选择合适的算法，并根据数据的特点和需求构建合适的模型是机器学习的核心技术。
机器学习为智能化时代赋能的关键技术有：
1. 数据收集和清洗：机器学习依赖于大量的数据来训练模型，而数据的质量和准确性对于模型的性能至关重要。因此，有效地收集和清洗数据是机器学习的关键技术之一。
2. 特征工程：在机器学习过程中，特征工程是将原始数据转化为有意义的特征向量的过程。良好的特征工程能够提高模型的性能，并且大大加快了训练和预测的速度。
3. 算法选择和模型构建：机器学习算法有很多种，每种算法都有其适用的场景和特点。选择合适的算法，并根据数据的特点和需求构建合适的模型是机器学习的核心技术。
4. 模型训练和优化：机器学习的目标是通过训练模型来实现预测和决策，而训练模型的过程就是通过优化算法来找到最佳的参数组合。有效的训练和优化算法能够提高模型的准确性和效率。
5. 模型评估和验证：在机器学习中，对模型的性能进行评估和验证是至关重要的。通过使用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力和稳定性，可以有效地避免过拟合和欠拟合的问题。
6. 模型部署和应用：机器学习的最终目标是将训练好的模型应用到实际问题中。因此，模型的部署和应用技术也是机器学习的关键技术之一。这包括将模型嵌入到生产环境中，提供实时的预测和决策能力。
总之，机器学习为智能化时代赋能的关键技术涵盖了数据收集和清洗、特征工程、算法选择和模型构建、模型训练和优化、模型评估和验证以及模型部署和应用等方面。这些技术的综合应用可以实现智能化的预测、决策和优化等功能。
