我們分兩個部分回答這個問題：1.什麼是機器學習；2.機器學習有什麼技術含量。

1.什麼是機器學習？

我們從定義和應用兩方面去了解

定義：機器學習的定義主要參考維基百科維基百科（中文）的定義：機器學習是人工智慧的一個分支，實現人工智慧的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧的問題。機器學習在近30年已發展為一門多學科領域交叉科學，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。

從上述定義中我們總結出機器學習的特點：1.人工智慧的分支，2.多學科交叉

應用：目前機器學習已廣泛應用於資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人等領域。深度學習和強化學習為機器學習的熱門分支。

而目前最火熱的深度學習是機器學習的一個新領域，由Hinton等人於2006年提出，基於深度置信網路(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的最佳化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能。

2.機器學習有什麼技術含量：

從以上的描述中我們已經直覺的感到機器學習好像很複雜，技術含量挺高的，下面我們從專利資料中更客觀的瞭解機器學習的技術含量。

專利：某個領域的專利的數量可以很客觀的反應這個領域的技術含量是多少，專利越多，所包含的技術含量約高。

從圖中可以看出，人工智慧領域的專利僅次於半導體領域，遠遠高於硬體和軟體行業

那麼機器學習具體有什麼技術含量呢？我們從三個部分去了解，它們是機器學習的三駕馬車：演算法，框架，硬體

演算法：強化學習和深度學習是機器學習的兩大熱門分支

機器學習：相關演算法包括邏輯迴歸、隱馬爾科夫方法、支援向量機方法、K近鄰法、三層人工神經網路方法、Adaboost 演算法、貝葉斯方法以及決策樹方法等。強化學習：強化學習是智慧體從環境到行為對映的學習，以使獎勵最大化。 常見的演算法包括Q-learning，貝爾曼方程，深度Q網路（DQN），深度確定性策略梯度。深度學習： 典型的深度學習演算法包括深度置信網路、卷積神經網路、受限玻爾茲曼機和迴圈神經網路，生成式對抗網路等。其中卷積神經網路、迴圈神經網路是兩類典型的模型。卷積神經網路常被應用於空間性分佈資料；迴圈神經網路在神經網路中引入了記憶和反饋，常被應用於時間性分佈資料。

框架：框架是進行機器學習的基礎底層結構，一般包含主流的神經網路演算法模型，提供穩定的機器學習API，支援訓練模型在伺服器和GPU、TPU間的分散式學習，部分框架還具備在包括移動裝置、雲平臺在內的多種平臺上執行的能力。目前主流的開源框架有TensorFlow、Caffe/Caffe2、CNTK、 MXNet、Paddle-paddle、Torch/PyTorch、Theano 等。

硬體：硬體是機器學習的基礎，為機器學習提供強大高效的算力。傳統的CPU晶片架構已無法滿足機器學習等大規模平行計算的需求，取而代之的是GPU，TPU等可以用於效能加速的硬體、神經網路晶片、感測器與中介軟體，這些是支撐人工智慧應用的前提。

建立模型

提取特徵點

歸類

特徵學習等等

這些過程都是實打實的技術.

而且難度不低。

如果只是用個機器學習的工具上傳一些樣本給計算機並手動打上標籤，自然沒什麼難度，只需要要會用這個工具。

　　許多人將機器學習視為通向人工智慧的途徑，但是對於統計學家或商人而言，機器學習也可以是一種強大的工具，可以實現前所未有的預測結果。

　　為什麼機器學習如此重要?

　　在開始學習之前，我們想花一些時間強調WHY機器學習非常重要。

　　總之，每個人都知道人工智慧或人工智慧。通常，當我們聽到AI時，我們會想象機器人到處走動，執行與人類相同的任務。但是，我們必須瞭解，雖然有些任務很容易，但有些任務卻很困難，並且距離擁有像人類一樣的機器人還有很長的路要走。

　　但是，機器學習是非常真實的並且已經存在。它可以被視為AI的一部分，因為當我們想到AI時，我們想象的大部分內容都是基於機器學習的。

　　在過去，我們相信未來的這些機器人將需要向我們學習一切。但是人腦是複雜的，並且並非可以輕鬆描述其協調的所有動作和活動。1959年，亞瑟·塞繆爾(Arthur Samuel)提出了一個絕妙的主意，即我們不需要教計算機，但我們應該讓他們自己學習。塞繆爾(Samuel)也創造了“機器學習”一詞，從那時起，當我們談論機器學習過程時，我們指的是計算機自主學習的能力。

　　機器學習有哪些應用?

　　在準備這篇文章的內容時，我寫下了沒有進一步說明的示例，假定所有人都熟悉它們。然後我想：人們知道這些是機器學習的例子嗎?

　　讓我們考慮一些。

　　自然語言處理，例如翻譯。如果您認為百度翻譯是一本非常好的字典，請再考慮一下。百度翻譯本質上是一組機器學習演算法。百度不需要更新百度 Translate;它會根據不同單詞的使用情況自動更新。

　　哦，哇 還有什麼?

　　雖然仍然是主題，但Siri，Alexa，Cortana都是語音識別和合成的例項。有些技術可以使這些助手識別或發音以前從未聽過的單詞。他們現在能做的事令人難以置信，但在不久的將來，它們將給人留下深刻的印象!

　　SPAM過濾。令人印象深刻，但值得注意的是，SPAM不再遵循一組規則。它自己瞭解了什麼是垃圾郵件，什麼不是垃圾郵件。

　　推薦系統。Netflix，淘寶，Facebook。推薦給您的所有內容都取決於您的搜尋活動，喜歡，以前的行為等等。一個人不可能像這些網站一樣提出適合您的推薦。最重要的是，他們跨平臺，跨裝置和跨應用程式執行此操作。儘管有些人認為它是侵入性的，但通常情況下，資料不是由人處理的。通常，它是如此複雜，以至於人類無法掌握它。但是，機器將賣方與買方配對，將電影與潛在觀眾配對，將照片與希望觀看的人配對。這極大地改善了我們的生活。

　　說到這，淘寶擁有如此出色的機器學習演算法，它們可以高度確定地預測您將購買什麼以及何時購買。那麼，他們如何處理這些資訊?他們將產品運送到最近的倉庫，因此您可以在當天訂購併收到產品。難以置信!

　　金融機器學習

　　我們名單上的下一個是金融交易。交易涉及隨機行為，不斷變化的資料以及從政治到司法的各種因素，這些因素與傳統金融相距甚遠。儘管金融家無法預測很多這種行為，但是機器學習演算法會照顧到這種情況，並且對市場的變化做出響應的速度比人們想象的要快。

　　這些都是業務實現，但還有更多。您可以預測員工是否會留在公司或離開公司，或者可以確定客戶是否值得您光顧-他們可能會從競爭對手那裡購買還是根本不購買。您可以最佳化流程，預測銷售，發現隱藏的機會。機器學習為機會開闢了一個全新的世界，對於在公司戰略部門工作的人們來說，這是一個夢想成真。

　　無論如何，這些已在這裡使用。然後，我們將進入自動駕駛汽車的新境界。

　　機器學習演算法

　　直到最近幾年，無人駕駛汽車還是科幻小說。好吧，不再了。自動駕駛汽車已經驅動了數百萬英里(即使不是數十億英里)。那是怎麼發生的?沒有一套規則。而是一組機器學習演算法，使汽車學習瞭如何極其安全有效地駕駛。

　　我們可以繼續學習幾個小時，但我相信您的主旨是：“為什麼要使用機器學習”。

　　因此，對您來說，這不是為什麼的問題，而是如何的問題。

　　這就是我們的Python機器學習課程所要解決的問題。蓬勃發展的資料科學事業中最重要的技能之一-如何建立機器學習演算法!

　　如何建立機器學習演算法?

　　假設我們已經提供了輸入資料，建立機器學習演算法最終意味著建立一個輸出正確資訊的模型。

　　現在，將此模型視為黑匣子。我們提供輸入，並提供輸出。例如，考慮到過去幾天的氣象資訊，我們可能想建立一個預測明天天氣的模型。我們將輸入模型的輸入可以是度量，例如溫度，溼度和降水。我們將獲得的輸出將是明天的天氣預報。

　　現在，在對模型的輸出感到滿意和自信之前，我們必須訓練模型。訓練是機器學習中的核心概念，因為這是模型學習如何理解輸入資料的過程。訓練完模型後，我們可以簡單地將其輸入資料並獲得輸出。

　　如何訓練機器學習演算法?

　　訓練演算法背後的基本邏輯涉及四個要素：

　　a.資料

　　b.模型

　　c.目標函式

　　d.最佳化演算法

　　讓我們探索每個。

　　首先，我們必須準備一定數量的資料進行訓練。

　　通常，這是歷史資料，很容易獲得。

　　其次，我們需要一個模型。

　　我們可以訓練的最簡單模型是線性模型。在天氣預報示例中，這將意味著找到一些係數，將每個變數與它們相乘，然後將所有結果求和以得到輸出。但是，正如我們稍後將看到的那樣，線性模型只是冰山一角。依靠線性模型，深度機器學習使我們可以建立複雜的非線性模型。它們通常比簡單的線性關係更好地擬合數據。

　　第三個要素是目標函式。

　　到目前為止，我們獲取了資料，並將其輸入到模型中，並獲得了輸出。當然，我們希望此輸出儘可能接近實際情況。大資料分析機器學習AI入門指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html這就是目標函數出現的地方。它估計平均而言，模型輸出的正確性。整個機器學習框架歸結為最佳化此功能。例如，如果我們的函式正在測量模型的預測誤差，則我們希望將該誤差最小化，或者換句話說，將目標函式最小化。

　　我們最後的要素是最佳化演算法。它由機制組成，透過這些機制我們可以更改模型的引數以最佳化目標函式。例如，如果我們的天氣預報模型為：

　　明天的天氣等於：W1乘以溫度，W2乘以溼度，最佳化演算法可能會經過以下值：

　　W1和W2是將更改的引數。對於每組引數，我們將計算目標函式。然後，我們將選擇具有最高預測能力的模型。我們怎麼知道哪一個最好?好吧，那將是具有最佳目標函式的那個，不是嗎?好的。大!

　　您是否注意到我們說了四個成分，而不是說了四個步驟?這是有意的，因為機器學習過程是迭代的。我們將資料輸入模型，並透過目標函式比較準確性。然後，我們更改模型的引數並重復操作。當我們達到無法再最佳化或不需要最佳化的程度時，我們將停止，因為我們已經找到了解決問題的足夠好的解決方案。

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