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机器学习是“让机器从数据中长本事”的技术（第6页）
2. 稳步发展（1980s-2000s）：算法突破，应用萌芽
- 1986年，反向传播算法被重新发现，解决了多层神经网络的训练问题，神经网络又火了一把。
- 1995年，支持向量机（SVM）被提出，在文本分类、图像识别上表现出色，成了当时的主流算法。
- 同时，决策树、随机森林等算法也逐渐成熟，机器学习开始在工业界小范围应用，比如垃圾邮件过滤、信用卡反欺诈。
3. 深度学习爆发（2010s-至今）：大数据+算力+算法，让机器学习“飞起来”
- 2012年，AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中以绝对优势夺冠，证明了深度学习的威力。它用的卷积神经网络（CNN），至今还是图像识别的核心算法。
- 2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，让全世界看到了强化学习的潜力。
- 2017年，Transformer架构出现，彻底改变了自然语言处理领域，现在的ChatGPT、BERT都基于它。
- 这几年，大模型（比如GPT-4、Claude）更是把机器学习推到了新高度，能写诗、写代码、做分析，几乎无所不能。
六、机器学习的“小伙伴”—— 边缘人工智能是个啥？
你可能听过“边缘计算”“边缘AI”，它和机器学习关系也很密切。
简单说，边缘人工智能（Edge AI）是把机器学习模型部署在边缘设备上（比如手机、传感器、自动驾驶汽车），让数据在本地处理，不用传到云端。
比如开头的健身追踪器，它在本地分析加速度数据，判断你是跑步还是游泳，不用把数据传到服务器，这样又快又保护隐私。再比如手机上的语音助手，离线状态下也能识别简单指令，也是边缘AI的功劳。
边缘AI的好处很明显：
- 低延迟：数据不用传云端，响应速度快，比如自动驾驶需要实时决策，延迟高了会出危险。
- 省带宽：大量数据本地处理，不用都传到云端，节省网络资源。
- 保隐私：敏感数据（比如你的健康数据、人脸数据）不离开设备，更安全。
当然，它也有挑战，比如边缘设备的算力、内存有限，得把机器学习模型“瘦身”，让它在小设备上也能跑。
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