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AI产品之路(一):机器学习

发布时间:2017:11:17 18:27:16 | 已阅: | 作者:智唯小编 | 来源:智唯网络 | 共 0 条评论

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导语
文章分享了关于机器学习的一些知识,希望能够给各位PM带来收获。

  文章分享了关于机器学习的一些知识,希望能够给各位PM带来收获。

  

AI产品之路(一):机器学习

 

  2017年可以说是人工智能爆发的一年,传统互联网红利消失,熟知的大厂BAT都在人工智能上布局,作为一名互联网PM,深知技术的变革必然带来新机会。可对大多数互联网PM而言,面对ML(机器学习)、DL(深度学习)、NLP(自然语言处理)以及的各种概念以及底层所需的各种数学知识,不懂技术似乎让人望而却步了。

  可事实并非全然如此,AI是手段,最终的目的也是要找到现实中可以落地和商业化的场景,去实现他的价值,虽然目前来看仍然是技术主导。不过可以确信的一点是,要进入这个领域,对底层知识和技术的要求是必然要高于互联网PM的水平。

  本人目前是一名互联网PM,刚好上学得是相关专业,有点数学底子,也层自己撸过代码设计实现“基于BP前馈神经网络的图像识别”,打算进入未来进入AI领域,最近开始重新学习并搭建AI的知识框架,希望能分享出来大家一起来了解AI这个看起来“高大上”的东西。

  首先,按照李笑来老师和罗胖的说法,学一个领域的知识,就是两件事(1)找概念(2)搭框架。特别是对于很多对概念都不了解的同学,一定要有个“知识地图”,如下:

  

AI产品之路(一):机器学习

 

  看到这个脑图,一些童鞋经常混淆的问题就明白了

  机器学习是什么

  深度学习是什么

  机器学习与深度学习的区别是什么

  机器学习监督学习方式的“回归思想”

  下面我们一一来说

  1.机器学习

  概念定义(个人理解):通过大量已知数据(可能被标注,也可能无标注)去训练算法模型,总结出某种数据之间的映射关系(即规律),最终可以对未知数据实现智能处理(分类、识别、预测等)

  举个例子,比如我这里有大量苹果和桃子的图片,并且每张图片都打上对应的种类标签,然后把这些图片喂给模型,让模型不断学习优化。训练结束后,我们又找一些没有打标签的苹果和桃子图片扔给这个模型,让他自己去做分类识别是苹果还是桃子,这就是一个完整的机器学习过程(有监督)。而所谓的“映射关系”,即“苹果图片”对应“苹果标签”,“桃子图片”对应“桃子标签”

  2.基本概念

  (1)学习方式

  学习方式分为有监督学习和无监督学习,有监督学习即我们会再把数据给模型训练之前,进行人工的预先处理,打标签(学名:特征提取)。监督学习又分为回归与分类。

  而无监督学习,就是无需通过人为的预先处理,直接把数据给算法,无监督学习对应的方法为“聚类”

  (2)学习过程

  训练集(训练样本):我们在训练算法模型时给他的数据

  验证集:用训练样本训练好以后,我们还要用训练样本之外的数据,去检验这个算法模型的实际效果

  误差:如何检验效果呢?在ML/DL里,就是通过“误差”的大小去判断(至于具体怎么计算,下一篇会讲到)

  欠拟合:模型不能在训练集上获得足够低的误差

  过拟合:训练误差与测试误差(在验证集的误差)差距过大,那么这个模型就不是好模型,因为只能用在训练样本上….而对其以外的数据都没有好的效果

  泛化性:训练好的模型在其他数据上的使用情况,如果效果也很好,那就是泛化性好

  那么问题来了,怎样才算合适的拟合呢?

  其实在整个过程中,随着时间推移,算法的不断优化,在训练样本和测试样本的误差都在不断下降;但如果学习时间过程,训练集的误差持续下降,而验证集的误差却开始上升了。原因是模型为了在训练集上效果更好!已经开始学习训练集上的噪音和不需要的细节了。所以要找到合适的“拟合”,最好是找到训练误差还在下降,而测试误差刚好开始上升的那个“点”

  3.机器学习与深度学习的区别

  很多不知道的人,可能仅仅知道他们是包含关系,深度学习属于机器学习,但其实远远不止如此…..(这样太模糊了),从脑图可以看出,其实机器学习在方法上可以有很多种,比如:逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、线性回归、SVM支持向量机等,他们都属于机器学习,而我们也看到,最下面有一个“神经网络”,他们的等级与上面列举是属于一类的。

  而神经网络这概念,可以分为“浅层神经网络”与“深层神经网络”

  “浅层神经网络”中最经典的一个网络也就是“BP前馈神经网络”

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