人工智慧，離我們還遠麼？
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前言
你還記得<終結者2>裡面的T800麼？他一直守護著童年時期的約翰
你還記得<人工智慧>中的小男孩大衛嗎？他渴望變成真正的人類小孩重新回到莫妮卡媽媽身邊。
你還記得<黑客帝國>中的墨菲斯藥丸嗎？你會選擇藍色（沉淪虛幻世界）還是紅色（前進去看真相）。
你還記得<超能陸戰隊>中腆著肚子的大白嗎？ 它萌萌的外表以及善良的心靈治癒了無數人。
在人工智慧還處於萌芽期的時候，人類用大量的影視文學作品表達對人工智慧的渴望與想象，溫情的、感人的、高智商的、邪惡的……
浪潮再湧
現在人工智慧的浪潮再次湧動，內部蘊含的巨大能量即將噴薄而出。
很多女生抱怨自己的男朋友竟然沒有siri會撩人；
人類終於聽到了人工智慧真切又清晰的問候。人工智慧技術給我們的生活工作帶來了極大的改變，我們進入“智享生活”時代，人工智慧技術已經無處不在。
智享生活
在金融行業，各大金融機構的提供24小時線上的智慧客服，人機互動解答使用者有關產品與服務的問題。
在醫療行業，人工智慧輔助診斷系統先識別病症，再進行病情分析，最後提出診斷意見及預警報告評估。
在汽車行業，谷歌無人駕駛，利用機器視覺與語音識別技術感知駕駛環境、備識別車內人員、理解乘客需求等。
在零售行業，阿里無人超市，消費者在購物過程中會體驗到自動身份識別、商品位置偵測、線上購物車清單自動生成和移動支付等。
國家戰略
人工智慧不僅是生活中的改變、企業間的競爭，更上升到國家戰略高度。
2017年，中美兩地人工智慧投資大熱。美國發布《人工智慧：自動化和經濟》，敦促政府確保美國AI領先地位。中國出臺《新一代人工智慧發展規劃》，首次將人工智慧發展提高到國家戰略層面，明確了我國新一代人工智慧發展的戰略目標。
我們來講一下機器學習
現今，機器學習已應用於多個領域，遠超出大多數人的想象，下面就是假想的一日，其中很多場景都會碰到機器學習：假設你想起今天是某位朋友的生日，打算通過郵局給她郵寄一張生日賀卡。你開啟瀏覽器搜尋趣味卡片，搜尋引擎顯示了10個最相關的連結。你認為第二個連結最符合你的要求，點選了這個連結，搜尋引擎將記錄這次點選，並從中學習以優化下次搜尋結果。然後，你檢查電子郵件系統，此時垃圾郵件過濾器已經在後臺自動過濾垃圾廣告郵件，並將其放在垃圾箱內。接著你去商店購買這張生日卡片，並給你朋友的孩子挑選了一些尿布。結賬時，收銀員給了你一張1美元的優惠券，可以用於購買6罐裝的啤酒。之所以你會得到這張優惠券，是因為款臺收費軟體基於以前的統計知識，認為買尿布的人往往也會買啤酒。然後你去郵局郵寄這張賀卡，手寫識別軟體識別出郵寄地址，並將賀卡傳送給正確的郵車。當天你還去了貸款申請機構，檢視自己是否能夠申請貸款，辦事員並不是直接給出結果，而是將你最近的金融活動資訊輸入計算機，由軟體來判定你是否合格。最後，你還去了賭場想找些樂子，當你步入前門時，尾隨你進來的一個傢伙被突然出現的保安給攔了下來。“對不起，索普先生，我們不得不請您離開賭場。我們不歡迎老千。”
上面提到的所有場景，都有機器學習軟體的存在。現在很多公司使用機器學習軟體改善商業決策、提高生產率、檢測疾病、預測天氣，等等。隨著技術指數級增長，我們不僅需要使用更好的工具解析當前的資料，而且還要為將來可能產生的資料做好充分的準備。
ML演算法
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監督學習
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無監督學習
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強化學習(強化演算法通常通過反覆試驗來學習最佳行為。它們通常用於機器人的訓練，機器人可以通過在碰到障礙物後接收負面反饋來學習避免碰撞。近期的alphago zero就是採用的強化學習的方法，來完成實驗的。)
監督學習演算法
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線性迴歸
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Logistic迴歸
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CART
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樸素貝葉斯
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KNN
無監督學習演算法
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Apriori
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K-means
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PCA
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隨機森林裝袋
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Boosting with AdaBoost
大量的經濟活動都依賴於資訊，我們不能在海量的資料中迷失，機器學習將有助於我們穿越資料霧靄，從中抽取出有用的資訊。
Pyhong語言的優勢
基於以下三個原因，我們選擇Python作為實現機器學習演算法的程式語言
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Python的語法清晰
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易於操作純文字檔案
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使用廣泛，存在大量的開發文件。
可執行虛擬碼
Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行虛擬碼（executablepseudo-code）。預設安裝的Python開發環境已經附帶了很多高階資料型別，如列表、元組、字典、集合、佇列等，無需進一步程式設計就可以使用這些資料型別的操作。使用這些資料型別使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的程式設計風格，如面向物件程式設計、面向過程程式設計、或者函數語言程式設計。
Python語言處理和操作文字檔案非常簡單，非常易於處理非數值型資料。Python語言提供了豐富的正則表示式函式以及很多訪問Web頁面的函式庫，使得從HTML中提取資料變得非常簡單直觀。
Python比較流行
Python語言使用廣泛，程式碼範例也很多，便於讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程式時，也可以利用豐富的模組庫縮短開發週期。
在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函式庫都實現了向量和矩陣操作，這些函式庫增加了程式碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂程式碼的實際功能。另外，科學函式庫SciPy和NumPy使用底層語言（C和Fortran）編寫，提高了相關應用程式的計算效能。
Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪製2D、3D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形。
Python開發環境還提供了互動式shell環境，允許使用者開發程式時檢視和檢測程式內容。
Python開發環境將來還會整合Pylab模組，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合併為一個開發環境。雖然Pylab還沒有併入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。
男怕嫁錯郎，女怕入錯行。對於我們這一代人來說，有幸生於人工智慧的新時代，會一門手藝這個時代非常重要，對於程式設計師來說，想要從事AI和機器學習相關的工作，最好的語言莫過於Python。很多程式設計師參與對於Python和其他幾種流行程式語言的比較，大部分人都承認，Python簡單易學，通俗易懂，符合人性設計，Python和其他語言的比較，正如拼音輸入法與五筆輸入法的比較一樣，Python對於複雜的人工智慧是一劑清涼劑。 高效的執行在於更加普適的理解，Python的高效就在於有巨大的支撐，又能廣泛被理解，這使得每一項工作獲得的理解力更加強，這是其他語言無法比擬的。僅憑這一點，Python作為AI和機器學習的最佳語言或許有些道理，