程序員該知道ML了

2016年，普通用戶離機器學習歷來沒有這麼近過，其實不少人在不知情的狀況下已經使用了。好比：

娛樂

開發者 扔一堆圖片，讓計算機去學習其繪畫模型。 IOS暢銷榜的Prisma就是靠這個讓計算機有了照葫蘆畫瓢將各類照片變成各類油畫風格的能力。

效率

手機用的todo list，也加入了機器學習，經過用所有用戶的數據來智能調整用戶的任務清單，告訴用戶哪些任務是能夠拖延的，哪些任務是必須作的。這個todo list叫啥呢？我也忘了 ：（

營銷

各式各樣的推薦系統，大部分互聯網應用都有經過分析其平臺上沉澱的用戶數據而開發的推薦產品：

淘寶首頁，千人千面， 經過給用戶畫像（性別，購物習慣等）呈現最優的首頁給用戶，提升用戶的購物慾望，轉化率有實質的提升。

其餘還有網易雲音樂，豆瓣推薦，猜你喜歡。

預測

各家電商系統的智能機器人客服，都有嘗試根據一些實時事件，當用戶在其平臺上遇到問題時並進入在線客服想要獲得幫助時直接推送最合適的答案出來，提升平臺服務水平，減小人力。

TensorFlow， 一個谷歌開源的機器學習系統。隨着這周谷歌宣佈developers.google.cn從新回到中國爲中國開發者提供支持，TensorFlow搭車進來了。做爲一個靠Java混飯吃的人，雖然不知道這東西的理論原理及應用方法，但曝光愈來愈多，有必要業餘時間看看。

經過積累的大量數據讓機器經過學習而作出合理的決策，除了在面向大衆的消費級市場外，在幫助開發者本身上應該也有各類能夠應用的場景。例如：

監控。大規模分佈式系統在整個鏈路上某個節點的的fail，可能會形成相關微服務的不少報警，可否經過某種機器學習方式讓報警降到最低並彙總出最有用的報警呢？

智能化已經開始對平常生活進行着更深度的滲透， 在一些領域未來必會取代一部分職業的能力，有些人面臨要麼轉型，要麼失業。全部人都要有這個準備。

再提一句，Python彷佛在算法，科學，機器學習領域有自然的優點，還在用Java的開發者能夠試試多瞭解一些此類知識，畢竟哪天可能就用上了。

資料：
TensorFlow支持Python, C , C++, Python庫的支持更加全面一些。
中文翻譯版 google-第二代神經網絡開源TensorFlow-官方文檔中文版-v1.2.pdf