谈谈机器学习与传统编程之间的区别

ML 与编程的另一个明显差异取决于模型能够处理的输入参数的数量。为了能够准确预测，你必须添加数千个参数并以高精度执行，因为每个参数都会影响最终结果。人类很难以合理的方式使用所有这些细节去构建一种算法。

但是对于 ML 没有这样的限制。只要你有足够的处理能力和内存，就可以根据需要使用尽可能多的输入参数。毫无疑问，这一事实使得 ML 现在变得如此强大和广泛。

总结一下：ML专家，数据科学家，程序员和软件工程师......究竟谁是谁？

根据 Wiki 上的定义，Data Science 是一个多学科领域，它使用科学方法、流程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取知识和见解。

看上去并不是那么酷。

但接下来还有一些有趣的东西：

使用最强大的硬件，最强大的编程系统，以及解决问题的最有效算法。

后面还有更有趣的部分：

2012年，“哈佛商业评论”称其为“21世纪最性感的工作”。

因此数据科学是另一个筐，就像计算机科学一样，数据科学旨在处理数据并从中提取有用的信息。

（编辑：核心网）

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