一、什么是算法
1.1算法是一系列的指令
我們所生活的這個(gè)時(shí)代，處處都存在著算法。比如當(dāng)今已經(jīng)普及的的手機(jī)或筆記本電腦、汽車、家電等都留有算法的印記，再如，銀行系統(tǒng)、航空系統(tǒng)、物流系統(tǒng)就是各類復(fù)雜算法的集成體。算法能夠經(jīng)營工廠、進(jìn)行交易、運(yùn)輸物品，還能保存記錄。在人未知道“算法”這個(gè)詞以先，算法已走進(jìn)生活生產(chǎn)方方面面的實(shí)際。那么算法究竟是什么呢？算法其實(shí)是一系列的指令，告訴計(jì)算機(jī)該做什么。
1.2算法的運(yùn)算邏輯是“與、或、非”
眾所周知，計(jì)算機(jī)是由海量個(gè)微小開關(guān)即晶體管所組成，而算法能夠在一秒內(nèi)打開并關(guān)閉這些開關(guān)上億次，這是算法的物理底層構(gòu)造。最簡單的算法就是觸動開關(guān)。如果開關(guān)打開，信息就是1；如果開關(guān)關(guān)閉，信息就是0。這樣的一個(gè)晶體管信息就構(gòu)成一個(gè)比特信息。兩個(gè)比特信息形成并列組合并與另外一個(gè)比特信息進(jìn)行串聯(lián)，就可以形成一組簡單算法。所有的算法都是基于這樣開關(guān)的物理基礎(chǔ)組合。通過這種組合的原理分析，無論有多么復(fù)雜，算法的邏輯都能被分解為“與、或、非”三種。實(shí)際應(yīng)用中，這些“與、或、非”的邏輯是用不同的符號來代替運(yùn)算，簡單的算法就可以用圖表來表示。舉個(gè)形象化點(diǎn)的例子，如下圖所示，這就是一個(gè)簡單的算法表達(dá)，按照這個(gè)算法邏輯，發(fā)燒可由感冒或者咳嗽引起，而發(fā)燒又有頭疼，則可用泰諾進(jìn)行治療。
通過許多這樣的邏輯單元組合，能夠進(jìn)行極其復(fù)雜的邏輯推理運(yùn)算。但歸源溯本，就是上述算法的三種運(yùn)算邏輯：與、或、非。因此，從這樣嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嫿Y(jié)構(gòu)可以看出，這是一套既精確又嚴(yán)格的指令系列，而非模糊的要求
1.3算法是有效的程序設(shè)計(jì)結(jié)果
算法的設(shè)計(jì)就是人借著計(jì)算機(jī)語言的媒介設(shè)計(jì)指令要求匹配到計(jì)算機(jī)中去的過程，所以，所要求的算法要先經(jīng)過設(shè)計(jì)，所設(shè)計(jì)的算法未必就能復(fù)合計(jì)算機(jī)的物理屬性邏輯，需要加以驗(yàn)證調(diào)節(jié)。一個(gè)有效的算法應(yīng)該含有三個(gè)重要特性：
A：它必須是有限的：如果設(shè)計(jì)的算法永無休止地嘗試解決問題，那么它是無用的。
B：它必須具備明確定義的指令：算法的每一步都必須準(zhǔn)確定義，在任何場景下指令都應(yīng)當(dāng)沒有歧義。
C：它必須是有效的：一個(gè)算法被設(shè)計(jì)用以解決某個(gè)問題，那么它就應(yīng)當(dāng)能解決這個(gè)問題，并且僅僅使用紙和筆就能證明該算法是收斂的。
上述這些特性在小編看來可以是作為兩個(gè)方面的驗(yàn)證必要：
一方面是所設(shè)計(jì)的算法邏輯與計(jì)算機(jī)物理晶體管的實(shí)際層面的一致性驗(yàn)證，即設(shè)計(jì)的算法是能夠運(yùn)行得通的算法。
另一方面就是所設(shè)計(jì)的算法與要達(dá)到的運(yùn)行目的的一致性，即設(shè)計(jì)的算法能夠?qū)崿F(xiàn)既定的目標(biāo)功能。
設(shè)計(jì)算法并非易事。首先是算法的構(gòu)思，然后是要用一種計(jì)算機(jī)能理解的語言來將算法記錄下來，如Java、Python、C++等。接下來就需要進(jìn)行糾錯(cuò)，找出每個(gè)誤差并修正，直到計(jì)算機(jī)能夠運(yùn)行程序?yàn)橹埂?br/>
二、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
通過上述對算法的分享可知，算法是由人定義設(shè)計(jì)的一系列的指令。一旦人能夠完成所愿的程序后，計(jì)算機(jī)就會以飛快的速度按照我們的意旨辦事。然而，即便是事先做了較為充分的算法設(shè)計(jì)和錄入，不可避免的是，仍會不時(shí)遇到一些靠現(xiàn)有算法不能發(fā)揮作用的應(yīng)用場景。這分為三類情況：
情況一：沒有對應(yīng)的算法存儲。
情況二：有算法存儲，卻無足夠內(nèi)存，算法不能發(fā)揮作用。
情況三：有算法存儲，且有內(nèi)存，但運(yùn)算步驟繁多，運(yùn)行時(shí)間占用很長，不能滿足效率要求。
為此，聰明的人類科學(xué)家就換了一個(gè)思路，提出機(jī)器學(xué)習(xí)的出路，顧名思義，就是讓機(jī)器在運(yùn)行過程中學(xué)習(xí)形成新的應(yīng)用算法。按小編的理解，機(jī)器學(xué)習(xí)就是對算法的算法
2.1機(jī)器學(xué)習(xí)是求算法的算法
體驗(yàn)過編程的各位親們都知道，每個(gè)程序都會有輸入和輸出。同理，算法也是按照這個(gè)順序進(jìn)行：數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)，算法利用數(shù)據(jù)完成接下來的事，然后結(jié)果就出來了。
而機(jī)器學(xué)習(xí)則是倒過來的順序：輸入數(shù)據(jù)和想要的結(jié)果，輸出的則是算法，即把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成結(jié)果的算法。舉個(gè)簡單例子，算法相當(dāng)于對已經(jīng)函數(shù)關(guān)系式y(tǒng)=ax+b，代入具體的X數(shù)值，求解對應(yīng)的y結(jié)果，而機(jī)器學(xué)習(xí)則是已知多組(x,y)的數(shù)值，對應(yīng)求解函數(shù)關(guān)系式的過程。這些數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系式的正推和逆推在我們從小到大所受的教育中已經(jīng)是司空見慣之事。其實(shí)，算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系正式這個(gè)類似之理。機(jī)器學(xué)習(xí)就是對算法的逆運(yùn)算過程，就是算法的函數(shù)關(guān)系式求解，是屬于歸納的過程，相應(yīng)的算法應(yīng)用就屬于演繹的過程。學(xué)習(xí)算法能夠制作出其它的算法。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)就會自己編寫程序，碼農(nóng)們就等著“下崗”了。這個(gè)技術(shù)是目前人工智能技術(shù)的核心之一，正在發(fā)展之中。
2.2機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)行邏輯是統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)學(xué)模型
就以農(nóng)場作個(gè)比方：學(xué)習(xí)算法就像是種子，大量的數(shù)據(jù)是土壤，被掌握的程序算法則是成熟的作物。機(jī)器學(xué)習(xí)專家就像是農(nóng)民，他們散播種子，澆水施肥，時(shí)時(shí)留意作物生長狀況。這顆種子就是統(tǒng)計(jì)方法的設(shè)定，土壤就是大量所掌握的相關(guān)數(shù)據(jù)信息，看顧的過程就相當(dāng)于驗(yàn)證修正調(diào)整的過程。這和人的學(xué)習(xí)思維是有明顯差別的。人是有淺意識和自由意志，而計(jì)算機(jī)是沒有的，計(jì)算機(jī)里有的是基于物理結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)所形成的邏輯知識。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，知識往往以統(tǒng)計(jì)模型的形式出現(xiàn)，因?yàn)槎鄶?shù)知識都是可以統(tǒng)計(jì)的。因此，截至目前，許多人們能夠編寫的程序是計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的內(nèi)容，而令人詫異的是，也有許多人們無法編寫的程序，計(jì)算機(jī)卻能學(xué)習(xí)出來算法。比如，我們會認(rèn)出某人的筆跡，這個(gè)技能是從人的潛意識里發(fā)出的，無法向計(jì)算機(jī)解釋這些事情在我們腦海里是如何完成的。但是，如果我們把關(guān)于這個(gè)人足夠多的筆跡交給機(jī)器學(xué)習(xí)算法，機(jī)器則會根據(jù)圖像筆跡的導(dǎo)入做統(tǒng)計(jì)分析和比對，繼而會按照機(jī)器的統(tǒng)計(jì)思維來判斷出某人的筆跡來。這類的技術(shù)目前在國內(nèi)圖像和聲音識別技術(shù)方面得到了較為廣泛的應(yīng)用。
2.3機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是基于過去經(jīng)驗(yàn)的分析預(yù)測
計(jì)算機(jī)自身并沒有創(chuàng)造性，它們只能做人讓它們做的事情，這點(diǎn)上是與人腦意識本質(zhì)性的差別。只是機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種人讓它們?nèi)プ龅奶厥庵噶?，但其背后仍是基于過去所獲得的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把數(shù)據(jù)變成算法，用這種基于過去經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)所得出的規(guī)律來進(jìn)行分析預(yù)測。在小編看來，這種基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)所得出的規(guī)律算法是能夠適應(yīng)變化的周圍環(huán)境和對象需求或行為，但仍是限制于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的本身——預(yù)設(shè)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型。從這個(gè)角度而言，也許是機(jī)器學(xué)習(xí)難以取代人腦思維的重要因素所在。
2.4機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器人本身實(shí)現(xiàn)自動化智能化的技術(shù)
沒有機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)就無法跟上人類的步伐，有了學(xué)習(xí)，一切都能與時(shí)俱進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)目前應(yīng)用的領(lǐng)域已經(jīng)較為廣泛，包括數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人運(yùn)用等多個(gè)方面。由于小編目前是處在工業(yè)領(lǐng)域之中，對比下幾次工業(yè)革命的特點(diǎn)后發(fā)現(xiàn)，工業(yè)的一次、二次革命使得工業(yè)實(shí)現(xiàn)了自動化，工業(yè)的第三次革命，即信息革命，使得腦力勞動生產(chǎn)力得到了解放，機(jī)器學(xué)習(xí)則是使得自動化本身自動化。一旦這類技術(shù)成熟且應(yīng)用面廣泛起來，將會大有助于提升”智造”的水平。特別是在機(jī)器人的應(yīng)用方面，目前生產(chǎn)中絕大多數(shù)的機(jī)器人是以第一代傻瓜示教式為主，這對于制造的柔性要求是一種局限，要求做的事情只能依靠現(xiàn)有編程輸入為主，難以滿足變化環(huán)境中快速響應(yīng)的要求。諸如焊接、打磨、噴涂等諸多的應(yīng)用，都是需要時(shí)時(shí)跟蹤監(jiān)控反饋和補(bǔ)償，目前在這方面已經(jīng)有一些推廣應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)集成產(chǎn)品，如機(jī)器人焊接的焊縫時(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng)，機(jī)器人打磨的力傳感系統(tǒng)等等。但相關(guān)應(yīng)用的面還較窄，成本較高。這塊的需求潛力較大，機(jī)器學(xué)習(xí)是軟件系統(tǒng)的活，確是硬件相關(guān)的事，是機(jī)器人本身實(shí)現(xiàn)自動化智能化的賦智關(guān)鍵。
三、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路
機(jī)器學(xué)習(xí)的研究和探索正如火如荼，每年都會出現(xiàn)上百種新的算法，但它們都是基于幾個(gè)相似的基本思路。對于小編這樣一個(gè)非算法研究人士而言，了解下這些基本思路的類型是有助于明白機(jī)器學(xué)習(xí)究竟是如何帶來改變。不同的基本思路提供的是不同的側(cè)重方面，可以幫助我們建立立體化的認(rèn)識。目前主要有5大基本思路學(xué)派，他們分別是符號學(xué)派、聯(lián)結(jié)學(xué)派、演化學(xué)派、貝葉斯學(xué)派、類推學(xué)派。下面小編就概括性的介紹下這五種思路的要點(diǎn)。
5.1符號學(xué)派
其核心理念是所有與智力相關(guān)的工作都可以簡化為對符號的操縱，符號和它們所待播啊的概念是一一對應(yīng)的關(guān)系。它將機(jī)器學(xué)習(xí)看所是逆向演繹。就像數(shù)學(xué)家求解方程式的過程，是透過用其他表達(dá)式來替換表達(dá)式的方法。持符號學(xué)派思路者已經(jīng)弄明白如何將現(xiàn)有的知識納入學(xué)習(xí)中，與動態(tài)的知識進(jìn)行結(jié)合，來解決新的問題。因?yàn)樗麄兦宄悴荒軓牧汩_始學(xué)習(xí)：除了數(shù)據(jù)，你還需要一些原始的知識。其主算法是逆向演繹，主要側(cè)重在找尋哪些知識被忽略了，然后作出邏輯的演繹推論，盡可能地被通則所應(yīng)用。
5.2聯(lián)結(jié)學(xué)派
符號學(xué)派的方法是簡潔快捷直接，但這種邏輯規(guī)則定義出的概念好像冰山一角，其表面之下還有很多東西是形式推理無法看到的。聯(lián)結(jié)學(xué)派的思路認(rèn)為學(xué)習(xí)就是大腦那樣的模式，每個(gè)概念由許多神經(jīng)元來表示，而每個(gè)神經(jīng)元又會和其它神經(jīng)元一起代表許多不同的概念。讓計(jì)算機(jī)模擬大腦是有一定的物理基礎(chǔ)的：目前計(jì)算機(jī)里面的晶體管數(shù)量已經(jīng)趕上人類大腦里神經(jīng)元的數(shù)量。但在連接數(shù)量上，人類的大腦輕易獲勝，因?yàn)楸举|(zhì)原理還是差別的，計(jì)算機(jī)本質(zhì)上是0/1的晶體管通電狀態(tài)組合，而人腦卻是由生理機(jī)能的神經(jīng)元細(xì)胞組成。兩者單從耗能和連接反應(yīng)速度方面就顯出巨大落差。比如人在大街上認(rèn)出一個(gè)熟人只需要0.1秒，而這個(gè)時(shí)間，供計(jì)算機(jī)識別最多勉強(qiáng)完成100個(gè)處理步驟。不過，聯(lián)結(jié)學(xué)派的思路是模擬大腦進(jìn)行逆向演繹。大腦通過調(diào)整神經(jīng)元之間連接的強(qiáng)度來進(jìn)行學(xué)習(xí)，關(guān)鍵問題是找到哪些連接導(dǎo)致了誤差，以及如何糾正這些誤差。它的主算法是反向傳播學(xué)習(xí)算法，該算法將系統(tǒng)的輸出與想要的結(jié)果做比較，然后連續(xù)一層一層地改變神經(jīng)元之間的連接，目的就是為了使得輸出的東西更接近想要的東西。
5.3演化學(xué)派
該學(xué)派的思路是認(rèn)為所有形式的學(xué)習(xí)是基于自然選擇。因此，他們就在計(jì)算機(jī)上模擬自然選擇。其關(guān)鍵性的問題是學(xué)習(xí)結(jié)果：不只是像反向傳播那樣調(diào)整參數(shù)，它還要創(chuàng)造一個(gè)類大腦，用來對參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。其主算法是基因式編程，模擬自然環(huán)境對有機(jī)體進(jìn)行交配和演化那樣，基因式編程也對計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行配對和提升。其實(shí)，演化學(xué)派和連接學(xué)派有著共同的點(diǎn)：他們都因?yàn)槭艿阶匀粏l(fā)而設(shè)計(jì)了學(xué)習(xí)算法。不過后來往不同方面去側(cè)重。演化學(xué)派者關(guān)注的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，就像基因關(guān)注DNA的結(jié)構(gòu)一樣。而聯(lián)結(jié)學(xué)派則更喜歡用一個(gè)簡單、手工編寫的結(jié)構(gòu)，加上許多連接行為，然后讓權(quán)值學(xué)習(xí)來完成所有工作。前者是側(cè)重結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，后者是側(cè)重權(quán)值學(xué)習(xí)。受小編能力有限，再下去就太抽象了，且這些學(xué)派的思路之于應(yīng)用的實(shí)際還在路上，所以，就只能先表達(dá)到這個(gè)程度。
5.4貝葉斯學(xué)派
提及貝葉斯，就會想到概率論課堂上曾經(jīng)上過的貝葉斯定理。沒錯(cuò)，貝葉斯學(xué)派就是基于貝葉斯定理進(jìn)行構(gòu)思。先來下溫故，貝葉斯定理：
P( A | B )=P( A )P( B | A）/P( B )
貝葉斯定理是關(guān)于隨機(jī)事件A和B的條件概率（或邊緣概率）的一則定理.
貝氏定理學(xué)派最關(guān)注的問題是不確定性。這門學(xué)派主張所有學(xué)到的知識都是不確定的，而且學(xué)習(xí)本身就是一種不確定的推理形式。那么這個(gè)問題就變成在不破壞信息的情況下如何處理嘈雜、不完整，以及相互矛盾的信息。解決的辦法就是運(yùn)用概率推理，而主算法就是貝葉斯定理與其衍生定理。貝葉斯定理告訴我們?nèi)绾伟研伦C據(jù)轉(zhuǎn)化為信念，而概率推理算法則盡可能有效地做到這一點(diǎn)。可以將上述公式可以按照如下理解轉(zhuǎn)化：
P(原因|結(jié)果)=P(原因)P(結(jié)果|原因 ）/P(結(jié)果)
舉個(gè)例子，假設(shè)我是一位醫(yī)生，上個(gè)月已經(jīng)為100名病人進(jìn)行診療。其中有16名病人患感冒，24名發(fā)燒，12名既感冒又發(fā)燒。因此感冒的人群中有發(fā)燒的病人條件概率為12/24。
設(shè)立條件縮小了我們正在考慮的集合，在這個(gè)例子中，所有病人的范圍就縮小為患有感冒的病人群。在所有病人的群中，發(fā)燒的概率是24/100；而在感冒病人的集合中，發(fā)燒的概率則是12/24。病人既發(fā)燒又感冒的概率，是患感冒病人的概率乘以發(fā)燒病人的概率：
P(感冒，發(fā)燒)=P(感冒) X P(發(fā)燒|感冒 ）=24/100 X 12/24=12/100
而貝葉斯定理的算法思路就是將這個(gè)公式變換來計(jì)算：
P(感冒) X P(發(fā)燒|感冒 ）=P(發(fā)燒) X P(感冒|發(fā)燒 ）
推出：P(感冒|發(fā)燒)=P(感冒)P(發(fā)燒|感冒 ）/P(發(fā)燒)
如此一來，可以由原因推出結(jié)果，又可以由結(jié)果知道原因，其內(nèi)在的邏輯關(guān)系固定，而未知的解則可以根據(jù)此計(jì)算出來。不過，貝葉斯學(xué)派面臨著難題之一就是實(shí)際機(jī)器學(xué)習(xí)的處境，受制于環(huán)境樣本的有限，往往難以得到相對確切地概率。因此，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)通過有限的樣本統(tǒng)計(jì)出概率，以此作為推導(dǎo)出新解時(shí)，其本身就是存在不確定性。因此，這個(gè)思路也是要看應(yīng)用處境需要而定。
5.5類推學(xué)派
對于類推推理學(xué)派而言，機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是認(rèn)識各種場景之間的相似之處，從而推斷其它情境的相似地方。如果兩位患者都有相似的癥狀，也許他們患有相同的疾病，問題的關(guān)鍵是要判斷兩件事情之間是如何相似。類推推理學(xué)派的主算法是支持向量機(jī)，可以找出哪些經(jīng)驗(yàn)是需要記住的，以及如何結(jié)合這些經(jīng)驗(yàn)，做出新的預(yù)測。類比學(xué)派的技巧在于跨越問題領(lǐng)域來進(jìn)行學(xué)習(xí)。它是五個(gè)學(xué)派里最不具有凝聚力的一個(gè)學(xué)派。它的統(tǒng)一依靠的是對于作為學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的、相似性判斷的信任。