星環(huán)科技人工智能平臺(tái)團(tuán)隊(duì)合著的《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)-基于Sophon平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論與實(shí)踐》現(xiàn)已問世，該書由機(jī)械工業(yè)出版社出版，凝結(jié)星環(huán)科技人工智能和大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

從技術(shù)視角提供當(dāng)前人工智能相關(guān)技術(shù)的深入介紹，不僅講解人工智能知識(shí)體系的理論基礎(chǔ)，也指導(dǎo)基于實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)的環(huán)境進(jìn)行操作。

這是一本面向機(jī)器學(xué)習(xí)一線工程技術(shù)人員的實(shí)戰(zhàn)指南。除了算法原理講解，本書還結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)問題，串聯(lián)起各種工具，手把手教您快速搭建模型，構(gòu)建行業(yè)應(yīng)用。

本書特色

人工智能已然成為了本時(shí)代的新動(dòng)力——它正在革新世界各地的工業(yè)，并從根本上改變我們工作的方式。隨著技術(shù)體系越來(lái)越復(fù)雜，應(yīng)用場(chǎng)景日益廣泛，開發(fā)門檻也越來(lái)越高。在這種情況下，需要一本關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的專業(yè)圖書，不僅講解關(guān)于整體知識(shí)體系的理論基礎(chǔ)，也可以提供基于人工智能研發(fā)實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)環(huán)境的操作指導(dǎo)。

《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：基于Sophon平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論與實(shí)踐》在講解AI的算法原理的基礎(chǔ)上，還指導(dǎo)針對(duì)真實(shí)業(yè)務(wù)問題，如何快速搭建模型，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)的行業(yè)應(yīng)用。

1. 緊接地氣：本書由星環(huán)科技人工智能平臺(tái)研發(fā)團(tuán)隊(duì)合著，凝聚了來(lái)自算法專家及一線軟件工程專家的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。相比于國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)人員的教材或國(guó)外譯注，本教材案例來(lái)自本土真實(shí)的業(yè)界實(shí)踐，更加貼合國(guó)內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)的需求。

2. 注重實(shí)踐：與基于Python等特定語(yǔ)言的機(jī)器學(xué)習(xí)入門教材不同，本書不拘泥于具體功能的代碼實(shí)現(xiàn)，更關(guān)注技術(shù)大方向與業(yè)務(wù)落地的有機(jī)結(jié)合。

3. 新手友好：對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的各環(huán)節(jié)，本教材采用交互式的平臺(tái)Sophon進(jìn)行落地，各環(huán)節(jié)高度可視化。對(duì)于有基礎(chǔ)的編程愛好者，可以擴(kuò)展視野，看看平臺(tái)帶來(lái)的效率提升，并無(wú)縫遷移文本代碼至新平臺(tái);對(duì)于零基礎(chǔ)的讀者，可以快速搭建并跑通完整的機(jī)器學(xué)習(xí)流程，提升入門機(jī)器學(xué)習(xí)的自信心。

針對(duì)各種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，基于星環(huán)自研的人工智能平臺(tái)（Sophon）環(huán)境，結(jié)合真實(shí)案例，依照數(shù)據(jù)、分析、建模的演進(jìn)歷程以及系統(tǒng)化闡述并進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)講解。

通過原理講解與實(shí)例分析，讀者既能了解人工智能相關(guān)的算法原理，也能了解人工智能一些可落地的具體應(yīng)用場(chǎng)景。此外，本書還適合作為Sophon平臺(tái)工具的使用手冊(cè)，供平臺(tái)用戶參考。

本書既適合作為高等院校計(jì)算機(jī)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書，同時(shí)也可供從事機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員閱讀和參考，幫助掌握機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的算法原理，并能通過專業(yè)工具平臺(tái)快速搭建各類模型，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)的行業(yè)應(yīng)用。

星環(huán)科技作為國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)和人工智能平臺(tái)的領(lǐng)航者，專注于企業(yè)級(jí)容量云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能核心平臺(tái)的自主研發(fā)。星環(huán)科技Sophon集合基礎(chǔ)算法、實(shí)體畫像、視頻分析、知識(shí)圖譜、云服務(wù)、邊緣計(jì)算和管理組件等多個(gè)模塊的能量，可以讓用戶快速完成從特征工程、模型訓(xùn)練再到模型上線應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)全生命周期的開發(fā)工作。

關(guān)于我們

星環(huán)科技人工智能平臺(tái)團(tuán)隊(duì)由五十多位優(yōu)秀的研發(fā)工程師和算法工程師組成，逾八成具有國(guó)內(nèi)外名校碩士及以上學(xué)歷。其中研發(fā)子團(tuán)隊(duì)的工作重心為一站式人工智能建模平臺(tái)Sophon;算法子團(tuán)隊(duì)則負(fù)責(zé)基礎(chǔ)算法的研發(fā)及改進(jìn)，并在數(shù)據(jù)挖掘、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜等領(lǐng)域進(jìn)行前瞻性研究以及項(xiàng)目實(shí)施落地。星環(huán)科技人工智能平臺(tái)團(tuán)隊(duì)一直致力于“把中國(guó)人自主研發(fā)的領(lǐng)先創(chuàng)新技術(shù)賦能全世界各行各業(yè)，促進(jìn)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展，通過科技讓人類的生活更美好”。目前產(chǎn)品應(yīng)用已覆蓋金融、安防、電力、交通、教育等數(shù)十個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，申請(qǐng)專利近三十個(gè)。

下面，我們將用一個(gè)商戶反欺詐的例子，串起本書的主要章節(jié)內(nèi)容。

1 案例背景

隨著移動(dòng)支付的推廣，傳統(tǒng)的POS機(jī)刷卡已經(jīng)逐步被新興二維碼POS機(jī)刷碼所取代。同時(shí)，傳統(tǒng)的線下商鋪刷卡套現(xiàn)也逐步演化為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物套現(xiàn)、個(gè)人POS機(jī)套現(xiàn)、微商及線上商鋪套現(xiàn)等多種方式。

POS刷卡刷碼的流程如下圖所示：

銀行或第三方支付平臺(tái)首先向商家推廣POS機(jī)，然后持有銀行卡的消費(fèi)者就可以在相應(yīng)商鋪使用POS機(jī)刷卡消費(fèi)，或者也可以將銀行卡與支付平臺(tái)綁定，再在商鋪使用POS機(jī)刷碼消費(fèi)。這一過程中很有可能產(chǎn)生套現(xiàn)欺詐行為，而我們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)商戶與消費(fèi)者間交易行為建模，通過模型自動(dòng)檢測(cè)異常商戶。

處理這類案例時(shí)，我們會(huì)先將抽象的業(yè)務(wù)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解的問題，根據(jù)我們手中的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)目標(biāo)構(gòu)想模型。整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的過程包含數(shù)據(jù)預(yù)處理及探索性分析、特征提取及選擇、模型構(gòu)建及訓(xùn)練和模型評(píng)估。問題建模的流程如下圖所示：

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與探索性分析

這一過程包含箱線圖、條形圖和數(shù)據(jù)分布特征研究等初步的數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)的歸一化處理、類別特征數(shù)據(jù)的獨(dú)熱編碼或高勢(shì)集特征編碼處理、時(shí)間特征數(shù)據(jù)的連續(xù)性變換或時(shí)間窗口提取處理等操作，為后續(xù)模型的構(gòu)建及模型收斂速度和精度的提升做了鋪墊。

3 特征提取及選擇

在POS套現(xiàn)的案例中，我們將構(gòu)建四種特征，其構(gòu)建流程如下：

1. 將消費(fèi)者和商家的靜態(tài)屬性信息作為靜態(tài)特征;

2. 將商家與消費(fèi)者之間的動(dòng)態(tài)交易記錄作為交易特征，同時(shí)加入了商戶的平均交易額度等商戶深度數(shù)據(jù);

3. 分析得到消費(fèi)者和商家交易圖的模式結(jié)構(gòu)特性、傳播特征、聚類特征等圖結(jié)構(gòu)特征;

使用圖嵌入算法和異常檢測(cè)算法 LOF得到用嵌入特征表示的深度圖特征

若數(shù)據(jù)存在于多個(gè)表格中，則可以運(yùn)用DFS（深度特征融合）進(jìn)行數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)，特征基元以及自動(dòng)特征搜索與組合（Sophon中提供了自動(dòng)多表擴(kuò)展算子的接口供建模使用）。自動(dòng)特征構(gòu)建出的特征則可以使用不同類型的評(píng)價(jià)指標(biāo)（如LRLogLossMetric、SquaredLossMetric和EntropyBasedMetric）進(jìn)行評(píng)價(jià)，再使用一些局部最優(yōu)方法進(jìn)行選擇（Sophon中的AutoML模塊專門提供了自動(dòng)特征構(gòu)建算子供使用）。

4 模型構(gòu)建及訓(xùn)練

1.分類模型：將銀行業(yè)務(wù)人員預(yù)先指定的異常商戶標(biāo)簽作為分類目標(biāo)，訓(xùn)練一個(gè)分類模型（如邏輯回歸模型），再根據(jù)模型結(jié)果判定新商戶是否異常;

2.回歸模型：將異常商戶標(biāo)簽經(jīng)交易網(wǎng)絡(luò)傳播后的異常值作為擬合目標(biāo)，訓(xùn)練一個(gè)回歸模型（如線性回歸模型），再根據(jù)模型結(jié)果預(yù)測(cè)商戶未來(lái)出現(xiàn)套現(xiàn)異常的等級(jí);

3.圖計(jì)算模型：計(jì)算圖結(jié)構(gòu)及圖特征，輔助對(duì)交易行為進(jìn)行可視化圖分析

當(dāng)我們擔(dān)心單一的分類/回歸模型性能無(wú)法滿足需求時(shí)，可以使用集成學(xué)習(xí)，將XGBoost回歸、決策樹回歸/SVM、多層感知機(jī)和梯度提升樹等各類模型進(jìn)行簡(jiǎn)單平均/投票融合，集合成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器，從而得到一個(gè)具有比單獨(dú)學(xué)習(xí)算法更好預(yù)測(cè)性能的結(jié)果。而當(dāng)算法性能受到諸如訓(xùn)練過程和正則化方法等選擇的設(shè)計(jì)決策影響時(shí)，則可以選擇使用自動(dòng)建模。

另外，可視化圖分析能夠提供大量信息。如圖所示：AB 兩個(gè)詐騙商鋪的顧客中大多使用非信用卡交易，而其共同消費(fèi)者（疑似欺詐團(tuán)伙）卻大都使用信用卡交易，很可能在實(shí)施信用卡套現(xiàn)等詐騙行為。結(jié)合商戶信息的查詢結(jié)果：這兩個(gè)店鋪物理距離相距超過 30 公里，且這幾個(gè)消費(fèi)者短時(shí)間內(nèi)同時(shí)在這兩家發(fā)生了消費(fèi)，也佐證了可視化圖提供的信息。

5 模型評(píng)估

以判定商戶是否異常的分類模型為例，我們選擇混淆矩陣、ROC曲線與PR曲線進(jìn)行模型評(píng)估。

從圖中可以看到，在使用了前面所述特征進(jìn)行模型訓(xùn)練使得測(cè)試集上模型的精度和召回率分別達(dá)到 0.925 和 0.7，基本能夠滿足商戶異常監(jiān)測(cè)場(chǎng)景的需要。

從以上分析案例可以看到，Sophon的各個(gè)算法算子和可視化分析工具，能夠幫助有數(shù)據(jù)分析需求的業(yè)務(wù)人員更好地上手使用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)相關(guān)業(yè)務(wù)案例進(jìn)行分析，同時(shí)也使得整個(gè)模型搭建流程和結(jié)果展示更加清晰，幫助業(yè)務(wù)人員更好地研究場(chǎng)景問題，助力業(yè)務(wù)目標(biāo)的達(dá)成。

此外，我們還可以借助自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，將更多關(guān)于商戶和消費(fèi)者的非結(jié)構(gòu)化信息納入模型，形成更綜合化的分析體系。更多主題將在后續(xù)的獨(dú)立文章中呈現(xiàn)，敬請(qǐng)期待。

內(nèi)容提前知

本書內(nèi)容覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域從理論到實(shí)踐的多個(gè)主題，總共分為10章。

1

第一章 機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論

介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的背景、定義和任務(wù)類型，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的步驟，以及開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的方式。

2

第二章 數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程

詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程技術(shù)，并輔以實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證。

3-6

第三~六章

介紹回歸模型、分類模型、模型融合和聚類模型，這些內(nèi)容是機(jī)器學(xué)習(xí)理論和實(shí)踐中的傳統(tǒng)重點(diǎn)。其中不僅介紹各種常見數(shù)據(jù)類型的處理方法，還針對(duì)刪失數(shù)據(jù)進(jìn)行了專門的綜述和實(shí)踐。

7

第七章 圖計(jì)算

介紹機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域較難的圖計(jì)算話題，并從工業(yè)界視角解讀如何將圖計(jì)算落地。

8

第八章 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)

針對(duì)特征工程、建模過程中大量調(diào)參的場(chǎng)景介紹自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和應(yīng)用，并細(xì)致比較和測(cè)試了各種自動(dòng)特征工程算法在不同數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。

9

第九章 自然語(yǔ)言處理

介紹自然語(yǔ)言處理（詞向量、序列標(biāo)注、關(guān)鍵詞抽取、自動(dòng)摘要和情感分析）技術(shù)，使用新聞文本數(shù)據(jù)搭建文本分類的流程。

10

第十章 計(jì)算機(jī)視覺

介紹計(jì)算機(jī)視覺中圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用以及車輛檢測(cè)的落地案例。