2、开启Python与机器学习之旅

开启Python与机器学习之旅

1. 机器学习的发展历程与展望

在过去几十年里，计算机在智能表现上取得了显著进展。1983年的电影《战争游戏》中，计算机做出生死决策的情节在当时只是幻想，但随后的现实中，计算机不断创造奇迹。1997年，深蓝超级计算机击败国际象棋世界冠军；2005年，斯坦福的自动驾驶汽车在沙漠中自主行驶超130公里；2007年，另一支团队的汽车在常规交通中行驶超50公里；2011年，沃森计算机在知识问答中战胜人类对手；2016年，AlphaGo击败世界顶尖围棋选手。

如果假设计算机硬件是限制因素，我们可以对未来进行推测。雷·库兹韦尔预测，到2029年左右计算机将达到人类水平的智能。

2. 机器学习概述

机器学习是人工智能的一个子领域，它模仿人类智能。计算机科学还包括软件工程，Python编程通常可归为软件工程的一种。机器学习与线性代数、概率论、统计学和数学优化密切相关。我们通常基于统计学、概率论和线性代数构建机器学习模型，然后使用数学优化方法对模型进行优化。

对于想系统学习机器学习的人，有多种途径可供选择：
- 攻读计算机科学、人工智能或数据科学的硕士学位。
- 参加数据科学训练营，但这类训练营选拔较严格，课程时长通常为4 - 10周。
- 选择免费的大规模开放在线课程（MOOC），如吴恩达的《机器学习》课程。
- 关注行业博客和网站，以了解最新发展动态。

机器学习不仅是一项技能，也带有竞技性质。我们可以参加各种机器学习竞赛，有时为了丰厚奖金，有时为了乐趣，更多时候是为了发挥自身优势。不过，在竞赛中获胜可能需要一些特定技巧，这些技巧在解决实际业务问题时可能并不适用