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如果在未来，你可以用什么机器学习找出哪一个画面的人的部分发现最吸引人的性？如果你能识别和目标广告，根据自己的兴趣，他们认为最吸引人的照片的地方的人？好了，现在，你可以把这些知识并使用它来拍照的人，并发送发现自己的乳房他们的短信和发送他们的脸的照片他们。
我们可以监督我们的整个社会化媒体，每一个画面，我们拿，每个视频我们看，每一个博客文章中，我们在网上留下。试想一下，如果你点击等之后，我们的面部识别技术可以告诉我们谁是特定的Facebook粉丝了？试想一下，如果，你共享与我们的技术图片可以在技术告诉我们谁特定的Instagram用户是后？
我知道你在想什么。 Alexa的，这些公司已经使用机器学习，了解你想要什么，并希望。不，他们不这样做，他们不应该。这是一次恐怖袭击后的互联网。现实情况是，没有人知道一个产品或一个想法的意想不到的后果会是什么。
你看，如果不是给我们的答案，这些题型是什么，我们给了我们错误的答案？如果不是让我们找到你这类问题，我们给我们错了人？如果我给错了人的力量？
机器学习解决人类行为研究的主要，主要的问题。机器学习是如何使用的小，连接电脑庞大的数字学习很多不同的事情。什么是学习，你可能会问？嗯，这基本上就像在我的地下室是我采取了编程课，并试图让人们学习阅读和聆听。你可以给你喜欢的任何类，对不对？答案是出类。机器学习就是这样。而对解决这一问题的大障碍之一是学生。学生，你看，是迷茫。他不知道该怎么办。他认为他知道这一切，但他并不完全知道。
如果不是，你有一堆不同类别，你试教不同的东西，你有一个单一的类教机器学习的有关于你的校园和全国各地这种混乱的局面？如果这只是一个为期一天的课，并在周一，你会教它，周二，周三，周四，你教它。上周五，你就会有一个镜子来观看，所以你可以真正看到你怎么样了，上周六，如果你有一些新的东西来展示，它会显示在类。如果你有一堆新生来上课，说，嘿，我很好奇 - 你可以不回答，后来他们会问你在周中一个幕后的看看如何”重新教学。你不会
