跨界：Google AI开放课程之深入了解机器学习

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照例先上地址：

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/

作为高三之后就没再碰过数学的学渣，我在push自己打卡这个AI课程的时候，总感觉自己在挑战一项不可能完成的任务。但是自己挖的坑，含着泪也要跳下去。。。

其实最近这段时间，我还去听了两场讲座，seq2seq和循环神经网络。明知道会听不懂，还是硬着头皮去了，颇有些悲壮的感觉。。。

现在有一个重大领悟要和大家分享：

第一印象觉得AI很深奥，那只是被各种生涩的名词难倒了，实际上AI机器学习的原理非常非常非常容易理解！

用最简单的人话来说，机器学习的过程实际上就是在找一个最优的函数公式！

举个，下面这些是已知的数据

根据已知数据找到一个一元一次方程 y=wx+b

这时，出现了一个新的x1，代入公式之后得到y1，这就是通过算法预测到的值，然后拿这个值跟跟实际结果做比较，如果相差很远，就需要调整公式。

所以机器学习在学什么？其实就是从我们给它提供的数据当中，找到一个最能匹配这些数据的函数公式。以后出现新的情况需要输出结果时，就能通过这个函数去找出对应的结果。实际的算法会比这个要复杂，还会加入权重、偏差等等因素，但原理就是酱紫！

竟然这么简单？

就是这么简单！

理解了这一点，你再去学这一章，是不是一下子就攻克了呢？

往下衍生去想，我觉得对于有志于成为算法工程师的人来说，必然需要有很好的数学基础，但对于AI的产品经理来说，核心技能并不在于深奥的算法和模型，能够理解各种算法实现的原理以及当前技术能达到的边界就可以了。这是我个人的判断，还有待交叉验证。

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