什么是机器学习。

我认为，解释什么是机器学习的最好方法莫过于举个例子。

假设您想开发一个程序用于自动检测图片中的内容。

因此，对于下面的这张图片（图片1），您希望您的程序能识别出这是条狗。

图1

而对于下面的这张图片（图片2），您希望您的程序能识别出它是张桌子。

图2

您也许会说，我可以用几行代码搞定。例如，如果在图片上有很多淡棕色的像素，那么我们可以说那是狗。

或者，您可以找到在照片中检测边缘的方法。然后，您也许会说，如果有很多直边，那么那就是一张桌子。

但是，这种方法很快就遇到麻烦了。如果图片上是条没有棕色毛发的白狗怎么办？如果图片上显示的只是桌子的圆形部分呢？

轮到机器学习大显身手了。

 

比如，您给机器学习的算法提供1000张狗的照片和1000张桌子的照片。那么，它将会学习区别狗和桌子。当您给出一张狗或桌子的新图片时，它将能够识别出是狗还是桌子。

我认为，这和婴儿学习新事物有点类似。婴儿是如何知道一样东西看起来像狗，而另一样东西看起来像桌子呢？可能就是从大量的例子中学到的。

您也许不会明确地告诉一个婴儿：“如果一样东西是毛茸茸的，并且有着淡棕色的毛发，那么它可能是条狗。”

您可能只是说：“那是条狗。这也是条狗。这是桌子。那也是桌子。”

机器学习算法的工作方式大致相同。