如果說(shuō)去年“機(jī)器換人”的輿論來(lái)自車(chē)間的機(jī)器人手，那今年在全球范圍內(nèi)揮舞起“自動(dòng)化”大棒的，就成了機(jī)器學(xué)習(xí)。上月，李飛飛發(fā)布面向商業(yè)公司的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)AutoML，技術(shù)門(mén)檻之低，讓不少工程師擔(dān)憂(yōu)不已。一波未平，8月月初，美國(guó)德州農(nóng)工大學(xué)開(kāi)源Auto Keras，同樣的功能，但是完全免費(fèi)。而今天，軟件巨頭Salesforce也入場(chǎng)了，他們帶來(lái)的TransmogrifAI，才可能是真正的AutoML“殺手”。

以下內(nèi)容來(lái)自Salesforce Einstein數(shù)據(jù)科學(xué)高級(jí)總監(jiān)Shubha Nabar：

在過(guò)去十年中，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)取得了巨大進(jìn)步，但構(gòu)建可用的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)卻依然是件難事。三年前，當(dāng)我們著手把機(jī)器學(xué)習(xí)功能部署到Salesforce平臺(tái)時(shí)，大家才發(fā)現(xiàn)，原來(lái)構(gòu)建企業(yè)級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)更加困難。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們開(kāi)發(fā)了TransmogrifAI（發(fā)音為trans-mog-ri-phi）——一種用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的端到端自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，它也是現(xiàn)在Einstein平臺(tái)優(yōu)化功能的一個(gè)工具。

今天，我們把這個(gè)項(xiàng)目分享給開(kāi)源社區(qū)。未來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員可以用它快速大規(guī)模地構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。

TransmogrifAI GitHub：github.com/salesforce/TransmogrifAI

當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)家在為商業(yè)產(chǎn)品構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)功能時(shí)，他們通常會(huì)關(guān)注易于理解的樣本和數(shù)據(jù)集。相比之下，企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)和樣本是多樣化的，這種多樣性使構(gòu)建企業(yè)級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)成了一項(xiàng)挑戰(zhàn)。在Salesforce，我們的客戶(hù)可能希望預(yù)測(cè)一系列結(jié)果——從客戶(hù)流失、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)、潛在用戶(hù)轉(zhuǎn)化，到數(shù)字廣告點(diǎn)擊、網(wǎng)購(gòu)、報(bào)價(jià)接受、設(shè)備故障和延遲付款等，

對(duì)于企業(yè)客戶(hù)來(lái)說(shuō)，他們的數(shù)據(jù)是保密的、不可共享的，這兩點(diǎn)至關(guān)重要。這意味著我們必須針對(duì)客戶(hù)，用給定的數(shù)據(jù)樣本構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。同時(shí)，構(gòu)建全局模型絕對(duì)沒(méi)有意義，因?yàn)槊總€(gè)企業(yè)都獨(dú)立無(wú)二，他們有不同的商業(yè)模式，也有各自的經(jīng)營(yíng)規(guī)模和業(yè)務(wù)渠道，用機(jī)器學(xué)習(xí)的術(shù)語(yǔ)講，就是有不同的偏差。

為了讓機(jī)器學(xué)習(xí)真正為客戶(hù)服務(wù)，我們要做的就是構(gòu)建和部署上千個(gè)用不同數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練得到的個(gè)性化機(jī)器學(xué)習(xí)模型！而如果不想聘請(qǐng)大批數(shù)據(jù)科學(xué)家，實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一方法就是自動(dòng)化。

TransmogrifAI工作流程

通常情況下，如果要構(gòu)建性能良好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它需要的研究量和開(kāi)發(fā)量是相當(dāng)可觀(guān)的。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練……這些繁瑣過(guò)程需要不斷迭代，為了得到成熟的模型，數(shù)據(jù)科學(xué)家們可能要耗費(fèi)數(shù)周乃至數(shù)月的時(shí)間。

TransmogrifAI是一個(gè)基于Scala和SparkML構(gòu)建的庫(kù)，它能承擔(dān)這個(gè)過(guò)程中的部分工作。只需幾行代碼，數(shù)據(jù)科學(xué)家就可以自動(dòng)完成數(shù)據(jù)清理、特征工程和模型選擇，然后訓(xùn)練出一個(gè)高性能模型，進(jìn)行進(jìn)一步探索和迭代。

它封裝了機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程的五個(gè)主要步驟：

特征推斷（Feature Inference）

數(shù)據(jù)是所有機(jī)器學(xué)習(xí)管道的第一步。數(shù)據(jù)科學(xué)家先收集所有相關(guān)數(shù)據(jù)，再進(jìn)行整平操作，添加、聚合不同數(shù)據(jù)源，從中提取可能有助于預(yù)測(cè)的原始信號(hào)。這之后，提取得到的信號(hào)會(huì)被放進(jìn)靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，也就是DataFrame，方便后續(xù)操作。雖然這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且易于操作，但其中還是存在一些錯(cuò)誤，可能會(huì)對(duì)下游造成影響，比如存在類(lèi)型錯(cuò)誤和空值錯(cuò)誤。

TransmogrifAI可以幫助解決這類(lèi)問(wèn)題。它允許用戶(hù)為其數(shù)據(jù)指定類(lèi)型，自動(dòng)把原始預(yù)測(cè)變量和響應(yīng)信號(hào)提取為“特征”。除了原始類(lèi)型，TransmogrifAI的支持面更豐富、更細(xì)化，地理位置、電話(huà)號(hào)碼、郵政編碼……凡是數(shù)據(jù)科學(xué)家可能頻繁遇到的，它都能進(jìn)行區(qū)分。

事實(shí)上，即便用戶(hù)沒(méi)有指定，TransmogrifAI也可以自行推斷。例如，當(dāng)它檢測(cè)到數(shù)據(jù)中的文本特征其實(shí)是分類(lèi)特征時(shí)，它會(huì)記錄這個(gè)錯(cuò)誤并進(jìn)行適當(dāng)處理。不用等到運(yùn)行時(shí)再報(bào)錯(cuò)，數(shù)據(jù)科學(xué)家在編譯時(shí)就能找出大多數(shù)錯(cuò)誤。

自動(dòng)化特征工程（Transmogrification）

雖然找到正確的類(lèi)型有助于數(shù)據(jù)推理和減少對(duì)下游的不良影響，但最終所有特征都是要被轉(zhuǎn)換成數(shù)字表示的。只有這樣，機(jī)器學(xué)習(xí)算法才能尋找并利用其中的規(guī)律。這個(gè)過(guò)程被稱(chēng)為特征工程。

舉個(gè)例子，我們?cè)撛趺窗衙绹?guó)的各個(gè)州（如CA, NY, TX等）轉(zhuǎn)成數(shù)字？一種方法是把每個(gè)州映射為1到50之間的數(shù)字，因?yàn)槊绹?guó)一共有50個(gè)州。但這種編碼方法的缺點(diǎn)在于沒(méi)有保留州與州之間地理位置上的關(guān)系。那么如果我們計(jì)算州中心點(diǎn)到美國(guó)中心點(diǎn)的距離，并以此為編碼依據(jù)呢？這確實(shí)可以解決之前提到的問(wèn)題，但它同樣無(wú)法反映東西南北位置。

所以特征工程的方法有無(wú)數(shù)種，但是找出正確的一種十分不容易。

TransmogrifAI可以幫數(shù)據(jù)科學(xué)家自動(dòng)化這個(gè)惱人的過(guò)程。它為自己支持的所有特征類(lèi)型提供了無(wú)數(shù)種編碼技術(shù)，能做到不僅把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成算法可用的格式，還能優(yōu)化轉(zhuǎn)換，使機(jī)器學(xué)習(xí)算法更容易從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。例如，同樣是年齡數(shù)字特征，它能根據(jù)特定問(wèn)題（時(shí)尚行業(yè)、金融理財(cái)）把它們轉(zhuǎn)成最合適的年齡段。

盡管TransmogrifAI已經(jīng)具備了上述強(qiáng)大能力，但考慮到特征工程是一場(chǎng)無(wú)窮無(wú)盡的“博弈”，它也支持用戶(hù)自定義和擴(kuò)展默認(rèn)值。

自動(dòng)化特征驗(yàn)證（Feature Validation）

特征工程可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)維度出現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)，而高維數(shù)據(jù)往往會(huì)讓模型出現(xiàn)差錯(cuò)！其中最典型的是模型過(guò)擬合，另一個(gè)容易被忽視但影響巨大的問(wèn)題是數(shù)據(jù)泄露。

假設(shè)我們手頭有一個(gè)包含交易信息的數(shù)據(jù)集，任務(wù)是預(yù)測(cè)最終的交易金額，而數(shù)據(jù)集上一個(gè)條目叫“已結(jié)算交易金額”，這是完成交易后才能統(tǒng)計(jì)到的信息。如果我們不慎把這個(gè)信息也放進(jìn)訓(xùn)練集里，模型就會(huì)發(fā)現(xiàn)它的“可參考性”極強(qiáng)，最后成為一個(gè)測(cè)試時(shí)精度極高，實(shí)踐時(shí)一無(wú)所用的廢品。

事實(shí)上，在Salesforce業(yè)務(wù)中，這種后見(jiàn)之明的偏見(jiàn)尤其成問(wèn)題，因?yàn)榇蟛糠挚蛻?hù)的數(shù)據(jù)很復(fù)雜，平時(shí)也是自動(dòng)填充的，這使得數(shù)據(jù)科學(xué)家很容易混淆因果關(guān)系。

TransgmogrifAI包含執(zhí)行自動(dòng)特征驗(yàn)證的算法，可以刪除幾乎沒(méi)有預(yù)測(cè)能力的特征——隨著時(shí)間的推移而使用的特征，表現(xiàn)出零方差的特征，或者在訓(xùn)練樣本中的分布與預(yù)測(cè)時(shí)的分布存在顯著不同的特征。在處理含有偏差的高維數(shù)據(jù)時(shí)，這些算法會(huì)用一系列基于特征類(lèi)型的統(tǒng)計(jì)測(cè)試，結(jié)合特征譜系來(lái)檢測(cè)和排除偏差。

自動(dòng)化模型選擇（Model Selection）

完成所有關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的工作后，數(shù)據(jù)科學(xué)家就該把機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)以構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。如果是手動(dòng)完成，他們往往需要嘗試許多不同的算法，并找到合適的參數(shù)設(shè)置。這是個(gè)耗時(shí)的工程。

TransmogrifAI的模型選擇器可以在數(shù)據(jù)上運(yùn)行多種算法，并比較它們的平均驗(yàn)證錯(cuò)誤，從中挑出最佳算法。除此之外，它還能通過(guò)適當(dāng)?shù)貙?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣并重新校準(zhǔn)預(yù)測(cè)以匹配真實(shí)的先驗(yàn)，自動(dòng)處理不平衡數(shù)據(jù)的問(wèn)題，進(jìn)一步提高模型性能。

超參數(shù)優(yōu)化（Hyperparameter Optimization）

上述自動(dòng)化步驟的基礎(chǔ)都涉及超參數(shù)優(yōu)化，它幾乎無(wú)處不在。而就是這么一個(gè)耗時(shí)久、任務(wù)量重、讓數(shù)據(jù)科學(xué)家望而生畏的操作，它背后的技術(shù)原理卻不難，可以直接看成一個(gè)高性能模型和一個(gè)隨機(jī)數(shù)生成器模型。這個(gè)任務(wù)，TransmogrifAI可以代勞。、

賦予每個(gè)人使用ML技術(shù)的權(quán)利

總的來(lái)看，現(xiàn)在TransmogrifAI在Salesforce內(nèi)部已經(jīng)成功把訓(xùn)練模型所需的總時(shí)間從幾周、幾個(gè)月縮短到了幾個(gè)小時(shí)。而封裝所有這些復(fù)雜操作的代碼卻非常簡(jiǎn)單，只需短短幾行就能搞定：

// 讀取交易數(shù)據(jù)

val dealData = DataReaders.Simple.csvCase[Deal](path = pathToData).readDataset().toDF()

// 提取原始信號(hào)，預(yù)測(cè)特征

val (isClosed, predictors) = FeatureBuilder.fromDataFrame[RealNN](dealData, response = "isClosed")

// 自動(dòng)化特征工程

val featureVector = predictors.transmogrify()

// 自動(dòng)化特征驗(yàn)證

val cleanFeatures = survived.sanityCheck(featureVector, removeBadFeatures = true)

// 自動(dòng)化模型選擇

val (pred, raw, prob) = BinaryClassificationModelSelector().setInput(isClosed, cleanFeatures).getOutput()

// 設(shè)置工作流程，訓(xùn)練模型

val model = newOpWorkflow().setInputDataset(dealData).setResultFeatures(pred).train()

這意味著TransmogrifAI已經(jīng)成為一個(gè)變革。

在我們眼里，這種自動(dòng)化水平的工具對(duì)開(kāi)發(fā)面向企業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)至關(guān)重要，因此我們也相信，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在各行各業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓寬，對(duì)運(yùn)營(yíng)方式產(chǎn)生巨大影響，未來(lái)企業(yè)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的需求會(huì)不斷增大，而那時(shí)，TransmogrifAI這樣的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)可以幫助他們實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)變。