机器学习与AI的应用时机

对于何时应该使用机器学习或AI，很多人可能会犹豫不决。本文的作者通过自己的经历，总结了何时使用机器学习或AI的经验，希望能帮助读者减少顾虑，更好地享受与机器学习或AI一起探索的过程。

假设你正在处理一个临床试验的数据集，目的是分析患者在60天疗程内接受治疗的情况。为了更具象化，我提供了一组类似的数据：

数据记录了患者在60天疗程内接受治疗的天数，以及相应的治疗剂量。

现在想象一下，你正在治疗一位患者。第二天，你应该建议患者服用多少剂量的药物呢？

答案显而易见——17毫克。同样，第四天需要服用41毫克，这个答案也是直接明了。

那么，如果你需要编写一个软件来自动计算1-5天内正确的用药剂量，你会选择使用机器学习吗？换句话说，你会试图从数据中寻找模式，然后将其转化为从输入到输出的模型吗？

实际上，这样做完全没有必要。直接查看数据表就能得到准确的答案，不需要复杂的机器学习技术。

何时需要使用机器学习

第一种情况：找到有用的形式

如果数据中存在某种模式，并且能够识别出来，那么可以尝试使用机器学习来预测未来的数据。例如，如果数据中有规律可循，那么机器学习可以帮助你预测第61天的用药剂量。

第二种情况：模式需要泛化

然而，仅仅在数据中找到一个模式是不够的。这个模式还必须能够在新的情况下依然有效。如果第61天的条件发生了巨大变化，导致之前的模式不再适用，那么机器学习可能就无法发挥作用了。

第三种情况：面对不可预测的变化

如果数据不能很好地反映未来的情况，比如由于某些突发事件导致规则发生变化，那么之前的数据就变得毫无意义。在这种情况下，机器学习也无法提供有效的解决方案。

如何判断机器学习是否适合你

如果你对第61天的用药剂量感到好奇，可以尝试使用机器学习算法来预测。不过，大多数情况下，直接分析数据可能更为简单有效。

总结

在使用机器学习或AI时，关键是找到合适的应用场景。只有在数据中存在有用且可泛化的模式，并且未来情况相对稳定时，机器学习才能发挥其真正的价值。

希望这篇文章能帮助你更好地理解何时应该使用机器学习或AI。