你也許不知道，但機器學習就在你身邊。當你把查詢資訊輸入搜尋引擎時，它確定該向你顯示哪些搜尋結果（包括顯示哪些廣告）。當你開啟郵箱時，大部分垃圾郵件你無法看到，因為計算機已經把這些垃圾郵件過濾了。登入亞馬遜網站購買一本書，或登入網飛（Netflix）公司網站觀看影片，機器學習系統會推薦一些你可能喜歡的產品。臉書（Facebook）利用機器學習決定該向你展示哪些更新，推特（Twitter）也同樣會決定顯示哪些文章。你使用計算機的任何時候，都有可能涉及機器學習。

傳統上認為，讓計算機完成某件事情的唯一方法（從把兩個數相加到駕駛飛機），就是非常詳細地記錄某個演算法並解釋其如何執行。但機器學習演算法就不一樣：透過從資料中推斷，它們自己會弄明白做事方法。掌握的資料越多，它們的工作就越順利。現在我們不用給計算機程式設計，它們自己給自己程式設計。

機器學習不僅存在於網路空間，它還存在於你每天的生活中：從你醒來到入睡，每時每刻無所不在。

早上7點你的收音機鬧鐘響起，播放的是你之前從未聽過的歌曲，但你的確很喜歡這首歌。Pandora電臺（可免費根據你的喜好播放歌曲）的優勢在於，根據你聽的音樂，電臺掌握了你的品位，就像你自己的radio jock賬號一樣。這些歌曲本身可能借助機器學習來播放。接下來你吃早餐，閱讀早報。早報在幾個小時前印好，利用學習演算法，印刷過程經過仔細調整，以免報紙出現摺痕。你房間的溫度剛剛好，電費明顯少了很多，因為你安裝了Nest智慧溫控器。

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