機器學習感悟2

機器學習應用的領域範圍也是十分的寬闊而且感覺這是將改變人類生活方式的一門學科，因為它設計的領域真的是超級前沿，這乙個不小心就是改變人類命運啊！！比如說，在過去的十年中，機器學習已經給我們在自動駕駛汽車，實用語音識別，有效的網路搜尋，以及提高人類基因組的認識方面帶來大量幫助。突然感覺好高大上。

不過看起來雖然很好但是機器學習也存在瓶頸，主要分為 3 個大的方面和其他一些小方面：侷限 1：需要大量訓練樣本；侷限 2：難以適應環境變化；侷限 3：黑箱模型。雖然我們處於大資料時代但是樣本總量不少但是特定類樣本少、有標記樣本少，而且難以適應環境變化。比如說自動駕駛技術在暴風雨天氣就會出現狀況。

為了解決這些問題我們要跳出框架從整體看問題，為此我們提出了「學件」這一概念。

很多人可能在自己的應用中已經建立了這樣的模型，他們也很願意找到乙個地方把這些模型分享出去。那以後乙個新使用者想要應用，也許不用自己去建立乙個，而是先到「學件」的市場上找一找有沒有合適的，可以拿來使用修改。

比如說，要找一把切肉的刀，可以先看看市場上有沒有這樣的刀，不會說自己從採礦開始重新打一把刀。如果沒有合適的刀，也許會選擇一把西瓜刀，然後用自己的資料重新「打磨」一下，讓它滿足自己應用的需要。