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到目前为止，在计算机上完成最简单的任务仍然需要极其复杂和精确的指令。
我们周围有人记得如何用穿孔卡片编程吗？谁将使用dos？
计算机编程语言已经发展了很多年，但是现在需要采取的最大步骤是消除复杂的编程。换句话说，教计算机自学叫做机器学习。
机器学习是一项很有前途的技术，它的能力得到了极大的提高，在不久的将来，它将潜移默化地影响到各个领域。正因为如此，我想每个人都应该知道一些事情。
什么是|。
与过去不同，当使用机器学习时，程序员不需要告诉计算机如何学习解决问题。
机器学习本质上是一种非常先进的统计应用，它可以学习如何识别数据模式，并根据这些模式进行预测。如果你感兴趣，你可以在这里打开网站链接，直观地介绍机器学习的工作原理。
对机器学习的研究早在20世纪50年代就开始了，当时计算机科学家发现了如何教计算机下棋。此后，随着计算能力的提高，计算机可以识别复杂的模式，因此可以进行预测和解决问题。
机器学习算法通常给出一组“教学”数据，然后通过这些数据要求回答问题。例如，你可以提供一组计算机教学的照片，其中一些会说“这是一只猫”，而另一些会说“这不是一只猫”。然后你可以向电脑展示一系列新照片，电脑将开始判断哪些照片是猫。
机器学习不断扩展其“教学”数据集。不管是对还是错，每一张被识别的照片都会被添加到数据集中，这样程序就会变得越来越“聪明”，能够更好地完成它的任务。
事实上，这是学习的过程。
|的魅力是什么
计算机现在可以大胆地进入与我们密切相关的任何领域。虽然技术在许多情况下并不完美，但因为机器学习特殊的概念，它们可以不知疲倦地提高性能。理论上，没有上限，他们只会越来越好。
例如，计算机现在可以“看到”图片并对它们进行分类，还可以“读取”图片中的单词和数字，甚至可以识别某人或某地。他们不仅有阅读文本的能力，还能通过理解语境来判断自己的情绪是积极的还是消极的。
此外，计算机可以倾听、理解和回应我们。你口袋里的虚拟助手可能是siri、cortana或Google assistant。这代表了计算机理解人类自然语言能力的一次飞跃，而且这种能力还在提高。
现在计算机已经学会写作，机器学习算法已经被用来写一些日常新闻文章，主要是在需要大量数据的领域，比如金融和体育报道。这将对需要人工干预的任务产生广泛影响，包括数据输入和分类。如果计算机能够识别某些东西——比如图像、文档、文件等等。，如果描述准确，它可能有许多自动化用途。
|应用程序状态
人们已经可以使用机器学习算法来实现许多令人兴奋的事情。
最近一项关于计算机辅助诊断(cad)的研究分析了女性乳腺癌患者的早期扫描结果，结果表明，其中52%的患者是在大约一年前由计算机诊断的。而且，基于庞大的人口，机器学习可以学会理解致病因素。麦德森发明了一种算法，可以使其定位和识别8种信号，可以使糖尿病患者避免不必要的住院治疗。
此外，你一定有过在网上商店购物后不洗手的经历。然而，在接下来的几天里，你曾经搜索过的关键词推荐广告被挂在网页上，这只是机器学习应用的冰山一角。在其他情况下，例如当商业公司向客户发送优惠券、提供产品介绍和推荐新产品时，他们可以玩“个性化定制”的超级算法，所有这些都只有一个小目的，即推荐消费者更喜欢的产品。
自然语言处理正被用于各种跨学科的新应用。使用自然语言的机器学习算法可以代替客户服务专家，并且可以更快地告诉客户他们需要的信息。它也用于将合同中模糊的词语翻译成通俗易懂的语言，这有助于律师在准备案件时组织大量的信息。
Ibm最近在顶级汽车制造商的高管中开展了一项调查，其中74%的人预测，2025年前我们可以看到智能汽车上路行驶。
智能车不仅可以融入整个物联网系统，还可以向车主和周围环境学习。它可以调节内部设置(温度、音乐、座椅位置等)。)根据驾驶员的信息，甚至自动修复问题，自动驾驶，并根据交通和路况提供实时建议。
|未来发展
机器学习带来的想象力是巨大的，一些令人兴奋的可能性包括:
根据基因组成和生活方式，个性化医疗为用户创造独特的医疗保健和治疗计划。
数据安全，程序可以自动检测恶意软件，病毒和攻击具有很高的准确性。
计算机辅助安全可以预测机场和体育馆等公共场所的威胁人员，并检查安全人员遗漏的东西。
自动驾驶汽车可以自己驾驶，避免交通事故。
高级欺诈检测保护金融和保险领域的资金安全。
即使是“通用翻译助理”也能实时、准确、快速地翻译你对手机或其他设备说的话。
|和我有什么关系
对许多人来说，每当技术进步时，他们只是欢迎新技术，并不太关心它的工作原理和它背后的使用场景。但我想提醒你，我们都应该关心机器学习，因为它会给我们的生活带来很多好处，并可能改变我们的劳动力结构。
地球上几乎每个人都在产生越来越多的数据。当人们在工作中用机器学习来处理它时，一切都会被颠覆。是的，对许多人来说，这些新技术会使工作变得更容易，但它们也可能会减少许多工作。该算法现在可以帮助我们回复电子邮件、解释医学图像、找到成功的法律案例、分析我们的数据等等。
机器学习算法依赖于从过去的例子中“学习”的经验，因此程序员可以从无休止的代码中节省下来，而不用考虑各种意想不到的情况。这种学习能力，加上机器人和移动技术的优势，意味着计算机可以帮助人类比以往任何时候都更快更好地完成更复杂的任务。
世界经济论坛估计，在未来五年里，500万个工作岗位将被计算机和机器人所取代。
这意味着无论你的工作是什么——从律师到诊断医生，从客户服务代表到卡车司机，你都必须注意机器学习将如何影响你的领域、你的业务和你的工作。为了避免被电脑带来的颠覆所震惊，最好的方法就是从现在开始积极地去理解和准备。
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