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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

1.2.1 綜合分類

綜合考慮各種學(xué)習(xí)方法出現(xiàn)的歷史淵源、知識表示、推理策略、結(jié)果評估的相似性、研究人員交流的相對集中性以及應(yīng)用領(lǐng)域等諸因素。將機(jī)器學(xué)習(xí)方法區(qū)分為六類。

綜合分類的6種類型

1.2.2 基于學(xué)習(xí)策略的分類

學(xué)習(xí)策略是指學(xué)習(xí)過程中系統(tǒng)所采用的推理策略。一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)總是由學(xué)習(xí)和環(huán)境兩部分組成。由環(huán)境（如書本或教師）提供信息，學(xué)習(xí)部分則實(shí)現(xiàn)信息轉(zhuǎn)換，用能夠理解的形式記憶下來，并從中獲取有用的信息。學(xué)習(xí)策略的分類標(biāo)準(zhǔn)就是根據(jù)學(xué)生實(shí)現(xiàn)信息轉(zhuǎn)換所需的推理多少和難易程度來分類的，依從簡單到復(fù)雜，從少到多的次序分為以下六種基本類型：

學(xué)習(xí)策略的6種類型

1.2.3 基于所獲取知識的表現(xiàn)形式分類

學(xué)習(xí)系統(tǒng)獲取的知識可能有：行為規(guī)則、物理對象的描述、問題求解策略、各種分類及其它用于任務(wù)實(shí)現(xiàn)的知識類型。對于學(xué)習(xí)中獲取的知識，主要有以下一些表示形式：

所獲取知識的表現(xiàn)形式分類

有兩種方法可以將所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類。分別是學(xué)習(xí)風(fēng)格和通過形式或功能相似兩種。通常，這兩種方法都能概括全部的算法。

（1）通過學(xué)習(xí)風(fēng)格分組的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

算法可以通過不同的方式對問題進(jìn)行建模，但是，無論我們想要什么結(jié)果都需要數(shù)據(jù)。此外，算法在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能中很流行。

監(jiān)督學(xué)習(xí)

基本上，在監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)中，輸入數(shù)據(jù)被稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且具有已知的標(biāo)簽或結(jié)果，例如垃圾郵件/非垃圾郵件或股票價格。在此，通過訓(xùn)練過程中準(zhǔn)備模型。此外，還需要做出預(yù)測。并且在這些預(yù)測錯誤時予以糾正。訓(xùn)練過程一直持續(xù)到模型達(dá)到所需水平。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)

在無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)中，輸入數(shù)據(jù)未標(biāo)記且沒有已知結(jié)果。我們必須通過推導(dǎo)輸入數(shù)據(jù)中存在的結(jié)構(gòu)來準(zhǔn)備模型。這可能是提取一般規(guī)則，但是我們可以通過數(shù)學(xué)過程來減少冗余。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)

輸入數(shù)據(jù)是標(biāo)記和未標(biāo)記示例的混合。存在期望的預(yù)測問題，但該模型必須學(xué)習(xí)組織數(shù)據(jù)以及進(jìn)行預(yù)測的結(jié)構(gòu)。

（2）由功能的相似性分組的算法

ML算法通常根據(jù)其功能的相似性進(jìn)行分組。例如，基于樹的方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。但是，仍有算法可以輕松適應(yīng)多個類別。如學(xué)習(xí)矢量量化，這是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和基于實(shí)例的方法。

回歸算法

回歸算法涉及對變量之間的關(guān)系進(jìn)行建模，我們在使用模型進(jìn)行的預(yù)測中產(chǎn)生的錯誤度量來改進(jìn)。

基于實(shí)例的算法

該類算法是解決實(shí)例訓(xùn)練數(shù)據(jù)的決策問題。這些方法構(gòu)建了示例數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，它需要將新數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較。為了比較，我們使用相似性度量來找到最佳匹配并進(jìn)行預(yù)測。出于這個原因，基于實(shí)例的方法也稱為贏者通吃方法和基于記憶的學(xué)習(xí)，重點(diǎn)放在存儲實(shí)例的表示上。

正則化算法

正則化算法很流行且功能強(qiáng)大。

決策樹算法

決策樹方法用于構(gòu)建決策模型，這是基于數(shù)據(jù)屬性的實(shí)際值。決策在樹結(jié)構(gòu)中進(jìn)行分叉，直到對給定記錄做出預(yù)測決定。

貝葉斯算法

這些方法適用于貝葉斯定理的問題，如分類和回歸。

聚類算法

幾乎所有的聚類算法都涉及使用數(shù)據(jù)中的固有結(jié)構(gòu)，這需要將數(shù)據(jù)最佳地組織成最大共性的組。

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)方法提取規(guī)則，它可以完美的解釋數(shù)據(jù)中變量之間的關(guān)系。這些規(guī)則可以在大型多維數(shù)據(jù)集中被發(fā)現(xiàn)是非常重要的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

這些算法模型大多受到生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的啟發(fā)。它們可以是一類模式匹配，可以被用于回歸和分類問題。它擁有一個巨大的子領(lǐng)域，因?yàn)樗鼡碛袛?shù)百種算法和變體。

深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)算法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更新。他們更關(guān)心構(gòu)建更大更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

降維算法

與聚類方法一樣，維數(shù)減少也是為了尋求數(shù)據(jù)的固有結(jié)構(gòu)。通常，可視化維度數(shù)據(jù)是非常有用的。

算法、算力、數(shù)據(jù)是當(dāng)今人工智能應(yīng)用的三大要素，人工智能的發(fā)展給數(shù)據(jù)治理帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。一方面，數(shù)據(jù)科學(xué)研究的興起為數(shù)據(jù)治理提供了新的研究范式，使得數(shù)據(jù)治理的視角、過程和方法都發(fā)生了顯著變化；另一方面，隨著組織業(yè)務(wù)的增長，海量、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)管理、存儲和應(yīng)用提出了新的要求。

數(shù)據(jù)治理是建立數(shù)據(jù)平臺或輸出數(shù)據(jù)解決方案的基礎(chǔ)，更是目前人工智能發(fā)揮作用的重要支柱。例如，最近研究很火的知識圖譜，它的本質(zhì)其實(shí)也是一種數(shù)據(jù)治理方式，只是它是一種帶有語義的數(shù)據(jù)治理，按照數(shù)據(jù)-信息-知識的邏輯，就如近兩年提出的元數(shù)據(jù)的管理構(gòu)建。下面這個PPT展示的是如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來做數(shù)據(jù)管理，尤其是元數(shù)據(jù)管理。

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)管理

機(jī)器學(xué)習(xí)就是一種能夠賦予機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，讓機(jī)器利用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，訓(xùn)練出模型，再根據(jù)模型進(jìn)行預(yù)測，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。那么，機(jī)器學(xué)習(xí)在制造型企業(yè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在三方面：

（1）預(yù)測性維護(hù)：智能監(jiān)控，防止設(shè)備故障

（2）持續(xù)監(jiān)測確保產(chǎn)品質(zhì)量

（3）內(nèi)部物流：AGV自動規(guī)劃物流路線

機(jī)器學(xué)習(xí)在制造型企業(yè)的應(yīng)用

現(xiàn)階段，許多無人駕駛汽車還處在測試階段，在公共道路上實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛的想法還處在起步階段。當(dāng)自動駕駛汽車在公路上行駛時，必須能夠?qū)崟r響應(yīng)周圍的情況。這意味著通過傳感器獲取的所有信息必須在汽車中完成處理，而不是提交服務(wù)器或云端來進(jìn)行分析，否則即使是非常短的時間造成不可挽回的損失。

因此，機(jī)器學(xué)習(xí)將是汽車數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的核心，使它能夠從觀察到的環(huán)境條件中進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于這些數(shù)據(jù)，一個特別有趣的應(yīng)用是映射——汽車需要能夠自動響應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界的周圍環(huán)境，以更新地圖。因此，每輛車都必須生成自己的導(dǎo)航網(wǎng)絡(luò)。

近幾年，自動駕駛已成為傳統(tǒng)車企與科技公司爭奪的熱點(diǎn)領(lǐng)域，亞馬遜、特斯拉、微軟等科技巨頭更是通過技術(shù)優(yōu)勢提前布局自動駕駛。

人工智能在健康領(lǐng)域的潛能是很多人最為期待的，例如，隨著世界范圍內(nèi)出現(xiàn)的老齡化現(xiàn)象，老年人的護(hù)理是很多家庭面臨的難題，他們通常需要借助外部的幫助。AI則可以為許多家庭做到這一點(diǎn)，包括使用熱傳感器這樣的設(shè)備來監(jiān)測老人在家中是否跌倒等等。

不只是面向用戶的AI，在很多醫(yī)院，AI也已經(jīng)被用來協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行診斷。讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)大量的影像和診斷數(shù)據(jù)，提取重要信息，最后給出建議，輔助醫(yī)生進(jìn)行決策，可以大大提高診斷效率，與此同時可有效減少漏診、誤診的現(xiàn)象。

智能家電和智能安防系統(tǒng)是很多公司正在努力的方向，讓家中的設(shè)備完全脫離人工控制自行運(yùn)作雖然是比較長遠(yuǎn)的目標(biāo)，但是眼下AI已經(jīng)在這個領(lǐng)域獲得了不少的成果。

例如，過去幾年中科技公司眼中的寵兒—智能音箱。亞馬遜，蘋果，百度，等科技公司都推出了自己的智能音箱，用戶可以通過語音交互來控制它或者家中其他智能設(shè)備。

亞馬遜作為國際科技巨頭公司，2015年就在云計(jì)算領(lǐng)域推出了機(jī)器學(xué)習(xí)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，應(yīng)用軟件可以分析海量數(shù)據(jù)，建立模型，并獲得更加精確的趨勢預(yù)測結(jié)果。亞馬遜云服務(wù)（AWS）在今年的re:Invent大會上發(fā)布了五項(xiàng)全新的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)、推出Amazon SageMaker 9項(xiàng)新功能，充分體現(xiàn)出AWS在人工智能領(lǐng)域取得的巨大成就。

AWS在re:Invent大會上宣布五項(xiàng)全新的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，共同幫助工業(yè)和制造業(yè)客戶在其生產(chǎn)過程中嵌入智能能力，以提高運(yùn)營效率，改善質(zhì)量控制、信息安全和工作場所安全。

5項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)

（1）Amazon Monitron

Amazon Monitron提供由傳感器、網(wǎng)關(guān)和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)組成的端到端機(jī)器監(jiān)控系統(tǒng)，以檢測異常并預(yù)測何時需要維護(hù)工業(yè)設(shè)備。可以幫助客戶免去從頭開始構(gòu)建先進(jìn)的、由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)的高成本需求和復(fù)雜性，使他們能夠?qū)Ｗ⒂谄浜诵闹圃?、供?yīng)鏈和運(yùn)營功能。還可根據(jù)振動或溫度的異常波動來檢測機(jī)器是否正常運(yùn)行，并在可能出現(xiàn)故障時通知客戶檢查機(jī)器以確定是否需要預(yù)測性維護(hù)。這一端到端的系統(tǒng)提供了用于捕獲振動和溫度數(shù)據(jù)的IoT傳感器、用于將數(shù)據(jù)聚合和傳輸?shù)紸WS的網(wǎng)關(guān)、以及用于檢測異常設(shè)備模式并在數(shù)分鐘內(nèi)提供結(jié)果的機(jī)器學(xué)習(xí)云服務(wù)，而無需客戶具備任何機(jī)器學(xué)習(xí)或云經(jīng)驗(yàn)。借助Amazon Monitron，機(jī)器維護(hù)人員無需任何開發(fā)工作或?qū)I(yè)培訓(xùn)就可以在數(shù)小時內(nèi)開始跟蹤機(jī)器的運(yùn)行狀況。

（2）Amazon Lookout for Equipment

Amazon Lookout for Equipment為擁有設(shè)備傳感器的客戶提供了使用AWS機(jī)器學(xué)習(xí)模型來檢測異常設(shè)備行為并進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)的能力。首先，客戶將其傳感器數(shù)據(jù)上傳到Amazon Simple Storage Service (S3)，并將S3位置提供給Amazon Lookout for Equipment。也可以從AWS IoT SiteWise提取數(shù)據(jù)，并與OSIsoft等其他流行的機(jī)器操作系統(tǒng)無縫協(xié)作。Amazon Lookout for Equipment分析數(shù)據(jù)，評估正常或健康的模式，再利用從所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)中得到的洞察來構(gòu)建為客戶環(huán)境定制的模型。然后，Amazon Lookout for Equipment可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來分析傳入的傳感器數(shù)據(jù)并識別機(jī)器故障的預(yù)警信號。這也就使得客戶可以進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)，從而通過防止工業(yè)系統(tǒng)生產(chǎn)線崩潰來節(jié)省成本并提高生產(chǎn)率。

（3）AWS Panorama Appliance

AWS Panorama Appliance幫助已在工業(yè)設(shè)施中裝配攝像機(jī)的客戶使用計(jì)算機(jī)視覺來改善質(zhì)量控制和工作場所安全。提供了一種新的硬件設(shè)備，使組織可以將計(jì)算機(jī)視覺添加到客戶可能已經(jīng)部署在本地的攝像機(jī)中?？蛻羰紫葘WS Panorama Appliance連接到他們的網(wǎng)絡(luò)，然后這一設(shè)備會自動識別攝像頭數(shù)據(jù)流并開始與現(xiàn)有的工業(yè)攝像頭進(jìn)行交互。AWS Panorama Appliance可集成于那些用于構(gòu)建自定義機(jī)器學(xué)習(xí)模型或獲取視頻以進(jìn)行更精細(xì)分析的AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)和IoT服務(wù)中。AWS Panorama Appliance將AWS機(jī)器學(xué)習(xí)能力擴(kuò)展到邊緣，以幫助客戶在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下在本地進(jìn)行預(yù)測。每個AWS Panorama Appliance都可在多個攝像頭數(shù)據(jù)流上并行運(yùn)行計(jì)算機(jī)視覺模型，從而使諸如質(zhì)量控制、零件識別和工作場所安全的用例成為可能。AWS Panorama Appliance還可與適用于零售、制造、建筑和其他行業(yè)的AWS和第三方經(jīng)過預(yù)先培訓(xùn)的計(jì)算機(jī)視覺模型一起使用。

（4）AWS Panorama

AWS Panorama軟件開發(fā)套件（SDK）允許工業(yè)相機(jī)制造商在新相機(jī)中嵌入計(jì)算機(jī)視覺功能。使用AWS Panorama SDK構(gòu)建的攝像頭可在多種用例中運(yùn)行計(jì)算機(jī)視覺模型，例如檢測快速移動的傳送帶上的損壞部件或定位那些脫離指定工作區(qū)域的器械等。這些相機(jī)可以使用英偉達(dá)和安霸旗下用于計(jì)算機(jī)視覺的芯片。通過使用AWS Panorama SDK，制造商可以開發(fā)自帶計(jì)算機(jī)視覺模型的相機(jī)，從而可以處理更高分辨率的高質(zhì)量視頻以發(fā)現(xiàn)問題。他們還可以在低成本設(shè)備上構(gòu)建更復(fù)雜的模型，這些設(shè)備可以通過以太網(wǎng)供電并可以放置在站點(diǎn)周圍?？蛻艨稍贏mazon SageMaker中訓(xùn)練模型，并一鍵將其部署到使用AWS Panorama SDK構(gòu)建的攝像機(jī)上?？蛻暨€可以將Lambda功能添加到使用AWS Panorama SDK構(gòu)建的攝像頭中，以通過文本或電子郵件提醒潛在問題。AWS還提供用于PPE檢測和保持人員距離等任務(wù)的預(yù)構(gòu)建模型，并且可以在幾分鐘內(nèi)部署這些模型，而無需進(jìn)行任何機(jī)器學(xué)習(xí)工作或特殊優(yōu)化。

（5）Amazon Lookout for Vision

Amazon Lookout for Vision為客戶提供了一種高精度、低成本的異常檢測解決方案，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)每小時處理數(shù)千張圖像以發(fā)現(xiàn)缺陷和異常。客戶將攝像頭圖像批量或?qū)崟r發(fā)送到Amazon Lookout for Vision以識別異常，例如機(jī)器部件的裂紋、面板上的凹痕、不規(guī)則形狀或產(chǎn)品上的顏色錯誤等。然后，Amazon Lookout for Vision報(bào)告與基線不同的圖像，以便客戶采取適當(dāng)?shù)拇胧?。Amazon Lookout for Vision有強(qiáng)大的技術(shù)能力可以處理因工作環(huán)境變化而引起的相機(jī)角度、方位和照明方面的差異。客戶可以通過至少提供30張“良好”狀態(tài)的圖像建立基線，準(zhǔn)確、一致地評估機(jī)械零件或制成品。Amazon Lookout for Vision也可以在Amazon Panorama設(shè)備上運(yùn)行。

AWS還為其業(yè)界領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker推出九項(xiàng)新的功能，包括更易用的數(shù)據(jù)預(yù)處理、專用的特征存儲、自動化工作流、更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可見性以減少數(shù)據(jù)傾斜和更好的預(yù)測解釋、大型模型的分布式訓(xùn)練速度可最多提升兩倍，以及監(jiān)控邊緣設(shè)備上的模型。使開發(fā)人員更容易自動化、規(guī)?；臉?gòu)建端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)工作流。具體功能如下圖

Amazon SageMaker 9項(xiàng)新功能

新型冠狀病毒疫情推動了超自動化這一概念的采用，該概念也被稱為“數(shù)字過程自動化”或“智能過程自動化”。它組織幾乎所有可以實(shí)現(xiàn)自動化的東西(例如遺留業(yè)務(wù)流程)都實(shí)現(xiàn)自動化。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是超自動化的關(guān)鍵部分和重要推動力(以及諸如流程自動化工具之類的各種創(chuàng)新)。為了提高效率，超級自動化活動不能依賴于靜態(tài)打包的軟件。自動化的業(yè)務(wù)流程必須能夠適應(yīng)不斷變化的條件并應(yīng)對突發(fā)情況。

近年來，時間序列分析已經(jīng)成為主流，并成為今年的熱門模式。通過采用這種策略，行業(yè)專家可以在一段時間內(nèi)收集和篩選數(shù)據(jù)，然后對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查并用于做出明智的決策。利用不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練時，機(jī)器學(xué)習(xí)可以給出準(zhǔn)確性高達(dá)95%的猜想。

在未來，可以預(yù)期組織應(yīng)該融合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行更加準(zhǔn)確的預(yù)測。例如，可以融合機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案以發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和準(zhǔn)確的預(yù)測。保險公司發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐就是一個很好的例證。這可能對他們帶來成本高昂的代價。

異常檢測(anomaly detection),也叫異常分析 (outlier analysis)，異常檢測就是從茫茫數(shù)據(jù)中找到那些“長得不一樣”的數(shù)據(jù)。在未來，異常檢測有非常廣泛的應(yīng)用場景，例如：

• 金融業(yè)：從海量數(shù)據(jù)中找到“欺詐案例”,如信用卡反詐騙,識別虛假信貸；

• 網(wǎng)絡(luò)安全：從流量數(shù)據(jù)中找到“侵入者”,識別新的網(wǎng)絡(luò)入侵模式；

• 在線零售：從交易數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“惡意買家”,比如惡意刷評等；

• 生物基因：從生物數(shù)據(jù)中檢測“病變”或“突變。

物聯(lián)網(wǎng)是一個快速發(fā)展的細(xì)分市場。機(jī)器學(xué)習(xí)的利用與物聯(lián)網(wǎng)逐漸交織在一起。例如，現(xiàn)在正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)來使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)更智能、更安全。在任何情況下，由于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能需要大量的數(shù)據(jù)才能有效地工作，這兩者的優(yōu)勢是雙向的，這正是物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備網(wǎng)絡(luò)所提供的。

例如，在工業(yè)環(huán)境中，制造工廠的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)都可以收集運(yùn)營和性能信息，然后由人工智能系統(tǒng)進(jìn)行分析，以提高生產(chǎn)系統(tǒng)的性能、支持效率并預(yù)測機(jī)器何時需要維護(hù)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)在未來幾年內(nèi)可以被組織普遍采用。它是對深度學(xué)習(xí)的獨(dú)特利用，組織可以利用自己的經(jīng)驗(yàn)來提高捕獲數(shù)據(jù)的有效性。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，人工智能編程是在各種條件下設(shè)置的，這些條件描述了軟件將執(zhí)行何種活動。針對不同的動作和結(jié)果，采用軟件進(jìn)行自學(xué)習(xí)，以達(dá)到理想的最終目標(biāo)。