機器學習 (ML) 基礎介紹

一、機器學習的定義

從廣義上來說，機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力以此讓它完成直接編程無法完成的功能的方法。但從實踐的意義上來說，機器學習是一種通過利用數據，訓練出模型，然后使用模型預測的一種方法。“訓練”與“預測”是機器學習的兩個過程，“模型”則是過程的中間輸出結果，“訓練”產生“模型”，“模型”指導 “預測”。

機器學習方法是計算機利用已有的數據(經驗)，得出了某種模型(遲到的規律)，并利用此模型預測未來(是否遲到)的一種方法。可以把機器學習的過程與人類對歷史經驗歸納的過程做個比對，人類在成長、生活過程中積累了很多的歷史與經驗，定期地對這些經驗進行“歸納”，獲得了生活的“規律”，當人類遇到未知的問題或者需要對未來進行“推測”的時候，人類使用這些“規律”，對未知問題與未來進行“推測”，從而指導自己的生活和工作。機器學習中的“訓練”與“預測”過程可以對應到人類的“歸納”和“推測”過程。

二、機器學習的核心思想

機器學習的核心思想可以從以下幾個方面來理解：

1. 數據驅動：機器學習依賴于大量的數據，就像人們通過閱讀書籍來學習知識一樣，機器學習通過分析數據來學習規律。
2. 模式識別：其目標是識別數據中的模式，比如，通過分析大量貓的圖片，機器可以學會識別貓的特征。
3. 算法優化：使用各種算法來處理數據，這些算法會不斷優化以更好地從數據中學習，就像人們通過不斷練習來提高技能一樣。
4. 預測與決策：學習到的模式可以用于預測和決策，比如，一個天氣預報模型可以預測明天的天氣。
5. 自適應性：機器學習模型可以隨著新數據的輸入而不斷更新和改進，這就像人們根據新信息調整自己的觀點和決策。
6. 泛化能力：好的機器學習模型不僅能在訓練數據上表現良好，還能泛化到未見過的數據上，這就像是學會了騎自行車的人，即使換了一輛不同的自行車也能騎得很好。
7. 自動化：可以自動化許多任務，比如自動化郵件分類、語音識別等，這大大提升了效率。

三、機器學習與AI的關系

人工智能（AI）是一個更廣泛的領域，涵蓋了讓機器表現出類似于人類智能的各種技術和方法，而機器學習是實現人工智能的一種具體方法和技術，是人工智能的一個子領域。人工智能的目標是使機器能夠模擬人的認知功能，甚至超越人類在某些任務中的表現，其應用領域非常廣泛，包括自然語言處理、計算機視覺、專家系統、機器人控制等。而機器學習主要專注于如何讓計算機自動從數據中學習和優化。

簡單來說，機器學習是實現人工智能的一種方式，屬于人工智能的一個分支。人工智能不僅僅包括機器學習，還涵蓋了知識表示、推理、規劃等其他技術。

四、機器學習的三種主要范式

（一）監督學習

監督學習是一種基于已標記數據進行訓練的學習方式。在訓練過程中，算法會接受輸入數據及其對應的標簽（或者稱為輸出），以此來學習輸入和輸出之間的關系，其主要目的是找到一個從輸入到輸出的映射函數，使得模型能夠對新數據進行預測。監督學習可以進一步分為分類和回歸：

1. 分類：將輸入分配到離散的類別中，例如垃圾郵件檢測、圖像分類等。
2. 回歸：預測連續的數值輸出，例如預測房價、股票價格等。

常見的監督學習算法包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機等。以房價預測為例，使用線性回歸模型，通過分析房屋的面積、房間數量、地理位置等特征數據，以及對應的房價標簽，訓練出一個預測模型，當有新的房屋數據輸入時，就可以使用該模型預測其房價。

（二）無監督學習

與監督學習不同，無監督學習是在沒有標簽的數據集上進行訓練的學習方式，其主要目的是發現數據中的結構、模式、或者隱藏的關系，更加關注數據的內部相似性和聚集特征，通常用于數據探索和降維。無監督學習主要包括聚類和降維：

1. 聚類：將相似的數據點歸為一類，例如客戶細分、文檔分類等。
2. 降維：將高維數據投射到低維空間，以便于可視化和處理，例如主成分分析（PCA）。

常見的無監督學習算法有K均值聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）、自編碼器等。例如在市場營銷中，根據客戶的購買歷史、瀏覽行為等特征數據，使用無監督學習算法進行聚類分析，可以將客戶分為不同的群體，企業可以針對不同群體制定個性化的營銷策略。

（三）強化學習

強化學習是一種使智能體（agent）通過與環境（environment）交互，學習如何采取行動以最大化累積獎勵（cumulative reward）的機器學習方法。與監督學習和無監督學習不同，強化學習更注重序列決策和長期回報的優化。

強化學習系統通常包括智能體、環境、狀態、動作、獎勵、策略、價值函數、Q值等基本組成部分。智能體在每一步都要從環境中接收狀態，選擇動作，并根據環境的反饋更新策略，這個過程通常被建模為馬爾可夫決策過程（MDP）。

常見的強化學習算法有Q學習、深度Q網絡（DQN）等。以游戲為例，智能體就像是游戲玩家，環境就是游戲世界，游戲中的各種場景和角色狀態就是狀態，玩家可以采取的操作（如移動、攻擊、跳躍等）就是動作，當玩家完成一個任務或擊敗一個敵人時，游戲會給予一定的分數獎勵，這就是獎勵，玩家通過不斷地嘗試不同的操作，根據獲得的分數來學習如何在游戲中取得更高的分數，即最大化長期累積獎勵。