1、机器学习入门：原理与应用解析

机器学习入门：原理与应用解析

1. 人工智能与机器学习概述

在当今时代，我们被各种智能设备和应用所包围，如智能手机、智能手表、智能衣物、机器人、无人机、人脸识别、智能个人助理、推荐系统、自动驾驶汽车和 24/7 服务聊天机器人等，这些都属于人工智能（AI）的范畴。所谓智能，可定义为获取和应用知识与技能的能力，也就是学习并运用所学技能的能力。而人工智能则是让计算机和软件具备这种能力。在现实生活中，人们期望智能机器能够完成那些人类觉得枯燥、效率低下或根本无法完成的任务，这实际上是通过计算机对人类智能的一种延伸。

人工智能的核心在于学习、获取知识和技能的能力，这正是机器学习的本质。早在 1959 年，Arthur Samuel 就将机器学习定义为“赋予计算机无需明确编程即可学习的能力的研究领域”，这个定义精准地概括了机器学习的内涵。

2. 为何需要机器学习

在 1959 年机器学习被定义时，所需的许多数学和统计理论已经存在，但当时缺乏将理论付诸实践的技术和足够的数据。如今，情况发生了巨大变化，我们拥有了用于矩阵计算的 GPU 和 TPU 等硬件解决方案、用于存储数据的低成本存储方案、开放数据集以及用于迁移学习的预训练模型等。这些条件使得我们不仅能够以有趣且实用的方式应用机器学习，而且在处理大数据时，机器学习变得必不可少。

大数据具有体量大、速度快、种类多、准确性、可行性、价值、多变性和可视化等特点，这使得传统的数据处理方式需要向更高效、更快速的方向转变，而机器学习正是这样的解决方案。然而，我们也要明白，机器学习并非万能的解决方案，只有在它能带来实际价值时才应被使用。当规则和方程复杂或不断变化时，机器学习是典型的应用场景；但如果规则清晰且可以用