我们将从您可能期望机器学习发挥作用的一些地方开始。

1. 语音识别（更专业的自然语言处理）：您在 Windows 设备上与 Cortana 交谈。但是它怎么理解你说的呢？随之而来的是自然语言处理（NLP）领域，它通过语言学研究机器和人类之间的交互。猜猜 NLP 的核心是什么：机器学习算法和系统（隐马尔可夫模型就是其中之一）。

2. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个子领域，它处理机器对现实世界的（可能）解释。换句话说，所有面部识别、模式识别、字符识别技术都属于计算机视觉。机器学习凭借其广泛的算法再次成为计算机视觉的核心。

3. 谷歌的自动驾驶汽车：嗯。你可以想象实际上是什么驱动了它。更多机器学习的优点。

但这些都是预期的应用。即使是反对者也会对这些技术壮举有很好的洞察力，这些技术壮举是由一些“神秘的（并且极其困难的）大脑运算的计算机魔法”所带来的。

机器学习：意外

让我们参观一些普通人不会轻易与机器学习联系起来的地方：

1. 淘宝京东的产品推荐：有没有想过购物商城总是有一个推荐，只是诱使你减轻你的钱包。嗯，这是一种称为“推荐系统”的机器学习算法在后台工作。它了解每个用户的个人喜好并据此提出建议。

2. 抖音/Youtube：他们的工作方式和上面一样！

3. 数据挖掘/大数据 ：这对许多人来说可能并不那么令人震惊。但数据挖掘和大数据只是更大规模地从数据中学习和学习的表现。无论从数据中提取信息的目标是什么，您都会发现机器学习潜伏在附近。

4. 股票市场/住房金融/房地产：所有这些领域都包含了很多机器学习系统，以便更好地评估市场，即“回归技术”，用于预测房屋价格等平庸的事情，预测和分析股市趋势。

所以你现在可能已经看到了。机器学习实际上无处不在。从研发到改善小公司的业务。它无处不在。因此，它弥补了相当大的职业选择，因为该行业正在崛起，而且福利不会很快停止。

这就是我们的机器学习第一节的总结。接下来当我们再次见面时，我们将深入探讨机器学习的一些技术细节、行业中使用的工具，以及如何开始你的机器学习之旅。

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自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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