到目前为止,
我们已经讨论了Python的职业生涯, 我们讨论了作为一名Python开发人员, 测试自动化, 作为一名普通的Python开发人员,
编写脚本, 作为一名软件工程师, 用Python编写软件｡
但我们还没有真正触及机器学习或研究分析的主题｡
数据科学家｡
数据分析员｡
你可以看到所有这些字段都是重叠的｡
那么什么是机器学习呢？
当我们谈论机器学习时, 你必须记住这张图｡
你看, 一切都是从A开始的｡ 一､ 或者说人工智能, 简单地说就是机器表现出的人类智能｡
一个A｡ 一､ 是一台像人一样行动的机器｡
目前在我们的行业中, 我们有一种叫做窄A的东西｡ 一､ 也就是说,
在特定的任务上, 机器可以和人类一样好, 甚至比人类更好｡
例如, 从图像或围棋游戏甚至视频游戏中检测心脏病｡
但狭窄的A｡ 一､ 意味着这些机器只能做一件事｡
他们不可能像人类一样拥有多种能力｡
那叫A将军｡ 一､ 而我们离它还非常非常遥远｡
现在机器学习是人工智能的一个子集, 机器学习是一种尝试和实现人工智能的方法,
通过系统可以在一组数据中找到模式｡
事实上, 斯斯坦福大学大学将机器学习描述为一门让计算机在没有明确编程的情况下运行的科学｡
也就是说, 让机器去做事情, 而不需要我们特别地说, 做这个, 然后做那个, 然后做这个｡
别担心, 我们将在本节中对此进行更多的探讨｡
现在, 你可能也听说过深度学习, 深度学习或深度神经网络只是实现机器学习的技术之一｡
现在, 你可以把它看作一种算法｡
但是我们有数据科学,
数据科学和机器学习专家的角色经常是重叠的, 大多数工作描述甚至没有明确区分什么是机器学习专家和数据科学专家｡
数据科学的领域仅仅意味着分析数据, 查看数据, 然后用数据做一些事情,
通常是某种商业目标｡
因此, 当我们谈论机器学习时, 它与数据科学有很多重叠之处｡
在接下来的几个视频中, 我们将讨论这两个主题,
因为这两个主题相互关联, 相互重叠, 两者缺一不可,
因为您需要能够理解数据并使用数据来完成任何一项任务｡
这就是为什么当我们谈论职业时, 机器学习､ 数据科学家､
数据分析师或研究分析师等职业往往是相似的, 因为他们都与数据打交道｡
从这些数据中, 他们希望为企业､ 公司或个人得出某种行动｡
好吧, 我会的
现在够了｡
我们来看下一段视频｡