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第20讲 理解AI（第2页）

3。准备多个输出和输入的组合

输出和输入确定以后，最后一步就是准备多个这种数据的组合，把这些数据录入计算机。

现在需要的是，输入和输出的大量数据。如果输入的数据和输出的数据都已经齐全了，就没问题；另外，如果在某些地方已经存在这些信息，只要收集过来即可。

另一方面，如果需要重新收集数据，以后是否能够固定地获取数据也要一并考虑。

练习题

你在人才培养公司工作，主要负责邀请社会人士来听本公司的讲座。上司交代你，希望能够使用AI进行判断，向有意愿听讲座的人员推荐合适的讲座。你的手上有过往的实际数据，知道什么讲座比较受哪一类人群欢迎。

你考虑制作AI程序，以什么讲座受欢迎（推荐什么比较合适）作为输出，那么什么内容可以作为输入呢？请思考几个可能与推荐讲座有关系的因素。

解答

与所属企业有关的信息可能有行业、职位、部门、企业规模，与听讲座的人有关的信息可能有年龄层、性别等。

例如，如果收集到了以下关于输入和输出的数据，就要以输入数据和输出数据组合的形式来录入计算机。

这样的话，把行业、职位、部门、企业规模、讲座购买者的年龄作为输入数据录入后，计算机就会根据对过往实际数据进行学习的结果，作为输出，推荐哪些讲座科目比较合适。

STEPUP！

从学习的意义来说，实际上不止于此。计算机推荐的科目，在推荐之后，最终是否真的销售出去了；或者说，购买者是否选择了别的科目，这些结果可以作为数据进行积累。这样，讲座课程是如何销售出去的，相关数据就能进一步累积起来。

通过这样去做，累积起来的数据就能用于下一次学习，形成良性循环。

因此，哪怕最初的数据非常粗略，重要的是尝试迈出第一步。虽然数据量较少，结果输出的数据精确度也不高，但是一旦开始尝试了，数据就会进一步积累，产生更高的价值，形成良性循环。所以，大家要重视速度，尽快着手去做。

过往是由人来思考程序算法。只要准备数据，计算机就能推导出程序算法，这是以前从未有过的方法。

而且，这是一个信息量越大，精确度越高的划时代的方法。今后，是否能够充分运用这种方法，就决定了能取得怎样截然不同的结果。

大家要切实理解机器学习是怎样的一种方法，以及输出、输入的数据化的关键作用。

小结

√机器学习是由计算机来拟定程序算法，是从前没有过的方法

√程序算法是基于大量的输入及输出数据，由计算机所拟定

√人的职责是，准备输出和输入的定义以及数据

√输出的定义和量化的方法最为重要

√积存的数据会产生更高的价值，所以迈出第一步非常重要