人人必知的八个机器学习常识

　　【涨知识】人人必知的八个机器学习常识

　　近年来AI大行其道，人脸识别，语音识别等等已经融入大家生活。而这里面应用到的技术“机器学习”大家肯定已经耳熟能详。但机器学习到底是什么，如何给小孩解释机器学习，如何不被公司商家忽悠。今天飞飞老师代领大家了解八个机器学习基本常识。

　　1. 机器学习就是从数据中挖掘洞见，而人工智能是炒作。

　　机器学习是一种从海量数据中提取数据特征的算法。只要使用了正确的训练数据和算法，机器学习可以解决大部分问题。而所谓的人工智能，只不过是一种包装。只要有助于营销，你要把它叫作什么都可以。

　　2. 数据和算法是机器学习的核心，而数据更为重要。

　　虽然人们热衷于研究机器学习算法，但数据才是机器学习的关键要素。机器学习可以没有复杂完备的算法，但没有高质量的数据就不行。

　　3. 机器学习的成果取决于数据的质量。

　　种瓜得瓜，种豆得豆。机器学习只能发现已经存在于数据中的模式。比如我有朋友在腾讯做一个分析照片中人脸年龄的应用，然而如何得到标有正确年龄的清晰人物照片让机器学习才是应用成功的关键。话说已经有好多专门卖这种数据的公司。。。

　　4. 机器学习较困难的部分其实是数据转换。

　　机器学习的大肆炒作可能会给你造成一种印象，就是机器学习主要是如何选择和调整算法。但实际上，机器学习工作的大部分时间花在了数据清理和特征工程上，也就是将数据的原始特征转换成更具表示性的特征。

　　5. 深度学习是革命性的，但不是的。

　　深度学习对部分传统的特征工程进行了自动化，特别是在图像和视频处理领域。但深度学习也是有局限性的，我们无法在它擅长的领域之外应用它，况且，我们仍然要花很多精力进行数据清理和转换。

　　6. 机器学习系统也是高度脆弱的。

　　机器学习算法不会干掉人类，干掉人类的是人类自己。机器学习系统如果出现故障，通常都不是因为机器学习算法本身，而是人类在训练数据中引入了错误。

　　7. 机器学习可能在无意之中创造出可自我实现的预言。

　　今天通过机器学习做出的决策，将会影响未来收集到的训练数据。如果你在机器学习系统中嵌入了某种偏见，它会持续不断地生成新的训练数据，这些数据反过来增强了这种偏见，而有些偏见会毁掉人类的生活。所以，不要让机器学习系统有机会创造出可自我实现的预言。

　　8. 人工智能不会自我感知，也不会崛起到要干掉人类。

　　很多吃瓜群众从科幻电影中看到人工智能。但要注意，我们可以从科幻电影中获得灵感，但它们毕竟不是现实，我们真正要担心的是人类无意识地在机器学习系统中嵌入偏见。