1.?機器學習的基本概念

機器學習（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）的一個分支，旨在讓計算機能夠在沒有明確編程的情況下學習。它通過分析數(shù)據(jù)并從中學習模式來完成任務，而不是通過明確編寫規(guī)則來完成。在機器學習中，我們使用稱為算法的程序來處理數(shù)據(jù)。這些算法通過不斷學習來改進自己的性能，從而能夠自動執(zhí)行各種任務，例如識別圖像中的對象、識別語音命令、預測股票價格等。機器學習在各行各業(yè)都有廣泛應用，它可以用來預測股票價格、診斷疾病、分析市場趨勢、識別欺詐等等。

綜上，機器學習的本質是通過模型、參數(shù)和算法的設計，讓計算機自動尋相對較好的參數(shù)，找到較好的函數(shù)方程，使其能夠在解決實際問題時具有比較的表現(xiàn)（performance）。因此，簡單來說，機器學習約等于“尋找函數(shù)”。

圖1中展示了機器學習常見的應用場景：（1）語音識別（Speech Recognition），對于語音識別的應用場景，函數(shù)的輸入就是一段語音，輸出就是語音對應的文字。（2）圖像識別（Image Recognition），對于圖像識別的問題，函數(shù)的輸入就是一張圖像，輸出是圖像對應的分類。（3）博弈任務（Playing Go），以下圍棋為例，解決這一問題的本質就是尋找一個函數(shù)，輸入一張當前棋局的圖像，輸出結果是下一步落子的問題。這也是2016年，圍棋人機大戰(zhàn)中，阿爾法圍棋（AlphaGo）機器人所解決的主要問題。

2.?深度學習的常見任務

深度學習的常見任務包括：回歸任務（Regression）、分類任務（classification）和結構化學習任務（Structured Learning）。

2.1?回歸任務

對于回歸任務來說，輸出結果是連續(xù)的數(shù)值（scalar），在計算機中稱為標量，示例見圖2。

圖2是一個典型的回歸任務，主要用于解決未來PM2.5濃度預測的問題。對于這一問題，輸入可能是今天PM2.5的濃度、溫度和今天臭氧的濃度，輸出是是明天PM2.5的濃度。深度學習的解決方案，主要通過尋找表現(xiàn)較好的函數(shù)來進行預測。

2.2?分類任務

分類任務的輸出結果是類別，它是個離散值（classes），按照離散值的個數(shù)可以將其劃分為二分類任務和多分類任務。 圖3和圖4展示了二分類任務和多分類任務的典型示例。

圖3是一個二分類任務，它是一個垃圾郵件分類的任務，用戶給定了兩個選項，需要機器輔助決策一封郵件是否為垃圾郵件。這個任務的輸入為一封郵件，輸出為“是否是垃圾郵件”的選項。?

圖4是一個典型的多分類任務，也是之前舉過的博弈任務的案例。這個任務的輸入是棋盤現(xiàn)在的局勢（可以是0-1表示的矩陣，也可以是圖像），輸出為棋盤上下一步機器落子的位置。因為棋盤上有19*19個位置，因此這個輸出有19*19個選項。

2.3結構化學習任務

隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，一種區(qū)別于傳統(tǒng)任務的結構化學習任務隨之誕生，它的目的是讓機器產(chǎn)生結構化的元素，例如給定一段描述，讓機器產(chǎn)生文章或者圖像。

3.?回歸任務的實例分析

3.1定義模型

假設，需要使用機器學習模型來對未來一天的youtube頻道的觀看人數(shù)，這是一個典型的回歸任務。第一步，需要定義一個帶有未知參數(shù)（Parameters）的函數(shù)（Function），至于函數(shù)呈現(xiàn)出何種形式，取決于每個人對于該專業(yè)領域問題的認知。這里假定未來一天的觀看人數(shù)（y）等于前一天的觀看人數(shù)（x）乘以一個權重（weight），再加上一個偏差（bias），見圖5。通常，在機器學習領域中，也將上述函數(shù)稱之為模型，前一天觀看的人數(shù)（x）被稱為特征。其中，權重和偏差即為未知的參數(shù)，這兩個參數(shù)需要根據(jù)數(shù)據(jù)資料和經(jīng)驗學習得到。

3.2 定義損失函數(shù)

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解決觀看人數(shù)預測問題的第二個步驟是需要定義一個損失函數(shù)（Loss），見圖6。損失函數(shù)也是關于參數(shù)的函數(shù)，它衡量了當前參數(shù)所表示的模型離真實的情況有多接近，表達了估計結果與真實結果之間的差異。在給定一組參數(shù)的情況下，機器學習將歷史數(shù)據(jù)中每一筆資料估計值與真實值之間的差距稱為誤差（Error，圖6中的）。以圖6為例，將前一天的觀看人數(shù)4.8k，帶入到上一步驟定義的函數(shù)中，可以得到后一天的估計的觀看人數(shù)，拿真實值y減去估計值取絕對值之后得到誤差，損失函數(shù)為歷史數(shù)據(jù)誤差的平均值，這就得到了平均絕對誤差（MAE，Mean Absolute Error）。通常計算誤差的方式有兩種，另外一種是平均方差（MSE，Mean Square Error），即歷史數(shù)據(jù)真實值和估計值相減后取平方，再取平均數(shù)。

3.3 參數(shù)優(yōu)化

?參數(shù)優(yōu)化（Optimazation）的過程，本質上是尋找一組最優(yōu)的參數(shù)使得損失函數(shù)達到最小值。因為參數(shù)優(yōu)化，通常使用梯度下降（Gradient Descent）方法實現(xiàn)，因此，它也是一個不斷迭代和更新的過程。使用梯度下降方法更新參數(shù)的過程見圖7。首先隨機初始化一組參數(shù)，然后計算損失函數(shù)關于未知參數(shù)的微分（即求導數(shù)，由于這里用一元函數(shù)舉例，也可以視為斜率），將參數(shù)帶入微分結果，計算得梯度。接著利用計算得梯度更新參數(shù)，減去，即沿著梯度反方向更新參數(shù)，能夠保證損失不斷減小（斜率得同方向函數(shù)增加，反方向函數(shù)減小），得到當前參數(shù)為。在上述過程中，決定了參數(shù)得更新速度，因此，將其稱為學習速率（Learning Rate）。因為它需要事先給定，機器無法通過訓練資料學習得到，也稱為超參數(shù)（Hyperparameter）。這個過程就不斷重復，參數(shù)會不斷得到更新。

梯度下降方法停止的準則有兩個。其一，程序事先給定一個參數(shù)的迭代次數(shù)（如200，也是一個超參數(shù)）；其二，當梯度為0時，參數(shù)的更新會停止。

在理想的情況下，如圖7所示，參數(shù)會從更新至，直到更新至停止更新，將這里梯度為0的點（）稱之為局部最小點（Local Minima）。

在圖7中的例子是只包含一個未知參數(shù)的情況，按照類似的方法可以拓展到二元甚至多元的情況，更新的過程見公式（1）至公式（2）。相應地，更新的參數(shù)增加了一個，由微分改變?yōu)榍笃⒎?，更新的過程本質是一樣的。

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