人工智能深度学习

人工智能

人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题

深度学习

其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题

机器学习

机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,

机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法

神经网络

最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络

机器学习的范围

机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。

模式识别

　　模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是从工业界发展起来的概念，后者则主要源自计算机学科。在著名的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书中，Christopher M. Bishop在开头是这样说的“模式识别源自工业界，而机器学习来自于计算机学科。不过，它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面，同时在过去的10年间，它们都有了长足的发展”。

数据挖掘

　　数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何，例如从数据中挖出金子，以及将废弃的数据转化为价值等等。但是，我尽管可能会挖出金子，但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是，数据挖掘仅仅是一种思考方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识，但不是每个数据都能挖掘出金子的，所以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM最喜欢吹嘘的)，恰恰相反，一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键，而且他还必须对数据有深刻的认识，这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。

统计学习

　　统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的，这个分别在于：统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化，偏数学，而机器学习者更关注的是能够解决问题，偏实践，因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。

计算机视觉

　　计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的，同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深度学习的发展，大大促进了计算机图像识别的效果，因此未来计算机视觉界的发展前景不可估量。

语音识别

　　语音识别=语音处理+机器学习。语音识别就是音频处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不会单独使用，一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果的语音助手siri等。

自然语言处理

　　自然语言处理=文本处理+机器学习。自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中，大量使用了编译原理相关的技术，例如词法分析，语法分析等等，除此之外，在理解这个层面，则使用了语义理解，机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号，自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。按照百度机器学习专家余凯的说法“听与看，说白了就是阿猫和阿狗都会的，而只有语言才是人类独有的”。如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。

机器学习的方法

回归算法

在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。

实现方面的话，逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观，你只需要理解对数值越大，函数越逼近1，数值越小，函数越逼近0)，接着我们根据这个概率可以做预测，例如概率大于0.5，则这封邮件就是垃圾邮件，或者肿瘤是否是恶性的等等。从直观上来说，逻辑回归是画出了一条分类线，见下图。

逻辑回归算法划出的分类线基本都是线性的(也有划出非线性分类线的逻辑回归，不过那样的模型在处理数据量较大的时候效率会很低)，这意味着当两类之间的界线不是线性时，逻辑回归的表达能力就不足。

神经网络

让我们看一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层中的一个圆代表一个处理单元，可以认为是模拟了一个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，也就是"神经网络"。

在神经网络中，每个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。通过这样的过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。

SVM（支持向量机）

支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术，则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技术。

　　但是，通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。

我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？在二维平面可能会很困难，但是通过“核”可以将二维空间映射到三维空间，然后使用一个线性平面就可以达成类似效果。也就是说，二维平面划分出的非线性分类界线可以等价于三维平面的线性分类界线。于是，我们可以通过在三维空间中进行简单的线性划分就可以达到在二维平面中的非线性划分效果。

　　支持向量机是一种数学成分很浓的机器学习算法（相对的，神经网络则有生物科学成分）。在算法的核心步骤中，有一步证明，即将数据从低维映射到高维不会带来最后计算复杂性的提升。于是，通过支持向量机算法，既可以保持计算效率，又可以获得非常好的分类效果。因此支持向量机在90年代后期一直占据着机器学习中最核心的地位，基本取代了神经网络算法。直到现在神经网络借着深度学习重新兴起，两者之间才又发生了微妙的平衡转变。

聚类算法

　　无监督算法中最典型的代表就是聚类算法。
　　让我们还是拿一个二维的数据来说，某一个数据包含两个特征。我希望通过聚类算法，给他们中不同的种类打上标签，我该怎么做呢？简单来说，聚类算法就是计算种群中的距离，根据距离的远近将数据划分为多个族群。
　　聚类算法中最典型的代表就是K-Means算法。

降维算法

　　降维算法也是一种无监督学习算法，其主要特征是将数据从高维降低到低维层次。

降维算法的主要作用是压缩数据与提升机器学习其他算法的效率。通过降维算法，可以将具有几千个特征的数据压缩至若干个特征。另外，降维算法的另一个好处是数据的可视化，例如将5维的数据压缩至2维，然后可以用二维平面来可视。降维算法的主要代表是PCA算法(即主成分分析算法)。

推荐算法

推荐算法是目前业界非常火的一种算法，在电商界，如亚马逊，天猫，京东等得到了广泛的运用。推荐算法的主要特征就是可以自动向用户推荐他们最感兴趣的东西，从而增加购买率，提升效益。推荐算法有两个主要的类别：

　　一类是基于物品内容的推荐，是将与用户购买的内容近似的物品推荐给用户，这样的前提是每个物品都得有若干个标签，因此才可以找出与用户购买物品类似的物品，这样推荐的好处是关联程度较大，但是由于每个物品都需要贴标签，因此工作量较大。

　　另一类是基于用户相似度的推荐，则是将与目标用户兴趣相同的其他用户购买的东西推荐给目标用户，例如小A历史上买了物品B和C，经过算法分析，发现另一个与小A近似的用户小D购买了物品E，于是将物品E推荐给小A。

　　两类推荐都有各自的优缺点，在一般的电商应用中，一般是两类混合使用。推荐算法中最有名的算法就是协同过滤算法。

其他

　　除了以上算法之外，机器学习界还有其他的如高斯判别，朴素贝叶斯，决策树等等算法。但是上面列的六个算法是使用最多，影响最广，种类最全的典型。机器学习界的一个特色就是算法众多，发展百花齐放。

　　下面做一个总结，按照训练的数据有无标签，可以将上面算法分为监督学习算法和无监督学习算法，但推荐算法较为特殊，既不属于监督学习，也不属于非监督学习，是单独的一类。

机器学习的分类

目前机器学习主流分为：监督学习，无监督学习，强化学习。

a) 监督学习是最常见的一种机器学习，它的训练数据是有标签的，训练目标是能够给新数据（测试数据）以正确的标签。例如，将邮件进行是否垃圾邮件的分类，一开始我们先将一些邮件及其标签（垃圾邮件或非垃圾邮件）一起进行训练，学习模型不断捕捉这些邮件与标签间的联系进行自我调整和完善，然后我们给一些不带标签的新邮件，让该模型对新邮件进行是否是垃圾邮件的分类。

b) 无监督学习常常被用于数据挖掘，用于在大量无标签数据中发现些什么。无监督主要有三种：聚类、离散点检测和降维。

它的训练数据是无标签的，训练目标是能对观察值进行分类或者区分等。例如无监督学习应该能在不给任何额外提示的情况下，仅依据所有“猫”的图片的特征，将“猫”的图片从大量的各种各样的图片中将区分出来。

c) 强化学习通常被用在机器人技术上（例如机械狗），它接收机器人当前状态，算法的目标是训练机器来做出各种特定行为。工作流程多是：机器被放置在一个特定环境中，在这个环境里机器可以持续性地进行自我训练，而环境会给出或正或负的反馈。机器会从以往的行动经验中得到提升并最终找到最好的知识内容来帮助它做出最有效的行为决策。

机器学习模型的评估

拿猫的识别来举例，假设机器通过学习，已经具备了一定的识别能力。那么，我们输入4张图片，机器的判断如下：

常用的评价指标有三种：准确率（precision）、召回率（recall）和精准率（accuracy），其中：

Precision = TP/（TP+FP），表示我们抓到的人中，抓对了的比例；

Recall = TP/ （TP+FN），表示我们抓到的坏人占所有坏人的比例；

Accuracy = （TP + TN）/ All ，表示识别对了（好人被识别成好人，坏人被识别成坏人）的比例。

三个指标越高，表示算法的适应性越好。

机器学习的应用

机器学习与大数据的结合产生了巨大的价值。基于机器学习技术的发展，数据能够“预测”。对人类而言，积累的经验越丰富，阅历也广泛，对未来的判断越准确。例如常说的“经验丰富”的人比“初出茅庐”的小伙子更有工作上的优势，就在于经验丰富的人获得的规律比他人更准确。而在机器学习领域，根据著名的一个实验，有效的证实了机器学习界一个理论：即机器学习模型的数据越多，机器学习的预测的效率就越好。

机器学习界的名言：成功的机器学习应用不是拥有最好的算法，而是拥有最多的数据！

　　在大数据的时代，有好多优势促使机器学习能够应用更广泛。例如随着物联网和移动设备的发展，我们拥有的数据越来越多，种类也包括图片、文本、视频等非结构化数据，这使得机器学习模型可以获得越来越多的数据。同时大数据技术中的分布式计算Map-Reduce使得机器学习的速度越来越快，可以更方便的使用。种种优势使得在大数据时代，机器学习的优势可以得到最佳的发挥。

机器学习的子类--深度学习

2006年，Geoffrey Hinton在科学杂志《Science》上发表了一篇文章，论证了两个观点：

**　　1.多隐层的神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；**

**　　2.深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化” 来有效克服。**

通过这样的发现，不仅解决了神经网络在计算上的难度，同时也说明了深层神经网络在学习上的优异性。从此，神经网络重新成为了机器学习界中的主流强大学习技术。同时，具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络，基于深度神经网络的学习研究称之为深度学习。

　　目前业界许多的图像识别技术与语音识别技术的进步都源于深度学习的发展，除了本文开头所提的Cortana等语音助手，还包括一些图像识别应用，其中典型的代表就是下图的百度识图功能。

　　深度学习属于机器学习的子类。基于深度学习的发展极大的促进了机器学习的地位提高，更进一步地，推动了业界对机器学习父类人工智能梦想的再次重视。

机器学习的父类--人工智能

　　人工智能是机器学习的父类。深度学习则是机器学习的子类。如果把三者的关系用图来表明的话，则是下图：

　　总结起来，人工智能的发展经历了如下若干阶段，从早期的逻辑推理，到中期的专家系统，这些科研进步确实使我们离机器的智能有点接近了，但还有一大段距离。直到机器学习诞生以后，人工智能界感觉终于找对了方向。基于机器学习的图像识别和语音识别在某些垂直领域达到了跟人相媲美的程度。机器学习使人类第一次如此接近人工智能的梦想。

让我们再看一下机器人的制造，在我们具有了强大的计算，海量的存储，快速的检索，迅速的反应，优秀的逻辑推理后我们如果再配合上一个强大的智慧大脑，一个真正意义上的人工智能也许就会诞生，这也是为什么说在机器学习快速发展的现在，人工智能可能不再是梦想的原因。

　　人工智能的发展可能不仅取决于机器学习，更取决于前面所介绍的深度学习，深度学习技术由于深度模拟了人类大脑的构成，在视觉识别与语音识别上显著性的突破了原有机器学习技术的界限，因此极有可能是真正实现人工智能梦想的关键技术。无论是谷歌大脑还是百度大脑，都是通过海量层次的深度学习网络所构成的。也许借助于深度学习技术，在不远的将来，一个具有人类智能的计算机真的有可能实现。