在本文開始之前，筆者要和大家分享兩個在網絡上流行的公式：

傳統(tǒng)編程的公式：規(guī)則+數據=答案
機器學習的公式：答案+數據=規(guī)則

這兩個公式中的三個關鍵詞是一模一樣的，分別是數據、規(guī)則和答案，但是這三個關鍵詞在等號左右的排列位置卻不同。從中我們不難看出，機器學習正在改變著整個編程行業(yè)。

而這一觀點也得到了一些專家的佐證，以網絡安全為例，Institute for Critical Infrastructure Technology高級研究員James Scott 曾表示，基于簽名的惡意軟件檢測已死，取而代之的是基于機器學習的人工智能，它將成為防御變異哈希最好的方式。

那么，基于機器學習的編程到底與傳統(tǒng)編程有哪些不同呢？顧名思義，機器學習大部分工作是由機器來完成的，而傳統(tǒng)編程需要程序員自己根據具體的問題建模解決。除此之外，基于機器學習的編程比傳統(tǒng)編程還強在哪里呢？

輸入

首先，兩者輸入的都是數據，但是能夠接受的數據類型不同。基于機器學習的編程基本可以接受所有的數據類型，例如聲音、圖片、視頻、文本等等，而傳統(tǒng)編程接受的數據類型要看程序員的設置，一般來說只可以接受程序員定義好的數據類型。

基于機器學習的數據選擇還可以分為三部分，訓練用數據、驗證用數據和測試用數據。隨著數據的不斷累積，反復讓之前的簡單邏輯與數據結果進行比對，不斷修正驗證，最終結果會愈趨向正確。而傳統(tǒng)編程是基于規(guī)則的算法，如果發(fā)生錯誤，那么在被發(fā)現之前，該錯誤會一直重復發(fā)生。

處理

基于機器學習的編程中，處理包括知識表示和模式匹配、搜索、邏輯、問題解決和學習。而在傳統(tǒng)編程中，需要根據待解決的問題設計程序，并完成字符輸入。

機器學習比較常見的3個應用場景分別是：一次性模型，要解決的問題是由上級嚴格定義的，并且提供了一些小型數據；嵌入模型，里面有許多變量，比如，模型是靜態(tài)的還是迭代的，是局部的還是通過API遠程調用的等等；深度模型，建立用于特定某個領域預測的模型，并通過經驗和技巧來提升和證明其準確性。

預測

基于機器學習的編程是基于預測的，而傳統(tǒng)編程是基于解釋的。基于概率、基于反饋、基于總結，這是機器學習這種經驗主義最大的特點，也是與傳統(tǒng)程序設計這種基于因果關系的最大不同點。

結論

通過上文對比，基于機器學習的編程在很多方面都勝過傳統(tǒng)編程，傳統(tǒng)編程更適合于簡單的任務，而基于機器學習的編程更適合解決復雜的問題。針對基于機器學習的編程步驟，普華永道也給出了描述，筆者在此貼出來，希望能對大家有用。

普華永道信息圖總結的機器學習的主要流程/步驟：

• 選擇數據：這一過程又分為三部分，分別是訓練用數據、驗證用數據、測試用數據
• 數據建模：使用訓練數據構建涉及相關特征的模型
• 驗證模型：用驗證數據驗證建立的模型
• 調試模型：為了提升模型的性能，使用更多的數據、不同的特征，調整參數，這也是最耗時耗力的一步
• 使用模型：部署模型訓練好的模型，對新的數據進行預測
• 測試模型：使用測試用數據驗證模型，并評估模型的性能

參考鏈接：https://www.analyticsindiamag.com/heres-why-machine-learning-wins-hands-down-against-conventional-programming/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的谈谈基于机器学习的编程到底比传统编程强在哪里？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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