機(jī)器學(xué)習(xí)作為工具商業(yè)化較為廣泛的還是在B端，比如一些金融公司會(huì)輸出自己的風(fēng)控能力、反作弊能力。在一些高精密工業(yè)領(lǐng)域通過(guò)AR+AI的技術(shù)，已經(jīng)可以幫助技術(shù)人員迅速測(cè)量出儀器的指標(biāo)，并將相關(guān)數(shù)據(jù)回傳至控制系統(tǒng)中。大大滴減少了技術(shù)人員手工測(cè)量的工作，同時(shí)也減少了人工測(cè)量數(shù)據(jù)的誤差。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀和瓶頸

機(jī)器學(xué)習(xí)如今已算是在互聯(lián)網(wǎng)圈家喻戶(hù)曉的名詞了。現(xiàn)實(shí)生活中其實(shí)也早有很多應(yīng)用，什么無(wú)人駕駛，人臉識(shí)別，智能音響等等。去年七月國(guó)家發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，說(shuō)明人工智能領(lǐng)域已經(jīng)上升到了國(guó)家戰(zhàn)略層面。身邊一直羨慕的土豪朋友們五年后的長(zhǎng)線股也都已經(jīng)買(mǎi)好了。五年后的事情我不知道，但是對(duì)我印象最深的就是去年互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)，原先人們口中的互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在都改名叫傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)了。當(dāng)我們還在理解什么是機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，別人已經(jīng)開(kāi)公司幫人制定解決方案了。

實(shí)際上當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)作為工具商業(yè)化較為廣泛的還是在B端，比如一些金融公司會(huì)輸出自己的風(fēng)控能力、反作弊能力。在一些高精密工業(yè)領(lǐng)域通過(guò)AR+AI的技術(shù)，已經(jīng)可以幫助技術(shù)人員迅速測(cè)量出儀器的指標(biāo)，并將相關(guān)數(shù)據(jù)回傳至控制系統(tǒng)中。大大滴減少了技術(shù)人員手工測(cè)量的工作，同時(shí)也減少了人工測(cè)量數(shù)據(jù)的誤差。更多的應(yīng)用場(chǎng)景比如安防領(lǐng)域，通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)可以快速記錄出入人員，從而把非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化。

不過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)也并不是在所有領(lǐng)域都能發(fā)揮出巨大作用，起碼是在現(xiàn)在這個(gè)階段。機(jī)器學(xué)習(xí)很多情況是需要很多標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)供機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)不斷的學(xué)習(xí)和優(yōu)化從而使其建立一個(gè)泛化的模型，當(dāng)新的數(shù)據(jù)通過(guò)這個(gè)模型時(shí)機(jī)器便會(huì)對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)或者預(yù)測(cè)。

比如說(shuō)如果要判斷一個(gè)病人是否患有血管癌，就需要有大量被標(biāo)注的血管病變數(shù)據(jù)。但這些標(biāo)注數(shù)據(jù)的工作是需要非常有臨床經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生一個(gè)一個(gè)的去判斷和標(biāo)注的。一方面是有經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)家醫(yī)生很少，另一方面對(duì)于這類(lèi)數(shù)據(jù)本身數(shù)量也有限。另外醫(yī)療行業(yè)對(duì)于模型的準(zhǔn)確率要求肯定不會(huì)亞于無(wú)人駕駛。所以不可否認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用的確有它的強(qiáng)大之處，但在不同領(lǐng)域中充滿的挑戰(zhàn)也非常多。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

按照慣例，簡(jiǎn)單介紹一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1、神經(jīng)元

人類(lèi)對(duì)事物的感知是通過(guò)無(wú)數(shù)個(gè)神經(jīng)元通過(guò)彼此鏈接而形成的一個(gè)巨大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后每層神經(jīng)元會(huì)將接收到的信號(hào)經(jīng)過(guò)處理后逐層傳遞給大腦，最后再由大腦做出下一步?jīng)Q策。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)際上就是在模仿這一生物原理。

2、監(jiān)督無(wú)監(jiān)督

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種。有監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)際上就是需要有大量的被標(biāo)注數(shù)據(jù)供其學(xué)習(xí)。反之無(wú)監(jiān)督就是不需要事先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，而是利用算法挖掘數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律，比如一些聚類(lèi)算法。那么半監(jiān)督學(xué)習(xí)，相信也不難理解。

3、權(quán)重參數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的最小單元即為神經(jīng)元，一個(gè)神經(jīng)元可能會(huì)接受到n個(gè)傳遞過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)。每條數(shù)據(jù)在輸入神經(jīng)元時(shí)都需要乘以一個(gè)權(quán)重值w，然后將n個(gè)數(shù)據(jù)求和，在加上偏置量b。這時(shí)得到的值與該神經(jīng)元的閾值進(jìn)行比較，最后在通過(guò)激活函數(shù)輸出處理結(jié)果。

4、線性與非線性

實(shí)際上算法本身最核心的是一個(gè)線性函數(shù)y=wx+b。w為權(quán)重值，b為偏置量，x為輸入數(shù)據(jù)，y為輸出數(shù)據(jù)。當(dāng)我們?cè)谔幚砟承?shù)據(jù)時(shí)，理想情況是這些數(shù)據(jù)為線性可分的。這樣只要我們找到這條直線的w和b就可以作為某個(gè)模型來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)或預(yù)測(cè)了。如下圖：

但事實(shí)上大部分的數(shù)據(jù)并不是線性可分的，或者說(shuō)一條直線無(wú)法很好的表達(dá)這些數(shù)據(jù)集。這時(shí)候怎么辦呢？這時(shí)候一般情況下就會(huì)通過(guò)增加多個(gè)神經(jīng)元以及激活函數(shù)來(lái)使模型擬合數(shù)據(jù)集。

5、激活函數(shù)

那么，什么是激活函數(shù)？說(shuō)白了，激活函數(shù)就是一個(gè)能把線性函數(shù)掰彎的函數(shù)。比如下面的這組數(shù)據(jù)我們是無(wú)法通過(guò)一條直線將紅藍(lán)兩種數(shù)據(jù)分隔開(kāi)。但是通過(guò)激活函數(shù)，我們甚至可以將一條直線掰成一個(gè)圓。這樣我們就可以將兩組數(shù)據(jù)分隔開(kāi)了。

所以理論上，我們可以將一條直線做任意的變化使其更加貼近數(shù)據(jù)集，并選取一條最優(yōu)曲線即為我們期望的最終訓(xùn)練模型。那么我們的目標(biāo)就很明確了。

6、優(yōu)化器

但是如何才能找到這么一條曲線？這時(shí)候我們可以引入一系列的優(yōu)化算法，比如梯度下降。通過(guò)優(yōu)化算法對(duì)函數(shù)求導(dǎo)我們可以使模型中的參數(shù)逐漸貼近真實(shí)值。同時(shí)在優(yōu)化過(guò)程中還需要加入損失函數(shù)。

7、損失函數(shù)

什么是損失函數(shù)？損失函數(shù)說(shuō)白了可以理解成為一個(gè)驗(yàn)收者。損失函數(shù)會(huì)去衡量測(cè)試數(shù)據(jù)中的結(jié)果與實(shí)際值的偏差情況。如果偏差較大就要告訴優(yōu)化函數(shù)繼續(xù)優(yōu)化直到模型完全收斂。常用的損失函數(shù)如：交叉熵、平方差等。

8、過(guò)擬合欠擬合

不過(guò)需要注意的是，如果我們的曲線完美的擬合了所有數(shù)據(jù)，那么這條曲線是否即為我們模型的最優(yōu)曲線呢？答案是否定的。這里我們還需要考慮一個(gè)模型泛化的問(wèn)題。如果我們訓(xùn)練了一個(gè)模型，但是這個(gè)模型僅能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中發(fā)揮很大效用，那么它實(shí)際的應(yīng)用意義其實(shí)并不大。我們需要的是通過(guò)這個(gè)模型能夠讓我們了解到我們未知的信息，而不是已知的。所以我們并不希望這條曲線能夠穿過(guò)所有的數(shù)據(jù)，而是讓它盡可能的描繪出這個(gè)數(shù)據(jù)集。為了防止模型過(guò)擬合可以嘗試增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)同時(shí)減小模型復(fù)雜度。同樣我們也不可能讓這條曲線完全偏離數(shù)據(jù)集。

三、深度學(xué)習(xí)框架

自己推導(dǎo)算法？自己設(shè)計(jì)模型？不存在的…大神們?cè)缇蛶湍惴庋b好了。安心做一個(gè)調(diào)包俠吧。

沒(méi)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)？沒(méi)有測(cè)試樣本？不存在的…大神們?cè)缇蛶湍銣?zhǔn)備好了。安心做一個(gè)調(diào)參狗吧。

什么？還是不知道怎么做？不存在的！下面讓你秒變機(jī)器學(xué)習(xí)大神（裝逼狗）。

Keras

機(jī)器學(xué)習(xí)的框架這里就不枚舉了，不過(guò)Keras還是非常值得提一下。相比Tensorflow，Keras更容易新手上手，封裝的更加高級(jí)。建議在嘗試使用框架前先了解或?qū)W習(xí)一下python，然后直接Keras中文文檔吧。

那么如何秒變大神？Keras框架中其實(shí)已經(jīng)內(nèi)置了很多預(yù)訓(xùn)練好的模型，如ResNet50圖片分類(lèi)器。你只需要將下圖中的代碼復(fù)制到你的Keras框架中并運(yùn)行。然后泡一杯咖啡，想象自己已經(jīng)成為吳恩達(dá)一樣的大神。靜靜的等待著深藏功與名的那一刻的到來(lái)。

大概半小時(shí)的時(shí)間，模型下載安裝完畢。激動(dòng)人心的時(shí)刻終于來(lái)臨，趕快來(lái)測(cè)一下這個(gè)模型。從百度上隨便搜索了一張貓的圖片，并將圖片的大小改為224*224像素。然后將圖片放到項(xiàng)目的根目錄中（不要忘記修改代碼中的圖片名稱(chēng)），最后運(yùn)行程序。你會(huì)發(fā)現(xiàn)模型不僅能識(shí)別出來(lái)是一只貓，并且還知道是一只波斯貓。驚不驚喜？刺不刺激？是不是有很多小圖片想要嘗試？趕快玩起來(lái)吧。

通過(guò)對(duì)這個(gè)模型的封裝以及作為產(chǎn)品經(jīng)理的你，相信也可以YY出很多好玩的應(yīng)用。雖然通過(guò)Keras中的預(yù)置模型可以讓我們快速體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，但是個(gè)人建議最好還是自己手動(dòng)搭建一套簡(jiǎn)單的模型會(huì)更加幫助理解。Keras是通過(guò)Sequential模型線性堆疊網(wǎng)絡(luò)層。其中一些常用的層Keras已經(jīng)封裝好了，同時(shí)上面說(shuō)到的激活函數(shù)、優(yōu)化器、損失函數(shù)等等也都是任君挑選的。所以想要通過(guò)Keras搭建自己的模型其實(shí)也不難。上述內(nèi)容實(shí)際上也只是一個(gè)拋磚引玉，至少個(gè)人也是通過(guò)這些才開(kāi)始對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的。