摘要
前期回顧：
機(jī)器學(xué)習(xí)與連續(xù)流連載系列丨使用康寧反應(yīng)器集成在線光譜，通過半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別化學(xué)反應(yīng)式計(jì)量和動(dòng)力學(xué)模型
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本期亮點(diǎn)
本期將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)做一次全面感性認(rèn)識(shí):
什么是機(jī)器學(xué)習(xí),？
機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程是怎樣的,？
機(jī)器學(xué)習(xí)有幾種類型？
機(jī)器學(xué)習(xí)也有局限性,？
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning, ML）作為人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一個(gè)分支,，正在逐漸改變我們與技術(shù)的互動(dòng)方式。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念,、工作流程,、類型、優(yōu)勢(shì)與局限,。
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在回答機(jī)器學(xué)習(xí)前,，先回到人類的學(xué)習(xí),，什么叫做學(xué)習(xí)或者學(xué)會(huì)了？簡(jiǎn)而言之就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律，能根據(jù)已有情況,，尋找規(guī)律，解決新問題,。
“過擬合”,，打個(gè)比方就像某學(xué)生做大量題，他死記硬背,，只會(huì)做已經(jīng)做過的相同的題,，遇到相同知識(shí)基礎(chǔ)的新題（稍微變化一下）就不會(huì)解答，也就是“泛化能力”差,。
比如某某學(xué)生在模擬考試中,，考試成績(jī)好，到了正式考試時(shí),，成績(jī)不理想,，很多家長(zhǎng)認(rèn)為沒有考試運(yùn)。當(dāng)然這個(gè)有很多原因,，比如考試時(shí)緊張,，身體出現(xiàn)不適等，但有個(gè)原因就是其“泛化能力”差,，模擬考是他做過的題,，沒有從中“泛化”出規(guī)律去解答新題。
機(jī)器學(xué)習(xí)類似人類學(xué)習(xí),，根據(jù)大量題型總結(jié)規(guī)律,，根據(jù)規(guī)律去解決新問題。
人工智能先驅(qū)Arthur Samuel,，在1950年代將“機(jī)器學(xué)習(xí)”定義為,，“使計(jì)算機(jī)能夠在沒有明確編程的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)的研究領(lǐng)域”。
Nvidia認(rèn)為“機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的是使用算法解析數(shù)據(jù),，從中學(xué)習(xí),，然后對(duì)世界上的事物做出決定或預(yù)測(cè)。”
傳統(tǒng)編程
機(jī)器學(xué)習(xí)
傳統(tǒng)編程需要寫好嚴(yán)格的詳細(xì)的程序指令,，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)得到輸出結(jié)果,。其難度在于程序的編寫，有時(shí)不能覆蓋某些新情況,。比如做饅頭,，寫好買1kg白面粉，和面加入X kg水,，捏好形狀,，放入蒸籠蒸X分鐘。如果遇到了玉米粉,，它就不會(huì)做玉米饅頭了,。
機(jī)器學(xué)習(xí)是通過算法和大量的做饅頭的書籍介紹等,，總結(jié)出通用規(guī)律，這樣遇到玉米粉也能輸出相應(yīng)做玉米饅頭的步驟,。所以機(jī)器學(xué)習(xí)難在解析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),，發(fā)現(xiàn)規(guī)律。
機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：
數(shù)據(jù)收集：從不同來源收集數(shù)據(jù),，如音樂錄音,、患者病史或照片。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：清洗數(shù)據(jù),、去除錯(cuò)誤,，并進(jìn)行格式化，使其適合計(jì)算機(jī)處理,。
選擇和訓(xùn)練模型：根據(jù)任務(wù)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,，并開始訓(xùn)練過程。
模型優(yōu)化：通過調(diào)整參數(shù)或設(shè)置來提高模型的準(zhǔn)確性,。
模型評(píng)估：使用未包含在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的新數(shù)據(jù)來測(cè)試模型的泛化能力,。
模型部署：將訓(xùn)練和評(píng)估好的模型用于對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或識(shí)別模式。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型主要分為四種類型：
監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用帶有明確描述或標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù),，算法在“監(jiān)督者”的幫助下學(xué)習(xí),。監(jiān)督學(xué)習(xí)就像做題，有答案和目標(biāo)可以參照,。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù),，目的是在沒有具體指導(dǎo)的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、結(jié)構(gòu)或關(guān)系,。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)：嚴(yán)格意義上來說不算獨(dú)立分類,，顧名思義就是有一部分有明確描述的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。例如上篇文章提到的半監(jiān)督學(xué)習(xí),。就是先做一部分給答案的題,，然后根據(jù)規(guī)律去做另一半沒有答案的題目。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)：計(jì)算機(jī)程序通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí),，通過試錯(cuò)來確定在特定情境下的最佳行動(dòng),。
優(yōu)勢(shì)
數(shù)據(jù)處理能力：機(jī)器學(xué)習(xí)能夠處理大量數(shù)據(jù)，并自行發(fā)現(xiàn)模式和進(jìn)行預(yù)測(cè),。
靈活性：機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以適應(yīng)新數(shù)據(jù),，并隨著時(shí)間的推移不斷提高準(zhǔn)確性。
自動(dòng)化：機(jī)器學(xué)習(xí)模型消除了手動(dòng)數(shù)據(jù)分析和解釋的需要,，實(shí)現(xiàn)了決策自動(dòng)化,。
局限
過擬合和泛化問題：機(jī)器學(xué)習(xí)模型可能過于適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致無法泛化到未見過的例子。
可解釋性：一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型像“黑箱”一樣運(yùn)作,，即使是專家也無法解釋它們的決策或預(yù)測(cè),。
算法偏差：由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能包含人類的偏見，這可能導(dǎo)致算法偏差,，產(chǎn)生不公平的結(jié)果,。
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