编写一篇文章介绍机器学习的基本原理和应用。
机器学习是一种让计算机通过数据和算法自主学习和优化的技术。其基本原理包括数据预处理、模型构建和模型优化三个步骤。数据预处理包括数据清理、特征选择和特征工程等过程，以减少噪音和提高数据质量。模型构建是选取适当的算法和模型，并使用训练数据来训练模型，使其能够对新的数据进行预测。模型优化是通过交叉验证等技术提高模型的准确率和泛化性能。

机器学习的应用广泛。在医疗领域，机器学习可用于疾病早期预测和精准医疗，如基于肺部 CT 图像的肺癌早期筛查和基于基因组学数据的个性化治疗。在金融领域，机器学习可用于风险管理和信用评估，如通过数据分析预测客户信用风险和交易诈骗风险等。在工业领域，机器学习可用于工业生产自动化和质量管理，如使用视觉识别和机器人自动化控制流程，同时分析生产数据以实现质量管控。此外，机器学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域也有广泛的应用。