如果我跟我朋友说我在做机器学习，他肯定会说：“我知道，人工智能嘛，大数据”，其实这句话有对也有不对的地方，人们总是把机器学习和人工智能、大数据当成一回事，其实他们更多的是包括与否的关系，你们可以看下图，大数据和人工智能是两个板块，而人工智能又包括了深度学习，深度学习又是机器学习的一个部分。
那人们说的对在哪呢？那就是他们的关系非常紧密，这就可以说个题外话是人们都以为人工智能是现在的风口，其实你说他火是可以的，但人工智能早就已经出现了，Google、雅虎等公司早在几十年前都已经用上了人工智能技术，包括我们“鸡圈”的人所熟知和公认的大牛Andrew Y.Ng录的全民视频都是在2011年发布的，为什么说他录的是全民视频呢？因为Andrew录这个视频的理念就是为了让更多的人了解并且学习机器学习的。视频在很多网站都可以找得到，如果大家需要的话可以后台留言，如果人数确实多的话我会把资源贴出来。我们回到刚才的话题，为什么这个视频在我们所有人特别是互联网行业都能很轻易就找得到的地方放了六七年，他才火起来？主要有两个比较大的原因：
以前的数据挖掘技术没有现在的强，比如现在爬虫的教程，书籍遍地都是，我们想从网上爬数据的话只需花十五天学习爬虫就可以做得到了（其实学一门语言只需要几天就够了）
第二点就是以前计算机的技术确实还是达不到机器学习训练模型的需求，比如我现在随便训练一个模型可能就需要几个小时甚至十多个小时，像Google公司甚至已经在研发训练模型的专用的芯片了，所以，硬件的更新升级也是推动机器学习发展的巨大因素
说了这么多，让我们回到标题，小编可能是飙车党，但绝对不是标题党，为什么说我们可能是十万分之一呢？大家应该都知道我们现在的大学课程是没有机器学习或者大数据专业的，以前听新闻是好像马上要开关于人工智能的，好了，你知道现在每年的大学生人数是多少吗？来看看百度粑粑
OK，我们现在知道每年毕业生是795w，他们都是接触不到大数据的，那我们来看看可能可以接触到大数据的研究生数量。
240w左右的报考人数，啊，好多啊，但很残忍，大家知道报录比是三分之一吗，也就是每三个人里面涮一个，其实也还好啦，至少比“金饭碗”公务员要容易的多。现在我们知道能考上研究生的人数大概是每年80w人，但不是每个研究生都是计算机专业的，他们有财务管理硕士，医学硕士，还有心理学硕士，还有语言学硕士......
好，姑且计算机专业的能分十分之一的羹，也就是有八万研究生闯入了计算机领域，但计算机还分前端，还有java，还有数据库，还有网络工程，还有......到最后能学到机器学习的人，最多也就剩8000人了。让我们算一下，2018年人口估计是13.8-14w左右，我们就取14w吧，我的计算器已经在抱怨了：你算这么小的数干嘛？
我想回答它，我在算我的价值！
得出来的结果大概是150万分之一，是的，每年新加入我们“鸡圈“的人大概只有全国的150万分之一，这还只是可以接触，从2011年到现在所有入圈的，还不算那时候每年入圈的人数肯定是没有现在这么多的，才顶多占全国的十万分之一，你们知道当我得出这个数据时候我看着我当时电脑上的模型，我脑海里面浮现的是什么吗？Money，简称玛丽。。。
好了，既然知道了我们“鸡圈”的价值，接下来需要做的是什么呢？bingo，那就是拼尽全力的将它学好，你现在肯定看到很多大牛、技术大咖，当你看到他们做的那么好的时候，你应该想的是他们能做到的，我也能做到。
让我们一起精进自己的Machine Learning吧。
我相信爬也能爬上富士山，但我依然选择奔跑。
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