机器学习是计算机科学与统计学的交叉领域，其核心目的是通过自主学习、预测或判断，建立并优化算法模型，用于处理未知数据集。随着大数据时代的来临，机器学习在医疗、生物、金融、工业等多个领域展现了强大的应用潜力，尤其在医学领域，机器学习被广泛用于诊断、预后预测、疾病风险评估等方面。
一、认识人工智能
1、人工智能概述
人工智能（AI，Artificial Intelligence）最早的概念可以追溯到古希腊哲学家对智能与机器的探讨。然而，现代人工智能研究的发端要归功于20世纪40年代的计算机科学和认知科学的发展。
艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年提出了著名的“图灵测试”，这标志着人们正式开始研究机器是否能够表现出类人智能。1956年，达特茅斯会议被认为是人工智能作为一个独立学科诞生的标志。在这次会议上，约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次提出了“人工智能”这个术语。
自1956年以来，人工智能经历了多个发展阶段。从最初的符号人工智能（Symbolic AI）到20世纪80年代的专家系统，再到如今的大数据驱动的深度学习，这一领域取得了显著进展。符号人工智能依赖于明确的规则和逻辑推理，而专家系统则试图模拟人类专家的决策过程。然
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