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标题: 这应该是全网最好的「机器学习」科普文 [打印本页]

作者: wow3019 时间: 2023-7-25 22:12
标题: 这应该是全网最好的「机器学习」科普文
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本文首发在 easyAI 人工智能知识库

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机器学习、人工智能、深度学习是什么关系？

1956 年提出 AI 概念，短短3年后（1959） Arthur Samuel 就提出了机器学习的概念：

Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。

所以，机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。

机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等。

深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。

不管是机器学习还是深度学习，都属于人工智能（AI）的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示：

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什么是机器学习？

在解释机器学习的原理之前，先把最精髓的基本思路介绍给大家，理解了机器学习最本质的东西，就能更好的利用机器学习，同时这个解决问题的思维还可以用到工作和生活中。

机器学习的基本思路

无论使用什么算法，使用什么样的数据，最根本的思路都逃不出上面的3步！

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当我们理解了这个基本思路，我们就能发现：

不是所有问题都可以转换成数学问题的。那些没有办法转换的现实问题 AI 就没有办法解决。同时最难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步。

机器学习的原理

下面以监督学习为例，给大家讲解一下机器学习的实现原理。

假如我们正在教小朋友识字（一、二、三）。我们首先会拿出3张卡片，然后便让小朋友看卡片，一边说“一条横线的是一、两条横线的是二、三条横线的是三”。

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不断重复上面的过程，小朋友的大脑就在不停的学习。

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当重复的次数足够多时，小朋友就学会了一个新技能——认识汉字：一、二、三。

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我们用上面人类的学习过程来类比机器学习。机器学习跟上面提到的人类学习过程很相似。

通过训练集，不断识别特征，不断建模，最后形成有效的模型，这个过程就叫“机器学习”！

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监督学习、非监督学习、强化学习

机器学习根据训练方法大致可以分为3大类：

除此之外，大家可能还听过“半监督学习”之类的说法，但是那些都是基于上面3类的变种，本质没有改变。

监督学习

监督学习是指我们给算法一个数据集，并且给定正确答案。机器通过数据来学习正确答案的计算方法。

举个栗子：

我们准备了一大堆猫和狗的照片，我们想让机器学会如何识别猫和狗。当我们使用监督学习的时候，我们需要给这些照片打上标签。

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我们给照片打的标签就是“正确答案”，机器通过大量学习，就可以学会在新照片中认出猫和狗。

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这种通过大量人工打标签来帮助机器学习的方式就是监督学习。这种学习方式效果非常好，但是成本也非常高。

非监督学习

非监督学习中，给定的数据集没有“正确答案”，所有的数据都是一样的。无监督学习的任务是从给定的数据集中，挖掘出潜在的结构。

举个栗子：

我们把一堆猫和狗的照片给机器，不给这些照片打任何标签，但是我们希望机器能够将这些照片分分类。

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通过学习，机器会把这些照片分为2类，一类都是猫的照片，一类都是狗的照片。虽然跟上面的监督学习看上去结果差不多，但是有着本质的差别：

非监督学习中，虽然照片分为了猫和狗，但是机器并不知道哪个是猫，哪个是狗。对于机器来说，相当于分成了 A、B 两类。

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强化学习

强化学习更接近生物学习的本质，因此有望获得更高的智能。它关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积回报。通过强化学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为。

最典型的场景就是打游戏。

2019年1月25日，AlphaStar（Google 研发的人工智能程序，采用了强化学习的训练方式）完虐星际争霸的职业选手职业选手“TLO”和“MANA”。新闻链接

机器学习实操的7个步骤

通过上面的内容，我们对机器学习已经有一些模糊的概念了，这个时候肯定会特别好奇：到底怎么使用机器学习？

机器学习在实际操作层面一共分为7步：

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假设我们的任务是通过酒精度和颜色来区分红酒和啤酒，下面详细介绍一下机器学习中每一个步骤是如何工作的。

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步骤1：收集数据

我们在超市买来一堆不同种类的啤酒和红酒，然后再买来测量颜色的光谱仪和用于测量酒精度的设备。

这个时候，我们把买来的所有酒都标记出他的颜色和酒精度，会形成下面这张表格。

颜色酒精度种类6105啤酒59913红酒69314红酒………

这一步非常重要，因为数据的数量和质量直接决定了预测模型的好坏。

步骤2：数据准备

在这个例子中，我们的数据是很工整的，但是在实际情况中，我们收集到的数据会有很多问题，所以会涉及到数据清洗等工作。

当数据本身没有什么问题后，我们将数据分成3个部分：训练集（60%）、验证集（20%）、测试集（20%），用于后面的验证和评估工作。

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关于数据准备部分，还有非常多的技巧，感兴趣的可以看看《AI 数据集最常见的6大问题（附解决方案）》

步骤3：选择一个模型

研究人员和数据科学家多年来创造了许多模型。有些非常适合图像数据，有些非常适合于序列（如文本或音乐），有些用于数字数据，有些用于基于文本的数据。

在我们的例子中，由于我们只有2个特征，颜色和酒精度，我们可以使用一个小的线性模型，这是一个相当简单的模型。

步骤4：训练

大部分人都认为这个是最重要的部分，其实并非如此~ 数据数量和质量、还有模型的选择比训练本身重要更多（训练知识台上的3分钟，更重要的是台下的10年功）。

这个过程就不需要人来参与的，机器独立就可以完成，整个过程就好像是在做算术题。因为机器学习的本质就是将问题转化为数学问题，然后解答数学题的过程。

步骤5：评估

一旦训练完成，就可以评估模型是否有用。这是我们之前预留的验证集和测试集发挥作用的地方。评估的指标主要有准确率、召回率、F值。

这个过程可以让我们看到模型如何对尚未看到的数是如何做预测的。这意味着代表模型在现实世界中的表现。

步骤6：参数调整

完成评估后，您可能希望了解是否可以以任何方式进一步改进训练。我们可以通过调整参数来做到这一点。当我们进行训练时，我们隐含地假设了一些参数，我们可以通过认为的调整这些参数让模型表现的更出色。
步骤7：预测
我们上面的6个步骤都是为了这一步来服务的。这也是机器学习的价值。这个时候，当我们买来一瓶新的酒，只要告诉机器他的颜色和酒精度，他就会告诉你，这时啤酒还是红酒了。

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YouTube 上有一个视频介绍了这7个步骤 The 7 Steps of Machine Learning（需要科学上网）

作者: meteozwh 时间: 2023-7-25 22:12
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作者: 缔造者3000 时间: 2023-7-25 22:12
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作者: yqamigoqi 时间: 2023-7-25 22:13
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作者: 木子姑娘me 时间: 2023-7-25 22:14
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作者: 尕燕子 时间: 2023-7-28 20:36
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