写给非技术人员的机器学习指南

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所以机器学习，像AI？

这是一个很好的开始，我们都知道人工智能的含义。我们虽然在思考不同的事情，但可以肯定的是思考的都是有价值的想法。

人工智能(AI)是研究构建做出“智能”决策的系统。

基本上如果电脑能做出一些似乎有点聪明的事儿，我们就会给它贴人工智能的标签。

举一个常见的例子，电脑游戏通常会出现智能的Boss角色，他们跟随我们，并且他们的行为方式让游戏变成一种挑战。这就是AI的例子。

通过给予AI一些列的规则，游戏的发展可以实现，跟谁玩家，如果玩家正在射击，寻找掩护，如果玩家停止射击，尝试击毙玩家。规则越多，游戏将会越智能。

问题是电脑游戏的规则是有限的，玩家仅限于一些特定的操纵，而操作水平完全由开发者设计。所以那些似乎真的很智能的出色的AI特征，就是由开发者设计的规则组成。

并不是所有的问题都可以用规则解决

比如说用一台电脑来检测这是不是狗的照片。

如何为这个任务定义规则呢？

尝试设想一下需要哪些类别的规则。

狗有四条腿？

狗是白色的？

狗有皮毛？

这是众所周知的座椅。

电脑视觉问题，比如识别一个对象，是相当复杂的。但我们的大脑却能直观的分辨出。所以设计出明确的规则非常困难。

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