我们知道，机器学习近些年来有非常多的应用，例如无人驾驶汽车、棋类游戏、垃圾邮件检测、金融分析、语音识别、图像识别、自然语言处理、产品推荐等，那么机器学习和他们到底是什么关系呢？
说到这，很多人会搬出“领域、技术、学科、专业、方法”等名词，来生搬硬套，这个是技术，那个是领域，这个是专业，那个是方法，结果是越解释越糊涂。其实我们仔细想一想，机器学习是什么？是不是一个技术，是；是不是一个领域，也是；是不是一门学科，也是；是不是一门专业，也是；是不是一种方法，一样是。同样，语音识别是不是一个技术，是；是不是一个领域，也是；是不是一个学科，是。
因为这些名词交叉太厉害，在不同场景下各有说法，从不同角度说都是，当然分不清楚。
还是从日常生活的角度出发来理解。我们日常生活中会有很多事情；而做这些事情会有一些步骤；而每个步骤又都需要用到工具。即：
事情——步骤——工具
例如我们要喝啤酒是一个事，其中有一个步骤是开瓶盖，而开瓶盖需要用到开瓶工具。
我把“机器学习”比作“瑞士军刀”，是一个“工具”。在日常的生活事情和各种步骤中，有很多地方需要用到这个“工具”，例如开瓶盖，剪指甲、削水果、拧螺丝。
以开瓶盖为例，那开瓶盖的目的是什么？有可能是开酱油瓶，要炒菜；有可能是开啤酒，要畅饮；有可能是开火腿肉罐头，要美食一顿。
那么“炒菜、畅饮、美食”就是我们生活中的事，就像“自动驾驶、网站购物、聊天、翻译、下围棋”等生活应用一样。而在这些生活应用中，有一个步骤很重要，像“炒菜、畅饮、美食”这几个生活应用中就有一个“开瓶盖”的步骤很重要，而像“自动驾驶”中有一个“图像识别”步骤很重要，“聊天、翻译”中有一个“语音识别”步骤很重要。
“喝啤酒、自动驾驶、聊天”是我们生活中的最终目标。“开瓶盖”、“图像识别”、“语音识别”不是我们的目标，它们只是实现我们目标的手段或步骤。即我们最终需要的是喝啤酒，不是开瓶盖，开瓶盖只是喝啤酒的一个步骤或手段。
要搞定这些重要步骤，有很多“工具”可以用，例如可以用手指抠开瓶盖，可以用牙咬开瓶盖，可以用重物砸开瓶盖，当然还可以用机器学习这个“瑞士军刀”起开瓶盖。
为什么是“瑞士军刀”，因为机器学习可以作为很多生活应用下的工具，不仅仅是一个工具，而且是一个多用途的工具，更是一个非常好用的工具。
有了上面的解释，我们就好理解了。“自动驾驶、聊天、翻译、购物、买房、贷款”这些都是“生活应用中的事”，是我们的最终目标。“语音识别、图像识别、自然语言处理、产品推荐”这些是生活应用中的“关键步骤”或手段，而机器学习则是实现这些关键步骤的“好用工具”。
来源：CSDN，作者：saltriver
原文链接：https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/68943697
