引言

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机器学习基础

对于非计算机背景的同学来说，机器学习可能显得有些复杂。不妨把机器学习想象成一个简单的“配方”过程。我们希望通过一个公式，输入已知的一些变量，比如用户、上下文环境、内容特征等信息，然后通过计算得出一个预测结果。

公式y=f(x)应该很容易理解吧？至于f具体是什么公式或算法，你可以把它当作一个“黑盒”。不管里面怎么操作，只要知道往这个“黑盒”里输入水和面粉，就能得到面糊和面包。至于里面的制作过程，重要吗？

所以，即使你对下面的公式或算法不太明白，也不用担心，这不会影响你对机器学习的理解。

机器学习的应用

对于非计算机专业的同学，尤其是产品和运营人员来说，可以这样理解：机器学习就像一个“烹饪”过程，输入不同的原材料（如鸡蛋、面粉、牛奶等特征），最终输出成品（面包）。至于面包的口感、柔软度，则取决于不同的“烹饪”算法。

实际上，许多算法工程师也经常采用这种“抄作业”的方式，虽然这种方法不一定合适，但在实际工作中却相当普遍。

对机器学习的误解

很多人对机器学习可能存在一些误解：

1. 许多书籍和课程都详细讲解了各种算法，给人一种非常高深的感觉，让人望而生畏。

2. 真正的重点在于建立一个完善的推荐系统和快速验证的机制。这时，可以不断尝试各种算法，从基本的机器学习到深度学习，不断提升效果。

3. 但从入门者的角度来看，实际情况与理论相差甚远。以推荐系统为例，如果需要100人的团队，负责算法的人通常不会超过10人。而这10人中，大部分时间并不是在研究复杂的算法，而是在进行大量的特征生成、数据准备和实验验证工作。

4. 对于稍微了解一些机器学习算法的同学来说，逻辑回归是最基础的算法之一。在阿里、腾讯和微博等公司，大规模逻辑回归的经验也非常丰富。

5. 推荐系统的整个链条很长，算法只是其中很小的一部分。影响最终效果的往往是数据处理和策略选择。

机器学习是一个系统工程

机器学习是一个系统化的工程。如何将其系统化？

1. 流程化：明确各个环节的职责和边界。机器学习通常包括样本数据的生成、算法模型的训练、训练好的模型部署上线，以及提供在线推理（如预测点击率等）。

2. 输入和输出清晰：以样本为例，输入的是样本库中的数据。对于模型训练，输入的是模型库中的信息。在线预测则是建立模型服务的概念，明确哪些模型已经上线并提供服务，包括版本信息。

机器学习的在线化/实时化

传统的机器学习往往经历离线验证和在线实时两个阶段。离线验证通常按周或天的周期进行，而在线实时则能更快地捕捉用户兴趣的变化。

离线训练通常按周或天的周期进行，训练一个模型并上线。这是算法工程师日常工作的主要内容：

1. 调整样本，增加或减少新特征（如用户最近的行为）。
2. 调整模型，引入新的算法、调整模型结构和参数等。
3. 初步验证效果，效果好则上线（可选）。

然而，由于用户的兴趣和内容热点是不断变化的，离线训练的形式无法及时捕捉这些变化。因此，在线学习应运而生。

在线学习具有实时化的特点：

1. 实时反馈用户行为，更细致地描述用户。
2. 实时样本和实时训练，能够及时反映对象的线上变化。

在线或实时机器学习与传统离线方式的不同之处在于，离线方式通常几天甚至一个月才更新一次模型，而在线机器学习则可以实现小时级甚至分钟级的实时更新。目前，大多数互联网公司都已实现小时级甚至分钟级的实时模型更新，部分大厂甚至实现了秒级更新。

大致流程如下：

1. 数据实时流化，通常基于Flink或Storm等实时流技术。
2. 从用户行为日志开始，离线机器学习将数据存储到数据表（如Hive）中，然后进行样本拼接。而在线机器学习则直接接收实时流日志，实时在线样本拼接，每小时生成一次样本。
3. 生成增量样本数据，例如一小时的数据流。
4. 实时训练模型，接收增量样本流，实时更新模型参数。
5. 训练完成后，经过评估验证，符合预期的新模型会被实时上线，逐步更新上线，实现模型在线预测。

离线训练是否就不需要了呢？答案是否定的。在线学习通常是小批量增量训练，对近期数据较为敏感，但也可能出现训练效果不佳的情况。为了避免这种情况，通常会使用全量数据生成样本，训练一个基础模型，定期更新基础模型，在线则在此基础上不断训练。

实际工业流程通常是先离线，再迁移到在线，然后再从离线深度学习过渡到在线深度学习。目前，在线深度学习在业界仍面临一定挑战，未来有机会再详细探讨。