传统算法、人类学习和机器学习

使用计算机来解决问题，绕不过算法，传统算法 由人来设定具体的规则，让机器来执行。人是将，机器是兵。人胜于思考力，机器胜于执行力（计算速度快）。

后来发现有些问题，依靠传统算法，计算机难以解决，一方面问题越来越复杂，规则难以制定，或者说规则一直在变化，另一方面也遇到了一些在人看来很容易解决，但是机器规则难以制定的问题，比如人脸识别。

这就需要转换思路。不愿当将军的士兵不是好士兵，以前人是将，机器是兵。现在需要让机器既要为将，也要为兵，既要为筹帷幄，又要决胜千里。也就是说让机器自己去学习，去执行。

计算机的算力与日俱增。如何让计算机你能够具有人的思考力？参考人的学习过程。

人以所见所闻的经验作为学习材料，通过思维进行学习（包括记忆、归纳、整理、总结等），学习获得的结果就是知识和规律，学成之后应用所学的的知识和规律来应对新的问题。

机器以大量的数据作为学习材料，通过机器学习算法进行学习，学习的过程称为训练，学习获得的结果是模型，学成之后应用所学到的模型来判断和预测新的输入样例。