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有意轉行AI行業的PM們，需要對機器學習了解多深？機器學習跟無監督學習、半監督學習、神經網絡、深度學習、強化學習、遷移學習等是什么關系？各自之間又有什么區別和關系？本文作為一篇掃盲篇將給你一一梳理。

01 機器學習（Machine Learning）

1. 什么是機器學習

機器學習與人工智能的關系：機器學習是實現人工智能的一種工具；而監督學習、無監督學習、深度學習等只是實現機器學習的一種方法。

機器學習與各種學習方法之間的關系：

注：這里把神經網絡和深度學習歸到監督學習下面可能不是很恰當，因為維度不一樣，只能說有些監督學習的過程中用到神經網絡的方法。

而在半監督學習或無監督學習的過程中也可能會用到神經網絡，這里只在監督學習的模式下介紹神經網絡。

機器學習就是讓機器自己有學習能力，能模擬人的思維方式去解決問題。

機器學習目的不只是讓機器去做某件事，而是讓機器學會學習。就像教一個小孩，我們不能教他所有的事，我們只是啟蒙他，他學會用我們教他的東西去創造更多的東西。

人解決問題的思維方式：

遇到問題的時候，人會根據過往的經歷、經驗、知識，來做決定。

機器模擬人的思維方式：

先用大量的數據訓練機器，讓機器有一定的經驗，再次輸入新的問題時，機器可以根據以往的數據，輸出一個最優解。

所以，機器學習就是讓機器具備學習能力，像人一樣去思考和解決問題。

2. 怎么實現機器學習

實現機器學習的三個步驟：

舉個例子：我們現在要做一個預測房價的模型，假設影響房價的因素只有住房面積：

第一步：定義模型

假設：y=房價，x=住房面積

則定義模型：y=a*x+b

其中x為特征變量，a、b為參數。因此我們的目的就是利用訓練數據（Training Data），去確定參數a、b的值。

第二步：定義怎樣才是最好的（定義代價函數）

在第一步定義好模型之后，接下來我們要告訴機器，滿足什么樣條件的a和b才是最好的模型，即定義代價函數。

假設測試的數據（x1、y1）、（x2、y2）、（x3、y3）…；

假設測試數據到直線的距離之和為J；

則J2=1/M∑（x-xi）2+（y-yi）2之和，其中xi、yi表示每點的測試數據,M表示測試數據的個數。

因此我們定義最好的就是：使得J的值最小時，就是最好的。

第三步：找出最好的模型

根據第二步，我們知道什么是最好的了，接下來就是想辦法求解出最好的解。

常用的就是梯度下降法，求最小值。剩下的就是輸入數據去訓練了，訓練數據的量和數據源的不同，就會導致最終的參數a、b不一樣。

這三步中基本上就是轉化為數學問題，后面會單獨寫一篇文章說明如何將一個AI模型轉化為數學的求解問題，其中主要涉及的一些專稱有：預測函數、代價函數、誤差、梯度下降、收斂、正則化、反向傳播等等，感興趣的同學可以關注下。

02 監督學習（Supervised Learning）

監督學習是從已標記的訓練數據來推斷一個功能的機器學習任務，主要特點就是訓練數據是有標簽的。

比如說圖像識別：當輸入一張貓的圖片時，你告訴機器這是貓；當輸入一張狗的圖片時，你告訴機器這是狗；如此訓練。

測試時，當你輸入一張機器以前沒見過的照片，機器能辨認出這張圖片是貓還是狗。

監督學習的訓練數據是有標簽的，即輸入時告訴機器這是什么，通過輸入是給定標簽的數據，讓機器自動找出輸入與輸出之間的關系。

其實現在我們看到的人工智能，大多數是監督學習。

監督學習優缺點：

• 優點：算法的難度較低，模型容易訓練；
• 缺點：需要人工給大量的訓練數據打上標簽，因此就催生了數據標簽師和數據訓練師的崗位。

03 線性回歸（Linear Regression）

我們前面舉的預測房價的例子就是一個線性回歸的問題，我們要找一條線去擬合這些測試數據，讓誤差最小。

如果我們要誤差最小，即要每一個測試點到直線的距離之和最小。（具體步驟可以參考我們前面介紹的實現機器學習的三個步驟）。

但是在現實問題中，可能房價跟住房面值不是單純的直線關系，當住房面積到一定大的時候，房價的增幅就會變緩了；或者說當數據量不夠大時，我們得到的模型跟測試數據太擬合了，不夠通用。

為了解決這些問題，我們就需要正則化，就是讓模型更加的通用。

圖一：如果我們按y=a*x+b這個模型去訓練，那得到的就會像圖一這樣的曲線，而當住房面積比較大時，可能預測效果就不好了；

圖二：我們加入了一個二次項，擬合效果就很不錯了，輸入新數據時，預測效果比較好，所以這就是比較好的模；

那這么說就是擬合程度越高越好？并不是，我們的目的不是在訓練數據中找出最擬合的模型，而是找出當輸入新數據時，預測效果最好的。因此，這個模型必須具體通用性。

圖三：我們加入了更高的三次項，模型跟訓練數據擬合度太高，但不具備通用性，當你輸入新數據時，其實預測效果也不好。因此需要通過正則化后，找到比較理想的通用模型。

線性回歸的特點：

• 主要解決連續值預測的問題；
• 輸出的是數值。

04 邏輯回歸（Logistic Regression）

邏輯回歸輸出的特點：

邏輯回歸主要解決的是分類的問題，有二值分類和多分類。

1. 二分類

如上圖，我們要做的事情就是找一條線，把黑色的點和藍色的點分開，而不是找一條線去擬合這些點。

比如說做攔截垃圾郵件的模型，就把郵件分為垃圾郵件和非垃圾郵件兩類。輸入一封郵件，經過模型分析，若是垃圾郵件則攔截。

2. 多分類

如上圖，要做的是把不同顏色的點各自歸為一類，其實這也是由二分類變換而成的。

比如說讓機器閱讀大量的文章，然后把文章分類。

線性回歸與邏輯回歸的舉例說明，以預測天氣為例：

1. 如果要預測明天的溫度，那就是線性回歸問題；
2. 如果要預測明天是否下雨，那就是二分類的邏輯回歸問題；
3. 如果要預測明天的風級（1級、2級、3級…）,那就是多分類的邏輯回歸問題。

05 神經網絡（Neural Networks）

1. 為什么需要神經網絡？

假設我們現在做的是房價是升還是降的分類問題，我們之前假設影響房價的因素只有住房面積，但是實際上可能還需要考慮樓層、建筑時間、地段、售賣時間、朝向、房間的數量等等，可能影響因素是成千上萬的。并且各因素之間可能存在關聯關系的。

如果用回歸問題解，則設置函數：

y=（a1*X1 + a2*X2 + a3*X3 + a4*X4…）+=（b1*X1X2 + b2*X1*X3 + b3*X1X4 …）+（三次項的組合）+（n次項的組合）

普通回歸模型：

對于該模型來說，每個特征變量的之間的相互組合（二次項或三次項）都變成新的特征變量，那么每多一個高次項時，特征變量就會數量級的變大，當特征變量大于是數千個的時候，用回歸算法就很慢了。而我們轉換為神經網絡去求解，就會簡單得多。

神經網絡模型：

2. 為什么叫做神經網絡？

先看下人類神經元的鏈接方式：

人的神經細胞連接是錯綜復雜的，一個神經元接受到多個神經元的信息，經過對信息處理后，再把信息傳遞給下一個神經元。

神經網絡的設計靈感就是來源于神經細胞之間的信息傳遞，我們可以把神經網絡中的每個圓圈看成是一個神經元，它接受上一級網絡的輸入，經過處理后，再把信息傳遞給下一級網絡。

3. 為什么要模擬人類的神經網絡？人類的神經網絡有什么神奇的地方？

神經系統科學家做過一個有趣的實驗，把一個動物的聽覺皮層切下來，移植到另一個動物的大腦上，替換其視覺皮層，這樣從眼睛收到的信號將傳遞給移植過來的聽覺皮層，最后的結果表明這個移植過來的聽覺皮層也學會了“看”。

還有很多有趣的實驗：

上圖是用舌頭學會“看”的一個例子，它能幫助失明人士看見事物。

它的原理是在前額上帶一個灰度攝像頭，攝像頭能獲取你面前事物的低分辨率的灰度圖像。再連一根線到安裝了電極陣列的舌頭上，那么每個像素都被映射到你舌頭的某個位置上。電壓值高的點對應一個暗像素，電壓值低的點對應于亮像素，這樣舌頭通過感受電壓的高度來處理分辨率，從而學會了“看”。

因此，這說明了動物神經網絡的學習能力有多驚人。也就是說你把感器的信號接入到大腦中，大腦的學習算法就能找出學習數據的方法并處理這些數據。

從某種意義上來說如果我們能找出大腦的學習算法，然后在計算機上執行大腦學習算法或與之相似的算法，這就是我們要機器模擬人的原因。

4. 神經網絡跟深度學習之間有什么關系？

1）相同：

都采用了分層結構（輸入層、隱藏層、輸出層）的多層神經結構。

2）不同：

• 層數不同，通常層數比較高的我們叫做深度學習，但具體多少層算高，目前也沒有有個統一的定義，有人說10層，有人說20層；
• 訓練機制不同，本質上的區別還是訓練機制的不同。

傳統的神經網絡采用的是back propagation的方式進行，這種機制對于7層以上的網絡，殘差傳播到最前面就變得很小了，所謂的梯度擴散。

而深度學習采用的訓練方法分兩步，第一步是逐層訓練，第二步是調優。

深度學習中，最出名的就是卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。

關于深度學習，在這里就不展開了，之后會單獨寫一篇文章討論深度學習，感興趣的同學可以關注下。

06 半監督學習（Semi-supervised Learning）

半監督學習主要特點是在訓練數據中，有小部分數據是有標簽，而大部分數據是無標簽的。

半監督學習更加像人的學習方式，就像小時候，媽媽告訴你這是雞，這是鴨，這是狗，但她不能帶你見過這個世界上所有的生物；下次見到天上飛的，你可能會猜這是一只鳥，雖然你不知道具體這只鳥叫什么名字。

其實我們不缺數據，缺的是有多樣標簽的數據。因為你要想數據很簡單，就放一個攝像頭不斷拍，放一個錄音機不斷錄，就有大量數據了。

簡單說一個半監督學習的方式：

假設藍色的和黃色的是有標簽的兩類數據，而灰色的是無標簽的數據，那么我們先根據藍色和黃色的數據劃了分類，然后看灰色的數據在哪邊，再給灰色的數據分別標上藍色或黃色的標簽。

所以半監督學習的一個重要思想就是：怎么用有標簽的數據去幫助無標簽的數據去打上標簽。

07 無監督學習（Unsupervised Learning）

無監督學習的主要特點是訓練數據是無標簽的，需要通過大量的數據訓練，讓機器自主總結出這些數據的結構和特點。

就像一個不懂得欣賞畫的人去看畫展，看完之后，他可以憑感覺歸納出這是一類風格，另外的這些是另一種風格，但他不知道原來這是寫實派，那些是印象派。

比如說給機器看大量的文章，機器就學會把文章分類，但他并不知道這個是經濟類的、文學類的、軍事類的等等，機器并不知道每一類是什么，它只知道把相似的歸到一類。

無監督學習主要在解決分類和聚類問題方面的應用比較典型，比如說Googel和頭條的內容分類。

08 強化學習（Reinforcement Learning）

先來聊聊強化學習跟監督學習有什么不同。

監督學習是每輸入一個訓練數據，就會告訴機器人結果。就像有老師手把手在教你，你每做一道題老師都會告訴你對錯和原因。

強化學習是進行完一輪對話之后，才會跟機器人說這一輪對話好還是壞，具體是語氣不對，還是回答錯誤，還是聲音太小，機器不知道，它只知道結果是不好的。就像你高考，沒有老師在你身邊告訴你每做的一道題是對或錯吧，最終你只會得到一個結果：得了多少分。

強化學習模型：

首先機器會觀察它所處的環境，然后做出行動；機器的行動會改變環境；接著機器再次觀察環境，再次做出行動，如此循環。

每一次訓練結束，機器都會收到一個回饋，機器根據回饋，不斷調整模型。

以Alpha Go為例：

首先AlphaGo會觀察棋盤的情況，然后決定下一步落子；待對方落子后，AlphaGo再次根據棋盤的情況再次進行下一步。直到分出勝負之后，AlphaGo得到的reward是贏或輸。經過這樣大量的訓練之后，AlphaGo就學會了，怎樣做才更有可能贏。

強化訓練的特點：

• 反饋機制，根據反饋不斷調整自己的策略；
• 反饋有延遲，不是每次動作都會得到反饋；比如說AlphaGo，不是每一次落子都會有反饋，而是下完一整盤才得到勝負的反饋。

在此就介紹完了機器學習常見的內容，若文中有不恰當的地方，歡迎各路大神批評指正。

本文由 @Jimmy 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。