你们发现了吗，智能手机越来越能“听懂”我们说话了。
它们以前是“很烂的”，“机器学习”领域的进步正在让手机趋于“智能”。
那么，什么是“机器学习”？
“机器学习”又是如何工作的？
什么是“机器学习”？也许每个人都听说过“机器学习”这个词，但是不一定知道它的含义。
事实上，我们几乎每次使用手机或上网，都要与“机器学习算法”进行交互，“机器学习算法”正在无形之中改变我们生活中的许多事情。
简而言之，“机器学习”就是：让机器根据大量的数据，独立做一些聪明的事情。
AI自动驾驶
比如，教它们完成一些复杂的任务，不是仅仅使用代码就能完成的事情，“自动驾驶”就是个很典型的例子。
“自动驾驶”难点在“智能分析和判断”，而这些不能仅仅靠“代码”去实现，感兴趣的可以去看《5G科技给“自动驾驶”提速？事实并不乐观「科技解读」 》。
大数据分析
再比如，“机器学习”也可以用来挖掘大量的“数据集”，找出人类不一定能找到的“数据规律和关联”。
怎么实现的？智能机能够理解“人类的语言”，这是“机器学习”应用的一个例子。
但是，它是如何实现的呢？
计算机无法理解“声音”，所以，第一步，要让计算机把“声音”转化成它能理解的“文字”。
计算机编程
假如你想通过“编程”实现，那么你可以“坐下来试着分析，由音节构成的单词的规律”。
但是那是不可能的，你永远也分析不出“构成的全部方式”，特别是涉及“不同语言和口音”的时候。
机器学习
因此，比较好的方法是，让计算机运行“学习算法”。
大概意思是：将“大量的人们对话的录音”以及“对应的文字”输入该算法，然后人工听写录音内容并进行注释，再把“这些注释”输入该算法。
机器自主学习
通过计算机本身“不断的摸索和试错”，这种“机器学习算法”就可以学习到“不同音节和词之间的规则和联系”。
按照学习到的“规律”，当我们输入一些“没有注释的对话记录”时，它就可以输出该对话的“文本内容”。
机器学习算法
但是，训练这些“机器学习算法”绝非易事。
因为有太多的“参数”需要考虑，涉及太多的“技能和技巧”，不可能不出错。
不止中国，在全球范围内的大公司，都在“优化机器学习算法”上花费了大量的心血，竞争不可避免。
语音识别
虽然最好的“机器学习算法”能处理好大部分任务，但总有一些“极端的事”它们没法处理。
比如，即便最专业的“语音识别算法”，可能也不能识别“所有方言”；
虽然有些算法能“识别方言”，但也仅限于常见的几种方言。
总结本文只是对“机器学习”的简单介绍，用的例子是最常见的“语音识别”。
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