我们其实还不能理解机器学习

  机器学习的发展,不仅仅体现在相关创业公司不断涌现,以及科技公司的自身重建(许多大公司都在推进相关的项目);更为显著的意义在于,它可能是下一波工业革命的核心。   机器学习中的一…

  机器学习的发展,不仅仅体现在相关创业公司不断涌现,以及科技公司的自身重建(许多大公司都在推进相关的项目);更为显著的意义在于,它可能是下一波工业革命的核心。

  机器学习中的一个重要组成部分是神经网络,也就是有规律的模式和数据。借助机器学习,我们可以在数据中找到非直接的、隐含的数据结构。

  机器学习解决了以前“人类能办到但计算机办不到”的一类问题——或者更准确地说:“人们难以向计算机描述的问题”。

  但是,我们似乎还没有彻底理解机器学习。比如:它对科技公司以及传统行业意味着什么,人们该如何思考它能够带来的创新,以及它可以解决哪些重要问题?

  一旦我们说“AI”,就好像人类进化的转折点出现了,我们也瞬间变成了猿猴,冲着我们不能理解的未来尖叫,挥舞着我们的拳头。

  在关系数据库出现之前——也就是20世纪70年代末之前,如果希望数据库算出特定主题的内容,例如“购买此产品并居住在这个城市的所有客户”,通常需要一个自定义的项目。

作者: admin1

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