機器學習（Machine Learning）本質上就是讓計算機自己在數據中學習規律，并根據所得到的規律對未來數據進行預測。

機器學習包括如聚類、分類、決策樹、貝葉斯、神經網絡、深度學習（Deep Learning）等算法。

機器學習的基本思路是模仿人類學習行為的過程，如我們在現實中的新問題一般是通過經驗歸納，總結規律，從而預測未來的過程。機器學習的基本過程如下：

機器學習基本過程

01 機器學習發展歷程

從機器學習發展的過程上來說，其發展的時間軸如下所示：

機器學習發展歷程

從上世紀50年代的圖靈測試提出、塞繆爾開發的西洋跳棋程序，標志著機器學習正式進入發展期。

60年代中到70年代末的發展幾乎停滯。

80年代使用神經網絡反向傳播（BP）算法訓練的多參數線性規劃（MLP）理念的提出將機器學習帶入復興時期。

90年代提出的“決策樹”（ID3算法），再到后來的支持向量機（SVM）算法，將機器學習從知識驅動轉變為數據驅動的思路。

21世紀初Hinton提出深度學習（Deep Learning），使得機器學習研究又從低迷進入蓬勃發展期。

從2012年開始，隨著算力提升和海量訓練樣本的支持，深度學習（Deep Learning）成為機器學習研究熱點，并帶動了產業界的廣泛應用。

02 機器學習分類

機器學習經過幾十年的發展，衍生出了很多種分類方法，這里按學習模式的不同，可分為監督學習、半監督學習、無監督學習和強化學習。

監督學習

監督學習（Supervised Learning）是從有標簽的訓練數據中學習模型，然后對某個給定的新數據利用模型預測它的標簽。如果分類標簽精確度越高，則學習模型準確度越高，預測結果越精確。

監督學習主要用于回歸和分類。

常見的監督學習的回歸算法有線性回歸、回歸樹、K鄰近、Adaboost、神經網絡等。

常見的監督學習的分類算法有樸素貝葉斯、決策樹、SVM、邏輯回歸、K鄰近、Adaboost、神經網絡等。

半監督學習

半監督學習（Semi-Supervised Learning）是利用少量標注數據和大量無標注數據進行學習的模式。

半監督學習側重于在有監督的分類算法中加入無標記樣本來實現半監督分類。

常見的半監督學習算法有Pseudo-Label、Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher、VAT、UDA、MixMatch、ReMixMatch、FixMatch等。

無監督學習

無監督學習（Unsupervised Learning）是從未標注數據中尋找隱含結構的過程。

無監督學習主要用于關聯分析、聚類和降維。

常見的無監督學習算法有稀疏自編碼（Sparse Auto-Encoder）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、K-Means算法（K均值算法）、DBSCAN算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM）等。

強化學習

強化學習（Reinforcement Learning）類似于監督學習，但未使用樣本數據進行訓練，是是通過不斷試錯進行學習的模式。

在強化學習中，有兩個可以進行交互的對象：智能體（Agnet）和環境（Environment），還有四個核心要素：策略（Policy）、回報函數（收益信號，Reward Function）、價值函數（Value Function）和環境模型（Environment Model），其中環境模型是可選的。

強化學習常用于機器人避障、棋牌類游戲、廣告和推薦等應用場景中。

為了便于讀者理解，用灰色圓點代表沒有標簽的數據，其他顏色的圓點代表不同的類別有標簽數據。監督學習、半監督學習、無監督學習、強化學習的示意圖如下所示：

03 機器學習應用之道

機器學習是將現實中的問題抽象為數學模型，利用歷史數據對數據模型進行訓練，然后基于數據模型對新數據進行求解，并將結果再轉為現實問題的答案的過程。機器學習一般的應用實現步驟如下：

將現實問題抽象為數學問題；

數據準備；

選擇或創建模型；

模型訓練及評估；

預測結果；

這里我們以Kaggle上的一個競賽Cats vs. Dogs（貓狗大戰）為例來進行簡單介紹，感興趣的可親自實驗。

現實問題抽象為數學問題

現實問題：給定一張圖片，讓計算機判斷是貓還是狗？

數學問題：二分類問題，1表示分類結果是狗，0表示分類結果是貓。

數據準備

數據下載地址：
https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats。

下載 kaggle 貓狗數據集解壓后分為 3 個文件 train.zip、 test.zip 和 sample_submission.csv。

train 訓練集包含了 25000 張貓狗的圖片，貓狗各一半，每張圖片包含圖片本身和圖片名。命名規則根據 “type.num.jpg” 方式命名。

訓練集示例

test 測試集包含了 12500 張貓狗的圖片，沒有標定是貓還是狗，每張圖片命名規則根據“num.jpg”命名。

測試集示例

sample_submission.csv 需要將最終測試集的測試結果寫入.csv 文件中。

sample_submission示例

我們將數據分成3個部分：訓練集（60%）、驗證集（20%）、測試集（20%），用于后面的驗證和評估工作。

選擇模型

機器學習有很多模型，需要選擇哪種模型，需要根據數據類型，樣本數量，問題本身綜合考慮。

如本問題主要是處理圖像數據，可以考慮使用卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)模型來實現二分類，因為選擇CNN的優點之一在于避免了對圖像前期預處理過程（提取特征等）。貓狗識別的卷積神經網絡結構如下面所示：

最下層是網絡的輸入層（Input Layer），用于讀入圖像作為網絡的數據輸入；最上層是網絡的輸出層（Output Layer），其作用是預測并輸出讀入圖像的類別，由于只需要區分貓和狗，因此輸出層只有2個神經計算單元；位于輸入和輸出層之間的，都稱之為隱含層（Hidden Layer），也叫卷積層（Convolutional Layer），這里設置3個隱含層。

模型訓練及評估

我們預先設定損失函數Loss計算得到的損失值，通過準確率Accuracy來評估訓練模型。損失函數LogLoss作為模型評價指標：

準確率（accuracy）來衡量算法預測結果的準確程度：

TP(True Positive)是將正類預測為正類的結果數目。

FP(False Positive)是將負類預測為正類的結果數目。

TN(True Negative)是將負類預測為負類的結果數目。

FN(False Negative)是將正類預測為負類的結果數目。

訓練過中的 loss 和 accuracy

預測結果

訓練好的模型，我們載入一張圖片，進行識別，看看識別效果：

04 機器學習趨勢分析

機器學習正真開始研究和發展應該從80年代開始，我們借助AMiner平臺，將近些年機器學習論文進行統計分析所生成的發展趨勢圖如下所示：

可以看出，深度神經網絡（Deep Neural Network）、強化學習（Reinforcement Learning）、卷積神經網絡（Convolutional Neural Network）、循環神經網絡（Recurrent Neural Network）、生成模型（Generative Model）、圖像分類（Image Classification）、支持向量機（Support Vector Machine）、遷移學習（Transfer Learning）、主動學習（Active Learning）、特征提取（Feature Extraction）是機器學習的熱點研究。

以深度神經網絡、強化學習為代表的深度學習相關的技術研究熱度上升很快，近幾年仍然是研究熱點。