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機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是教導(dǎo)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)根據(jù)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的過程。通過為系統(tǒng)提供一系列的試驗(yàn)和錯(cuò)誤場景，機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員致力于創(chuàng)建 可以分析數(shù)據(jù)，回答問題并自行做出決定的人工智能系統(tǒng)。

機(jī)器學(xué)習(xí)通常使用基于測試數(shù)據(jù)的算法，該算法有助于在將來的決策中進(jìn)行推理和模式識(shí)別，從而消除了對傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)軟件要求的來自人類的明確指令的需求。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

機(jī)器學(xué)習(xí)依賴于大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被饋送到算法中，以生成一個(gè)模型，系統(tǒng)可以根據(jù)該模型來預(yù)測其未來的決策。例如，如果您要輸入到系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是一年中每天在午餐中吃的水果，則您可以使用預(yù)測算法來分析不同的水果，并為該水果建立預(yù)測模型您可能在第二年進(jìn)食。

該過程基于反復(fù)試驗(yàn)的情況，通常使用多種算法。這些算法分為線性模型，非線性模型，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它們最終將取決于您正在使用的數(shù)據(jù)集以及您要回答的問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法如何工作？

機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)隨著時(shí)間的推移使用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和改進(jìn)，并且不需要人工指導(dǎo)。該算法分為三種類型：有監(jiān)督，無監(jiān)督和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。每種學(xué)習(xí)類型都有不同的目的，并且可以使數(shù)據(jù)以不同的方式使用。

監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)涉及標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，算法使用該訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)將輸入變量轉(zhuǎn)換為輸出變量以求解方程的映射函數(shù)。其中有兩種監(jiān)督學(xué)習(xí)類型：分類，當(dāng)輸出為類別形式時(shí)，用于預(yù)測給定樣本的結(jié)果；回歸，當(dāng)輸出時(shí)，用于預(yù)測給定樣本的結(jié)果。變量是實(shí)際值，例如“工資”或“權(quán)重”。

監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的一個(gè)示例是K-最近鄰居（KNN）算法，它是一種模式識(shí)別方法。KNN本質(zhì)上涉及使用圖表來根據(jù)附近相似物體的傳播情況得出關(guān)于物體分類的有根據(jù)的猜測。

在上表中，綠色圓圈表示一個(gè)尚未分類的對象，它只能屬于兩個(gè)可能的類別之一：藍(lán)色正方形或紅色三角形。為了識(shí)別其所屬的類別，在這種情況下，算法將分析圖表上最接近的對象，算法將合理地假設(shè)綠色圓圈應(yīng)屬于紅色三角形類別。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)

當(dāng)只有輸入變量而沒有相應(yīng)的輸出變量時(shí)，將使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。它使用未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來建模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有三種類型：關(guān)聯(lián)，廣泛用于市場購物分析；聚類，用于匹配與另一個(gè)聚類中的對象相似的樣本；和降維，用于減少數(shù)據(jù)集中變量的數(shù)量，同時(shí)保持其重要信息不變。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)允許代理通過學(xué)習(xí)最大化獎(jiǎng)勵(lì)的行為，根據(jù)其當(dāng)前狀態(tài)決定其下一步行動(dòng)。它通常用于游戲環(huán)境，在游戲環(huán)境中提供了規(guī)則的算法，并負(fù)責(zé)以最有效的方式解決挑戰(zhàn)。該模型最初會(huì)隨機(jī)開始，但是隨著時(shí)間的流逝，通過反復(fù)試驗(yàn)，它將了解需要在游戲中移動(dòng)的位置和時(shí)間以最大化得分。

在這種類型的培訓(xùn)中，獎(jiǎng)勵(lì)僅僅是與積極成果相關(guān)的狀態(tài)。例如，如果算法能夠?qū)⑵嚤３衷诘缆飞隙粫?huì)撞到障礙物，那么它將“獎(jiǎng)勵(lì)”任務(wù)完成。

為什么機(jī)器學(xué)習(xí)很有用？

本質(zhì)上，機(jī)器學(xué)習(xí)解決了數(shù)據(jù)過多的問題。人們，行動(dòng)，事件，計(jì)算機(jī)和小工具所產(chǎn)生的信息太多，以至于人類幾乎不可能從中學(xué)習(xí)任何東西。在醫(yī)學(xué)分析中，要在成千上萬的MRI掃描中找到模式，一個(gè)人可能要花費(fèi)數(shù)小時(shí)，數(shù)天或數(shù)周的時(shí)間才能完成，但是如果正確標(biāo)記了機(jī)器，機(jī)器可以吸收這些信息并在幾秒鐘內(nèi)發(fā)現(xiàn)這些模式。

機(jī)器學(xué)習(xí)在哪里使用？

我們每天都會(huì)使用最簡單，最成功的機(jī)器學(xué)習(xí)示例之一-Google搜索。搜索引擎由許多ML算法提供支持，這些算法可以讀取和分析您輸入的文本，并根據(jù)您的搜索歷史和在線習(xí)慣來定制結(jié)果。例如，如果您輸入“ Java”，您將獲得圍繞編程語言的結(jié)果，或者更頻繁地浮出水面，這取決于它決定了您的偏好。

我們未來的許多技術(shù)進(jìn)步都取決于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，例如無人駕駛汽車和智慧城市。許多為智慧城市提供動(dòng)力的系統(tǒng)正在進(jìn)入公共空間，例如面部識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法被教為識(shí)別圖像中的模式并根據(jù)其特征識(shí)別對象。但是，這已被證明是ML的有爭議用途，尤其是因?yàn)樗⒉豢偸菧?zhǔn)確的，并且經(jīng)常涉及對公民的某種定期監(jiān)視。

數(shù)據(jù)偏差

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的改進(jìn)和更多技術(shù)的使用，人們越來越擔(dān)心將偏見嵌入關(guān)鍵的和面向公眾的軟件中。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序依賴于數(shù)據(jù)，而正是這些數(shù)據(jù)可能成為偏差的來源。例如，如果一家公司想雇用更多不同種類的人，但使用其當(dāng)前雇員的簡歷，則默認(rèn)情況下，其機(jī)器學(xué)習(xí)程序?qū)⒅粚ふ腋嘞嗤娜恕?/p>

正是這種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用引起了政府的擔(dān)憂，因此，許多政府正在采取強(qiáng)制性的法規(guī)來解決這個(gè)問題。英國數(shù)據(jù)倫理與創(chuàng)新中心（CDEI）宣布將與內(nèi)閣辦公室種族差異部門合作，調(diào)查算法決策中的潛在偏見。同樣，美國政府將試行AI方面的多樣性法規(guī)，以降低計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中性偏見和種族偏見的風(fēng)險(xiǎn)。