图灵汇官网

机器学习：从零到英雄

目前，人工智能（AI）备受瞩目，许多人渴望了解其背后的奥秘。如果你对人工智能有所了解，但对机器学习（Machine Learning）感到困惑，本文将帮助你更好地理解这一领域。

阅读本文前，请放松心情，因为接下来的内容需要一些时间来消化。通过结合有趣的视频和文字，我们将逐步加深对机器学习基础知识的理解。

为什么机器学习如此火热？

人工智能总能引起人们的兴趣，从科幻电影到现实生活中的阿尔法狗、聊天机器人等，它一直吸引着人们的目光。长期以来，人们认为人工智能主要是依赖于程序员的功能性推测。然而，事实证明，程序员并非总能完美地实现人工智能。例如，在谷歌的“史诗级游戏失败”中，人工智能在游戏、物理乃至人类玩家的表现上都有所不足。

近年来，人工智能出现了一项新技能——通过机器学习，我们可以教会计算机玩游戏、理解语言，甚至识别物体。这一技术的兴起源自数据量的增长、计算能力的提升以及算法理论的进步。借助机器学习，我们不再需要人为设计复杂的算法，而是让计算机自行学习。

观看下面的视频，了解人工智能的高级概念，视频中提供了丰富的注释和动画。

[视频链接]

这段视频展示了一个令人震惊的过程：计算机通过自我学习，生成出人意料的策略。例如，在玩马里奥游戏时，计算机生成的策略让人惊叹不已。

幸运的是，Elon Musk创办的非营利组织已经提供了相应的工具，让你只需几行代码就能将人工智能与任何游戏或任务关联起来，不妨亲自尝试一下。

为什么要使用机器学习？

关心机器学习的原因主要有两个： - 创新：机器学习让计算机能够完成以往无法实现的任务。如果你想尝试新事物，或是对世界产生影响，机器学习将是你的得力助手。 - 竞争：如果不掌握机器学习，世界的变化将会影响你。许多大型公司已经在机器学习上投入大量资源，它正改变着我们的生活。

思想领袖提醒我们，不应让机器学习的发展脱离公众视线。掌握这项技术，才能在未来的科技革命中占据一席之地。

机器学习的基础

机器学习的核心在于让计算机自行学习和改进。如果你想直接进入理论研究，可以直接跳到下一节“如何开始”。如果你对机器学习的实际应用感兴趣，可以观看下面的视频，了解机器学习如何实现数字手写体识别。

[视频链接]

该视频展示了机器学习的逻辑，通过分层处理，将数据分解成更小的部分。此外，还可以访问相关网站进行互动体验。

经典案例之一是1936年鸢尾花数据集，通过可视化工具可以观察到神经网络的训练过程。

如何开始？

网络上有大量的资源可供学习。首先，可以订阅一些时事通讯、技术博客或微信公众号，保持知识更新。例如，可以关注Medium、爱可可-爱学习、云栖社区等平台。

对于深度学习，建议从基础开始，全面了解机器学习算法和相关的数学知识。可以通过参加在线课程，如Coursera或Brilliant.org上的课程，深入学习人工神经网络。此外，完成相应的作业，可以巩固知识，加深理解。

另一种方法是快速上手，如果你对编写算法不感兴趣，但仍想使用它们来创建网站或应用程序，可以学习TensorFlow。TensorFlow是一个开源的机器学习软件库，适用于多种应用场景。

无论哪种学习方式，数据都是关键因素。合适的训练数据可以使机器学习模型发挥最佳效果。

成为创造者

感谢上述视频和文章，它们激发了我对机器学习的兴趣。尽管我还是一名新手，但我愿意为他人指明学习的道路。如果你想学习这门技术，最好与机器学习的研究者建立联系，他们通常乐于分享经验。遇到问题时，可以先搜索Google，找不到答案时再求助于圈内人士，相信会有热心的同行给予帮助。

希望本文能激励你和身边的人学习机器学习，也欢迎你与我分享更多有趣的学习资源。