导读

人工智能的迅速发展推动了相关技术的进步。近年来，国内外科技公司对机器学习专业人才的需求日益增长。本文将带你从零开始了解如何进入机器学习领域。

01 机器学习的应用背景

提到机器学习，人们往往会联想到具备人类智能的机器人。但实际上，机器学习早已渗透到我们的日常生活中。早在20世纪90年代，一种成功的机器学习应用——垃圾邮件过滤，就已使数亿人受益。此后，这一技术在推荐系统、广告计算、金融风控、智能问答等多个领域得到了广泛应用。

• 商家利用机器学习进行个性化推荐，提高销售效率；通过精准的广告点击率计算，为企业创造收益。
• 在金融行业，机器学习应用于反欺诈和反洗钱等领域，提升了风险管理水平。
• 智能问答系统和自动化客服减少了企业的人力成本。
• 制造业通过机器学习实现生产优化和质量控制。

我们已经身处一个无处不在的机器学习时代。

02 机器学习的基本概念

机器学习是一种让计算机自我提升的技术。它可以从数据中提取模式，而无需人工编写具体规则。机器学习的核心在于构建数学模型，这个模型通常基于“训练集”中的数据。

Arthur Samuel曾对机器学习做出非正式定义，指出计算机可以在未经显式编程的情况下自我学习。Tom M. Mitchell则给出了一个更为严谨的定义：计算机程序在特定任务下，通过不断积累经验，可以逐步提升自身性能。

机器学习算法可以用于多种场景，如邮件过滤、网络入侵检测和图像识别等。这些算法通过学习训练数据中的模式，从而在新的数据上做出预测。

03 机器学习的任务类型

机器学习任务可以根据是否需要人类监督、是否可以实时学习、是否需要对比历史数据等方式进行分类。

• 监督学习：算法依赖带有标签的数据进行训练，可以进一步分为分类和回归问题。
• 半监督学习：在部分数据未标注的情况下进行训练。
• 无监督学习：利用未标注数据进行模型训练，主要用于数据聚类和降维。
• 强化学习：通过奖励机制学习最优策略。
• 自动学习：在资源有限的情况下，通过与用户的交互进行学习。
• 元学习：学习如何更好地学习，即利用已有经验指导新任务。

根据是否能在实时数据流上进行学习，机器学习任务可分为：

• 离线学习：在固定数据集上进行训练，不支持实时更新。
• 在线学习：支持实时数据更新，每次新增数据都会进行训练。

04 构建机器学习应用的步骤

以手写识别为例，介绍机器学习应用的基本步骤：

1. 数据预处理：将手写图像转换为数值特征，例如灰度图。
2. 数据切分：将数据分为训练集、验证集和测试集，确保数据分布一致。
3. 选择模型：根据任务选择合适的模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。
4. 选择目标函数：根据所选模型选择合适的目标函数和优化方法。
5. 优化模型参数：通过优化方法找到最佳参数。
6. 评估模型性能：使用评价指标如准确率、召回率等评估模型效果。
7. 最终获得模型：通过上述步骤训练出高性能的模型。

关于作者

星环科技人工智能平台团队由众多研发和算法工程师组成，其中超过八成成员拥有国内外顶尖高校的硕士及以上学位。该团队专注于开发一站式人工智能建模平台Sophon，并在数据挖掘、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域开展前沿研究和项目实施。

本文节选自《机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践》，由出版社授权发布。