ML 有一個很重要的部分，就是討論如何讓機器可以學習『分類』的方法。有了分類，才有辦法建立關聯性。此『分類』概念大概就是現在 FB 用的 hashtag, 一般 blog / news portal 用的 tag, OS X 作業系統內建的 tag .... 但是這些都是『人』去做的，也就是人要先有分類出這些東西的能力。
換句話說，當機器有辦法被『訓練』，然後『學習分類』，從分類中再學習、再分類 .... 基本上人類就 gg 了 XDD
rick_kyhwang
積分 1
如果把 ElasticSearch 的概念，加上 Machine Learning ，內建在作業系統，那麼以後『使用者』就不需要『檔案系統』這種結構了。。。檔案的目錄結構也好、Tag 也罷，都給 OS 處理就好。。
以論壇來看，文章會自動產生索引，建立關聯。
Spark 有 ML lib，內建一些演算法，像是 SVM、decision trees ... https://spark.apache.org/mllib/
之前看到的 object detector lib: dlib 也有 ML 部分: http://dlib.net/ml.html