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小白學(xué)數(shù)據(jù)：一文看懂機(jī)器學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù) 機(jī)器學(xué)習(xí)

36大數(shù)據(jù) | 2016-10-18 11:55

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】大數(shù)據(jù)時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)絕對(duì)是最熱門的詞匯之一。每一個(gè)人，無論是文科生還是理科生，各行各業(yè)的人士，都或多或少聽說過機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)詞。簡(jiǎn)單的說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓電腦程序像人類思維一樣解決問題

小白學(xué)數(shù)據(jù)：一文看懂機(jī)器學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)絕對(duì)是最熱門的詞匯之一。每一個(gè)人，無論是文科生還是理科生，各行各業(yè)的人士，都或多或少聽說過機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)詞。簡(jiǎn)單的說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓電腦程序像人類思維一樣解決問題。小白還是會(huì)問：“好吧，但是機(jī)器學(xué)習(xí)到底是個(gè)啥?生活中哪里可以用到?”這是一個(gè)好問題!接下來我們就通過回答一系列問題來給小白解釋什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，每個(gè)人都可以看得懂。

幾個(gè)基本問題

小白問：所以機(jī)器學(xué)習(xí)是尖端科技嗎?

答：不是，但是它會(huì)用在尖端科技中。

小白問：那為什么很多人，比如我，都大不敢去嘗試進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域呢?

答：可能這個(gè)事兒聽起來有點(diǎn)不可思議吧。所以好多人誤以為這超出了自己理解和學(xué)習(xí)能力范圍。

小白問：那到底它有多復(fù)雜?

答：干過這個(gè)事兒的人就知道，它就是個(gè)孩子們的游戲。(這個(gè)說法有點(diǎn)夸張，但基本就是這個(gè)意思)。

小白問：那機(jī)器學(xué)習(xí)到底是個(gè)啥?

答：它是個(gè)試圖讓事情更智能的過程。我們大多數(shù)人都聽說類似“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這類的詞，就是試圖復(fù)制人類大腦工作過程的一種嘗試。即使是這樣的事情都不一定總是復(fù)雜的。說白了，它就是乘法和微分。就是你在學(xué)校里學(xué)的數(shù)學(xué)，沒什么不同的

小白問：你說機(jī)器學(xué)習(xí)讓事情更智能，什么是智能?

答：智能就是理解事物背后的概念和模式?？梢允抢斫馊说那榫w，弄清楚人類的語言在講什么(例如：漢語，英文，印度語)，或者很酷地做些預(yù)測(cè)。

小白問：這可能是個(gè)傻問題，為什么叫機(jī)器學(xué)習(xí)?這名字對(duì)小白來說有些拗口啊。

答：沒有問題是傻問題!機(jī)器學(xué)習(xí)是由英文MachineLearning直接翻譯而來，這里的機(jī)器就是指的計(jì)算機(jī)。人腦之所以可以工作，是因?yàn)樗诓粩辔招畔⒉W(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)像人腦一樣，也學(xué)習(xí)它接收到的數(shù)據(jù)和信息。拿圖片分類這件事兒來說吧，我們?nèi)四X之所以知道這個(gè)圖片是蘋果，那個(gè)圖片是鴨梨，是通過看了足夠多的蘋果和鴨梨終于學(xué)會(huì)了正確分類。機(jī)器學(xué)習(xí)就是指我們寫一些電腦程序使得計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)，最終正確分類。

小白問：機(jī)器學(xué)習(xí)最主要的好處是什么?它為什么這么重要?

答：機(jī)器學(xué)習(xí)可以模擬人腦學(xué)習(xí)。對(duì)于學(xué)習(xí)的過程顯然人腦學(xué)習(xí)容易得多，一個(gè)小孩都可以分清蘋果和鴨梨。機(jī)器學(xué)習(xí)則需要花時(shí)間寫代碼，而且需要提前學(xué)習(xí)大量已知數(shù)據(jù)(比如，要給你的計(jì)算機(jī)看很多很多的蘋果和鴨梨)才能正確作出分類判斷。但是，一旦機(jī)器學(xué)習(xí)的過程完成，自動(dòng)化和大量應(yīng)用就很容易 – 一臺(tái)機(jī)器可以輕而易舉的對(duì)百萬張圖片進(jìn)行很快分類且不會(huì)勞累，人腦可是做不到。所以說，機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)是完美搭檔!

小白問：那機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來做什么?

答：基本上人類可以做什么，機(jī)器學(xué)習(xí)就可以做什么，甚至更多!比如：

1)你在某個(gè)電商網(wǎng)站上買東西，機(jī)器學(xué)習(xí)可以從千萬商品中找出你最想要，最相關(guān)的選項(xiàng)

2)視頻網(wǎng)站用機(jī)器學(xué)習(xí)來猜你今天的心情，然后給你推薦你現(xiàn)在最感興趣的電影。

3)谷歌可以從億萬搜索結(jié)果中找出最相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。

4)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，在一個(gè)人健康的時(shí)候就預(yù)測(cè)出他是否會(huì)得某種病(比如癌癥)。是不是有點(diǎn)起雞皮疙瘩了?

5)我最喜歡的應(yīng)用是微軟的小娜(Cortana)和蘋果公司的Siri這樣可以理解語言的機(jī)器人。

6)所有的事情幾乎都可以用到機(jī)器學(xué)習(xí)!!^_^

深入聊聊

機(jī)器學(xué)習(xí)在netflix中的應(yīng)用(netflix是美國(guó)著名電影電視劇點(diǎn)播網(wǎng)站)

Netflix中的每一部電影都有一個(gè)標(biāo)簽，注明了這部電影的類型。比如著名的星球大戰(zhàn)系列電影的類型標(biāo)簽就是冒險(xiǎn)型。除了類型標(biāo)簽以外，這些電影還有一些別的標(biāo)簽，比如演員，導(dǎo)演，出產(chǎn)年份等等。

當(dāng)你在netflix上看電影的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)你的行為自動(dòng)地記錄一些其他信息。比如你有沒有看完這部電影，沒有的話看了多少分鐘或者你中間暫停了多少次等等。有了這些信息以后，系統(tǒng)就可以開始找出你行為中的一些規(guī)律，然后就可以給你推薦下一部你可能想看的電影。

比如下面是個(gè)篩選電影的流程：

你喜歡動(dòng)作片 -> 在所有電影里面，有100部電影可以選擇

你喜歡周潤(rùn)發(fā) –> 還剩50部電影

你不喜歡時(shí)間長(zhǎng)的電影 –> 只剩10個(gè)選擇了

現(xiàn)在我們就可以把這10部電影推薦給你，但是系統(tǒng)可以做的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。

你通常在晚上6-10點(diǎn)之間看電影->選擇這個(gè)時(shí)間為你推送影片信息

你通常在睡前看恐怖電影->在晚上10點(diǎn)左右優(yōu)先推薦恐怖片

機(jī)器學(xué)習(xí)在谷歌語言分析中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)在谷歌應(yīng)該說無處不在：包括在輸入搜索問題的時(shí)候得到的自動(dòng)提示，還有最后得到的搜索結(jié)果通通用的是機(jī)器學(xué)習(xí)。更確切的說，用的是自然語言處理也叫NLP。所謂的自然語言就是人類互相交流實(shí)用的語言，比如中文和英語。機(jī)器通過自然語言處理可以把這些自然語言中的每一個(gè)詞都轉(zhuǎn)化成向量。你可以把這些向量想成一個(gè)長(zhǎng)度為N，高度為1的矩陣(排成長(zhǎng)方形的一堆數(shù))，通常N的大小取決于所分析語言的復(fù)雜程度，也就是說這個(gè)語言中設(shè)定的規(guī)則的數(shù)目。比如說我們可以推斷英語中大概有300-400個(gè)這些規(guī)則。那么，這個(gè)向量長(zhǎng)度就為300-400。在這矩陣中，每一個(gè)規(guī)則都有一個(gè)矩陣中對(duì)應(yīng)的數(shù)值。

小白問：那有這么多個(gè)規(guī)則，怎么給他們加上數(shù)值呢?

答：我也不知道的說

小白問：啥都不知道為什么還這么激動(dòng)?

答：這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的神奇所在!這個(gè)計(jì)算數(shù)值的過程中不需要人的插手，自動(dòng)就可以得到數(shù)值。而且這些向量中的數(shù)值是有確切含義的。

比如下面有這三句話：

1.梅西射門得分了

2.羅納爾多點(diǎn)球沒進(jìn)

3.小剛希望自己的工資多點(diǎn)

傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法會(huì)認(rèn)為，第二句和第三句話中都有“多點(diǎn)”這部分，別的好像沒有什么字是重合的了。所以結(jié)論是：那第二句和第三句肯定有相同之處吧?

但是任何正常的人類大腦都知道其實(shí)第一句和第二句才是同一個(gè)主題，都是討論足球，所以更有可能同時(shí)出現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)中的向量也明白這個(gè)道理J。經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)后，“羅納爾多”的向量和“梅西”的向量更為接近。當(dāng)我們可以比較向量的相似程度的時(shí)候，最后得到的結(jié)果就和我們大腦得到的結(jié)果更加接近。是不是很神奇呀?

小白問：所以你的意思是矩陣中的數(shù)值可以幫助我們理解一句話到底是講的啥了?

答：你真聰明!現(xiàn)在你還覺得機(jī)器學(xué)習(xí)難懂嗎?^_^

來源：36大數(shù)據(jù)

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