Mary Branscombe

机器学习正在被证明非常有用，认为它们能够解决所有的问题以及能够应用到所有环境中的想法十分具有吸引力。然而，与其他任何工具一样，机器学习只在特定的领域有用，特别是对于那些一直困扰我们但我们又清楚无法通过雇用充足人员加以解决的问题，或是有着明确目标但又无明确方法得以解决的问题。

每一家企业可能都会以不同的方式利用机器学习的优点。在管理咨询公司Accenture近期的调查中，42%的企业主管表示，他们认为到2021年，所有的创新活动背后都有人工智能的支持。但是如果能够清醒地认识到炒作的存在，避免由误解机器学习的能力而造就的神话，这将会让我们受益匪浅。

机器学习就是人工智能

机器学习和人工智能常常被作为同义词使用，然而尽管机器学习已经成功地由实验室走入现实世界，但人工智能的覆盖领域更为广阔，如计算机视觉、机器人技术、自然语言处理，以及不涉及机器学习的约束补偿等解决方案。我们可以把它想象成能让机器看起来更聪明的东西。有些人所担心的那种将会与人类竞争甚至是攻击人类的“人工智能”，上述这些没有一个是。

我们应当对各种流行词汇保持清醒和精准认识。机器学习是指学习模式和利用大数据集预测结果。结论可能貌似“智能”，但是实际上它们只是以前所未有的速度和规模展开运算的应用统计学。

所有数据都是有用的

我们需要为机器学习提供数据，但是并非所有的数据对机器学习都有用。……