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发布时间:2019-01-30    阅读:157 |
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  我们不仅可以从中搜索到模式,它还能够生成做这些事情所需要的代码。Pedro Domingos在“The Master Algorithm”一书中描述了如何使用“学习者算法”来创建新的算法,这些算法可以反过来为我们编写我们所需要的代码,“通过机器学习,计算机可以自己编程,我们就可以解放了”。为了实现这个目标,我们需要更好地理解这些算法的原理,以及如何让它们与我们的需求相匹配。否则,我们就无法向抽象转变。

  不过,不管如何从离散转变成抽象,我们仍然需要程序员,但这不是重点。网上外围买球并不是说代码已经变得不重要了,也不是说代码就不会再带来任何改进。重点在于,我们要开始思考算法,网上外围买球学问技术有哪些内容这不仅仅是数学家或学者的事情。我们周边充斥着各种算法,以致于我们不需要知道如何编写代码来使用它们,或者理解它们。现在,有一些人通过新的算法对不同的领域进行优化和改进,他们使用了遗传编程(genetic programming)和大数据技术。人们甚至创造了更好的优化技术,他们观察金属的冷却过程,并通过算法对其进行建模(被称为模拟退火算法,这就是我们应该从算法角度开始考虑问题的一个*的例子)。

  编码作为新数字经济的关键技能,就像学习如何阅读一样,已经模糊了我们对算法的理解。算法正逐渐成为我们生活的组成部分,从电影推荐到新闻过滤和寻找合作伙伴。我们要更好地理解它们,网上外围买球这样才能更好地理解和掌控我们的未来。

  “工业的发展让手工劳动自动化,问技术有哪些内信息的发展让脑力劳动自动化,而机器学习则让它自己自动化。知识技能有哪些内容如果没有机器学习,程序员就会成为发展瓶颈。而有了机器学习,发展的速度就会加快。”——Pedro Domingos,“The Master Algorithm”

  我们现在拥有大量的数据,这意味着我们不能再用离散的思维来思考问题。大数据促使我们转变思维。它促使我们向后退一步,去寻找能够处理数据洪流的方法。按照传统的方式,你可能会根据一些指定的模式或参数编写代码来查询数据。例如,你可能想从数据库中查找在过去两周买过2件商品并且支付超过30欧元的顾客,因为你想联系到这些顾客,并向他们推荐一些优惠活动。你使用这个模式来查找匹配的数据。不过大数据却正好相反,你先有了数据,然后查找可以匹配这些数据的模式。

  想想看,有这么多的数据,但是我们却找不到匹配的模式,所以我们要回退一步。我们通过集群、容网上外围买球学分类、机器学习和其他新的支撑技术来寻找模式,而能够帮助我们做到这点的是算法,不是代码。要找到隐藏在暗处的模式,跨出这一步是必需的。与光谱一样,有一些波长的光线我们是看不到的,而超过一定数据量之后的模式我们也是看不到的,它就是大数据。

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