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人們可能聽說過很多機(jī)器學(xué)習(xí)的用例。例如參加會議、分享人工智能技術(shù)的LinkedIn帖子、以及博客文章都有所提及。雖然人們都知道機(jī)器學(xué)習(xí)這個術(shù)語，但在多大程度上理解了機(jī)器學(xué)習(xí)的含義?

對于IT或數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的行業(yè)專家來說，他們非常精通這些技術(shù)。然而對于那些沒有行業(yè)背景的人來說，這個術(shù)語必須得到適當(dāng)?shù)慕忉?。由于對機(jī)器學(xué)習(xí)有一些含糊的解釋，也帶來了許多令人迷惑的誤解。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

機(jī)器學(xué)習(xí)涉及從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。簡而言之，它有助于處理收集的數(shù)據(jù)以提供更好的結(jié)果。無論規(guī)模大小，每個企業(yè)都在收集隨著時間累積的信息。由于種類繁多，因此通過人工篩選這些數(shù)據(jù)并非易事。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過整理并分析數(shù)據(jù)來幫助企業(yè)解決日常問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一部分，有時這兩個術(shù)語可以互換使用，具體取決于其使用方式和要求。通過機(jī)器學(xué)習(xí)使用正確的算法處理數(shù)據(jù)可以節(jié)省大量時間。

機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史

機(jī)器學(xué)習(xí)這個術(shù)語最初是在1949年由Donald Hebb在其著作《行為的組織》中描述腦細(xì)胞相互作用的模型時提出的。然而那時并沒有對機(jī)器學(xué)習(xí)給出一個很清楚的解釋。直到上世紀(jì)50年代才取得突破。

在上世紀(jì)50年代，IBM公司計(jì)算專家Arthur Samuel開發(fā)了一個跳棋游戲的計(jì)算機(jī)程序。該程序只需要很小的存儲空間，他根據(jù)棋子在棋盤上的位置建立了一個計(jì)分系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以計(jì)算出雙方獲勝的機(jī)會。

隨著時間的推移，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)得到了很大的發(fā)展。如今，人們喜歡語音、人臉識別和相機(jī)濾鏡各種功能，甚至可以在上網(wǎng)時創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施。

常見難點(diǎn)以及解決方法

就像任何程序或項(xiàng)目一樣，總會出現(xiàn)一些問題。以下是人們需要關(guān)注的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中的一些常見痛點(diǎn)：

(1)需要實(shí)現(xiàn)自動化嗎?

由于網(wǎng)上有很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的文章，很難區(qū)分這些信息是否真實(shí)。有許多程序和軟件涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)的使用，其選擇是無止境的。但是在選擇使用哪種軟件之前，首先要了解要解決的問題以找到正確的解決方案。

采用自動化可以解決一些常見的業(yè)務(wù)問題，但是在采用涉及機(jī)器學(xué)習(xí)的自動化技術(shù)之前，有些問題需要更深入地研究。

需要記住這一點(diǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助實(shí)現(xiàn)自動化，但是并非所有的自動化技術(shù)都需要機(jī)器學(xué)習(xí)。

(2)數(shù)據(jù)質(zhì)量

機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)具有更高質(zhì)量時才更有效。許多企業(yè)依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來簡化他們的工作，其中包括找到工作場所問題的最佳解決方案。因此，在使用機(jī)器學(xué)習(xí)和與其相關(guān)的程序時，提供的數(shù)據(jù)應(yīng)該準(zhǔn)備充分且干凈完整，以產(chǎn)生更準(zhǔn)確的結(jié)果。

(3)基礎(chǔ)設(shè)施

由于機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)行速度如此之快，因此它需要大量的數(shù)據(jù)處理能力，其完成的工作量也需要采用先進(jìn)的硬件。因此，在企業(yè)采用機(jī)器學(xué)習(xí)并探索其功能之前，需要確保已經(jīng)更新技術(shù)和硬件，以確保滿足性能需求。

采用新技術(shù)可能會花費(fèi)很多成本，但是一旦成功使用，就會有所回報(bào)。企業(yè)可以嘗試升級當(dāng)前系統(tǒng)中的一些硬件，并擴(kuò)展存儲容量。

(4)實(shí)施

機(jī)器學(xué)習(xí)非常復(fù)雜，并且當(dāng)企業(yè)選擇深入研究這一領(lǐng)域時，需要得到專家的指導(dǎo)和幫助。切換到不同類型的程序可能會造成混亂，并且需要花費(fèi)大量時間進(jìn)行調(diào)整。還要注意其他事項(xiàng)，例如安全性。因此，企業(yè)應(yīng)尋求實(shí)施合作伙伴的幫助，其合作伙伴可以指導(dǎo)他們完成整個過程。

通常合作伙伴是精通機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的IT專家。他們可以幫助企業(yè)確定最適合的機(jī)器學(xué)習(xí)和其他程序。同樣，他們可以發(fā)現(xiàn)異常，進(jìn)行預(yù)測性分析，可以更輕松地為企業(yè)的需求建模。

(5)技術(shù)資源數(shù)量

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是相對較新的行業(yè)，這意味著這一領(lǐng)域的技術(shù)人員并不多。因此，需要采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的企業(yè)可能缺乏相應(yīng)的人才。由于能夠提供最佳支持的專業(yè)人員數(shù)量有限，因此外包服務(wù)的費(fèi)用很高，特別是可以提供更高工作質(zhì)量的人員。

機(jī)器學(xué)習(xí)會毀滅人類嗎?

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)有很多有趣的故事，其中的一個說法是機(jī)器學(xué)習(xí)可能會毀滅人類。人們擔(dān)心人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可能過于聰明，并且與人類相比更會學(xué)習(xí)知識。因此，他們認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)是一股不容忽視的力量，將使人類面臨威脅。

人們發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)很危險(xiǎn)是因?yàn)樵陔娪爸械臋C(jī)器人傷害人類并占領(lǐng)整個世界，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可能就會如此，因此必須終止。專家指出，盡管人工智能通過人工神經(jīng)連接設(shè)法理解大腦系統(tǒng)，但機(jī)器主宰世界的可能性并不存在。

結(jié)論

機(jī)器學(xué)習(xí)對于人類來說是有益的技術(shù)。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)仍有一些內(nèi)容需要重新審視和研究，但不可否認(rèn)，它使人們的工作和生活變得更好。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)的概念很難理解，但隨著時間的推移，專家可以用一種更簡單的方式表達(dá)。機(jī)器學(xué)習(xí)如今仍處于開發(fā)階段，專家需要更多的努力才能挖掘其所提供的更多功能。