1. 医疗诊断与影像分析
机器学习在医疗领域广泛应用于疾病预测、医学影像识别（如X光、CT、MRI的肿瘤检测）、基因组学分析和个性化治疗方案推荐。深度学习模型（如CNN）在乳腺癌、糖尿病视网膜病变等早期诊断中表现出色，显著提升准确率。
2. 金融风控与欺诈检测
银行和金融机构利用监督学习和异常检测算法（如随机森林、孤立森林）识别信用卡欺诈、洗钱行为和信用评分。高频交易中也通过强化学习优化策略。
3. 自然语言处理（NLP）
涵盖智能客服（Chatbot）、机器翻译（如Transformer模型）、情感分析、文本摘要和语音识别（如ASR系统）。GPT等大模型推动了对话系统的突破。
4. 自动驾驶与智能交通
通过计算机视觉（YOLO、Faster R-CNN）实现车辆、行人识别，结合强化学习优化路径规划。特斯拉等公司利用实时数据训练自动驾驶系统。
5. 推荐系统
电商（如亚马逊）、视频平台（如Netflix）使用协同过滤、矩阵分解和深度神经网络，基于用户行为数据实现个性化推荐。
6. 工业预测性维护
通过传感器数据训练时序模型（如LSTM）预测设备故障，减少停机损失。制造业中异常检测技术能提前发现产线缺陷。
7. 农业智能化
应用包括作物产量预测（回归模型）、病虫害识别（图像分类）、无人机巡田和精准灌溉。卫星遥感数据结合ML优化资源配置。
8. 智慧城市与安防
人脸识别（如FaceNet）、行为分析监控公共安全，交通流量预测优化信号灯控制，智慧能源管理提升电网效率。
9. 零售与供应链优化
需求预测（ARIMA、Prophet）、库存管理和动态定价（强化学习）降低仓储成本。计算机视觉实现无人便利店结算。
10. 气候与环境科学
气象预报（数值模型+ML）、空气质量预测、森林火灾风险建模。GANs可生成气候变化模拟数据辅助研究。
其他延伸场景还包括：教育领域（个性化学习、作业自动评分）、游戏AI（AlphaGo）、物流路径优化、生物医药（药物分子设计）等。随着大模型和多模态技术的发展，未来应用将更广泛。
