机器学习比较难，但是我们清醒认知的基本技能

机器学习的作用，比我们想象中和认知中的大。我们想象中机器学习往往在特定场合使用下，我们认知中机器学习常常在B端和技术领域，其实机器学习早已经在我们利用现代化工具和智能设备上网时，就已经融入到我们C端消费者日常的生活中了，当然上述这些是很多人已经认识到的，不过对于我们普通人而言，机器学习还可能有大更实用的好处，在我们面对繁杂的外部世界时，提升我们的清醒认知，成为我们的强有力的工具。

在当前这个机器学习还未被成为大众技能的时期，机器学习尚未将我们的现实生活革命，理所当然也为我们提供了广阔的前景和可能。我们不但需要培养好机器学习的技能，利用机器学习来更好地工作和生活，还要用它来提升我们的认知：预知未知、调整重点和纠正认知谬误偏差。一人客也知道，当然在未来，人工智能时代会更加异彩纷呈，机器学习会有我们想象不到的用处，这里的简单介绍也只是基于目前的情况。

很多时候我们的认知，是通过统计数据和表象情况得出的结论看法。虽然这是我们认识外部世界的方式，然而它却容易出现存在大量的偏见、短视和谬误，更重要的是，由于情绪和其他因素，我们往往选择性忽略，而脑补出一些“事实”来支持我们的偏见。毕竟，人工智能机器学习给我们呈现的这个数字世界，是迎合我们个性投其所好而定制好的。我们每个人在同一个APP里看到的资讯不一样；我们见到的喜好推荐，也都因人而异。我们的情绪和认知，都可能被这一系列智能推荐满足或束缚。而想要清醒一点，认识到更真实的东西，就可以借助于机器学习，挖掘分析更多的数据，建立模型得出规律。

机器学习的开始，往往需要懂得用爬虫来抓取数据，用以收集成训练集。这种挖掘的过程，本身就是一种调整认知的过程。所以在挖掘数据中会得到一些东西，要知道挖掘的数据越多、越广，维度越多交叉就越接近理性和真相，更遑论用机器学习来训练得到我们想要的模型了。

因为有了互联网，我们就有了越来越多的资讯和信息，却与此同时却无力于在浩如烟海的数据中提炼规律，也缺少对信息进行甄别处理和应用分析的能力；因为有了机器学习，我们就有了从信息数据中提炼模型，获取数据背后的知识的能力。这些能力，可以校准别的数据，可以用于预测未来，可以用于提升认知。数据挖掘的过程，是纠正我们认知谬误的过程，数据训练的结果，则是让机器更聪明，让我们更明白的目的。

机器学习的时代，掌握机器学习本身，应该是一种基本的技能。这一项技能，在编程技能的基础上，门槛不低，却是很必要要迈过去的。一人客觉得虽然我们普通人或开发者不必一定去深入研究机器学习，但要懂得利用机器学习框架，至于机器学习的学习算法，科学家和大企业们已经开源贡献出来了成熟的框架，我们要努力学习，力争先用好，这是第一步。

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