牛津大學科普，幾分鐘帶你了解：什么是機器學習
人類具有學習和通過經(jīng)驗改進的能力
能夠?qū)W習以及通過經(jīng)驗更好地完成任務，這兩種能力是人類特性。
當我們剛出生時，我們什么都不知道，也幾乎不能為自己做什么。但很快，我們每天都在學習，并變得更有能力。
不過，你知道計算機也能做到這點嗎?
機器學習讓計算機自主學習完成任務
機器學習將統(tǒng)計學和計算機科學結(jié)合在一起， 讓計算機能夠在沒有編程的情況下學習如何完成給定的任務。
就像你的大腦利用經(jīng)驗來改進任務一樣， 計算機也能做到。
讓計算機學會區(qū)分狗和貓
假設，你需要計算機分辨出狗和貓的照片。你可以輸入照片，并告訴計算機：這只是狗，那只是貓。
被編程學習的計算機將在數(shù)據(jù)中尋找統(tǒng)計模式，以便將來能夠識別貓或狗。計算機可能會自己發(fā)現(xiàn)貓的鼻子比較短，而狗的體型大不相同，然后在空間中用數(shù)字表示信息。
但最關(guān)鍵的是，識別這些模式的是計算機，而不是程序員建立了未來數(shù)據(jù)排序的算法。
一個簡單而高效的算法例子是，計算機會試圖找到區(qū)分貓和狗的關(guān)鍵界限。
當計算機看到新的照片，它會檢查關(guān)鍵點去區(qū)分這是貓還是狗。當然也會出現(xiàn)錯誤，計算機接收的數(shù)據(jù)越多，它的算法就越精確，它的預測就越準確。
機器學習在各領(lǐng)域的廣泛應用
機器學習已經(jīng)得到了廣泛的應用，比如面部識別；文字語音識別；
垃圾郵件過濾器；網(wǎng)上購物；查看推薦；信用卡欺詐檢測等等都用到了相關(guān)技術(shù)。
如今機器學習的研究人員將統(tǒng)計學和計算機科學結(jié)合起來，構(gòu)建算法去解決更復雜問題。并且更高效，使用更少的計算能力。從醫(yī)療診斷到社交媒體的各個領(lǐng)域，機器學習改變世界的潛力是十分驚人的。
