【快递|双11在即，你操心你的快递吗？这个方法让你的快递更快到家( 四 )||算法|外卖|】_

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快递|双11在即，你操心你的快递吗？这个方法让你的快递更快到家
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我们只需要把标记好的街景交给计算机，它就会自动抽取这些物体的特征。等到上路的时候实现自动识别。
采用相同原理的还有AlphaGo 。我们都知道AlphaGo在围棋上已经战胜了人类。
在AlphaGo Master之前，它按照人类的方法去学习怎么下棋，然后跟人类对弈。可是到了AlphaGo Zero的时候，它完全抛弃了人类给它总结的这些知识。
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它怎么学习的呢？自己跟自己下棋，怎么下呢？它按照等概率随机地在任何一个位置上落子，下一个黑子，再下一个白子，就这样下了1000多盘棋。
如果用四个字来形容这个时候的水平可以说是惨不忍睹，连小学生的水平都不如。但是没有关系。它采用机器学习的原理，从这1000多个棋局中去学习，学习两个思路。
第一个就是这些落子的位置应该不是等概率的，肯定是下在某些地方好，某些地方不好，它就学习这些不同的位置的落子概率是什么。第二个就是在当前的局面下，往哪一步发展会让它赢的概率更大。
学习到了这些知识之后，自己再跟自己下棋，又下了1000多盘。这时候的水平就比刚才略有提高。
然后它再去总结其中的规律，更新自己的教练系统，再指导自己下棋。就这样反复下，下了五天，它就学会了围棋里面人类总结出来的所有定式。
人类总结这些定式花费了几百年。什么叫定式呢？就是招法。 AlphaGo参透了人类所有顶级的招法，不但如此，它还自创了几套招法，自己找到了几个定式，这些定式人类到现在还没有找到。
每次讲到这个话题的时候，总会有人说人工智能打败了人类，感到很沮丧。其实大可不必担心，因为AlphaGo的应用范围很窄，只能做下棋这件事。
它不会唱歌，也不会写诗，如果你想让它做别的事情就得重新训练，甚至重写代码。这就比人类差得多了。虽然我们学得慢，但是我们忘得快。
忘得快也不怕，因为我们会用基础知识去推导，我们想一想原理，想一想学过的其他事情，我们就会做这件事。
这种举一反三的能力，人工智能到现在为止是绝对没有的。你大可不必担心人工智能打败人类，这至少是以后的事情。
生活中的机器学习算法
回到决策树，我们开头说的决策树也是一样的思想，数据就是我给你的问卷，结果就是大家做的答案，经过我的推导和计算就得到了这棵决策树，决策树可以帮我们做很多事情。
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比如我知道了一个以往用户的个人情况和他偿还贷款的情况，我就可以判断一个新的用户有没有偿还贷款的能力。

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还可以通过对一车西瓜进行学习，学习它的颜色、纹理、敲起来的声音，然后做出一棵挑瓜的决策树，给我们吃瓜群众挑一个又甜又大的西瓜。
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我们现在的生活其实已经被机器学习算法包围了。我们像依赖手机一样依赖算法，比如我说睡觉了，晚安。其实不是睡觉，潜台词是躺在床上开始刷手机，一玩玩到后半夜。