欢迎来到技术时代

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对比前人，我觉得我们是幸运的，我们的生活随着科技的进步在不断地改善，我们正处在一个每天都在变化的加速时代。

机器学习、人工智能、物联网、云计算、区块链等，这些都是这个时代的火热名词，话不多说，接下来我给大家简单介绍一下这几个当下火热的名词。

首先为大家介绍的是机器学习(Machine Learning)：

世界上到处都是数据，如照片、音乐、词语，那么机器学习便让这一切数据有了重要意义。英国未来学家Arthur.C.Clarke曾有一句名言：”Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic.”即，任何足够先进的科技与魔术如出一辙。

这个世界上有大量的数据，而且这些数据并不仅仅是人类生产的，计算机、手机等其他设备同样在生产数据，随着科技的发展，未来数据产生的速度只会越来越快，数据的生产量只会不断地增大。在过去，人们会分析数据，然后让系统去适应数据模型的变化，但是，随着数据容量远超人类理解的范围和数据处理的能力，我们则会逐步的抛弃人工分析，并转向用拥有自动化系统的“机器”去应对这些数据，因为这些“机器”不仅可以处理数据，它们还可以从数据中学习，并学习的过程中，随着数据的快速变化，从而产生了适应各种快速变化的能力。

我们可以从身边用的一些产品中发现机器学习的影子，虽然它们隐含的机器学习技术并非很明显。比如我们在优酷上看了一个视频后，优酷就会为我们推荐几个视频，我们在淘宝上买了一个东西，淘宝就会为我们推荐几样东西，或者我们在百度、谷歌上进行搜索，其内置系统会对你的问题进行理解，然后再根据你的职业、个人喜好等判断问题，最后再给你返回你想要的结果，等等，这些其中都应用了机器学习技术。

今天在我们的生活中，机器学习的应用已经非常广泛，并且预计未来会更加影响着我们的生活。机器学习作为人工智能的核心技术，其与自动驾驶、医疗、教育、制造业、金融业、零售业等在未来都会产生更紧密的融合。

我们一般将机器学习分成两大部分，使用数据和回答问题，这两部分也大致概括了机器学习的两面。机器学习的基本运作顺序，即读取数据 -> 训练模型->使用模型对新数据做预测和处理，详细描述便是：首先读取相关数据，然后使用数据去通知系统创建和调整预测模型（Data -> Training -> Model），最后再用这个预测模型对之前不可见的新数据作出预测和回答问题（Model -> Serve Predictions -> Answer Questions）。随着汇聚的数据越来越多，模型也会随着时间推移不断优化，从而会对数据产生新的预测。

机器学习的关键就是“数据”，数据就是打开机器学习大门的钥匙。机器学习赋予了“机器”学习的能力，并以此让机器完成直接编程无法完成的功能的方法。

如果你觉得之前的结论难以理解，下面我讲一个故事便于大家理解：

有一天你的女朋友跟你去逛街，逛到了中午，你们来到了餐饮区，餐饮区有三家饭店：必胜客、汉堡王、肯德基。这时你的女朋友问你：“今天中午咱们吃点什么呀？”你希望你的回答能够让你的女朋友满意，所以你的大脑陷入了思考：去必胜客？去汉堡王？还是肯德基？你回顾了过往你和女朋友出来约会的经历，看看她以前比较喜欢去哪里吃，从而对这次和女朋友中午吃饭的地点进行预测。假设你和你女朋友总共出来吃饭10次，有5次去了必胜客，3次去了汉堡王，2次去了肯德基，根据这个数据，我们预测她想的喜好顺序是必胜客、汉堡王、肯德基，所以这个中午的吃饭地点首选必胜客。这种依照我们经验对事物做决定的方法，其本质就是利用过往你和你女朋友吃饭的数据对未知的数据作出判断和预测，这和机器学习的思想基本上是一致的。不过真实的机器学习中，其思考的过程以及考虑的因素会更加的复杂，上面的例子我们只考虑了你女朋友的喜好这个自变量，但是还有很多自变量需要我们考虑比如：你的女朋友今天的心情、今天的身体状态等等因素，更复杂一点，再加上更多的因变量作为考虑因素（啊啊啊啊，人果然好复杂）。

虽然机器学习和人类思考有着很多共同点，不过它们之间依然存在着很多的不同，人类判断通过规律而机器判断通过模型，机器学习认为以往的历史数据证明这样做有效，所以现在也应该这样做，对别人有效的做法，对你也应该有效，而人类的思考则会更加的具有情感化。

今天为大家简单介绍了一下机器学习的概念，更深层次的东西我会在以后给大家慢慢道来。最后用一句话来概括机器学习：Machine Learning is using data to answer questions. 使用数据去回答问题。

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