對“機器學習”的思考
要想要機器學會一樣東西，首先要自己懂得這方面的知識，然後才能教會機器掌握這個知識，所以自己就像一位老師，成為某方面知識的專家，不可能以自昏昏使其昭昭。
只有自己明白了某方面的知識，教給機器去做，設計成某方面的機器，它才能替你去完成，當它學會了那麼它接下來便可以自己對新的資料完成處理了。這時候就可以放手把任務交給機器去做，不再需要人干預了。
例如識別一隻牛，你需要先教給機器什麼是牛，牛具有哪些特徵，當它認知牛之後，交給它一幅新的牛的圖片，它便能自己識別出來了。
不過不同與以往的是，現在不需要自己設計“牛”的特徵了，現在機器可以自己總結出“牛“的特徵，至於它腦海裡對於識別”牛“到底是利用哪些特徵，有很多種情況，看它利用哪種網路總結的。可能是從整體到區域性，從輪廓到細節，它自己已經完全能夠根據以往判斷未來了。
我們所需要做的就是整理出資料餵食機器。判斷機器學習的好壞。
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