機器學習可以分為監督學習，半監督學習，非監督學習，強化學習，深度學習等。監督學習是先用帶有標籤的資料集合學習得到乙個模型，然後再使用這個模型對新的標本進行**。格物斯坦認為：帶標籤的資料進行特徵提取，再生成特徵向量，通過機器學習的演算法，得到模型。當小朋友遇到乙隻小狗，老師告訴他這是乙隻小狗，小朋友下次見到小狗就自然認識了。這個過程就是監督學習。
在ai這塊領域，未來最缺的一是工程能力強的演算法人才，過去兩年因為剛興起，所以很多人可能只會調參就能找到工作，但是這兩年資本寒冬，市場不好，只會調參的「調參俠」已經遠遠不能滿足工業界的需求了，對於模型的部署、壓縮、上線等等都需要有非常強的工程能力才行；二是具有落地思維的演算法/產品。能夠把空想的、很難落地的專案做到落地，才是真正有價值的有意義的事，沒有任何落地，紙上談兵，撐不了幾年的。
人工智慧的發展，相對比較偏應用這方面。大資料是基礎，人工智慧是表像。人工智慧的應用與物聯網概念聯絡的非常緊密，比如說現在市場上有很多智慧型小物件，比如智慧型手錶、智慧型音響、智慧型電視、智慧型吸塵器、智慧型冰箱等。就拿智慧型手錶來說，你可以做很多手機上能做的事情。智慧型小物件，就是在這些小物件上，新增了很多計算功能，然後以此為基礎，這些小的東西上就可以做很多事情。再說說智慧型吸塵器，現在算是比較好的人工智慧產品，市場上賣的非常火熱了，有時候你可能覺得**貴一點，但是如果你的屋裡相對來說不是很亂的話，它可以幫你清洗得還是很不錯的，尤其是在清理灰塵的時候。
當然，它會存在乙個噪音的問題，如果你讓它自己啟動，在你人不在家的時候，給你打掃衛生的話，這就可以避免噪音的問題。人工智慧領域，家庭是個大應用場景。像類似這樣人工智慧產品的開發，需要大量的專業人才。如果你是人工智慧專業的話，就有很多的就業機會。人工智慧這一塊的發展，可以說未來10年、20年，甚至更長時間，都會是乙個熱門，這裡面涉及到的專業知識非常多，工作機會也很多。
綜上所述，在大型科技公司外，專注於提公升技術能力的重要性被高估了，與之對應，解決問題的態度以及基本的開發技能則被低估了。除了技術研發以外，還有大量枯燥的或者需要人力的工作亟待自動化。這一轉變本應早已完成，並且也不需要突破才能實現。
少兒程式設計 少兒程式設計教材
由於網際網路的蓬勃發展，給我們的生活也帶來了很大的便利，尤其教育方面。越來越多的家長為了孩子能夠學習到更多的知識，從小就給孩子報各種特長班，各種技能培訓。格物斯坦表示 尤其是少兒程式設計，受到了眾多家長的青睞，因為少兒程式設計不僅僅提公升的是孩子的邏輯思維能力，更是乙個全面綜合能力的提公升。在我們身...
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最近了解了一下少兒程式設計方面的東西，記錄一下相關的資訊，說說自己對這塊的看法。少兒程式設計 於一款名叫scratch的軟體 這是一款由麻省理工學院 mit 設計開發的少兒程式設計工具。其特點是 使用者可以不認識英文單詞，也可以不會使用鍵盤。構成程式的命令和引數通過積木形狀的模組來實現。用滑鼠拖動模...