機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法流程

終于考上人工智能的研究僧啦，不知道機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有啥區(qū)別，感覺(jué)一切都是深度學(xué)習(xí)

挖槽，聽(tīng)說(shuō)學(xué)長(zhǎng)已經(jīng)調(diào)了10個(gè)月的參數(shù)準(zhǔn)備發(fā)有2000億參數(shù)的T9開(kāi)天霹靂模型，我要調(diào)參發(fā)T10準(zhǔn)備拿個(gè)Best Paper

現(xiàn)在搞傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的研究論文確實(shí)占比不太高，有的人吐槽深度學(xué)習(xí)就是個(gè)系統(tǒng)工程而已，沒(méi)有數(shù)學(xué)含金量。

但是無(wú)可否認(rèn)的是深度學(xué)習(xí)是在太好用啦，極大地簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的整體算法分析和學(xué)習(xí)流程，更重要的是在一些通用的領(lǐng)域任務(wù)刷新了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法達(dá)不到的精度和準(zhǔn)確率。

深度學(xué)習(xí)這幾年特別火，就像5年前的大數(shù)據(jù)一樣，不過(guò)深度學(xué)習(xí)其主要還是屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域內(nèi)，所以這篇文章里面我們來(lái)嘮一嘮機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法流程區(qū)別。

1、機(jī)器學(xué)習(xí)的算法流程

實(shí)際上機(jī)器學(xué)習(xí)研究的就是數(shù)據(jù)科學(xué)（聽(tīng)上去有點(diǎn)無(wú)聊），下面是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要流程：

數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

探索性的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)分割

機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模

選擇機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)

最后就是評(píng)價(jià)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何

=

1.1 數(shù)據(jù)集

首先我們要研究的是數(shù)據(jù)的問(wèn)題，數(shù)據(jù)集是構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型流程的起點(diǎn)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)集本質(zhì)上是一個(gè)M×N矩陣，其中M代表列（特征），N代表行（樣本）。

列可以分解為X和Y，X是可以指特征、獨(dú)立變量或者是輸入變量。Y也是可以指類(lèi)別標(biāo)簽、因變量和輸出變量。

1.2 數(shù)據(jù)分析

進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory data analysis, EDA）是為了獲得對(duì)數(shù)據(jù)的初步了解。EDA主要的工作是：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述（描述統(tǒng)計(jì)量，圖表），查看數(shù)據(jù)的分布，比較數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，培養(yǎng)對(duì)數(shù)據(jù)的直覺(jué)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)等。

探索性數(shù)據(jù)分析方法簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是去了解數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，搞清楚數(shù)據(jù)的分布。主要注重?cái)?shù)據(jù)的真實(shí)分布，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的可視化，使分析者能一目了然看出數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律，從而得到啟發(fā)，以此幫助分析者找到適合數(shù)據(jù)的模型。

在一個(gè)典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法流程和數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目里面，我做的第一件事就是通過(guò) "盯住數(shù)據(jù)"，以便更好地了解數(shù)據(jù)。個(gè)人通常使用的三大EDA方法包括：

描述性統(tǒng)計(jì)

平均數(shù)、中位數(shù)、模式、標(biāo)準(zhǔn)差。

數(shù)據(jù)可視化

熱力圖（辨別特征內(nèi)部相關(guān)性）、箱形圖（可視化群體差異）、散點(diǎn)圖（可視化特征之間的相關(guān)性）、主成分分析（可視化數(shù)據(jù)集中呈現(xiàn)的聚類(lèi)分布）等。

數(shù)據(jù)整形

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行透視、分組、過(guò)濾等。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理，其實(shí)就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、數(shù)據(jù)整理或普通數(shù)據(jù)處理。指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種檢查和校正過(guò)程，以糾正缺失值、拼寫(xiě)錯(cuò)誤、使數(shù)值正常化/標(biāo)準(zhǔn)化以使其具有可比性、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)(如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換)等問(wèn)題。

例如對(duì)圖像進(jìn)行resize成統(tǒng)一的大小或者分辨率。

數(shù)據(jù)的質(zhì)量將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型的質(zhì)量好壞產(chǎn)生很大的影響。因此，為了達(dá)到最好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型質(zhì)量，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法流程中，其實(shí)很大一部分工作就是在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。

一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)預(yù)處理可以輕松地占到機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目流程中80%的時(shí)間，而實(shí)際的模型建立階段和后續(xù)的模型分析大概僅占到剩余的20%。

1.4 數(shù)據(jù)分割

訓(xùn)練集 & 測(cè)試集

在機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開(kāi)發(fā)流程中，希望訓(xùn)練好的模型能在新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好。為了模擬新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)，對(duì)可用數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分割，從而將已經(jīng)處理好的數(shù)據(jù)集分割成2部分：訓(xùn)練集合測(cè)試集。

第一部分是較大的數(shù)據(jù)子集，用作訓(xùn)練集（如占原始數(shù)據(jù)的80%）；第二部分通常是較小的子集，用作測(cè)試集（其余20%的數(shù)據(jù)）。

接下來(lái)，利用訓(xùn)練集建立預(yù)測(cè)模型，然后將這種訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于測(cè)試集（即作為新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)）上進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)來(lái)選擇最佳模型，為了獲得最佳模型，還可以進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化。

訓(xùn)練集 & 驗(yàn)證集 & 測(cè)試集

另一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分割方法是將數(shù)據(jù)分割成3部分：

訓(xùn)練集

驗(yàn)證集

測(cè)試集

訓(xùn)練集用于建立預(yù)測(cè)模型，同時(shí)對(duì)驗(yàn)證集進(jìn)行評(píng)估，據(jù)此進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)（如超參數(shù)優(yōu)化），并根據(jù)驗(yàn)證集的結(jié)果選擇性能最好的模型。

驗(yàn)證集的操作方式跟訓(xùn)練集類(lèi)似。不過(guò)值得注意的是，測(cè)試集不參與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立和準(zhǔn)備，是機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中單獨(dú)留出的樣本集，用于調(diào)整模型的超參數(shù)和對(duì)模型的能力進(jìn)行初步評(píng)估。通常邊訓(xùn)練邊驗(yàn)證，這里的驗(yàn)證就是用驗(yàn)證集來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷某醪叫Ч?/p>

交叉驗(yàn)證

實(shí)際上數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)流程中最寶貴的，為了更加經(jīng)濟(jì)地利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)，通常使用N倍交叉驗(yàn)證，將數(shù)據(jù)集分割成N個(gè)。在這樣的N倍數(shù)據(jù)集中，其中一個(gè)被留作測(cè)試數(shù)據(jù)，而其余的則被用作建立模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。通過(guò)反復(fù)交叉迭代的方式來(lái)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)流程進(jìn)行驗(yàn)證。

這種交叉驗(yàn)證的方法在機(jī)器學(xué)習(xí)流程中被廣泛的使用，但是深度學(xué)習(xí)中使用得比較少哈。

1.5 機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模

下面是最有趣的部分啦，數(shù)據(jù)篩選和處理過(guò)程其實(shí)都是很枯燥乏味的，現(xiàn)在可以使用精心準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)來(lái)建模。根據(jù)taget變量（通常稱(chēng)為Y變量）的數(shù)據(jù)類(lèi)型，可以建立一個(gè)分類(lèi)或回歸模型。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以大致分為以下三種類(lèi)型之一：

監(jiān)督學(xué)習(xí)

是一種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，建立輸入X和輸出Y變量之間的數(shù)學(xué)（映射）關(guān)系。這樣的(X、Y)對(duì)構(gòu)成了用于建立模型的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，以便學(xué)習(xí)如何從輸入中預(yù)測(cè)輸出。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

是一種只利用輸入X變量的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。X變量是未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)算法在建模時(shí)使用的是數(shù)據(jù)的固有結(jié)構(gòu)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

是一種決定下一步行動(dòng)方案的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，它通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)（trial and error learning）來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，努力使reward回報(bào)最大化。

參數(shù)調(diào)優(yōu)

傳說(shuō)中的調(diào)參俠主要干的就是這個(gè)工作啦。超參數(shù)本質(zhì)上是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的參數(shù)，直接影響學(xué)習(xí)過(guò)程和預(yù)測(cè)性能。由于沒(méi)有萬(wàn)能的超參數(shù)設(shè)置，可以普遍適用于所有數(shù)據(jù)集，因此需要進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化。

以隨機(jī)森林為例。在使用randomForest時(shí)，通常會(huì)對(duì)兩個(gè)常見(jiàn)的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，其中包括mtry和ntree參數(shù)。mtry（maxfeatures）代表在每次分裂時(shí)作為候選變量隨機(jī)采樣的變量數(shù)量，而ntree（nestimators）代表要生長(zhǎng)的樹(shù)的數(shù)量。

另一種在10年前仍然非常主流的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是支持向量機(jī)SVM。需要優(yōu)化的超參數(shù)是徑向基函數(shù)(RBF)內(nèi)核的C參數(shù)和gamma參數(shù)。C參數(shù)是一個(gè)限制過(guò)擬合的懲罰項(xiàng)，而gamma參數(shù)則控制RBF核的寬度。

調(diào)優(yōu)通常是為了得出超參數(shù)的較佳值集，很多時(shí)候不要去追求找到超參一個(gè)最優(yōu)值，其實(shí)調(diào)參俠只是調(diào)侃調(diào)侃，真正需要理解掌握算法原理，找到適合數(shù)據(jù)和模型的參數(shù)就可以啦。

特征選擇

特征選擇從字面上看就是從最初的大量特征中選擇一個(gè)特征子集的過(guò)程。除了實(shí)現(xiàn)高精度的模型外，機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建最重要的一個(gè)方面是獲得可操作的見(jiàn)解，為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，能夠從大量的特征中選擇出重要的特征子集非常重要。

特征選擇的任務(wù)本身就可以構(gòu)成一個(gè)全新的研究領(lǐng)域，在這個(gè)領(lǐng)域中，大量的努力都是為了設(shè)計(jì)新穎的算法和方法。從眾多可用的特征選擇算法中，一些經(jīng)典的方法是基于模擬退火和遺傳算法。除此之外，還有大量基于進(jìn)化算法（如粒子群優(yōu)化、蟻群優(yōu)化等）和隨機(jī)方法（如蒙特卡洛）的方法。

1.6 機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)

在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，兩個(gè)常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)包括分類(lèi)和回歸。

分類(lèi)

一個(gè)訓(xùn)練好的分類(lèi)模型將一組變量作為輸入，并預(yù)測(cè)輸出的類(lèi)標(biāo)簽。下圖是由不同顏色和標(biāo)簽表示的三個(gè)類(lèi)。每一個(gè)小的彩色球體代表一個(gè)數(shù)據(jù)樣本。三類(lèi)數(shù)據(jù)樣本在二維中的顯示，這種可視化圖可以通過(guò)執(zhí)行PCA分析并顯示前兩個(gè)主成分（PC）來(lái)創(chuàng)建；或者也可以選擇兩個(gè)變量的簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖可視化。

性能指標(biāo)

如何知道訓(xùn)練出來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型表現(xiàn)好或壞？就是使用性能評(píng)價(jià)指標(biāo)（metrics），一些常見(jiàn)的評(píng)估分類(lèi)性能的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（AC）、靈敏度（SN）、特異性（SP）和馬太相關(guān)系數(shù)（MCC）。

回歸

最簡(jiǎn)單的回歸模式，可以通過(guò)以下簡(jiǎn)單等式很好地總結(jié)：Y = f(X)。其中，Y對(duì)應(yīng)量化輸出變量，X指輸入變量，f指計(jì)算輸出值作為輸入特征的映射函數(shù)（從機(jī)器學(xué)習(xí)模型中得到）。

上面的回歸例子公式的實(shí)質(zhì)是，如果X已知，就可以推導(dǎo)出Y。一旦Y被計(jì)算（預(yù)測(cè)）出來(lái)，一個(gè)流行的可視化方式是將實(shí)際值與預(yù)測(cè)值做一個(gè)簡(jiǎn)單的散點(diǎn)圖，如下圖所示。

對(duì)回歸模型的性能進(jìn)行評(píng)估，以評(píng)估擬合模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)輸入數(shù)據(jù)值的程度。評(píng)估回歸模型性能的常用指標(biāo)是確定系數(shù)（R2）。此外，均方誤差（MSE）以及均方根誤差（RMSE）也是衡量殘差或預(yù)測(cè)誤差的常用指標(biāo)。

2、深度學(xué)習(xí)算法流程

深度學(xué)習(xí)實(shí)際上是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種范式，所以他們的主要流程是差不多的。深度學(xué)習(xí)則是優(yōu)化了數(shù)據(jù)分析，建模過(guò)程的流程也是縮短了，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一了原來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)中百花齊放的算法。

在深度學(xué)習(xí)正式大規(guī)模使用之前呢，機(jī)器學(xué)習(xí)算法流程中藥花費(fèi)很多時(shí)間去收集數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，嘗試各種不同的特征提取機(jī)器學(xué)習(xí)算法，或者結(jié)合多種不同的特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和回歸。

下面是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要流程：主要從

數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)分割

定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)不需要我們自己去提取特征，而是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高維抽象學(xué)習(xí)，減少了特征工程的構(gòu)成，在這方面節(jié)約了很多時(shí)間。

但是同時(shí)因?yàn)橐肓烁由?、更?fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，所以調(diào)參工作變得更加繁重啦。例如：定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)、確認(rèn)損失函數(shù)、確定優(yōu)化器，最后就是反復(fù)調(diào)整模型參數(shù)的過(guò)程。

作者：ZOMI醬? 編輯：黃飛

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