机器学习可以改变你的思考方式

机器学习可以帮助解决需要问题,而且带来很多便利。

首先,它会提供一个可缩短编程时间的工具。
假设我想编写一个程序来纠正拼写错误,我可以通过大量示例和经验法则(比如词表,或者固定的姓名排列顺序等),取得一些进展
,经过数周的努力,编写出一个合理的程序。

或者,我也可以使用现有的机器学习工具,只需向其提供一些样本,即可在段时间内获得一个更可靠的程序。

其次,借助机器学习,您可以自定义自己的产品,使其更适合特定的用户群体。

假如我编写了一个英文拼写纠正程序,很成功,我打算针对100种语言提供相应的版本。这样一来,每种语言版本都需要从头开始。这需要付出多年的努力。如果使用机器学习技术构建该程序,然后迁移到其他语言,基本上就相当于,我只需收集该特定语言的数据,并将这些数据提供给完全一样的机器学习模型即可。

第三,借助机器学习,您可以解决自己作为编程人员,不知道如何用人工方法解决的问题。

作为人类,我可以根据背影就认出同事,理解他们所说的话。但所有这些都是在潜意识下完成的,如果让我编写一个程序来做这些事情,会完全不知所措,但机器学习却很擅长。

除了上述三个实用原因外,我们希望掌握机器学习技术,还有一个哲学方面的原因,即机器学习可以改变你思考问题的方式。

软件工程师接受过训练,学习如何以逻辑和数学思维解决问题。我们通过断言来证明程序各属性的正确性。对于机器学习,我们的关注点从数学科学转移到自然科学上,我们观察不确定的未知世界,开展实验,并使用统计信息,而非逻辑来分析实验结果。像科学家一样思考的能力
,可以拓展你的视野。没有这项能力,便无法探索新世界的大门。

除了缩短编程时间、拓展适用范围、解决不能解释与解决的问题等几个实用的原因之外,机器学习还可以带来一个很深度的影响,那就是改变我们思考问题的方式。软件工程师接受过训练,学习如何以逻辑和数学思维解决问题。我们通过断言来证明程序各属性的正确性。对于机器学习,我们的关注点从数学科学转移到自然科学上,我们观察不确定的未知世界,开展实验,并使用统计信息,而非逻辑来分析实验结果。像科学家一样思考的能力
,可以拓展你的视野。来自谷歌Peter Norvig

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