揭秘机器学习

“机器学习”这个短语很有分量。如今，机器学习是最热门的话题！为什么不是这样呢？计算机科学和软件开发中大多数“诱人”的新发展通常都包含一个被隐藏起来的机器学习组件。微软的 Cortana - 机器学习。用于对象和面部识别的计算机视觉和机器学习。最前沿的用户体验增强程序使用机器学习（是的，我们收到的亚马逊产品推荐就是机器学习算法在处理数字的结果）。

不止如此。数据科学和机器学习如今被广泛应用。为什么？因为数据无处不在！

不仅仅是这样。机器学习和数据科学普遍存在。为什么？因为数据无处不在！

因此，一个拥有高于平均水平的大脑，并且能通过代码区分编程范式的人，对机器学习的前景感到着迷，这是很自然的。

我们所说的机器学习是什么意思？机器学习的规模有多大？让我们一次性深入探讨机器学习。我们将不展示技术规范，而是采用“通过示例理解”的方法。

机器学习的实际含义是什么？

机器学习是人工智能的一个分支，它源于计算学习理论和模式识别。根据 Arthur Lee Samuel 的说法，机器学习的研究赋予计算机在没有显式编码的情况下学习的能力。

人工智能，它通过分析数据而“学习”，而无需人类干预，属于计算机科学的这个研究领域。

然而，这种想法存在一些问题。由于这种误解，当提到“机器学习”这个词时，它经常与“人工智能”、“能够模仿人类大脑的神经网络”（目前无法实现）、“自动驾驶汽车”等概念联系在一起。然而，机器学习的范围非常广泛。在本文中，我们将探讨机器学习在现代计算中的一些常见和不常见的用途。

机器学习：它到底是什么？

机器学习是人工智能的一个子领域，它源于模式识别和计算学习理论。**Arthur Lee Samuel** 将机器学习定义为一个使计算机能够在不需要显式编码的情况下进行学习的研究领域。

这个领域是计算机科学和人工智能，它通过学习数据而“学习”，而无需人类干预。

然而，这种观点并非没有缺点。由于这种信念，当机器学习这个术语被提及，通常被认为是“人工智能”，以及“能够模仿人类大脑的神经网络（目前还不可能）”或自动驾驶汽车等。然而，机器学习的范围远远超出了这个范畴。我们将探讨现代计算中一些通常会想到和一些不常被考虑到的机器学习应用。

机器学习：预期中的

让我们先指出一些机器学习的应用领域。

1. 语音识别（更专业地说，自然语言处理）
   Cortana 和 Windows 设备可以相互交谈。它是如何理解我们所说的呢？NLP 代表自然语言处理。它涉及人类与机器交互的语言学研究。机器学习算法和系统，其中隐马尔可夫模型只是其中之一，是 NLP 的核心。
2. 计算机视觉
   好吧，一个人大概可以想象是什么驱动着汽车。机器学习的其他好处。这些应用不一定是全新的。即使是最怀疑的人也能理解这些技术成就，它们是由一些“神秘的（且极其困难）令人费解的计算机魔法”实现的。
3. 谷歌的自动驾驶汽车
   好吧，人们可以想象是什么在驱动着汽车。更多的机器学习优势。
   这些应用不一定是全新的。即使是最怀疑的人也会理解这些技术壮举，它们是由一些“神秘的（且极其困难）令人费解的计算机魔法”实现的。

机器学习：意想不到的

让我们看看那些人们通常觉得机器学习难以接触的各个行业

1. 亚马逊的产品评论：我们可能曾问过为什么亚马逊总是会推荐一些能让你少花钱的建议。在幕后，“推荐系统”是机器学习算法在起作用。它评估每个用户的偏好并根据这些偏好进行推荐。
2. YouTube/Netflix：它们的运作方式与上述描述完全相同！
3. 数据挖掘或数据挖掘 / 大数据：这可能不会让所有人感到惊讶。如果目标是从数据中提取信息，机器学习就在附近等待。然而，数据挖掘和大数据是学习和研究大规模数据的唯一方法。
4. 房地产、股市、住房金融：为了分析市场，所有这些学科都使用各种机器学习方法，特别是“回归技术”，用于估算房屋价值或观察股市走势等基本任务。

我们现在可能已经注意到，机器学习被广泛应用于各个领域。一切，包括小型企业的业务发展以及研发。已经完成。这提供了一个绝佳的职业机会，因为该行业正在不断发展，而且这种增长在不久的将来不会停止。