机器学习：人工智能的关键驱动力与应用深度探讨

本文主要探讨了机器学习在人工智能领域的重要性和应用，特别关注于其作为问题学习和决策制定的核心组成部分。机器学习通过模拟人类思维过程，引入了自动化的方法，使得人工智能系统能够处理复杂任务。在人工智能准备框架中，它起着关键作用，这个框架是设计用来自动掌握各种应用程序的信息搜索策略，从而提高决策能力和机器效率。 机器学习算法依赖于规划程序，这些程序负责指导系统如何根据数据和经验自我调整，以适应不同的应用场景。在机器人技术中，机器学习被广泛运用，帮助机器人学习环境、识别模式、减少偏差，并处理噪音干扰。通过这种方式，机器人能够做出更智能的决策，执行任务更加精确和高效。 文章作者Anirban Chakraborty和Shilpa Sharma来自Lovely Professional University，分别拥有M.Tech学位，专业领域分别为人工智能和计算机科学与工程。他们的研究强调了机器学习在人工智能中的理论基础以及其实际操作中的关键地位，尤其是在国际期刊《国际先进工程技术研究》（International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology, IJARET）上发表的这一研究论文。 该论文指出，随着Scopus等引用数据库的索引，机器学习已经成为人工智能研究的热点，其研究和发展对于推动AI技术的进步至关重要。论文的DOI（Digital Object Identifier）为10.34218/IJARET.11.6.2020.035，读者可以通过IJARET网站获取全文，以便深入了解这一领域的最新进展。 这篇文章深入剖析了机器学习作为人工智能中的核心要素，展示了其在自动化决策过程中的作用，以及如何通过优化搜索控制和应对噪声来增强智能系统的表现。对于希望进一步了解机器学习在人工智能领域应用的读者，这篇论文提供了丰富的理论支持和实践案例。