机器学习和人工智能的核心技术包括:1.监督学习:在监督学习中，机器通过使用标记的训练数据来学习预测新的未标记数据的输出。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大的突破。
机器学习和人工智能的核心技术包括:
1. 监督学习: 在监督学习中，机器通过使用标记的训练数据来学习预测新的未标记数据的输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
2. 无监督学习: 无监督学习是指在没有标记的数据的情况下，机器学习算法通过发现数据内部的结构和模式来学习。常见的无监督学习算法包括聚类、关联规则和降维等。
3. 强化学习: 强化学习通过试错的方式来学习通过行动最大化一个奖励信号。算法通过与环境进行交互，通过尝试和错误来学习最优的决策策略。强化学习常用于机器人控制、游戏玩法优化等领域。
4. 深度学习: 深度学习是一种特殊的机器学习方法，它模拟人脑神经网络的工作原理，通过多层神经网络结构来学习从输入到输出的映射关系。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大的突破。
5. 自然语言处理: 自然语言处理是一种使计算机能够理解和处理人类语言的技术。它包括语音识别、文本分类、文本生成、情感分析和机器翻译等任务。
6. 计算机视觉: 计算机视觉是研究如何使机器“看”并理解图像和视频数据的技术。它包括图像分类、目标检测、图像分割和图像生成等任务。
7. 自动驾驶: 自动驾驶是一项基于机器学习和人工智能的技术，旨在使汽车能够自主驾驶。它包括感知、决策和控制等方面的技术。
8. 推荐系统: 推荐系统使用机器学习和人工智能技术来预测用户的兴趣和偏好，并提供个性化的推荐。常见的推荐算法包括协同过滤、内容过滤和深度学习等。
这些技术合并应用可以解决各种现实世界的问题，如语音助手、智能机器人、医学诊断和金融风险预测等。