人工智能机器学习

入行AI，学习AI，今年似乎也成为了一个十分热门的话题之一。近也是在看一些相关的资讯和文章，关于机器学习，是否应该更加理性的对待和了解？

1、行业情况

从2018年各大企业的搜罗式校招，可以看出，“算法”、“人工智能”、“数据挖掘”、“云平台”等频频出现的词汇已经遍布校招会场的各个角落。从这些信息去看，确实发现，机器学习，成为了IT发展AI方面的一个硬性需求。

而且，由于现有人才的稀缺，薪资水平也似乎成“指数”一般地增长，形成了龙头企业，大公司争抢人才的一种现象。这就让“人工智能”正式处在了炙手可热的风口浪尖上。

2、知识储备

从公司层面去招聘AI人才的方式渠道上来看，若想求得一份这样的工作，掌握机器学习的运行原理、推导过程、优化方法、模型概念等，是入坑的基本知识储备。当然，大神和菜鸟的区别，就在于你储备的知识量和实际的应用能力的熟练程度，解决问题的的水平，时间效率和创造的市场价值等层面去评估。

京东的无人快递车，Google Brain 的 AutoML，机器进入生活，已经不再是“科幻”那么遥远，相反地，已经进入了我们的生活当中。

从机器学习的角度去思考，简单来说，能够将学习到的基本规律运用到日常生活中，判断万事万物的“观点”、“看法”、“洞察”，实际上都是我们头脑中一个个“模型”对所闻所见（输入数据）进行“预测”的结果。这些模型自身的质量，直接导致了预测结果的合理性。通过训练各式各样的思维模型，改进算法和增大数据量及数据多样性来提升模型质量，就可以看到，“新”的数据世界展现在你的眼前。

借鉴机器学习认识客观规律的过程，可以知道，模型是由数据和算法决定的。数据是我们经过见过的万事万物，而算法则是我们的思辨能力。

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