機(jī)器學(xué)習(xí)定義

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）本質(zhì)上就是讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)包括如聚類、分類、決策樹、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）等算法。

機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路是模仿人類學(xué)習(xí)行為的過程，如我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)中的新問題一般是通過經(jīng)驗(yàn)歸納，總結(jié)規(guī)律，從而預(yù)測(cè)未來的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過程如下：

機(jī)器學(xué)習(xí)基本過程

機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展簡(jiǎn)史

從機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的過程上來說，其發(fā)展的時(shí)間軸如下所示：

機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程

從上世紀(jì)50年代的圖靈測(cè)試提出、塞繆爾開發(fā)的西洋跳棋程序，標(biāo)志著機(jī)器學(xué)習(xí)正式進(jìn)入發(fā)展期。

· 60年代中到70年代末的發(fā)展幾乎停滯。

· 80年代使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播（BP）算法訓(xùn)練的多參數(shù)線性規(guī)劃（MLP）理念的提出將機(jī)器學(xué)習(xí)帶入復(fù)興時(shí)期。

· 90年代提出的“決策樹”（ID3算法），再到后來的支持向量機(jī)（SVM）算法，將機(jī)器學(xué)習(xí)從知識(shí)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思路。

· 21世紀(jì)初Hinton提出深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），使得機(jī)器學(xué)習(xí)研究又從低迷進(jìn)入蓬勃發(fā)展期。

從2012年開始，隨著算力提升和海量訓(xùn)練樣本的支持，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）成為機(jī)器學(xué)習(xí)研究熱點(diǎn)，并帶動(dòng)了產(chǎn)業(yè)界的廣泛應(yīng)用。

機(jī)器學(xué)習(xí)分類

機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，衍生出了很多種分類方法，這里按學(xué)習(xí)模式的不同，可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）是從有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型，然后對(duì)某個(gè)給定的新數(shù)據(jù)利用模型預(yù)測(cè)它的標(biāo)簽。如果分類標(biāo)簽精確度越高，則學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確度越高，預(yù)測(cè)結(jié)果越精確。

監(jiān)督學(xué)習(xí)主要用于回歸和分類。

常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)的回歸算法有線性回歸、回歸樹、K鄰近、Adaboost、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類算法有樸素貝葉斯、決策樹、SVM、邏輯回歸、K鄰近、Adaboost、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)

半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-Supervised Learning）是利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的模式，側(cè)重于在有監(jiān)督的分類算法中加入無標(biāo)記樣本來實(shí)現(xiàn)半監(jiān)督分類。

常見的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有Pseudo-Label、Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher、VAT、UDA、MixMatch、ReMixMatch、FixMatch等。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)

無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）是從未標(biāo)注數(shù)據(jù)中尋找隱含結(jié)構(gòu)的過程，主要用于關(guān)聯(lián)分析、聚類和降維。

常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有稀疏自編碼（Sparse Auto-Encoder）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、K-Means算法（K均值算法）、DBSCAN算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM）等。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）類似于監(jiān)督學(xué)習(xí)，但未使用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，是通過不斷試錯(cuò)進(jìn)行學(xué)習(xí)的模式，常用于機(jī)器人避障、棋牌類游戲、廣告和推薦等應(yīng)用場(chǎng)景中。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，有兩個(gè)可以進(jìn)行交互的對(duì)象：智能體（Agnet）和環(huán)境（Environment），還有四個(gè)核心要素：策略（Policy）、回報(bào)函數(shù)（收益信號(hào)，Reward Function）、價(jià)值函數(shù)（Value Function）和環(huán)境模型（Environment Model），其中環(huán)境模型是可選的。

為了便于讀者理解，用灰色圓點(diǎn)代表沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，其他顏色的圓點(diǎn)代表不同的類別有標(biāo)簽數(shù)據(jù)。監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的示意圖如下所示：

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用之道

機(jī)器學(xué)習(xí)是將現(xiàn)實(shí)中的問題抽象為數(shù)學(xué)模型，利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后基于數(shù)據(jù)模型對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行求解，并將結(jié)果再轉(zhuǎn)為現(xiàn)實(shí)問題的答案的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)一般的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)步驟如下：

· 將現(xiàn)實(shí)問題抽象為數(shù)學(xué)問題

· 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

· 選擇或創(chuàng)建模型

· 模型訓(xùn)練及評(píng)估

· 預(yù)測(cè)結(jié)果

這里我們以Kaggle上的一個(gè)競(jìng)賽Cats vs. Dogs（貓狗大戰(zhàn)）為例來進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹，感興趣的可親自實(shí)驗(yàn)。

1. 現(xiàn)實(shí)問題抽象為數(shù)學(xué)問題

現(xiàn)實(shí)問題：給定一張圖片，讓計(jì)算機(jī)判斷是貓還是狗？

數(shù)學(xué)問題：二分類問題，1表示分類結(jié)果是狗，0表示分類結(jié)果是貓。

2. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

下載kaggle貓狗數(shù)據(jù)集解壓后分為3個(gè)文件train.zip、test.zip和sample_submission.csv。

數(shù)據(jù)下載地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats

train訓(xùn)練集包含了25000張貓狗的圖片，貓狗各一半，每張圖片包含圖片本身和圖片名。命名規(guī)則根據(jù)“type.num.jpg”方式命名。

訓(xùn)練集示例

test測(cè)試集包含了12500張貓狗的圖片，沒有標(biāo)定是貓還是狗，每張圖片命名規(guī)則根據(jù)“num.jpg”命名。

測(cè)試集示例

sample_submission.csv需要將最終測(cè)試集的測(cè)試結(jié)果寫入.csv文件中。

sample_submission示例

我們將數(shù)據(jù)分成3個(gè)部分：訓(xùn)練集（60%）、驗(yàn)證集（20%）、測(cè)試集（20%），用于后面的驗(yàn)證和評(píng)估工作。

3. 選擇模型

機(jī)器學(xué)習(xí)有很多模型，需要選擇哪種模型，需要根據(jù)數(shù)據(jù)類型，樣本數(shù)量，問題本身綜合考慮。

如本問題主要是處理圖像數(shù)據(jù)，可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）模型來實(shí)現(xiàn)二分類，因?yàn)檫x擇CNN的優(yōu)點(diǎn)之一在于避免了對(duì)圖像前期預(yù)處理過程（提取特征等）。

4. 模型訓(xùn)練及評(píng)估

我們預(yù)先設(shè)定損失函數(shù)Loss計(jì)算得到的損失值，通過準(zhǔn)確率Accuracy來評(píng)估訓(xùn)練模型。損失函數(shù)LogLoss作為模型評(píng)價(jià)指標(biāo)：

準(zhǔn)確率(accuracy)來衡量算法預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確程度：

TP(True Positive)是將正類預(yù)測(cè)為正類的結(jié)果數(shù)目

FP(False Positive)是將負(fù)類預(yù)測(cè)為正類的結(jié)果數(shù)目

TN(True Negative)是將負(fù)類預(yù)測(cè)為負(fù)類的結(jié)果數(shù)目

FN(False Negative)是將正類預(yù)測(cè)為負(fù)類的結(jié)果數(shù)目

訓(xùn)練過中的 loss 和 accuracy

5. 預(yù)測(cè)結(jié)果

訓(xùn)練好的模型，我們載入一張圖片，進(jìn)行識(shí)別，看看識(shí)別效果：

機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)正真開始研究和發(fā)展應(yīng)該從80年代開始，我們借助AMiner平臺(tái)，將近些年機(jī)器學(xué)習(xí)論文進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析所生成的發(fā)展趨勢(shì)圖如下所示：

可以看出，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network）、生成模型（Generative Model）、圖像分類（Image Classification）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine）、遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）、主動(dòng)學(xué)習(xí)（Active Learning）、特征提?。‵eature Extraction）是機(jī)器學(xué)習(xí)的熱點(diǎn)研究。

以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的深度學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)研究熱度上升很快，近幾年仍然是研究熱點(diǎn)。