直到目前為止，要在電腦上完成一個最簡單的任務仍然需要極其復雜且精確的指令說明。

我們身邊還有誰記得如何用穿孔卡片編程嗎？又有誰還會使用DOS呢？

計算機編程語言已經經過了多年的發展，但現在需要跨越的最大一步就是消除復雜編程。換句話說，教會計算機自學就被稱為機器學習。

機器學習是一種非常有前景的技術，它的能力是飛躍性的提升，在不久的將來會實實在在、潛移默化地影響我們每個人和每個領域。正因如此，有幾件事我認為每個人都應該了解。

| 是什么

不同于以往準確地指示計算機應該如何執行才能解決問題，在使用機器學習時，程序員無需告訴它應該如何學習才能解決問題。

機器學習在本質上是非常高級的統計應用，可以學習如何識別數據模式，并根據這些模式做出預測。如果感動興趣的話可以打開此處網站鏈接，有一個關于機器學習工作原理的可視化介紹。

機器學習的研究早在1950年代就開始了，當時的計算機科學家想出了如何教計算機下棋。在那之后，隨著計算能力的提高，計算機能夠識別復雜的模式，也因此可以做出預測和解決問題。

機器學習算法通常會給出一套“教學”的數據，然后要求通過這些數據來回答問題。例如，你可能提供了一組用于計算機教學的照片，其中某些會說“這是一只貓”，另一些會說“這不是一只貓”。然后你可以向計算機展示一系列的新照片，它就會開始自己判斷哪些是貓的照片。

機器學習就是在不斷地加大其“教學”數據集，無論判斷對錯，每張被辨識過的照片都會被添加到數據集中，這樣程序就會變得越來越“聰明”，也能更好地完成其任務。

實際上，這就是學習過程。