構藉助機器學習模型評估客戶信用風險，降低不良貸款率，還能用於高頻交易，捕捉轉瞬即逝的投資機會；醫療影像診斷中，cNN 輔助醫生精準識別病灶，提高診斷準確率與效率，讓疾病早發現、早治療。

（四）挑戰與發展趨勢

資料質量與數量困擾依舊，低質量、不均衡資料易致模型偏差，獲取海量標註資料成本高昂；模型可解釋性欠佳，深度學習模型仿若 “黑箱”，決策過程難為人知，限制在醫療、金融關鍵領域應用；未來，自動化機器學習（AutomL）興起，自動調參、選模型，降低使用門檻；結合聯邦學習，實現資料 “可用不可見”，打破資料孤島，協同訓練模型。

二、計算機視覺：賦予機器 “看” 的能力

（一）視覺感知原理

計算機視覺旨在讓計算機像人類一樣看懂影象、影片，核心環節包括影象採集、預處理、特徵提取與識別。攝像頭、感測器採集視覺資料，經灰度化、降噪、增強等預處理提升畫質；再利用 cNN 等提取影象關鍵特徵，識別目標物體，背後是海量影象資料訓練積累，讓機器熟悉各類物體形態、紋理。

（二）關鍵技術與應用

目標檢測技術鎖定影象中特定物體， YoLo、Fdd 系列演算法高效快速，廣泛用於安防監控，實時捕捉可疑人員、車輛；語義分割將影象畫素按語義分類，自動駕駛車輛藉此精準區分道路、行人、建築，規劃安全路線；三維重建從多角度影象還原物體或場景三維結構，應用於文物修復、虛擬展示，重現歷史瑰寶與奇幻場景。

（三）行業融合與成果

製造業中，計算機視覺用於產品質量檢測，快速掃描零部件，挑出次品，比人工檢測更精準、高效；農業領域，無人機搭載視覺系統巡查農田，識別病蟲害，及時預警並精準施藥，保障農作物健康生長；智慧零售利用視覺技術實現無人收銀，顧客拿取商品自動識別計價，提升購物體驗。

（四）瓶頸與突破方向

複雜光照、遮擋等環境因素干擾視覺效果，強光下影象過曝、陰影遮擋物體致識別失敗；小樣本學習困難，罕見物體或場景缺乏足夠訓練資料；未來，結合多模態資訊，融合視覺與聲音、觸覺，增強感知全面性；引入對抗學習，提