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人類具有學習和通過經驗改進的能力

能夠學習以及通過經驗更好地完成任務，這兩種能力是人類特性。

當我們剛出生時，我們什么都不知道，也幾乎不能為自己做什么。但很快，我們每天都在學習，并變得更有能力。

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不過，你知道計算機也能做到這點嗎?

機器學習讓計算機自主學習完成任務

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機器學習將統計學和計算機科學結合在一起， 讓計算機能夠在沒有編程的情況下學習如何完成給定的任務。

就像你的大腦利用經驗來改進任務一樣， 計算機也能做到。

讓計算機學會區分狗和貓

假設，你需要計算機分辨出狗和貓的照片。你可以輸入照片，并告訴計算機：這只是狗，那只是貓。

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被編程學習的計算機將在數據中尋找統計模式，以便將來能夠識別貓或狗。計算機可能會自己發現貓的鼻子比較短，而狗的體型大不相同，然后在空間中用數字表示信息。

但最關鍵的是，識別這些模式的是計算機，而不是程序員建立了未來數據排序的算法。

一個簡單而高效的算法例子是，計算機會試圖找到區分貓和狗的關鍵界限。

當計算機看到新的照片，它會檢查關鍵點去區分這是貓還是狗。當然也會出現錯誤，計算機接收的數據越多，它的算法就越精確，它的預測就越準確。

機器學習在各領域的廣泛應用

機器學習已經得到了廣泛的應用，比如面部識別；文字語音識別；

垃圾郵件過濾器；網上購物；查看推薦；信用卡欺詐檢測等等都用到了相關技術。

如今機器學習的研究人員將統計學和計算機科學結合起來，構建算法去解決更復雜問題。并且更高效，使用更少的計算能力。從醫療診斷到社交媒體的各個領域，機器學習改變世界的潛力是十分驚人的。

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