现在，这是一个包含一拳的词！机器学习这些天很热门！为什么不呢？几乎所有计算机科学和软件开发领域的“诱人”新发展都与面纱背后的机器学习有关。微软的Cortana - 机器学习。物体和人脸识别 - 机器学习和计算机视觉。高级用户体验改进计划 - 机器学习（是的！。您刚刚获得的亚马逊产品推荐是一些机器学习算法的数字运算）。

 

甚至不仅如此。机器学习和数据科学总体上是无处不在的。如果他进入计算机，它就像上帝一样无所不能！为什么？因为数据无处不在！

 

所以很自然，任何拥有高于平均水平的脑并且可以通过偷偷看看Code来区分编程范式的人都会对机器学习产生兴趣。

 

但什么是机器学习？机器学习有多大？让我们一劳永逸地揭开机器学习的神秘面纱。要做到这一点，我们将遵循“按示例理解”的方法，而不是提供技术规范。

 

机器学习：它究竟是什么？

 

 

 

 

 

好吧，机器学习是人工智能的一个子领域，它从模式识别和计算学习理论演变而来。Arthur Lee Samuel将机器学习定义为：研究领域，使计算机无需明确编程即可学习。

 

因此，基本上，计算机科学和人工智能领域，无需人为干预即可从数据中“学习”。

 

但这种观点有一个缺陷。由于这种看法，每当机器学习这个词被抛出时，人们通常会想到“AI”和“可以模仿人类大脑的神经网络（截至目前，这是不可能的）”，自驾车等等。但机器学习远不止于此。下面我们将揭示现代计算的一些预期和一些普遍未预期的方面，其中机器学习正在实施中。

 

机器学习：期待

 

我们将从一些您可能希望机器学习发挥作用的地方开始。

 

语音识别（更多技术术语中的自然语言处理）：您在Windows设备上与Cortana交谈。但是它如何理解你说的话？随之而来的是自然语言处理领域，或NLP它通过语言学来研究机器和人类之间的相互作用。猜猜NLP的核心是什么：机器学习算法和系统（隐马尔可夫模型是其中之一）。

计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个子领域，它处理机器（可能）对现实世界的解释。换句话说，所有面部识别，模式识别，字符识别技术都属于计算机视觉。而机器学习再次，凭借其广泛的算法，是计算机视觉的核心。

谷歌的自驾车：嗯。你可以想象它实际上是什么驱动它。更多机器学习的善良。

但这些都是预期的应用。即使是反对者也会对这些技术的成就有一个很好的洞察力，这些技术是通过一些“神秘的（并且极其坚硬）思维碾压计算机魔法”来实现的。

 

机器学习：意外

 

让我们访问一些普通人不会轻易与机器学习联系起来的地方：

 

亚马逊的产品推荐：曾经想知道亚马逊总是有一个建议，只是诱惑你减轻你的钱包。那就是在背景中工作的称为“推荐系统”的机器学习算法。它可以了解每个用户的个人偏好并根据其提出建议。

Youtube / Netflix：他们的工作方式如上！

数据挖掘/大数据 ：这对许多人来说可能不是那么令人震惊。但数据挖掘和大数据只是更大规模地研究和学习数据的表现形式。无论从数据中提取信息的目标是什么，您都会发现潜伏在附近的机器学习。

股票市场/住房金融/房地产：所有这些领域，包含了许多机器学习系统，以便更好地评估市场，即“回归技术”，对于平庸的事情，如预测房屋的价格，预测和分析股市趋势。

你可能已经看过了。机器学习实际上无处不在。从研发到改善小公司业务。无处不在。因此，它弥补了相当大的职业选择，因为这个行业正在崛起，并且很快就会停止。

 

所以，现在就是这样。这包含了我们的机器学习101.我们希望再次见面，当我们这样做时，我们将深入了解机器学习的一些技术细节，行业中使用的工具，以及如何开始您的机器学习能力之旅。直到那时，Code Away！