3、机器学习基础与数据处理：原理、挑战与应用

机器学习基础与数据处理：原理、挑战与应用

1. 机器学习基础概述

在软件开发领域，传统编程往往假设每个输入都有一个确定的输出，需要精心设计和调整算法来完成任务。然而，有些软件问题过于复杂，我们难以轻易理解其内在逻辑，这时机器学习就成为了有力的工具。

机器学习的软件能够从以往的经验中学习，随着可用示例的增多，计算机程序的性能会不断提升。其核心在于，当输入足够多的数据时，它能学习到数据中的模式，并为新输入产生智能的结果。

例如，TensorFlow 2 的代码清单融入了新特性，如即时执行以及优化器和训练的更新包名，这些新代码在 Python 3 中运行良好，你可以在 https://github.com/chrismattmann/MLwithTensorFlow2ed/tree/master/TFv2 找到相关代码。

不过，在信任和解释机器学习的输出方面存在一定挑战。如今计算机在模式检测方面表现出色，能够进行预测、捕捉异常、对项目进行排名和自动标记图像，但这也带来了信任成本。例如，我们是否能信任计算机算法给出的重要医疗建议以及它对这些建议的解释，这是需要谨慎对待的问题。

另外，机器学习也被称为归纳学习，即代码试图仅从数据中推断结构。但并非所有编程任务都需要归纳学习，比如判断两个任意数字之和是偶数还是奇数，通过直接应用数学规则就能轻松解决，无需使用机器学习。具体证明如下：
- 对于任意整数 (n)，公式 (2n + 1) 产生奇数，任何奇数都可写成 (2n + 1)