最近在寫機器學(xué)習(xí)的白話系列主題文章，突然有人問我，機器學(xué)習(xí)到底有什么用，如何才能用到實際生活中。我覺得很有必要停下腳步，來認真思考一下這個問題：機器學(xué)習(xí)，包括深度學(xué)習(xí)，自然語言處理，如何真正應(yīng)用到實際生活中去。希望大家能夠踴躍討論。

說到機器學(xué)習(xí)，最出名的無非就是Google的AlphaGo這樣的項目，機器在人類傳統(tǒng)的智力游戲中，無情而殘酷的戰(zhàn)勝了人類。當然，對于大部分正在讀這篇文章的你來說，對于大部分正在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的人來說，那只是一個終極目標。支撐著AlphaGo的服務(wù)器資源和海量數(shù)據(jù)不是任何機構(gòu)可以獲得的。
在沒有大量數(shù)據(jù)資源和服務(wù)器資源的情況下，機器學(xué)習(xí)到底可以怎么應(yīng)用到生活中呢？

隨著Tensorflow的發(fā)布，其實我們已經(jīng)可以在手機程序中使用人工智能了，下面的圖就是Tensorflow通過ImageNet進行圖像識別的例子。

當然，圖像識別只是一個基礎(chǔ)功能，如何使得圖像識別應(yīng)用在實際生活中，則是一個需要研究的課題。同時，由于手機這樣的設(shè)備，運算能力有限，精度不是很高的情況下，如何滿足實際需要，也是一個課題。

當然，如果