4. 医疗保健改善
机器学习正在改进诊断工具，使早期诊断疾病、预测患者结果和定制医疗行业治疗方案成为可能。机器学习在拯救生命和增强全球卫生系统方面具有巨大的应用前景，这一点从其快速处理医疗数据中可见一斑。
5. 更加智能的交通
机器学习对于有效的物流运营、交通控制系统和自动驾驶汽车至关重要。它可以提高道路安全性、加快交货时间并优化路线。运输领域机器学习的范围不断重新定义我们运输和分配物品的方式。
6.实时解决问题
机器学习系统可以迅速适应不断变化的环境并提供及时的答案，从而提高从实 中英数据 时网络威胁识别到金融欺诈检测等各个领域的安全性和效率。
1. 数据隐私问题
大型数据集通常包含敏感信息，对机器学习至关重要。当今机器学习技术面临的最大挑战之一是保护用户隐私，同时保证合乎道德的数据使用。
2.算法偏见
使用有偏见的数据集得出的结果可能不公正或错误。为了防止歧视并鼓励公平的结果，必须确保机器学习的范围涵盖各种客观数据。