機器學習基本過程

機器學習（Machine Learning）本質上就是讓計算機自己在數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對未來數(shù)據(jù)進行預測。

機器學習包括如聚類、分類、決策樹、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)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(xiàn)實中的新問題一般是通過經(jīng)驗歸納，總結規(guī)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

01 機器學習發(fā)展歷程

從機器學習發(fā)展的過程上來說，其發(fā)展的時間軸如下所示：

機器學習發(fā)展歷程

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

60年代中到70年代末的發(fā)展幾乎停滯。

80年代使用神經(jīng)網(wǎng)絡反向傳播（BP）算法訓練的多參數(shù)線性規(guī)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?yōu)閿?shù)據(jù)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(fā)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(yè)界的廣泛應用。

02 機器學習分類

機器學習經(jīng)過幾十年的發(fā)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(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。

監(jiān)督學習

監(jiān)督學習（Supervised Learning）是從有標簽的訓練數(shù)據(jù)中學習模型，然后對某個給定的新數(shù)據(jù)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(jiān)督學習主要用于回歸和分類。

常見的監(jiān)督學習的回歸算法有線性回歸、回歸樹、K鄰近、Adaboost、神經(jīng)網(wǎng)絡等。

常見的監(jiān)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(jīng)網(wǎng)絡等。

半監(jiān)督學習

半監(jiān)督學習（Semi-Supervised Learning）是利用少量標注數(shù)據(jù)和大量無標注數(shù)據(jù)進行學習的模式。

半監(jiān)督學習側重于在有監(jiān)督的分類算法中加入無標記樣本來實現(xiàn)半監(jiān)督分類。

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

無監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習（Unsupervised Learning）是從未標注數(shù)據(jù)中尋找隱含結構的過程。

無監(jiān)督學習主要用于關聯(lián)分析、聚類和降維。

常見的無監(jiān)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(jiān)督學習，但未使用樣本數(shù)據(jù)進行訓練，是是通過不斷試錯進行學習的模式。

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

強化學習常用于機器人避障、棋牌類游戲、廣告和推薦等應用場景中。

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

03 機器學習應用之道

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

將現(xiàn)實問題抽象為數(shù)學問題；

數(shù)據(jù)準備；

選擇或創(chuàng)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(zhàn)）為例來進行簡單介紹，感興趣的可親自實驗。

現(xiàn)實問題抽象為數(shù)學問題

現(xiàn)實問題：給定一張圖片，讓計算機判斷是貓還是狗？

數(shù)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。

數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)下載地址：
https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats。

下載 kaggle 貓狗數(shù)據(jù)集解壓后分為 3 個文件 train.zip、 test.zip 和 sample_submission.csv。

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(guī)則根據(jù) “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(guī)則根據(jù)“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(shù)據(jù)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。

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(jù)數(shù)據(jù)類型，樣本數(shù)量，問題本身綜合考慮。

如本問題主要是處理圖像數(shù)據(jù)，可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network, CNN)模型來實現(xiàn)二分類，因為選擇CNN的優(yōu)點之一在于避免了對圖像前期預處理過程（提取特征等）。貓狗識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構如下面所示：

最下層是網(wǎng)絡的輸入層（Input Layer），用于讀入圖像作為網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)輸入；最上層是網(wǎng)絡的輸出層（Output Layer），其作用是預測并輸出讀入圖像的類別，由于只需要區(qū)分貓和狗，因此輸出層只有2個神經(jīng)計算單元；位于輸入和輸出層之間的，都稱之為隱含層（Hidden Layer），也叫卷積層（Convolutional Layer），這里設置3個隱含層。

模型訓練及評估

我們預先設定損失函數(shù)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(shù)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(shù)目。

FP(False Positive)是將負類預測為正類的結果數(shù)目。

TN(True Negative)是將負類預測為負類的結果數(shù)目。

FN(False Negative)是將正類預測為負類的結果數(shù)目。

訓練過中的 loss 和 accuracy

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：

04 機器學習趨勢分析

機器學習正真開始研究和發(fā)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(tǒng)計分析所生成的發(fā)展趨勢圖如下所示：

可以看出，深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Network）、強化學習（Reinforcement Learning）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)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?。‵eature Extraction）是機器學習的熱點研究。

以深度神經(jīng)網(wǎng)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。