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机器学习的发展历程及启示,你知道吗?

2019年11月02日 文章来源:网络整理 热度:103℃ 作者:刘英

近年来,人工智能的强势崛起,特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战,让我们领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体,智能是目标,而机器学习是从数据通往智能的技术途径。因此,机器学习是数据科学的核心,是现代人工智能的本质。

通俗地说,机器学习就是从数据中挖掘出有价值的信息。数据本身是无意识的,它不能自动呈现出有用的信息。怎样才能找出有价值的东西呢?第一步要给数据一个抽象的表示;接着基于表示进行建模;然后估计模型的参数,也就是计算;为了应对大规模的数据所带来的问题,我们还需要设计一些高效的实现手段,包括硬件层面和算法层面。统计是建模的主要工具和途径,而模型求解大多被定义为一个优化问题,特别是,频率派方法其实就是一个优化问题。而贝叶斯模型的计算则往往牵涉蒙特卡洛(Monte Carlo)随机抽样方法。因此,机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科。

机器学习的发展历程及启示,你知道吗?

借鉴计算机视觉理论创始人马尔(Marr)的关于计算机视觉的三级论定义,我把机器学习也分为三个层次:初级、中级和高级。初级阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析,它又包含三个方面:首先是应用问题导向,简单地说,它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题,我们可以理解为数据挖掘;其次,根据应用问题的需要,提出和发展模型、方法和算法以及研究支撑它们的数学原理或理论基础等,这是机器学习学科的核心内容;第三,通过推理达到某种智能。高级阶段是智能与认知,即实现智能的目标。数据挖掘和机器学习本质上是一样的,其区别是数据挖掘更接近于数据端,而机器学习则更接近于智能端。

统计与计算

今年刚被选为美国科学院院士的卡内基梅隆大学统计系教授沃塞曼(Larry Wasserman)写了一本名字非常霸道的书:《统计学完全教程》(All of StaTIsTIcs)。这本书的引言部分有一个关于统计学与机器学习非常有趣的描述。沃塞曼认为,原来统计是在统计系,计算机是在计算机系,这两者是不相来往的,而且互相都不认同对方的价值。计算机学家认为那些统计理论没有用,不解决问题,而统计学家则认为计算机学家只是在“重新发明轮子”,没有新意。然而,他认为现在情况改变了,统计学家认识到计算机学家正在做出的贡献,而计算机学家也认识到统计的理论和方法论的普遍性意义。所以,沃塞曼写了这本书,可以说这是一本为统计学者写的计算机领域的书,为计算机学者写的统计领域的书。

现在大家达成了一个共识:如果你在用一个机器学习方法,而不懂其基础原理,这是一件非常可怕的事情。正是由于这个原因,目前学术界对深度学习还是心存疑虑的。尽管深度学习已经在实际应用中展示出其强大的能力,但其中的原理目前大家还不是太清楚。

计算机学家通常具有强大的计算能力和解决问题的直觉,而统计学家擅长于理论分析和问题建模,因此,两者具有很好的互补性。BoosTIng、支持向量机(SVM)、集成学习和稀疏学习是机器学习界也是统计界在近十年或者是近二十年来最为活跃的方向,这些成果是统计界和计算机科学界共同努力成就的。例如,数学家瓦普尼克(Vapnik) 等人早在20世纪60年代就提出了支持向量机的理论,但直到计算机界于90年代末发明了非常有效的求解算法,并随着后续大量优秀实现代码的开源,支持向量机现在成为了分类算法的一个基准模型。再比如,核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)是由计算机学家提出的一个非线性降维方法,其实它等价于经典多维尺度分析(MulTI-Dimensional Scaling, MDS)。而后者在统计界是很早就存在的,但如果没有计算机界重新发现,有些好的东西可能就被埋没了。

世界上公认最好的两个统计系来自加州大学伯克利分校和斯坦福大学。加州大学伯克利分校是美国统计学的发源地之一,可以说是当今统计学和机器学习的中心,其机器学习领域的教授通常同时在计算机系和统计系都有正式职位。已故的布莱曼(Leo Breiman)教授是统计机器学习的主要奠基人,他是众多统计学习方法的主要贡献者,比如Bagging、分类回归树(CART)、随机森林以及非负garrote稀疏模型等。布莱曼是乔丹(Michael Jordan)教授的伯乐,当初是他力主把乔丹从麻省理工学院引进到伯克利分校的。可以说,伯克利分校的统计系成就了乔丹,反过来他也为伯克利分校的统计学发展创造了新的活力,为机器学习领域培养了一大批优秀的学者,建立了无可代替的功勋。

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