摘要：本文科普了機(jī)器學(xué)習(xí)方面的知識，簡單介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)可以做什么，以及如何做的。以下是譯文。

在過去的幾個(gè)月中，我與很多的決策者交流了有關(guān)人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)方面的問題。其中有幾名高管已經(jīng)被投資者詢問了有關(guān)他們在機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）方面的戰(zhàn)略，以及在哪些方面運(yùn)用了機(jī)器學(xué)習(xí)。那么這個(gè)技術(shù)課題為什么突然會成為公司董事會討論的話題呢？

計(jì)算機(jī)應(yīng)該為人類解決問題。傳統(tǒng)的方法是“編寫”所需的程序，換句話說，就是我們教電腦問題解決的算法。該算法詳細(xì)描述了解決問題的過程，就像食譜一樣。很多任務(wù)都可以用算法來描述。例如，在小學(xué)里，我們學(xué)習(xí)了數(shù)字加法算法。當(dāng)涉及到要快速、完美地運(yùn)行這種算法時(shí)，計(jì)算機(jī)比人類更勝任這個(gè)工作。

然而，這個(gè)問題解決的過程是有局限性的。我們?nèi)绾巫R別一張貓的照片呢？這個(gè)看起來很簡單的任務(wù)卻難以用一種算法來描述。讓我們稍等片刻，仔細(xì)想想。即使是簡單的說明（如“有四條腿”或“有兩只眼睛”）也有其缺點(diǎn)，因?yàn)檫@些特點(diǎn)可能會被隱藏，或照片可能只顯示了貓的一部分。如果我們遇到識別腿或眼睛的任務(wù)時(shí)，那與識別貓一樣的困難。

這正是機(jī)器學(xué)習(xí)展現(xiàn)其實(shí)力的地方。計(jì)算機(jī)不需要開發(fā)算法來解決問題，而是使用示例來學(xué)習(xí)算法本身。我們用樣本來訓(xùn)練計(jì)算機(jī)。對于識別貓這個(gè)例子，我們需要使用大量的標(biāo)注了貓的照片來訓(xùn)練系統(tǒng)（監(jiān)督學(xué)習(xí)）。通過這種方式，算法會發(fā)生進(jìn)化，繼而成熟，并最終能夠識別出陌生圖片上的貓。

事實(shí)上，在這種情況下，計(jì)算機(jī)通常不會學(xué)習(xí)經(jīng)典程序，甚至都不會學(xué)習(xí)模型中的參數(shù)，例如網(wǎng)絡(luò)中的邊緣權(quán)重。這個(gè)原理可以與我們大腦（包含了神經(jīng)元）的學(xué)習(xí)過程相比較。像大腦一樣，與傳統(tǒng)程序不同，這種具有邊緣權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)幾乎不可能被人類所理解。

在這種情況下，被稱為深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法得到了巨大的成功。深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)，反過來又是人工智能的一門學(xué)科，是計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的主要分支。早在2012年，谷歌研究小組成功地訓(xùn)練了一個(gè)擁有16000臺計(jì)算機(jī)，并從1000萬段YouTube視頻中識別貓（和其他對象類別）的網(wǎng)絡(luò)。他們采用的就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

許多與練習(xí)有關(guān)的問題更傾向于屬于“識別貓”這個(gè)類別，而不是“數(shù)字加法”，因此，很難用人類編寫的算法來解決這些問題。這些問題通常是在某些數(shù)據(jù)中識別模式，例如識別圖像中的對象、語言中的文本或交易數(shù)據(jù)中的欺詐行為。

這里有一個(gè)簡單的例子，我們來看一下預(yù)測性維護(hù)。想象一下許多傳感器正在發(fā)送數(shù)據(jù)流，有時(shí)，某些機(jī)器會發(fā)生故障?，F(xiàn)在的難題就是學(xué)習(xí)導(dǎo)致故障的數(shù)據(jù)流的模式。一旦學(xué)會了這種模式，就可以在正常操作期間識別出這種模式，從而預(yù)防潛在的故障。

雖然機(jī)器學(xué)習(xí)的原理并不新鮮，但目前深受大眾的追捧。這主要有三個(gè)原因：首先，用于應(yīng)用和訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)的可用性（“大數(shù)據(jù)”）；其次，我們現(xiàn)在擁有巨大的計(jì)算能力，特別是在云端；第三，一系列的開源項(xiàng)目使得每個(gè)人或多或少會使用一些算法。

機(jī)器學(xué)習(xí)不能代替?zhèn)鹘y(tǒng)編程，而是對傳統(tǒng)編程的補(bǔ)充。它提供了一些工具，使得我們能夠解決迄今為止難以甚至不可能解決的很多類問題?？偠灾?，這些給我們帶來了新的機(jī)會，而現(xiàn)有的系統(tǒng)也越來越多地被改造并加入了機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

遵循某種模式的重復(fù)操作就是一個(gè)典型的例子。假設(shè)有一個(gè)計(jì)算機(jī)程序，你可以通過點(diǎn)擊一系列復(fù)雜的菜單來使用它的一百個(gè)功能，但你每天只主動(dòng)地使用其中的某些功能。通過觀察你平時(shí)點(diǎn)擊的步驟，計(jì)算機(jī)可以學(xué)習(xí)預(yù)測你的下一步動(dòng)作，從而提高你操作的效率。計(jì)算機(jī)通過“學(xué)習(xí)”這些重復(fù)的數(shù)據(jù)和對象，可以使得許多步驟自動(dòng)化執(zhí)行，從而加快了速度。

在每個(gè)領(lǐng)域都可以找到更多的例子：針對個(gè)別學(xué)生（特別是“大型開放式在線課程”，即MOOC）定制學(xué)習(xí)教材、疾病的早期診斷、在線營銷目標(biāo)群體、客戶流失、自動(dòng)識別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，或通過約會服務(wù)匹配用戶個(gè)人信息。

由于Spark擁有很多先進(jìn)的工具，它（集成在Hadoop中）已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域成為領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)框架。 Talend也正向著這個(gè)目標(biāo)發(fā)展，并且通過建模能夠抽象出一個(gè)更高的層次。建?？梢越档蛷?fù)雜度，同時(shí)還會弱化與發(fā)展迅速并且門檻較高的基礎(chǔ)技術(shù)之間的依賴關(guān)系。

只有少數(shù)專家需要真正了解機(jī)器學(xué)習(xí)方面的算法細(xì)節(jié)。但是，如果每個(gè)人都能理解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念的話也是有好處的，比如知道機(jī)器學(xué)習(xí)是從示例中學(xué)習(xí)模式，并且能夠應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)集上。最終，機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)大了機(jī)器可以解決問題的類別，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化：具體來說就是通過決策來實(shí)現(xiàn)。這正是計(jì)算機(jī)學(xué)到的東西；它根據(jù)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)積累到的知識，對新的數(shù)據(jù)做出決策。一方面，我們可以通過自動(dòng)化的決策，將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在我們的業(yè)務(wù)或圈子中。另一方面，我們自己本身就是一個(gè)數(shù)據(jù)源，其他的機(jī)器可以對我們進(jìn)行分析并優(yōu)化他們自己的業(yè)務(wù)。

總而言之，我想給大家留下這樣一幅畫面：計(jì)算機(jī)現(xiàn)在不僅能夠遵循明確的指令（例如數(shù)字相加），還可以通過例子進(jìn)行學(xué)習(xí)（例如通過訓(xùn)練樣例來識別貓的圖片）。根據(jù)要解決的問題的不同，某個(gè)方法可能比另外一個(gè)更合適。然而，當(dāng)這兩個(gè)方法以某種方式結(jié)合起來使用的話，最終能為自動(dòng)化帶來更多的機(jī)會。