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科普 | 12个关键词,告诉你到底什么是机器学习

今年8月,雷锋网 (搜索“雷锋网”公众号关注) 将在深圳举办一场盛况空前有全球影响力的人工智能与机器人创新大会。届时雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前,我们正在拜访人工智能、机器人领域的相关公司,从中筛选最终入选榜单的公司名单。

如果你也想加入我们的榜单之中,请联系:2020@leiphone.com。

科普 | 12个关键词,告诉你到底什么是机器学习

图片来源: toptal 

编者按:随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响,我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇,对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词,希望帮助读者更清晰地理解,这项人工智能技术的内涵和潜能。  

1、  机器学习

汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院、机器学习系,根据他在《机器学习》一书中的定义,机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。机器学习在本质上来说是跨学科的,使用了计算机科学、统计学和人工智能以及其他学科的知识。机器学习研究的主要产物是算法,可以帮助基于经验的自动改善。这些算法可以在各个行业有广泛应用,包括计算机视觉、人工智能和数据挖掘。

2、  分类

分类的含义是,打造模型,将数据分类进入不同的类别。这些模型的打造方式,是输入一个训练数据库,其中有预先标记好的类别,供算法进行学习。然后,在模型中输入类别未经标记的数据库,让模型基于它从训练数据库中所学到的知识,来预测新数据的类别。

因为这类的算法需要明确的类别标记,因此,分类算是“监督学习”的一种形式。

3、  回归

回归是与分类紧密联系在一起的。分类是预测离散的类别,而回归则适用的情况,是当预测“类别”由连续的数字组成。线性回归就是回归技术的一个例子。

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图片来源: KDNuggets

4、  聚集

聚集是用来分析不含有预先标记过的类别的数据,甚至连类别特性都没有标记过。数据个体的分组原则是这样的一个概念:最大化组内相似度、最小化组与组之间的相似度。这就出现了聚集算法,识别非常相似的数据并将其放在一组,而未分组的数据之间则没那么相似。K-means聚集也许是聚集算法中最著名的例子。

由于聚集不需要预先将类别进行标记,它算是“无监督学习”的一种形式,意味着算法通过观察进行学习,而不是通过案例进行学习。

5、  关联

要解释关联,最简单的办法是引入“购物篮分析”,这是一个比较著名的典型例子。购物篮分析是假设一个购物者在购物篮中放入了各种各样的物品(实体或者虚拟),而目标是识别各种物品之间的关联,并为比较分配支持和置信度测量(编者注:置信度是一个统计学概念,意味着某个样本在总体参数的区间估计)。这其中的价值在于交叉营销和消费者行为分析。关联是购物篮分析的一种概括归纳,与分类相似,除了任何特性都可以在关联中被预测到。 Apriori 算法被称为最知名的关联算法。

关联也属于“无监督学习”的一种形式。

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决策树的例子,分步解决并分类的方式带来了树形结构。图片来源: SlideShare

6、  决策树

决策树是一种自上而下、分步解决的递归分类器。决策树通常来说由两种任务组成:归纳和修剪。归纳是用一组预先分类的数据作为输入,判断最好用哪些特性来分类,然后将数据库分类,基于其产生的分类数据库再进行递归,直到所有的训练数据都完成分类。打造树的时候,我们的目标是找到特性来分类,从而创造出最纯粹的子节,这样,要将数据库中所有数据分类,只需要最少的分类次数。这种纯度是以信息的概念来衡量。

一个完整的决策树模型可能过于复杂,包含不必要的结构,而且很难解读。因而我们还需要“修剪”这个环节,将不需要的结构从决策树中去除,让决策树更加高效、简单易读并且更加精确。

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右上箭头:最大间隔超平面。左下箭头:支持向量。图片来源: KDNuggets

7、  支持向量机(SVM)

SVM可以分类线性与非线性数据。SVM的原理是将训练数据转化进入更高的维度,再检查这个维度中的最优间隔距离,或者不同分类中的边界。在SVM中,这些边界被称为“超平面”,通过定位支持向量来划分,或者通过最能够定义类型的个例及其边界。边界是与超平面平行的线条,定义为超平面及其支持向量之间的最短距离。

SVM的宏伟概念概括起来就是:如果有足够多的维度,就一定能发现将两个类别分开的超平面,从而将数据库成员的类别进行非线性化。当重复足够多的次数,就可以生成足够多的超平面,在N个空间维度中,分离所有的类别。

8、  神经网络

神经网络是以人类大脑为灵感的算法,虽然,这些算法对真实人脑功能的模拟程度有多少,还存在很多的争议,我们还没法说这些算法真正模拟了人类大脑。神经网络是由无数个相互连接的概念化人工神经元组成,这些神经元在互相之间传送数据,有不同的相关权重,这些权重是基于神经网络的“经验”而定的。“神经元”有激活阈值,如果各个神经元权重的结合达到阈值,神经元就会“激发”。神经元激发的结合就带来了“学习”。

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图片来源: KDNuggets

9、  深度学习

深度学习相对来说还是个比较新的词汇,虽然在网络搜索大热之前就已经有了这个词汇。这个词汇在研究和业界都名声大噪,主要是因为其他一系列不同领域的巨大成功。深度学习是应用深度神经网络技术——具有多个隐藏神经元层的神经网络架构——来解决问题。深度学习是一个过程,正如使用了深度神经网络架构的数据挖掘,这是一种独特的机器学习算法。

10、增强学习

对于“增强学习”最好的描述来自剑桥大学教授、微软研究科学家Christopher Bishop,他用一句话精确概括:“增强学习是在某一情景中寻找最适合的行为,从而最大化奖励。”增强学习中,并没有给出明确的目标;机器必须通过不断试错的方式进行学习。我们来用经典的马里奥游戏举个例子。通过不断试错,增强学习算法可以判断某些行为、也就是某些游戏按键可以提升玩家的游戏表现,在这里,试错的目标是最优化的游戏表现。

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K层交叉检验的例子,在每一轮使用不同的数据进行测试(蓝色为训练数据、黄色为测试数据),方框下为每一轮的验证精度。最终的验证精度是10轮测试的平均数。图片来源: GitHub

11、K层交叉检验

交叉检验是一种打造模型的方法,通过去除数据库中K层中的一层,训练所有K减1层中的数据,然后用剩下的第K层来进行测验。然后,再将这个过程重复K次,每一次使用不同层中的数据测试,将错误结果在一个整合模型中结合和平均起来。这样做的目的是生成最精确的预测模型。

12、贝叶斯

当我们讨论概率的时候,有两个最主流的学派:经典学派概率论看重随机事件发生的频率。与之对比,贝叶斯学派认为概率的目标是将未确定性进行量化,并随着额外数据的出现而更新概率。如果这些概率都延伸到真值,我们就有了不同确定程度的“学习”。

Via KDNuggets

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