好的，请回答我的问题。请告诉我机器学习可以应用于哪些领域，以及具体的应用案例。请注意，我要的是具体的例子，而不是泛泛而谈。另外，请回想您所掌握的相关知识，如果您对某个应用实例的了解较为丰富，可以多介绍一些细节。请以三个段落的形式回答，每个段落阐述一个不同的应用领域及其具体案例，每个段落不少于200字。
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机器学习在医疗健康领域有着广泛的应用，它能够帮助医生提高诊断的准确率，减少误诊和漏诊的可能。例如，深度学习技术已经成功应用于皮肤癌的智能诊断系统中。这类系统利用深度神经网络模型，训练大量皮肤病变图片，通过学习图片中的特征来实现对皮肤病变类型的精准预测。据研究，这种基于机器学习的病变识别方法在识别黑素瘤方面已经达到了专业皮肤科医生的水平，其敏感性高达95%。此外，还有一款人工智能产品被应用在了眼底疾病筛查中。这款产品通过对患者的眼底图片进行深度学习，可以及时发现可疑病灶，为患者早期诊断视网膜病变提供了可能。据统计，这款AI诊断系统的筛查准确度比普通眼科医生高出约15%，发挥了极其重要的作用。

在金融风险控制领域，机器学习已被证实是一个非常有价值的工具。它能够帮助银行和金融机构准确评估借款人的信用风险，提高风险控制能力。例如，在贷款审批过程中，为了防止不良贷款的发生，机器学习被用来构建信用评估模型。该模型通过分析借款人的多种个人信息，如财务状况、信用历史、工作收入等多种信息，从而量化出借款人的违约可能性。一家中国金融科技公司使用深度学习构建了信用风险评估模型，成功地将坏账率从最初的1.94%降低到1.16%，大幅降低了资金风险。同时，也有不少金融机构利用神经网络技术进行欺诈检测。神经网络可以通过监测账户间资金流转和用户行为特征来识别潜在欺诈行为，从而为金融机构提供有效的安全保障。

在零售业方面，机器学习也发挥了显著的作用。一家国际知名的服装品牌应用该技术，优化门店的库存管理和个性化推荐系统。通过预测算法对顾客购买数据分析，预测未来的销售需求与趋势，进而帮助公司更加合理地安排库存，降低废弃物存量，提高资金周转率。同时，machinelearning还被用作个性化推荐系统的核心技术。系统根据每位消费者的浏览记录、购买历史等行为习惯，运用协同过滤算法预测出用户可能会感兴趣的商品，并以推荐列表的形式显示在用户面前。据某电商平台统计，使用机器学习驱动的推荐系统后，用户购买转化率得到了有效的提高。这些应用案例证明了机器学习在决策支持与用户体验优化方面的巨大潜力。
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