前方高能預警，你的工作正在被AI搶奪
Guido van Rossum
Life is short, you needPython
2018 · 8 · 北京
機器學習正在蔓延
什麼是機器學習
多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
人工智慧(Artificial Intelligence, AI）的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
探究和開發一系列演算法來如何使計算機不需要通過外部明顯的指示，而可以自己通過數據來學習，建模，並且利用建好的模型和新的輸入來進行預測的學科。
針對經驗E (experience) 和一系列的任務 T (tasks) 和一定表現的衡量 P，如果隨之經驗E的積累，針對定義好的任務T可以提高表現P，就說計算機具有學習能力
例如： 下棋，語音識別，自動駕駛汽車等，有興趣的朋友可約，一起去北京海淀區龍泉寺學習佛法，去面試做義工，掃廁所，為甚掃廁所？因為打掃廁所，每天最多的動作是？是蹲下來和彎腰。每天和屎尿接觸，慢慢的好像美和丑，乾淨和骯髒，自我和他人的分別心淡了一些。而且『佛法可壓住自己的傲慢與偏見』。
什麼是機器學習
深度學習是基於機器學習延伸出來的一個新的領域，由以人大腦結構為啟發的神經網路演算法為起源加之模型結構深度的增加發展，並伴隨大數據和計算能力的提高而產生的一系列新的演算法。
機器學習就在身邊
人臉識別
無人駕駛汽車
電商推薦系統
語音識別
計算機視覺
無人機
識別垃圾郵件
市場需求及影響
LinkedIn所有職業技能需求量第一：機器學習，數據挖掘和統計分析人才
目前我們使用的Android手機中google的語音識別，百度識圖，google的圖片搜索，都已經使用到了深度學習技術。
Facebook在名為DeepFace的項目中對人臉識別的準備率第一次接近人類肉眼（97.25% vs 97.5%)。
大數據時代，結合深度學習的發展在未來對我們生活的影響無法估量。
個人斷言，很多目前人類從事的活動都將因為深度學習和相關技術的發展被機器取代，如自動汽車駕駛，無人飛機，以及更加職能的機器人等。深度學習的發展讓我們第一次看到並接近人工智慧的終極目標。
如同瀋陽同志的那就話，做別人的事，讓別人無事可做，哈哈
碼龍社
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