機器學(xué)習(xí)定義

機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）本質(zhì)上就是讓計算機自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對未來數(shù)據(jù)進行預(yù)測。 機器學(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，如我們在現(xiàn)實中的新問題一般是通過經(jīng)驗歸納，總結(jié)規(guī)律，從而預(yù)測未來的過程。機器學(xué)習(xí)的基本過程如下：

機器學(xué)習(xí)基本過程

機器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程

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

機器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程 從上世紀50年代的圖靈測試提出、塞繆爾開發(fā)的西洋跳棋程序，標(biāo)志著機器學(xué)習(xí)正式進入發(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）理念的提出將機器學(xué)習(xí)帶入復(fù)興時期。

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

21世紀初Hinton提出深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），使得機器學(xué)習(xí)研究又從低迷進入蓬勃發(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）成為機器學(xué)習(xí)研究熱點，并帶動了產(chǎn)業(yè)界的廣泛應(yīng)用。

機器學(xué)習(xí)分類

機器學(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，然后對某個給定的新數(shù)據(jù)利用模型預(yù)測它的標(biāo)簽。如果分類標(biāo)簽精確度越高，則學(xué)習(xí)模型準確度越高，預(yù)測結(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)進行學(xué)習(xí)的模式。 半監(jiān)督學(xué)習(xí)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。 無監(jiān)督學(xué)習(xí)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。

強化學(xué)習(xí)強化學(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)進行訓(xùn)練，是通過不斷試錯進行學(xué)習(xí)的模式。

在強化學(xué)習(xí)中，有兩個可以進行交互的對象：智能體（Agnet）和環(huán)境（Environment），還有四個核心要素：策略（Policy）、回報函數(shù)（收益信號，Reward Function）、價值函數(shù)（Value Function）和環(huán)境模型（Environment Model），其中環(huán)境模型是可選的。

強化學(xué)習(xí)常用于機器人避障、棋牌類游戲、廣告和推薦等應(yīng)用場景中。

為了便于讀者理解，用灰色圓點代表沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，其他顏色的圓點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)、強化學(xué)習(xí)的示意圖如下所示：

機器學(xué)習(xí)應(yīng)用之道

機器學(xué)習(xí)是將現(xiàn)實中的問題抽象為數(shù)學(xué)模型，利用歷史數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)模型進行訓(xùn)練，然后基于數(shù)據(jù)模型對新數(shù)據(jù)進行求解，并將結(jié)果再轉(zhuǎn)為現(xiàn)實問題的答案的過程。機器學(xué)習(xí)一般的應(yīng)用實現(xiàn)步驟如下：

將現(xiàn)實問題抽象為數(shù)學(xué)問題；

數(shù)據(jù)準備；

選擇或創(chuàng)建模型；

模型訓(xùn)練及評估；

預(yù)測結(jié)果；

這里我們以Kaggle上的一個競賽Cats vs. Dogs（貓狗大戰(zhàn)）為例來進行簡單介紹，感興趣的可親自實驗。

1. 現(xiàn)實問題抽象為數(shù)學(xué)問題

現(xiàn)實問題：給定一張圖片，讓計算機判斷是貓還是狗？

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)準備數(shù)據(jù)下載地址：

https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats。

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

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。

測試集示例

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

sample_submission示例

我們將數(shù)據(jù)分成3個部分：訓(xùn)練集（60%）、驗證集（20%）、測試集（20%），用于后面的驗證和評估工作。

3. 選擇模型

機器學(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)模型來實現(xiàn)二分類，因為選擇CNN的優(yōu)點之一在于避免了對圖像前期預(yù)處理過程（提取特征等）。貓狗識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下面所示：

最下層是網(wǎng)絡(luò)的輸入層（Input Layer），用于讀入圖像作為網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸入；最上層是網(wǎng)絡(luò)的輸出層（Output Layer），其作用是預(yù)測并輸出讀入圖像的類別，由于只需要區(qū)分貓和狗，因此輸出層只有2個神經(jīng)計算單元；位于輸入和輸出層之間的，都稱之為隱含層（Hidden Layer），也叫卷積層（Convolutional Layer），這里設(shè)置3個隱含層。

4. 模型訓(xùn)練及評估

我們預(yù)先設(shè)定損失函數(shù)Loss計算得到的損失值，通過準確率Accuracy來評估訓(xùn)練模型。損失函數(shù)LogLoss作為模型評價指標(biāo)：

?

準確率(accuracy)來衡量算法預(yù)測結(jié)果的準確程度：

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

FP(False Positive)是將負類預(yù)測為正類的結(jié)果數(shù)目。

TN(True Negative)是將負類預(yù)測為負類的結(jié)果數(shù)目。

FN(False Negative)是將正類預(yù)測為負類的結(jié)果數(shù)目。

訓(xùn)練過中的 loss 和 accuracy

5.預(yù)測結(jié)果

訓(xùn)練好的模型，我們載入一張圖片，進行識別，看看識別效果：

機器學(xué)習(xí)趨勢分析

機器學(xué)習(xí)真正開始研究和發(fā)展應(yīng)該從80年代開始，我們借助AMiner平臺，將近些年機器學(xué)習(xí)論文進行統(tǒng)計分析所生成的發(fā)展趨勢圖如下所示：

可以看出，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network）、強化學(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（Support Vector Machine）、遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）、主動學(xué)習(xí)（Active Learning）、特征提?。‵eature Extraction）是機器學(xué)習(xí)的熱點研究。 以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學(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。 最后，引用韓愈《進學(xué)解》中的一句話：

“業(yè)精于勤，荒于嬉；行成于思，毀于隨?！?/p>

審核編輯 ：李倩