机器学习对生活的改变日新月异，尤其是移动互联网，移动智联网，以下就简单列出了5类。不过这还只是冰山一角。
（1）今日头条，抖音短视频等
（2）京东，天猫等电商平台的猜你喜欢
（3）花椒、斗鱼、虎牙等直播平台主播的很多特效（计算机视觉有应用其中）
（4）科大讯飞和搜狗等的语音输入法
（5）微软小冰，酷Q 等聊天机器人
虽然这样的新科技还有很多，但其背后都离不开机器学习做技术支撑。那重点是：什么是机器学习呢？
机器学习是什么？
关于机器学习的定义有很多，不过大多数都较为学术，也太过严谨，不适合普通大众理解。而用通俗点的语言来说，都可以归纳总结为：一系列改善机器模拟人类行为的方法。
机器学习可以做很多事情，包括但不限于以下几个方面：
（1）计算机视觉，如人脸识别，高速路上的电子眼（违章识别），火车票，身份证识别等；
（2）自然语言处理，如大量文章自动分类（新闻分类），文章或评论情感分类等；
（3）语音识别，语音合成，如浏览器里语音搜索，语音输入法，智能音箱等；
（4）个性化内容推荐，如电商平台的猜你喜欢，今日头条文章推荐等。
傅盛曾说：“深度学习是一种新的思维方式”，可见，机器学习中的很多内容和人本身是很像的。
尤其是深度学习那一部分，最初是从人大脑的仿生学借鉴而来的，而事实上，人类学习的过程中，尝试理解自己一样去理解机器学习的过程，也是一种把机器学习变得更简单的一种方式。
就以分类为例，机器的分类就与人对知识的分类十分类似。
比如金融领域的信用评估，假如一个人来向你借钱，你需要判断他的信用等级，来确定是否借钱给他，借多少钱给他，你最终从他的工作，收入，是否有车，是否有房，是否有社保，是否有公积金等维度来判断他属于哪一类人。
而机器的计算方式，同人的思考方式是很类似的，不同的是机器更高效了，机器可以一天24小时不间断的工作，一天可以处理上百万个借钱订单，这是人远远不及的，人容易疲倦，再怎么勤奋的干活也处理不过来。
机器学习难吗？
答案不能简单的说难或者不难。或难或易更加准确一些。
同大多数学科一样，有难的部分，也有不难的部分。如果一开始就从难的部分开始，那当然难喽；而如果从简单的部分开始，在简单的部分有了一定的刻意练习，再适当的走出简单部分的舒适区，有了机器学习的基础（基础通常都是不难的）再去挑战难的部分，效果会很不错的。
所以说，机器学习可以不难，比如从简单的事情开始做，以下为你提供几个简单开始的参考路径
（1）第一步，从机器学习的应用开始，认识机器学习可以做人脸识别，语音识别，图像检测，无人驾驶，智能推荐，智能音箱等等。
（2）第二步，在第一步中确定了自己的兴趣方向后，以一种终局思维倒推这些应用需要机器学习中的那些知识。思考怎么切入等。
（3）第三步，从书本，音频，视频，搜索引擎，朋友那里带着问题去学。
（4）加入一个共同学习的社群，一群人能够走得更远。
哪些人可以做机器学习？
其实，可以做机器学习的人有很多，根据人才市场的统计，机器学习相关人才在各个行业的需求是相对非常大的。非相关专业的人也是可以学好，然后从事相关工作的。
以笔者为例，笔者就是从一个材料成型及控制工程这个专业转过来的，并且，我这个专业和计算机几乎没有关系，唯一能搭边的是学过VB，且该门课程的成绩只有63分。
这个过程中，我是同一群人相互鼓励，一同进步而走过来的，所以我非常确信：对大部分人来说，一群人能够走得更远，哪怕刚开始的时候走的很慢。
所以，只要是勇于改变，善于提问，善于在一群学习的人中鼓励他人且接受他人鼓励的人都可以做机器学习。
如今的AI，进入了一个同各个行业结合的AI+阶段，整个机器学习的重点在行业落地，而非突破算法的瓶颈，更非创造算法，机器学习的使用方法+行业经验使得如下几类人也能较快入行
（1）熟悉人工智能应用背景
（2）有AI+落地相关行业经验，了解人工智能背景
（3）有程序开发经验，熟悉调用API
（4）熟悉各个云平台，会调用云平台人工智能SDK
（5）对人工智能感兴趣的销售，客服都可，因为To B的人工智能公司也缺少有机器学习基础经验的销售和客服，且很多人工智能公司都是To B公司
机器学习有哪些简单的打开方式？
机器学习简单打开方式包括但不限于以下几种
（1）从应用开始，比如调用云平台的API，如人工智能公司的SDK,能较快看到效果，有了积极正向的反馈，能一步一步更有兴趣的深入；
（2）学会巨人创造的工具，使用工具二次创造，正如学会使用手机打电话，而不是自己做一个手机打电话；
（3）现在有许多巨头都在研发一些可视化机器学习工具，核心功能就是通过拖，拉，拽，配的界面操作进行机器学习模型设计和训练（如下图），这将使得机器学习更加平民化,而开源的机器学习项目就有很多，比如：AutoML
AutoML的开源实现地址：https://github.com/automl
可视化机器学习
总而言之：从巨人的肩膀上开始，从终局出发，反过来从应用到框架工具，再到难懂的数学基础。
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