本文主要分享了如何基於數學函數原理去理解機器學習的本質，並簡要介紹了機器學習的過程。
近期也是在做項目的過程中發現，其實AI產品經理不需要深入研究每一種演算法，能了解機器學習的過程，這其中用到哪些常用演算法，分別使用與解決哪些問題和應用場景，並基於了解的知識，去更好的建立AI產品落地流程、把控項目進度、風險評估，這個才是最關鍵的地方，演算法研究交給專業的演算法工程師，各司其職，相互配合。
基於最近看的一些文章和書籍，本文將重點分享，如何用數學函數去理解機器學習的過程，以及用數學原理指導產品工作的一些思考。
一、機器學習的本質
機器學習，即學習人類的分析、判斷、解決問題的能力。人的能力如何得來？通過長期的信息輸入，再經過大腦思考，最後輸出對事物的判斷。
那麼機器如何學習？通過大量的訓練數據，學習找規律，找到問題的理想最優解。所以，機器學習的本質其實是函數預測，即f:x->y。
圖片來源：網路
中學時期，我們常解的數據問題之一便是：求解方程。已知坐標（x1,y1）,(x2,y2)…(xn,yn)求解n元n次方程，再將新的x帶入方程對應的y。機器學習的過程可以類比方程求解過程：
- 樣本數據：已知的坐標集D：（x1,y1）,(x2,y2)…(xn,yn)；
- 演算法：即求解函數的方法；
- 模型訓練：最後求解的方程或函數；
- 評估方法：將新的x帶入方程驗證函數「預測」是否正確。
與普通的函數不同的是，機器學習往往很難求解出完整的方程，通過各種手段求最接近理想情況下的未知項取值。以人臉識別為例，預測函數為：f:X（圖片臉部特徵）—>Y（身份），其中f則是通過機器學習后，具有人臉識別能力的模型。使用不同的機器學習方法訓練的模型不同，即對應的函數形式也不同。
機器學習解決的常見四類問題：分類、聚類、排序和推薦。
（1）分類問題：一般包括二分類和多分類的問題，二分類即非黑即白，比如垃圾郵件過濾；多分類問題，即有多種類別的輸出結果，比如圖像識別。
（2）聚類問題：在一個集合中，將相似度高的對象組成多個類的過程叫聚類。比如一些新聞類的應用，將未標註的數據通過聚類演算法來構建主題。
（3）排序問題：根據相關度、重要度、匹配度等，讓用戶在海量的信息中找到想要的信息，常見的應用場景，如搜索引擎。
（4）推薦問題：典型的應用場景，電商行業的千人千面，根據用戶的購買、收藏等行為，分析用戶的喜好，實現精準營銷。
在理解了機器學習的本質以及常見的問題類型后，下面將介紹機器學習的過程。
二、機器學習的過程
機器學習的過程主要分為三個步驟：樣本準備、演算法選取、模型評估。
1. 樣本準備
機器學習，需要先學習才能預測判斷，樣本則是機器學習的信息輸入，樣本的質量很大程度上決定了機器學習的效果。以人臉識別為例，其樣本是大量的人臉圖片。那麼，大量的樣本如何獲取？按數據來源分類，可分為內部樣本和外部樣本。
（1）內部樣本
內部樣本數據，一般可基於內部已積累的樣本數據，或通過對產品進行數據標註或者埋點，來收集更多維度的樣本數據。
（2）外部樣本
若數據的量級或豐富度不夠，則可能需要獲取一些外部樣本。比如通過搜索典型的大型公開數據集，或者數據爬取等方式，來獲取一些指定場景的新樣本。
2. 演算法選取
在機器學習的過程中，找到接近理想模型（函數）的方法即演算法。機器學習的常用演算法很多，不同的演算法，解決的問題不同，適用的場景也不同。
如下圖，比如解決聚類問題，一般使用無監督學習演算法，分類問題，一般使用有監督學習演算法：支持向量機SVM、神經網路等，目前神經網路依然是研究熱點之一。
（1）神經網路原理
神經網路是一種模仿人類思考方式的模型，就像飛機模仿鳥的形態一樣，神經網路也借鑒了生物學的神經元結構。神經元細胞主要由樹突、軸突和細胞體構成，樹突用於接收信號並傳遞給細胞體，細胞體處理信號，軸突輸出信號。神經網路結構與此類似，一個典型的單隱含層神經網路架構如下圖：
圖片來源：網路
- 輸入層：接收輸入數據，如圖片、語音特徵等；
- 隱藏層：承載數據特徵運算；
- 輸出層：輸出計算的結果；
其本質是，通過調整內部大量處理單元的連接關係、激勵函數和權重值，實現對理想函數的逼近。
（2）深度學習
深度學習是神經網路的一種演算法，目前在計算機視覺等領域應用十分廣泛，相比單隱藏層神經網路結構，深度學習神經網路是一種多隱藏層、多層感知器的學習結構。如下圖所示，增加更多的隱藏層后，網路能更深入得表示特徵，以及具有更強的函數模擬能力，能獲得更好的分類能力。
圖片來源：網路
深度學習三類經典的神經網路分別是：深度神經網路DNN、卷積神經網路CNN、和循環神經網路RNN。其中DNN、CNN一般解決計算機視覺、圖像識別等分類問題，RNN適用於自然語言處理等問題。
基於大量的樣本、選取合適的演算法進行模型訓練后，下一步則是對模型的預測效果進行評估。
3. 模型評估
模型評估一般可分為兩個階段：實驗階段和上線階段，在實驗階段能達到一定的使用標準指標，才能進入實際上線使用階段。
（1）實驗階段
為了評估模型的可用性，需要對模型的預測能力進行評價，其中很重要的一個評價指標就是準確率，即模型預測和標籤一致的樣本占所有樣本的比例。即選擇不同於訓練數據的，有標籤數據的測試集，輸入模型進行運算，計算預測的準確率，評估模型對於測試集的預測效果是否能模型可用指標。
（2）上線階段
在模型投入使用后，基於上線后的真實數據反饋，評估模型的能力，並基於新的反饋數據，持續迭代優化模型，提高或保持模型的泛化能力。
三、總結與思考
作為產品賦能的一個「工具」，產品化的整個流程可總結為：業務需求->轉化為業務函數>樣本數據獲取->選擇合適的演算法->模型訓練->內部評估->上線驗證迭代。
其實這個過程，最底層的邏輯還是基於數學建模原理的思路來解決問題，也可用來指導一些日常產品工作中的問題。比如，《增長黑客》中的增長槓桿、北極星指標等方法，其本質也是數據建模的原理。定義業務函數、確定影響因素、權重成本分析、判斷最優解決方案，評估上線反饋形成閉環。
所有，很多問題表面看起來各式各樣、各不相同，但抽象出來可能就是一些學科問題，比如數學、物理、經濟學等，聯想到我前段時間分享的一篇文章 《透過《奇葩說》論點，看背後的多元思維模型》中提到的多元思維模型核心觀點——越往深層次思考，越能挖掘事物本質，越接近學科原理。
願我們都能掌握一把尚方寶劍，一路「升級打怪」、「斬妖除魔」……
作者：小譚同學；微信公眾號：斜杠產品汪