隨著人工智慧（AI）技術對各行各業有越來越深入的影響，我們也更多地在新聞或報告中聽到“機器學習”、“深度學習”、“增強學習”、“神經網路”等辭彙，對於非專業人士來說略為玄幻。這篇文章為讀者梳理了包括這些在內的12個關鍵詞，希望幫助讀者更清晰地理解，這項人工智慧技術的內涵和潛能。 1、 機器學習 湯姆 ...
隨著人工智慧（AI）技術對各行各業有越來越深入的影響，我們也更多地在新聞或報告中聽到“機器學習”、“深度學習”、“增強學習”、“神經網路”等辭彙，對於非專業人士來說略為玄幻。這篇文章為讀者梳理了包括這些在內的12個關鍵詞，希望幫助讀者更清晰地理解，這項人工智慧技術的內涵和潛能。
1、 機器學習
湯姆·米歇爾教授任職於卡內基梅隴大學電腦學院、機器學習系，根據他在《機器學習》一書中的定義，機器學習是“研究如何打造可以根據經驗自動改善的電腦程式”。機器學習在本質上來說是跨學科的，使用了電腦科學、統計學和人工智慧以及其他學科的知識。機器學習研究的主要產物是演算法，可以幫助基於經驗的自動改善。這些演算法可以在各個行業有廣泛應用，包括電腦視覺、人工智慧和數據挖掘。
2、 分類
分類的含義是，打造模型，將數據分類進入不同的類別。這些模型的打造方式，是輸入一個訓練資料庫，其中有預先標記好的類別，供演算法進行學習。然後，在模型中輸入類別未經標記的資料庫，讓模型基於它從訓練資料庫中所學到的知識，來預測新數據的類別。
因為這類的演算法需要明確的類別標記，因此，分類算是“監督學習”的一種形式。
3、 回歸
回歸是與分類緊密聯繫在一起的。分類是預測離散的類別，而回歸則適用的情況，是當預測“類別”由連續的數字組成。線性回歸就是回歸技術的一個例子。
回歸
4、 聚集
聚集是用來分析不含有預先標記過的類別的數據，甚至連類別特性都沒有標記過。數據個體的分組原則是這樣的一個概念：最大化組內相似度、最小化組與組之間的相似度。這就出現了聚集演算法，識別非常相似的數據並將其放在一組，而未分組的數據之間則沒那麼相似。K-means聚集也許是聚集演算法中最著名的例子。
由於聚集不需要預先將類別進行標記，它算是“無監督學習”的一種形式，意味著演算法通過觀察進行學習，而不是通過案例進行學習。
5、 關聯
要解釋關聯，最簡單的辦法是引入“購物籃分析”，這是一個比較著名的典型例子。購物籃分析是假設一個購物者在購物籃中放入了各種各樣的物品（實體或者虛擬），而目標是識別各種物品之間的關聯，併為比較分配支持和置信度測量（編者註：置信度是一個統計學概念，意味著某個樣本在總體參數的區間估計）。這其中的價值在於交叉營銷和消費者行為分析。關聯是購物籃分析的一種概括歸納，與分類相似，除了任何特性都可以在關聯中被預測到。 Apriori 演算法被稱為最知名的關聯演算法。
關聯也屬於“無監督學習”的一種形式。
6、 決策樹
決策樹是一種自上而下、分步解決的遞歸分類器。決策樹通常來說由兩種任務組成：歸納和修剪。歸納是用一組預先分類的數據作為輸入，判斷最好用哪些特性來分類，然後將資料庫分類，基於其產生的分類資料庫再進行遞歸，直到所有的訓練數據都完成分類。打造樹的時候，我們的目標是找到特性來分類，從而創造出最純粹的子節，這樣，要將資料庫中所有數據分類，只需要最少的分類次數。這種純度是以信息的概念來衡量。
一個完整的決策樹模型可能過於複雜，包含不必要的結構，而且很難解讀。因而我們還需要“修剪”這個環節，將不需要的結構從決策樹中去除，讓決策樹更加高效、簡單易讀並且更加精確。
7、 支持向量機（SVM）
SVM可以分類線性與非線性數據。SVM的原理是將訓練數據轉化進入更高的維度，再檢查這個維度中的最優間隔距離，或者不同分類中的邊界。在SVM中，這些邊界被稱為“超平面”，通過定位支持向量來劃分，或者通過最能夠定義類型的個例及其邊界。邊界是與超平面平行的線條，定義為超平面及其支持向量之間的最短距離。
SVM的巨集偉概念概括起來就是：如果有足夠多的維度，就一定能發現將兩個類別分開的超平面，從而將資料庫成員的類別進行非線性化。當重覆足夠多的次數，就可以生成足夠多的超平面，在N個空間維度中，分離所有的類別。
8、 神經網路
神經網路是以人類大腦為靈感的演算法，雖然，這些演算法對真實人腦功能的模擬程度有多少，還存在很多的爭議，我們還沒法說這些演算法真正模擬了人類大腦。神經網路是由無數個相互連接的概念化人工神經元組成，這些神經元在互相之間傳送數據，有不同的相關權重，這些權重是基於神經網路的“經驗”而定的。“神經元”有激活閾值，如果各個神經元權重的結合達到閾值，神經元就會“激發”。神經元激發的結合就帶來了“學習”。
9、 深度學習
深度學習相對來說還是個比較新的辭彙，雖然在網路搜索大熱之前就已經有了這個辭彙。這個辭彙在研究和業界都名聲大噪，主要是因為其他一系列不同領域的巨大成功。深度學習是應用深度神經網路技術——具有多個隱藏神經元層的神經網路架構——來解決問題。深度學習是一個過程，正如使用了深度神經網路架構的數據挖掘，這是一種獨特的機器學習演算法。
10、增強學習
對於“增強學習”最好的描述來自劍橋大學教授、微軟研究科學家Christopher Bishop，他用一句話精確概括：“增強學習是在某一情景中尋找最適合的行為，從而最大化獎勵。”增強學習中，並沒有給出明確的目標；機器必須通過不斷試錯的方式進行學習。我們來用經典的馬利奧游戲舉個例子。通過不斷試錯，增強學習演算法可以判斷某些行為、也就是某些游戲按鍵可以提升玩家的游戲表現，在這裡，試錯的目標是最優化的游戲表現。
增強學習
K層交叉檢驗的例子，在每一輪使用不同的數據進行測試（藍色為訓練數據、黃色為測試數據），方框下為每一輪的驗證精度。最終的驗證精度是10輪測試的平均數。圖片來源： GitHub 。
11、K層交叉檢驗
交叉檢驗是一種打造模型的方法，通過去除資料庫中K層中的一層，訓練所有K減1層中的數據，然後用剩下的第K層來進行測驗。然後，再將這個過程重覆K次，每一次使用不同層中的數據測試，將錯誤結果在一個整合模型中結合和平均起來。這樣做的目的是生成最精確的預測模型。
12、貝葉斯
當我們討論概率的時候，有兩個最主流的學派：經典學派概率論看重隨機事件發生的頻率。與之對比，貝葉斯學派認為概率的目標是將未確定性進行量化，並隨著額外數據的出現而更新概率。如果這些概率都延伸到真值，我們就有了不同確定程度的“學習”。
