我們知道，機器學習近些年來有非常多的應用，例如無人駕駛汽車、棋類游戲、垃圾郵件檢測、金融分析、語音識別、圖像識別、自然語言處理、產品推薦等，那么機器學習和他們到底是什么關系呢？

說到這，很多人會搬出“領域、技術、學科、專業(yè)、方法”等名詞，來生搬硬套，這個是技術，那個是領域，這個是專業(yè)，那個是方法，結果是越解釋越糊涂。其實我們仔細想一想，機器學習是什么？是不是一個技術，是；是不是一個領域，也是；是不是一門學科，也是；是不是一門專業(yè)，也是；是不是一種方法，一樣是。同樣，語音識別是不是一個技術，是；是不是一個領域，也是；是不是一個學科，是。

因為這些名詞交叉太厲害，在不同場景下各有說法，從不同角度說都是，當然分不清楚。

還是從日常生活的角度出發(fā)來理解。我們日常生活中會有很多事情；而做這些事情會有一些步驟；而每個步驟又都需要用到工具。即：

事情——步驟——工具

例如我們要喝啤酒是一個事，其中有一個步驟是開瓶蓋，而開瓶蓋需要用到開瓶工具。

我把“機器學習”比作“瑞士軍刀”，是一個“工具”。在日常的生活事情和各種步驟中，有很多地方需要用到這個“工具”，例如開瓶蓋，剪指甲、削水果、擰螺絲。

以開瓶蓋為例，那開瓶蓋的目的是什么？有可能是開醬油瓶，要炒菜；有可能是開啤酒，要暢飲；有可能是開火腿肉罐頭，要美食一頓。

那么“炒菜、暢飲、美食”就是我們生活中的事，就像“自動駕駛、網站購物、聊天、翻譯、下圍棋”等生活應用一樣。而在這些生活應用中，有一個步驟很重要，像“炒菜、暢飲、美食”這幾個生活應用中就有一個“開瓶蓋”的步驟很重要，而像“自動駕駛”中有一個“圖像識別”步驟很重要，“聊天、翻譯”中有一個“語音識別”步驟很重要。

“喝啤酒、自動駕駛、聊天”是我們生活中的最終目標。“開瓶蓋”、“圖像識別”、“語音識別”不是我們的目標，它們只是實現(xiàn)我們目標的手段或步驟。即我們最終需要的是喝啤酒，不是開瓶蓋，開瓶蓋只是喝啤酒的一個步驟或手段。

要搞定這些重要步驟，有很多“工具”可以用，例如可以用手指摳開瓶蓋，可以用牙咬開瓶蓋，可以用重物砸開瓶蓋，當然還可以用機器學習這個“瑞士軍刀”起開瓶蓋。

為什么是“瑞士軍刀”，因為機器學習可以作為很多生活應用下的工具，不僅僅是一個工具，而且是一個多用途的工具，更是一個非常好用的工具。

有了上面的解釋，我們就好理解了。“自動駕駛、聊天、翻譯、購物、買房、貸款”這些都是“生活應用中的事”，是我們的最終目標。“語音識別、圖像識別、自然語言處理、產品推薦”這些是生活應用中的“關鍵步驟”或手段，而機器學習則是實現(xiàn)這些關鍵步驟的“好用工具”。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的你绝对能懂的“机器学习”（二）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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