機器學習定義

機器學習（Machine Learning）本質上就是讓計算機自己在數據中學習規律，并根據所得到的規律對未來數據進行預測。機器學習包括如聚類、分類、決策樹、貝葉斯、神經網絡、深度學習（Deep Learning）等算法。

機器學習的基本思路是模仿人類學習行為的過程，如我們在現實中的新問題一般是通過經驗歸納，總結規律，從而預測未來的過程。機器學習的基本過程如下：

機器學習基本過程

機器學習發展簡史

從機器學習發展的過程上來說，其發展的時間軸如下所示：

機器學習發展歷程

從上世紀50年代的圖靈測試提出、塞繆爾開發的西洋跳棋程序，標志著機器學習正式進入發展期。

· 60年代中到70年代末的發展幾乎停滯。

· 80年代使用神經網絡反向傳播（BP）算法訓練的多參數線性規劃（MLP）理念的提出將機器學習帶入復興時期。

· 90年代提出的“決策樹”（ID3算法），再到后來的支持向量機（SVM）算法，將機器學習從知識驅動轉變為數據驅動的思路。

· 21世紀初Hinton提出深度學習（Deep Learning），使得機器學習研究又從低迷進入蓬勃發展期。

從2012年開始，隨著算力提升和海量訓練樣本的支持，深度學習（Deep Learning）成為機器學習研究熱點，并帶動了產業界的廣泛應用。

機器學習分類

機器學習經過幾十年的發展，衍生出了很多種分類方法，這里按學習模式的不同，可分為監督學習、半監督學習、無監督學習和強化學習。

監督學習

監督學習（Supervised Learning）是從有標簽的訓練數據中學習模型，然后對某個給定的新數據利用模型預測它的標簽。如果分類標簽精確度越高，則學習模型準確度越高，預測結果越精確。

監督學習主要用于回歸和分類。

常見的監督學習的回歸算法有線性回歸、回歸樹、K鄰近、Adaboost、神經網絡等；常見的監督學習的分類算法有樸素貝葉斯、決策樹、SVM、邏輯回歸、K鄰近、Adaboost、神經網絡等。

半監督學習

半監督學習（Semi-Supervised Learning）是利用少量標注數據和大量無標注數據進行學習的模式，側重于在有監督的分類算法中加入無標記樣本來實現半監督分類。

常見的半監督學習算法有Pseudo-Label、Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher、VAT、UDA、MixMatch、ReMixMatch、FixMatch等。

無監督學習

無監督學習（Unsupervised Learning）是從未標注數據中尋找隱含結構的過程，主要用于關聯分析、聚類和降維。

常見的無監督學習算法有稀疏自編碼（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。

強化學習

強化學習（Reinforcement Learning）類似于監督學習，但未使用樣本數據進行訓練，是通過不斷試錯進行學習的模式，常用于機器人避障、棋牌類游戲、廣告和推薦等應用場景中。

在強化學習中，有兩個可以進行交互的對象：智能體（Agnet）和環境（Environment），還有四個核心要素：策略（Policy）、回報函數（收益信號，Reward Function）、價值函數（Value Function）和環境模型（Environment Model），其中環境模型是可選的。

為了便于讀者理解，用灰色圓點代表沒有標簽的數據，其他顏色的圓點代表不同的類別有標簽數據。監督學習、半監督學習、無監督學習、強化學習的示意圖如下所示：

機器學習應用之道

機器學習是將現實中的問題抽象為數學模型，利用歷史數據對數據模型進行訓練，然后基于數據模型對新數據進行求解，并將結果再轉為現實問題的答案的過程。機器學習一般的應用實現步驟如下：

· 將現實問題抽象為數學問題

· 數據準備

· 選擇或創建模型

· 模型訓練及評估

· 預測結果

這里我們以Kaggle上的一個競賽Cats vs. Dogs（貓狗大戰）為例來進行簡單介紹，感興趣的可親自實驗。

1. 現實問題抽象為數學問題

現實問題：給定一張圖片，讓計算機判斷是貓還是狗？

數學問題：二分類問題，1表示分類結果是狗，0表示分類結果是貓。

2. 數據準備

下載kaggle貓狗數據集解壓后分為3個文件train.zip、test.zip和sample_submission.csv。

數據下載地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats

train訓練集包含了25000張貓狗的圖片，貓狗各一半，每張圖片包含圖片本身和圖片名。命名規則根據“type.num.jpg”方式命名。

訓練集示例

test測試集包含了12500張貓狗的圖片，沒有標定是貓還是狗，每張圖片命名規則根據“num.jpg”命名。

測試集示例

sample_submission.csv需要將最終測試集的測試結果寫入.csv文件中。

sample_submission示例

我們將數據分成3個部分：訓練集（60%）、驗證集（20%）、測試集（20%），用于后面的驗證和評估工作。

3. 選擇模型

機器學習有很多模型，需要選擇哪種模型，需要根據數據類型，樣本數量，問題本身綜合考慮。

如本問題主要是處理圖像數據，可以考慮使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）模型來實現二分類，因為選擇CNN的優點之一在于避免了對圖像前期預處理過程（提取特征等）。

4. 模型訓練及評估

我們預先設定損失函數Loss計算得到的損失值，通過準確率Accuracy來評估訓練模型。損失函數LogLoss作為模型評價指標：

準確率(accuracy)來衡量算法預測結果的準確程度：

TP(True Positive)是將正類預測為正類的結果數目

FP(False Positive)是將負類預測為正類的結果數目

TN(True Negative)是將負類預測為負類的結果數目

FN(False Negative)是將正類預測為負類的結果數目

訓練過中的 loss 和 accuracy

5. 預測結果

訓練好的模型，我們載入一張圖片，進行識別，看看識別效果：

機器學習趨勢分析

機器學習正真開始研究和發展應該從80年代開始，我們借助AMiner平臺，將近些年機器學習論文進行統計分析所生成的發展趨勢圖如下所示：

可以看出，深度神經網絡（Deep Neural Network）、強化學習（Reinforcement Learning）、卷積神經網絡（Convolutional Neural Network）、循環神經網絡（Recurrent Neural Network）、生成模型（Generative Model）、圖像分類（Image Classification）、支持向量機（Support Vector Machine）、遷移學習（Transfer Learning）、主動學習（Active Learning）、特征提取（Feature Extraction）是機器學習的熱點研究。

以深度神經網絡、強化學習為代表的深度學習相關的技術研究熱度上升很快，近幾年仍然是研究熱點。