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讓我告訴你到底什么是機器學習

時間:2016-05-30 20:45來源:知行網www.gbjajh.tw 編輯:麥田守望者

隨著人工智能(AI)技術對各行各業有越來越深入的影響,我們也更多地在新聞或報告中聽到“機器學習”、“深度學習”、“增強學習”、“神經網絡”等詞匯,對于非專業人士來說略為玄幻。這篇文章為讀者梳理了包括這些在內的 12 個關鍵詞,希望幫助讀者更清晰地理解,這項人工智能技術的內涵和潛能。

1、  機器學習

湯姆·米歇爾教授任職于卡內基梅隴大學計算機學院、機器學習系,根據他在《機器學習》一書中的定義,機器學習是“研究如何打造可以根據經驗自動改善的計算機程序”。機器學習在本質上來說是跨學科的,使用了計算機科學、統計學和人工智能以及其他學科的知識。機器學習研究的主要產物是算法,可以幫助基于經驗的自動改善。這些算法可以在各個行業有廣泛應用,包括計算機視覺、人工智能和數據挖掘。

2、  分類

分類的含義是,打造模型,將數據分類進入不同的類別。這些模型的打造方式,是輸入一個訓練數據庫,其中有預先標記好的類別,供算法進行學習。然后,在模型中輸入類別未經標記的數據庫,讓模型基于它從訓練數據庫中所學到的知識,來預測新數據的類別。

因為這類的算法需要明確的類別標記,因此,分類算是“監督學習”的一種形式。

3、  回歸

回歸是與分類緊密聯系在一起的。分類是預測離散的類別,而回歸則適用的情況,是當預測“類別”由連續的數字組成。線性回歸就是回歸技術的一個例子。

科普 12 個關鍵詞,告訴你到底什么是機器學習

圖片來源:KDNuggets

4、  聚集

聚集是用來分析不含有預先標記過的類別的數據,甚至連類別特性都沒有標記過。數據個體的分組原則是這樣的一個概念:最大化組內相似度、最小化組與組之間的相似度。這就出現了聚集算法,識別非常相似的數據并將其放在一組,而未分組的數據之間則沒那么相似。K-means 聚集也許是聚集算法中最著名的例子。

由于聚集不需要預先將類別進行標記,它算是“無監督學習”的一種形式,意味著算法通過觀察進行學習,而不是通過案例進行學習。

5、  關聯

要解釋關聯,最簡單的辦法是引入“購物籃分析”,這是一個比較著名的典型例子。購物籃分析是假設一個購物者在購物籃中放入了各種各樣的物品(實體或者虛擬),而目標是識別各種物品之間的關聯,并為比較分配支持和置信度測量(編者注:置信度是一個統計學概念,意味著某個樣本在總體參數的區間估計)。這其中的價值在于交叉營銷和消費者行為分析。關聯是購物籃分析的一種概括歸納,與分類相似,除了任何特性都可以在關聯中被預測到。 Apriori 算法被稱為最知名的關聯算法。

關聯也屬于“無監督學習”的一種形式。

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決策樹的例子,分步解決并分類的方式帶來了樹形結構。圖片來源:SlideShare。

6、  決策樹

決策樹是一種自上而下、分步解決的遞歸分類器。決策樹通常來說由兩種任務組成:歸納和修剪。歸納是用一組預先分類的數據作為輸入,判斷最好用哪些特性來分類,然后將數據庫分類,基于其產生的分類數據庫再進行遞歸,直到所有的訓練數據都完成分類。打造樹的時候,我們的目標是找到特性來分類,從而創造出最純粹的子節,這樣,要將數據庫中所有數據分類,只需要最少的分類次數。這種純度是以信息的概念來衡量。

一個完整的決策樹模型可能過于復雜,包含不必要的結構,而且很難解讀。因而我們還需要“修剪”這個環節,將不需要的結構從決策樹中去除,讓決策樹更加高效、簡單易讀并且更加精確。

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右上箭頭:最大間隔超平面。左下箭頭:支持向量。圖片來源:KDNuggets。

7、  支持向量機(SVM)

SVM 可以分類線性與非線性數據。SVM 的原理是將訓練數據轉化進入更高的維度,再檢查這個維度中的最優間隔距離,或者不同分類中的邊界。在 SVM 中,這些邊界被稱為“超平面”,通過定位支持向量來劃分,或者通過最能夠定義類型的個例及其邊界。邊界是與超平面平行的線條,定義為超平面及其支持向量之間的最短距離。

SVM 的宏偉概念概括起來就是:如果有足夠多的維度,就一定能發現將兩個類別分開的超平面,從而將數據庫成員的類別進行非線性化。當重復足夠多的次數,就可以生成足夠多的超平面,在N個空間維度中,分離所有的類別。

8、  神經網絡

神經網絡是以人類大腦為靈感的算法,雖然,這些算法對真實人腦功能的模擬程度有多少,還存在很多的爭議,我們還沒法說這些算法真正模擬了人類大腦。神經網絡是由無數個相互連接的概念化人工神經元組成,這些神經元在互相之間傳送數據,有不同的相關權重,這些權重是基于神經網絡的“經驗”而定的。“神經元”有激活閾值,如果各個神經元權重的結合達到閾值,神經元就會“激發”。神經元激發的結合就帶來了“學習”。

科普 12 個關鍵詞,告訴你到底什么是機器學習

圖片來源:KDNuggets。

9、  深度學習

深度學習相對來說還是個比較新的詞匯,雖然在網絡搜索大熱之前就已經有了這個詞匯。這個詞匯在研究和業界都名聲大噪,主要是因為其他一系列不同領域的巨大成功。深度學習是應用深度神經網絡技術——具有多個隱藏神經元層的神經網絡架構——來解決問題。深度學習是一個過程,正如使用了深度神經網絡架構的數據挖掘,這是一種獨特的機器學習算法。

10、增強學習

對于“增強學習”最好的描述來自劍橋大學教授、微軟研究科學家 Christopher Bishop,他用一句話精確概括:“增強學習是在某一情景中尋找最適合的行為,從而最大化獎勵。”增強學習中,并沒有給出明確的目標;機器必須通過不斷試錯的方式進行學習。我們來用經典的馬里奧游戲舉個例子。通過不斷試錯,增強學習算法可以判斷某些行為、也就是某些游戲按鍵可以提升玩家的游戲表現,在這里,試錯的目標是最優化的游戲表現。

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K 層交叉檢驗的例子,在每一輪使用不同的數據進行測試(藍色為訓練數據、黃色為測試數據),方框下為每一輪的驗證精度。最終的驗證精度是 10 輪測試的平均數。圖片來源:GitHub。

11、K層交叉檢驗

交叉檢驗是一種打造模型的方法,通過去除數據庫中K層中的一層,訓練所有K減 1 層中的數據,然后用剩下的第K層來進行測驗。然后,再將這個過程重復K次,每一次使用不同層中的數據測試,將錯誤結果在一個整合模型中結合和平均起來。這樣做的目的是生成最精確的預測模型。

12、貝葉斯

當我們討論概率的時候,有兩個最主流的學派:經典學派概率論看重隨機事件發生的頻率。與之對比,貝葉斯學派認為概率的目標是將未確定性進行量化,并隨著額外數據的出現而更新概率。如果這些概率都延伸到真值,我們就有了不同確定程度的“學習”。

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