端到端优化

Friedman 机器学习是一种端到端的机器学习场景，涵盖了从数据预处理、特征工程、模型选择、训练和评估等整个流程。它强调了在实际应用中将机器学习算法应用于解决具体问题的重要性。

电力系统机器学习应用涉及端到端场景，从数据收集、预处理到模型训练和部署，实现自动化分析和决策支持，优化电网运行和提升能源效率。

对抗性机器学习是一种研究如何让机器学习系统在面对恶意攻击时仍能保持鲁棒性的领域。