2、机器学习与Python入门：开启智能之旅

机器学习与Python入门：开启智能之旅

1. 机器学习的重要性与需求

在未来30年，人工智能有望超越人类知识。无论是否会导致就业岗位减少，分析和机器学习技能正变得愈发重要，这一观点得到了众多有影响力的商业领袖的强调。

1.1 为何需要机器学习

我们可以从维护、风险缓解和优势三个主要角度来理解对机器学习的需求：
- 维护角度 ：计算机和机器人能够24/7不间断工作，不会疲劳、请假或罢工，长期来看成本更低。对于涉及大量复杂数据集或复杂计算的问题，让计算机处理更为合理。
- 风险缓解角度 ：机器学习自动化可以降低因疲劳或注意力不集中导致的风险。例如，自动驾驶汽车能通过感知环境自主导航；生产线上的机械臂可显著减少工伤和成本。
- 优势角度 ：在许多情况下，机器的表现可与甚至优于领域专家。机器能利用专家的集体智慧，减少错误决策的可能性。比如，在诊断某些癌症方面，机器比医生更出色；AlphaGo击败人类围棋冠军也是典型例子。此外，部署学习机器比培养专家更具扩展性，虽然在资源充足且能整合专家意见时，学习机器可能不占优势，但人类与机器学习结合能产生更强大的效果，即“AI + 人类智能”。

1.2 机器学习与自动化的区别

很多人认为机器学习等同于自动化，即执行人类编写的规则集。但实际上，定义、维护和更新规则的成本会随时间增加，对于动态、实时变化的事件，枚举所有可能模式不切实际。而机器学习算法能让计算机从大量数据中学习、提取模式并自行解决问题。

传统编程中，计算机按预定义规则处理输入数据并