什么是机器学习?

一、概念（维基百科）

        机器学习是人工智能的一个分支。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。

二、主要特点

        机器学习的主要特点包括：

        1、数据驱动：机器学习模型的性能主要依赖于输入的数据。数据的质量和数量直接影响模型的准确性和泛化能力，所谓“Garbage in, garbage out”。

        2、模式识别：机器学习算法能够识别数据中的模式，这些模式可以是显式的（如分类标签）或隐式的（如特征之间的关系）。

        3、自动化：机器学习减少了人工/手工解决问题的需要，使计算机能够自动从数据中学习和改进，从而在生活中替代人工操作，提升效能。

        4、适应性：机器学习模型可以适应新的数据（即泛化能力），这也是其能够广泛应用于业务实践中的重要原因。

三、机器学习的主要分支

        1、监督学习：有监督的机器学习指的是模型从标记的训练数据中学习，并尝试预测未见过数据的标签（即训练数据是有标签的）。

        2、无监督学习：模型在没有标签的数据上进行训练，试图发现数据中的结构和模式。比如聚类学习，模型不需要关注数据是否有标签，仅仅通过特定的指标（如余弦相似度等）对样本进行类别聚合。

        3、半监督学习：半监督学习结合少量标记数据和大量未标记数据进行学习，涉及多种算法，包括自训练（Self-training）、标签传播（Label Propagation）、伪标签（Pseudo-Labeling）、一致性正则化（Consistency Regularization）等。

        4、强化学习：模型通过与环境的交互来学习，目标是最大化某种累积奖励。

        5、深度学习：一种特殊的机器学习方法，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。

四、机器学习与深度学习

        深度学习虽然从概念上是机器学习的子集，但笔者感觉深度学习在某些场合已经与机器学习有一定的界限了。比如在实际工作中，我们说用了一些机器学习模型，对方想到的基本都是逻辑回归、决策树、支持向量机等模型，却并不会想到CNN、LSTM这样的神经网络（对于这些模型，我们会说用了神经网络/深度学习模型）。因此，还是有必要对机器学习和深度学习做一个简单的对比：

        1、特征工程

                （1）机器学习：对数据质量要求高，往往需要大量的特征工程选出有效特征；

                （2）深度学习：特征工程显得不那么重要，部分场景下可以直接对数据建模；

        2、模型复杂度

                （1）机器学习：模型复杂度较低，参数较少，可解释性强；

                （2）深度学习：参数量较大，模型的决策过程存在“黑匣子”问题，可解释性较差；

        3、计算资源

                （1）机器学习：计算资源需求低，消费级cpu即可，推理速度快；

                （2）深度学习：计算资源要求高，部分模型需要GPU加速运算，推理速度相对较慢；

五、总结

        不论是机器学习模型还是深度学习模型都各有其优劣，我们很难说深度学习模型一定比机器学习模型要好，在实际工作中我们也不会一上来就用神经网络。具体问题还是要具体分析，很多时候我们会同时进行机器学习和深度学习的建模，比较更优者进行后续的优化和部署。有时候，对于标签量小、特征数少、特征取值有限的数据，机器学习模型表现远优于深度学习，果然你大爷还是你大爷！

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