视频教程 | 7行Python，搭建一个可以识花的机器学习APP

程序员想转型AI却迟迟无法开始？也许你需要一种更加有趣的学习方式。

Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手，毕业于哥伦比亚大学，曾任职于 Twilio 和 Meetup。一年以来，他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝，视频内容包含：如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例，更加令人钦佩的是，这些视频长度大多都在10分钟以内，实在是快速上手AI的一条捷径。

为了使更多的中国开发者看到这些有用的视频，AI科技大本营已经联系到Siraj Raval，并获得了翻译其系列视频的授权，我们将在每周一、三、五定期更新，欢迎大家持续关注！

今天的这个视频中Siraj Raval 会分享自己如何利用Python搭建一个机器学习APP的过程。

大家都很好奇今日头条是如何推送你喜欢的新闻，或者支付宝是如何进行人脸识别的，又或者谷歌自动驾驶是如何实现的，问题解决的方案就是机器学习算法。

如果你想设计一个软件可以识别特定的蝴蝶花，假如不用机器学习来实现的话，你需要写出大量的不同方法来检测蝴蝶花所具有的特征。问题是有很多特殊情况，你不可能一个不落的写进去，例如，叶子有所破损，或者花变异成另一种颜色，又或者，它的形状你没有预料到。所以就必须使用机器学习来解决这个问题。

重点来了，Siraj Raval认为，机器学习超级简单，你不需要精通数学，整个过程只有四步：

• 收集数据
• 选择模型
• 训练模型
• 测试模型

它的本质是给一个模型数据，从而让模型自己找到规律。

来跟着Siraj Raval一起开始吧……

代码链接

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn