一直以來，機器學習都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學習的相關介紹，詳細內(nèi)容請看下文。

一、機器學習打造智能機器

在智能機器方面，人類綜合利用大數(shù)據(jù)和云計算的技術優(yōu)勢，通過大數(shù)據(jù)的收集來擴大輸入源，通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型、算法模型、云計算來進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，從而尋找有用的規(guī)律，進而指導智能機器改造世界的實踐活動。因此，大數(shù)據(jù)對于智能機器的認識世界和改造世界能力來說提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎。

機器學習是指在沒有明確編程指令的情況下，使機器具備自我訓練和自我學習的技術。機器學習技術在人工智能的研究中具有十分重要的地位。機器學習算法是一種從數(shù)據(jù)中分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預測的算法，尤其是如何在經(jīng)驗學習中改善具體算法的性能。

試想一個不具有學習能力的智能系統(tǒng)難以稱得上是一個真正的智能系統(tǒng)，但是以往的智能機器都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正，不會通過經(jīng)驗改善自身的性能，不會自動獲取和發(fā)現(xiàn)所需要的知識。

它們的推理僅限于演繹而缺少歸納，因此至多只能夠證明已存在事實、定理，而不能發(fā)現(xiàn)新的定理、定律和規(guī)則等。智能機器應該是有生命：必須讓機器具有自己思考下一步行為的能力，而不是在固定代碼下執(zhí)行!

換言之，智能機器要干什么不是人類決定，而是機器在各種聽覺視覺等環(huán)境刺激下激發(fā)應對的策略，并且能對這些策略進行總結。要知道人是很復雜的，靠模擬根本無法和人類比，因此智能機器必須能自己開發(fā)、自己決策、自主學習，從而不斷自我升級完善，這樣才能是突破智能機器的發(fā)展瓶頸。

機器學習領域的研究工作主要有以下三個方面：面向任務，研究和分析改進一組預定任務的執(zhí)行性能;面向認知模型，研究人類學習過程并進行計算機模擬;面向理論分析，從理論上探索各種可能的學習方法和獨立于應用領域的算法。按照以上3種主要的研究工作，從學習策略分類，機器學習技術可以分為6個類型。

二、機器學習基本過程

1、確定目標

機器學習的目標并不在于機器學習，而在于我們將這種方法應用到現(xiàn)實場景，去解決現(xiàn)實的問題點。所以在工作開始之前，我們需要想清楚自己是要實現(xiàn)何種目標，比如是要對流失用戶進行風險預警，對潛在付費用戶進行意愿評估，還是對信貸用戶進行欺詐識別。

2、診斷問題

因為明確了所要實現(xiàn)的目標，所以可以根據(jù)現(xiàn)實基礎來診斷問題。為了實現(xiàn)這個目標，需要機器學習給到怎樣的輸出，單純的0-1標簽即可，還是需要連續(xù)的風險概率;目前的數(shù)據(jù)量是否能支撐這個項目，業(yè)務樣本的黑白比例是否不夠均衡，這些問題都是需要診斷的。

3、方案設計

明確了要實現(xiàn)的目標，也了解了現(xiàn)實基礎里存在的問題點，便可以展開方案設計。在這個細分的業(yè)務場景下，適合選用哪一類型的算法，不同算法往往是為不同領域而生的;在這個場景下，如果沒有明確的黑白樣本，需要基于何種方法來進行樣本定義。在方案設計的環(huán)節(jié)，需要給出一個工作開展的大的方向，相當于把時間和精力限制在一個合適的框架中。

4、方案執(zhí)行

在方案執(zhí)行的過程中遇到問題時，如何進行解決，也是很重要的環(huán)節(jié)。機器學習算法的執(zhí)行，一般稱之為最優(yōu)化的過程，即在一個算法框架下，如何最快地達到最優(yōu)的結果。而針對整個方案的執(zhí)行，又會包括數(shù)據(jù)準備，特征工程，算法調(diào)試，模型評估等具體事項，每一個事項相互獨立，各有各的方法論，但又相互影響，上下游之間的執(zhí)行效果環(huán)環(huán)相扣。

5、評估迭代

評估的過程，其實就是一個目標量化的過程，因為有了量化，所以有了絕對意義上的效果優(yōu)劣。只是不同的業(yè)務目標，不同的模型框架，對應的評估體系是不一樣的。建立一套合適的評估方式，機器學習項目也就實現(xiàn)了閉環(huán)，可以在迭代中去逐步逼近要實現(xiàn)的業(yè)務目標。

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