近期在googlesearch blog上發(fā)布了一篇題為《Lessons learned developing a practical large scale machine learning system》的博客，作者應(yīng)該是google機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)的成員，列舉了他們?cè)陂_發(fā)一個(gè)可伸縮的大型機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)Seti時(shí)所積累的一些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。雖然所列出的三點(diǎn)教訓(xùn)看起來都很簡(jiǎn)單，似乎顯而易見，但在現(xiàn)實(shí)操作中我們往往會(huì)受到種種的“誘惑”而走向另一個(gè)極端。特別典型的情景是，這些道理對(duì)于工作在一線的有過一定的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)積累的工程師來說，是有一定的直觀感受的，但由于沒有很好地概括描述或通過一個(gè)有權(quán)威性的嘴巴說出來，而可能被一些只存在于設(shè)計(jì)紙上的美妙構(gòu)想而引向錯(cuò)誤的方向，導(dǎo)致勞民傷財(cái)，積重難返。最簡(jiǎn)單的道理，卻最容易被人們一遍又一遍地觸犯著，所以想把它們寫下來，一方面提醒自己以后少受這樣的誘惑而犯錯(cuò)，另一方面也希望給類似應(yīng)用場(chǎng)景與想法的朋友有一個(gè)權(quán)威性的歸納與佐證。

以下大都屬于充分尊重原博客基礎(chǔ)上的意譯，穿插部分自己的看法。

這里說的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)其實(shí)是指一個(gè)分類系統(tǒng)（或者說模式識(shí)別系統(tǒng)），大部分情況下，這兩者可以等同而視之，但在回復(fù)里也有人指出機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇?wèi)?yīng)該比較模式識(shí)別更大，這里不再執(zhí)著于誰(shuí)大誰(shuí)小的問題，只需要知道，下面提到的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)或Seti主要是一個(gè)分類器，它具有如下的一些特點(diǎn)：

對(duì)于一個(gè)預(yù)測(cè)或分類問題，如果你沒有足夠的數(shù)據(jù)量，你得關(guān)注于如何在少量的數(shù)據(jù)樣本下充分利用統(tǒng)計(jì)知識(shí)構(gòu)建一個(gè)精巧的分類器，反之，如果你的數(shù)據(jù)量爆棚，你就得關(guān)注你的系統(tǒng)如何才能適應(yīng)如此龐大的樣本量，并從中挖掘中有用的信息來。Seti所解決的問題規(guī)模大體上是像下表所描述的那樣的：

Training set size Unique features

Mean 100 Billion 1 Billion

Median 1 Billion 10 Million

通常來說，一個(gè)好的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要更多地強(qiáng)調(diào)精度，但面對(duì)一個(gè)大型的系統(tǒng)時(shí)作這樣的片面強(qiáng)調(diào)容易犯下很多錯(cuò)誤，以下是我們?cè)陂_發(fā)Seti過程中積累的幾個(gè)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，當(dāng)然有一些是事后我們才總結(jié)出來的，當(dāng)時(shí)我們并沒有意識(shí)到。（注：作者應(yīng)該是想說，有些因素跟精度一樣不能忽視，甚至更重要）

1、保持系統(tǒng)的簡(jiǎn)單，即使這意味著會(huì)損失一定的精度。（Keep it simple， even at the expense of a little accuracy）

誘惑：讓你的分類器在不同領(lǐng)域的應(yīng)用中都具有高精度是非常重要的，所以我們應(yīng)該專注于算法的精度上。

但是，實(shí)際中的算法有其它幾個(gè)方面具有同等重要的地位：

容易使用：如果這個(gè)系統(tǒng)還有其它人或其它團(tuán)隊(duì)在使用，他們必定希望這個(gè)系統(tǒng)在配置與使用上都是簡(jiǎn)單的，他們可能不是機(jī)器學(xué)習(xí)的專家，所以他們也不希望把時(shí)間浪費(fèi)在系統(tǒng)的啟動(dòng)與運(yùn)作上。

系統(tǒng)的可靠性：大家更注重在實(shí)際環(huán)境中部署一個(gè)可靠的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，它必需是穩(wěn)定的并且不需要總是去關(guān)注它是否崩潰的。早期的Seti雖然在精度上更好，但它的復(fù)雜性、對(duì)網(wǎng)絡(luò)與GFS文件系統(tǒng)的壓力、需要持續(xù)關(guān)注等缺點(diǎn)導(dǎo)致了很多人都不愿意去部署它。

（很多情況下，我們都可以認(rèn)為以上兩點(diǎn)是等價(jià)的，即：系統(tǒng)的簡(jiǎn)單易用約等于穩(wěn)定可靠）

Seti通常應(yīng)用于對(duì)原有系統(tǒng)有極大提升效果的場(chǎng)景（參看教訓(xùn)3），因此大家都不太會(huì)關(guān)注Seti所使用的不同算法所造成的在精度上的細(xì)微差別。另一方面，這些精度上的小差別經(jīng)?？梢酝ㄟ^其它的手段來抹平，比如更好的數(shù)據(jù)過濾、添加其它更合適的特征、調(diào)整參數(shù)等等，如果這個(gè)系統(tǒng)是穩(wěn)定的、可擴(kuò)展的、簡(jiǎn)單易用的，以上的這些額外的步驟也更容易實(shí)現(xiàn)，而這些系統(tǒng)特點(diǎn)往往決定了它會(huì)被團(tuán)隊(duì)接受或拋棄。

對(duì)于學(xué)術(shù)界來說，設(shè)計(jì)一個(gè)精度稍差但更穩(wěn)定與簡(jiǎn)單易用的算法并不是一個(gè)有吸引力的事情，但依據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，這個(gè)在實(shí)際當(dāng)中具有非凡的價(jià)值。

2、從當(dāng)前的一些具體的應(yīng)用開始。（Start with a few specific applications in mind）

誘惑：構(gòu)建一個(gè)不限定于任何特定應(yīng)用的系統(tǒng)，不單能囊括當(dāng)前的各類應(yīng)用，還能適用于未來的各種分類任務(wù)。

但是，我們決定聚焦于一小撮的初始的應(yīng)用上，這個(gè)決定基于如下幾個(gè)原因：

3、知道什么時(shí)候說“不”。（Know when to say “no”）

誘惑：我們有了錘子，所以我們眼中什么都是釘子，任何的問題都可以用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來解決。

很早以前我們就發(fā)現(xiàn)，雖然機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)帶來了明顯的收益，但它同時(shí)也給整個(gè)系統(tǒng)帶來了復(fù)雜性、不透明性與不可預(yù)測(cè)性。有些情況下，簡(jiǎn)單的技術(shù)已經(jīng)足以解決手頭的問題，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，與其把努力花在整合、維護(hù)與診斷在線機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)上，還不如花在其它的一些提升系統(tǒng)性能的方法上。

Seti適用的前提是對(duì)現(xiàn)在的系統(tǒng)上有明顯的預(yù)測(cè)效果上的提升，我們也常常建議大家避免把它應(yīng)用于效果提升不明顯的場(chǎng)景。

補(bǔ)充1：看到Seti所應(yīng)用的數(shù)據(jù)規(guī)模時(shí)，我的第一反應(yīng)是怎么可能得到這么大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)，因?yàn)橛?xùn)練分類器是需要標(biāo)記好的數(shù)據(jù)集的，同樣文中屢次提到分類器的精度，而計(jì)算分類器的精度同樣不能缺少標(biāo)記數(shù)據(jù)。我的理解是：一種情況下，這些標(biāo)記數(shù)據(jù)是來自于google用戶無意識(shí)的點(diǎn)擊貢獻(xiàn)，另一種情況是，他們使用的是半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，從一個(gè)小型的人工標(biāo)記的數(shù)據(jù)集開始訓(xùn)練，然后覆蓋到數(shù)據(jù)的全集。

補(bǔ)充2：文中的一個(gè)主要的觀點(diǎn)是：商用的系統(tǒng)與學(xué)術(shù)界追求的系統(tǒng)其目標(biāo)是不一樣的。學(xué)術(shù)界會(huì)傾向于探尋即使是數(shù)據(jù)量不足的情況下，怎么得到有統(tǒng)計(jì)意義的結(jié)果，而精度永遠(yuǎn)都是最重要的。商業(yè)界在不缺乏數(shù)據(jù)的情況下需要關(guān)注于如何從帶噪聲的數(shù)據(jù)中過濾出有價(jià)值的信息，同時(shí)系統(tǒng)必須具有可擴(kuò)展性，此時(shí)，精度并不是一個(gè)唯一重要的因素。