在我的课程中, 我非常喜欢做的一件事就是真正理解每件事的原因｡
我们学到的每一件事, 都应该有一个正确的原因｡
你可能会问自己, 为什么我们会关心机器学习？
这有什么用？我们如何才能做到这一点？
好吧, 如果你想想一个企业, 因为大多数技术都是从业务需求发展而来的｡
我们有电脑的出现和能力, 为企业使用电脑做事情真的, 真的快, 有效,
使他们获得优势｡
然后, 我们得到了电子表格,
电子表格如Excel文件和CSV文件, 这些文件非常棒, 因为我们可以将企业生成的数据（例如客户的客户数据）存储到Excel文件中｡
然后, 人们变得非常非常擅长分析这些CSV文件和电子表格, 以便做出业务决策,
可能会预测12月份的销售额会很高, 因为过去两年, 我们的12月份销售额非常高,
因为圣诞节｡
然后随着公司得到越来越多的数据, 我们开始有了关系数据库的想法｡
电子表格很棒｡
CSV文件很棒｡
但我们开始得到越来越多的信息和数据, 我们需要一种更好的方式来组织事情｡
从我们的数据中理解事物｡
那时我们有了MySQL之类的东西｡
这使我们能够使用一种名为SQL的语言, 而不是使用电子表格, 从我们的数据库读取信息,
将信息写入我们的数据库,
但与电子表格类似, 使用我们从业务中收集的数据来制定业务决策, 使我们的业务变得更加有利可图｡
然后在21世纪头十年, 我们有了这个花哨的术语大数据｡
我们有像Facebook､ 亚马逊､ 推特这样的大公司｡
谷歌开始积累越来越多的数据｡
一个电子表格中根本无法包含的海量数据｡
使用者动作｡
用户喜欢用户购买历史记录｡
大数据的概念意味着我们有如此多的数据, 这些公司有如此多的数据,
有时不像关系数据库, 关系数据库必须是数据的结构化形式, 有时我们得到的是非常混乱的非结构化数据｡
那时我们开始有了NoSQL的想法, MongoDB之类的东西就出现了, 你可以在这里存储非结构化数据,
并希望从中做出业务决策｡
也许如果你是亚马逊, 你可以利用客户的购买历史来推荐不同的产品｡
从那时起, 这种数据获取越来越多数据的想法让我们开始使用机器学习｡
因为在某些时候, 我们拥有如此多的数据, 作为人类, 我们不能像在电子表格中那样, 只看列和行,
然后做出业务决策｡
我的意思是, 我们仍然可以, 但那样我们就浪费了这些年来我们得到的所有数据｡
所以像Facebook和谷歌这样每天都在收集大量数据的公司开始转向机器学习这样的事情, 而不是人类看数据并试图解决问题,
我们给予这些数据给机器,
这样它们就能更好地, 甚至比人类更好地做出商业决策｡
机器学习这个概念的产生是因为我们从企业接收到的数据的增长,
以及CPU､ GPU的改进, 也就是图形处理单元和计算机的进步｡
因此, 利用海量的数据和计算的巨大改进, 我们可以使用这些机器给予他们这些大数据,
并为我们做出决定, 就像我们过去使用电子表格一样｡
现在, 这是我们如何走到今天的简化版本, 但我希望它能给你一个理由, 为什么企业喜欢机器学习的想法｡
下一个视频里见｡
再见, 再见, 再见