一文读懂｜什么是机器学习

机器学习定义

机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。

机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下：

机器学习基本过程

机器学习发展简史

从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示：

机器学习发展历程

从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序，标志着机器学习正式进入发展期。

· 60年代中到70年代末的发展几乎停滞。

· 80年代使用神经网络反向传播（BP）算法训练的多参数线性规划（MLP）理念的提出将机器学习带入复兴时期。

· 90年代提出的“决策树”（ID3算法），再到后来的支持向量机（SVM）算法，将机器学习从知识驱动转变为数据驱动的思路。

· 21世纪初Hinton提出深度学习（Deep Learning），使得机器学习研究又从低迷进入蓬勃发展期。

从2012年开始，随着算力提升和海量训练样本的支持，深度学习（Deep Learning）成为机器学习研究热点，并带动了产业界的广泛应用。

机器学习分类

机器学习经过几十年的发展，衍生出了很多种分类方法，这里按学习模式的不同，可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习

监督学习（Supervised Learning）是从有标签的训练数据中学习模型，然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。如果分类标签精确度越高，则学习模型准确度越高，预测结果越精确。

监督学习主要用于回归和分类。

常见的监督学习的回归算法有线性回归、回归树、K邻近、Adaboost、神经网络等；常见的监督学习的分类算法有朴素贝叶斯、决策树、SVM、逻辑回归、K邻近、Adaboost、神经网络等。

半监督学习

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的模式，侧重于在有监督的分类算法中加入无标记样本来实现半监督分类。

常见的半监督学习算法有Pseudo-Label、Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher、VAT、UDA、MixMatch、ReMixMatch、FixMatch等。

无监督学习

无监督学习（Unsupervised Learning）是从未标注数据中寻找隐含结构的过程，主要用于关联分析、聚类和降维。

常见的无监督学习算法有稀疏自编码（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。

强化学习

强化学习（Reinforcement Learning）类似于监督学习，但未使用样本数据进行训练，是通过不断试错进行学习的模式，常用于机器人避障、棋牌类游戏、广告和推荐等应用场景中。

在强化学习中，有两个可以进行交互的对象：智能体（Agnet）和环境（Environment），还有四个核心要素：策略（Policy）、回报函数（收益信号，Reward Function）、价值函数（Value Function）和环境模型（Environment Model），其中环境模型是可选的。

为了便于读者理解，用灰色圆点代表没有标签的数据，其他颜色的圆点代表不同的类别有标签数据。监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示：

机器学习应用之道

机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型，利用历史数据对数据模型进行训练，然后基于数据模型对新数据进行求解，并将结果再转为现实问题的答案的过程。机器学习一般的应用实现步骤如下：

· 将现实问题抽象为数学问题

· 数据准备

· 选择或创建模型

· 模型训练及评估

· 预测结果

这里我们以Kaggle上的一个竞赛Cats vs. Dogs（猫狗大战）为例来进行简单介绍，感兴趣的可亲自实验。

1. 现实问题抽象为数学问题

现实问题：给定一张图片，让计算机判断是猫还是狗？

数学问题：二分类问题，1表示分类结果是狗，0表示分类结果是猫。

2. 数据准备

下载kaggle猫狗数据集解压后分为3个文件train.zip、test.zip和sample_submission.csv。

数据下载地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats

train训练集包含了25000张猫狗的图片，猫狗各一半，每张图片包含图片本身和图片名。命名规则根据“type.num.jpg”方式命名。

训练集示例

test测试集包含了12500张猫狗的图片，没有标定是猫还是狗，每张图片命名规则根据“num.jpg”命名。

测试集示例

sample_submission.csv需要将最终测试集的测试结果写入.csv文件中。

sample_submission示例

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。

3. 选择模型

机器学习有很多模型，需要选择哪种模型，需要根据数据类型，样本数量，问题本身综合考虑。

如本问题主要是处理图像数据，可以考虑使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型来实现二分类，因为选择CNN的优点之一在于避免了对图像前期预处理过程（提取特征等）。

4. 模型训练及评估

我们预先设定损失函数Loss计算得到的损失值，通过准确率Accuracy来评估训练模型。损失函数LogLoss作为模型评价指标：

准确率(accuracy)来衡量算法预测结果的准确程度：

TP(True Positive)是将正类预测为正类的结果数目

FP(False Positive)是将负类预测为正类的结果数目

TN(True Negative)是将负类预测为负类的结果数目

FN(False Negative)是将正类预测为负类的结果数目

训练过中的 loss 和 accuracy

5. 预测结果

训练好的模型，我们载入一张图片，进行识别，看看识别效果：

机器学习趋势分析

机器学习正真开始研究和发展应该从80年代开始，我们借助AMiner平台，将近些年机器学习论文进行统计分析所生成的发展趋势图如下所示：

可以看出，深度神经网络（Deep Neural Network）、强化学习（Reinforcement Learning）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network）、生成模型（Generative Model）、图像分类（Image Classification）、支持向量机（Support Vector Machine）、迁移学习（Transfer Learning）、主动学习（Active Learning）、特征提取（Feature Extraction）是机器学习的热点研究。

以深度神经网络、强化学习为代表的深度学习相关的技术研究热度上升很快，近几年仍然是研究热点。