10行命令感受機器學習的神奇（0基礎小白適用）

題記：大家有沒有發現，現在如果不懂點人工智慧/機器學習/深度學習，不明白AI/ML/DL謂之何物，好像就不能好好聊天了/┑(￣Д ￣)┍。尤其是泛IT圈的小夥伴們，更是想一窺其芳容。可小夥伴們懷著求知解惑的心情，問了身邊許多大牛後，很可能得到的答案是：就是NN(神經網路)/CNN/RNN/DNN/TF/pytorch嘛… 可...這都是什麼鬼，AI/ML(whatever)到底長什麼樣子？

當然，對很多知友來說，這都小case，君不見知乎TF黨/pytorch黨爭得不亦樂乎，恰似當年「XX是世界最好編程語言」之爭（貌似PHP黨正在趕來）。但對大多數0基礎小白來說，到底機器學習有何神奇之處？是否程序跑起來，就簡單一個hello world而已，亦或是一堆數學運算打在屏幕上？除了綠色屏幕映射在鏡片上，拍照顯得好看牛叉（實則大腦空白）之外，還有什麼？

其實，機器學習確有其高深之處，比如讓「機器||學習||如何玩||平衡遊戲」？想要體驗其神奇，則只需10行代碼搞定（Dont talk，show me the code！鋪墊了這麼多，終入正題/(●?●)，這就是本篇誕生的初衷）。

準備工作：

請先安裝好Anaconda，推薦使用MAC或Linux系統，可參考：最省心的Python版本和第三方庫管理--初探Anaconda - 知乎專欄

1、配置環境

$ conda install virtualenv$ conda create --name=tensorflow_env python=2.7$ source activate tensorflow_env

2、安裝TensorFlow及keras-rl

$ pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.1.0-py2-none-any.whl$ pip install keras-rl$ pip install gym$ pip install h5py

3、運行程序

$ git clone matthiasplappert/keras-rl$ python examples/dqn_cartpole.py

附：運行效果

簡要說明—這是一個極簡的通過keras調用TensorFlow API，構造一個神經網路，進行機器學習（machine learning）的例子。會快速地收斂，是一個很好的入門體驗！

最酷的是，在訓練過程中對遊戲進行了可視化，如此我們可以觀看它學習，神奇吧（看著小木棍幾欲歪倒……）。此例子每次訓練50000步，在我的蘋果老爺機上運行了三次，結果是830s（首次運行）、559s以及577s。下面是截圖，大家感受下。enjoy~

忘記說了，程序跑起來挺耗電的。注意連接電源線，以免突然斷電……

PS:如想增加背景知識學習，可參考：Robinwho/ArtificialIntelligent-MachineLearning

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