摘要：说到机器学习算法，你会想起什么？可能是AI狂潮下的大数据、人工智能、深度学习等等高端词汇。但这些“硬核”的技术背后，其实也有一些不可多得的迷人“软实力”，例如预测股市涨跌、判断恶意行为、甚至还有神奇的车牌号码识别等等。那么，本文就从三个方面对机器学习算法进行深入阐述。
1、让机器带上“眼睛”——视觉识别
人类视觉对于我们来说，是最为普通和自然的感知方式，而计算机也可以通过视觉识别技术来实现丰富的感知功能。比如现在的智能手机，拥有丰富的相机功能，可以实现人脸识别、手势识别等等。发展到今天，机器视觉的应用已经非常广泛，比如自动驾驶、无人售货机、安防监控等等。整个行业也非常活跃，其中大佬公司包括谷歌、微软、亚马逊等，而国内也有很多优秀的初创公司如旷视科技、商汤科技等。
2、深入狄利克雷——文本挖掘
在信息时代，海量数据是一项非常宝贵的资源，而人们透过数据的海洋来探寻可运用的知识与模式，则需要借助到文本挖掘技术的帮助。文本挖掘可以尝试将自然语言的大众化信息转化为计算机可处理的一系列数据，并利用数据分析及机器学习等技术从数据中发现隐藏的知识。目前在文本挖掘领域中，利用Gibbs采样的LDA模型及Pamdas库、Jupyter Notebook等工具均有非常重要的应用。
3、让机器来提问——推荐系统
如果说数据挖掘是让机器挖掘出对人最有用的信息，那么推荐系统则是利用这些信息来为人们解决难题，例如如何迅速找到优质商品、好友、电影、音乐和新闻等等。当然，推荐系统并非只有单一的方法，其中包括基于内容推荐、协同过滤推荐等等。作为推荐系统的重要组成部分，算法在其中担当了非常重要的角色。例如，Netflix通过推荐算法成功将其用户留住；亚马逊利用推荐系统提升了销售额。
总结：机器学习算法在信息量爆炸的今天变得越来越重要，正向人类未来带来巨大改变。从视觉识别到推荐系统，机器学习技术正悄无声息地改变着人们的生活。未来发展的路还很长，但只要不断前行，就能够实现更多的创新和进步