何謂“機(jī)器學(xué)習(xí)”，學(xué)界尚未有統(tǒng)一的定義。本文摘取Tom Mitchell、Christopher M. Bishop、去年出版的《深度學(xué)習(xí)》和側(cè)重實(shí)戰(zhàn)的《數(shù)據(jù)挖掘》，總結(jié)了四種機(jī)器學(xué)習(xí)主流定義。更好地研究“機(jī)器學(xué)習(xí)”，并繼續(xù)擴(kuò)展和完善它的定義，也有助于我們理解機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)。

你或許已經(jīng)讀過(guò)許多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的深度和和半深度的文章，并探討了機(jī)器學(xué)習(xí)與眾多其他主題的關(guān)系。在討論如此復(fù)雜的概念時(shí)，回到最初的一些共同參考資料總是一個(gè)好主意；問(wèn)題是，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的主題，存在無(wú)數(shù)這樣的參考資料。

所以我想，為什么不研究一下這些參考點(diǎn)呢？

這是一篇不那么嚴(yán)肅的帖子，旨在探討機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)。

話不多說(shuō)，作為一個(gè)看似屬于語(yǔ)義學(xué)的練習(xí)，讓我們來(lái)探索一下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的定義。

Tom Mitchell：根據(jù)優(yōu)化過(guò)程抽象定義機(jī)器學(xué)習(xí)

第一個(gè)定義，是我個(gè)人最喜歡的，來(lái)自著名的計(jì)算機(jī)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)研究者，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的 Tom Mitchell 教授。

對(duì)于某類(lèi)任務(wù) T 和性能度量 P，如果一個(gè)計(jì)算機(jī)程序在 T 上以 P 衡量的性能隨著經(jīng)驗(yàn) E 而自我完善，那么我們稱這個(gè)計(jì)算機(jī)程序在從經(jīng)驗(yàn) E 中學(xué)習(xí)。[1]

Mitchell 的這個(gè)定義在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是眾所周知的，并且經(jīng)受了時(shí)間的考驗(yàn)。這句話首次出現(xiàn)在他 1997 年出版的Machine Learning一書(shū)中。

這句話對(duì)我個(gè)人產(chǎn)生了很大的影響，多年來(lái)我多次提到它，并在碩士論文中引用了這個(gè)定義。在 Goodfellow, Bengio & Courville 最近出版的權(quán)威著作《深度學(xué)習(xí)》(Deep Learning) 的第 5 章中，這段引文也占據(jù)了突出位置，成為該書(shū)對(duì)學(xué)習(xí)算法的解釋的出發(fā)點(diǎn)。

下圖是 Mitchell 定義的圖示：

圖 1：The Mitchell Paradigm

“花書(shū)”《深度學(xué)習(xí)》：論計(jì)算在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性

說(shuō)到 Goodfellow、Bengio 和 Courville，就不得不提他們合著的《深度學(xué)習(xí)》，這本書(shū)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)是這樣定義的：

機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上屬于應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)，更多地關(guān)注如何用計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)地估計(jì)復(fù)雜函數(shù)，不太關(guān)注為這些函數(shù)提供置信區(qū)間。[2]

Mitchell 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義在應(yīng)用中不再適用；它側(cè)重于優(yōu)化過(guò)程的具體組成部分，這些組成部分通常與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)，但它沒(méi)有規(guī)定應(yīng)該如何在實(shí)踐中接近它。

《深度學(xué)習(xí)》中對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義在本質(zhì)上要規(guī)范得多，它指出計(jì)算能力得到了利用 (實(shí)際上強(qiáng)調(diào)了對(duì)計(jì)算能力的使用)，而傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)概念置信區(qū)間則不再?gòu)?qiáng)調(diào)。

實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)挖掘：“學(xué)習(xí)”必須是有意地去學(xué)習(xí)

在我看來(lái)，另一個(gè)特別值得注意的關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的定義來(lái)自 Witten, Frank & Hall 所著的《數(shù)據(jù)挖掘：實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)工具與技術(shù)》，這是我第一本完整閱讀了的關(guān)于這個(gè)主題的書(shū)。

《數(shù)據(jù)挖掘》這本書(shū)很少涉及數(shù)學(xué)，但有很多實(shí)用性的解釋。對(duì)于剛進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人，“數(shù)據(jù)挖掘” 很長(zhǎng)一段時(shí)間是我的首選推薦。

作者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)最初定義有點(diǎn)零散，他們?cè)噲D在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的背景中將學(xué)習(xí)、性能和知識(shí)這些概念編織在一起。但其中一些語(yǔ)句值得注意：

我們感興趣的是在新的情況下得到性能的改進(jìn)，或至少有性能改進(jìn)的潛力。

當(dāng)系統(tǒng)以一種使它們?cè)谖磥?lái)表現(xiàn)更好的方式改變自己的行為時(shí)，它們就會(huì)學(xué)習(xí)。

學(xué)習(xí)意味著思考和目標(biāo)。學(xué)習(xí)必須是有意地去學(xué)習(xí)。

經(jīng)驗(yàn)表明，在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的許多應(yīng)用中，所獲得的顯式知識(shí)結(jié)構(gòu)、結(jié)構(gòu)描述，至少與在新實(shí)例中表現(xiàn)良好的能力同等重要。人們經(jīng)常使用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)獲取知識(shí)，而不僅僅是用來(lái)預(yù)測(cè)。

“數(shù)據(jù)挖掘”這個(gè)術(shù)語(yǔ)被用作機(jī)器學(xué)習(xí)的補(bǔ)充術(shù)語(yǔ)。上面引用的語(yǔ)句出自這本書(shū)的第三版，出版于 2011 年，當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)詞比現(xiàn)在更有吸引力；即使不說(shuō)是引用自數(shù)據(jù)挖掘的書(shū)，上面所寫(xiě)的內(nèi)容對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)本身也適用。

Witten, Frank & Hall 為機(jī)器學(xué)習(xí)的定義提供了一個(gè)不同的角度：Mitchell 專(zhuān)注于優(yōu)化過(guò)程的特定組成部分，Goodfellow, Bengio & Courville 傾向于一種更規(guī)范的定義，并強(qiáng)調(diào)計(jì)算能力的相對(duì)重要性，這個(gè)定義則嘗試側(cè)重 “l(fā)earning” 的哪些方面在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中是類(lèi)似和重要的。

上面引用的語(yǔ)句還提供了一個(gè)重要的點(diǎn)，兼具實(shí)用性和哲學(xué)性，即最后一段，指出獲得知識(shí)和使用這些知識(shí)的能力都是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要方面。

Christopher Bishop：從算法的角度定義

最后，讓我們來(lái)看 Christopher Bishop 在《模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)》一書(shū)中對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義。值得注意的是，Bishop 沒(méi)有開(kāi)門(mén)見(jiàn)山地定義這個(gè)術(shù)語(yǔ)，但是很好地隱式地提供了以算法為中心的機(jī)器學(xué)習(xí)的定義 (在一個(gè)數(shù)字分類(lèi)任務(wù)中討論到)：

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)果表示為一個(gè)函數(shù) y (x)，它以一個(gè)新的數(shù)字的圖像 x 作為為輸入，產(chǎn)生向量 y，與 target vector 的形式相同。

函數(shù) y (x) 的精確形式是在訓(xùn)練階段(trainingphase) 確定的，也稱為學(xué)習(xí)階段 (learningphase)，以訓(xùn)練數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。

一旦模型被訓(xùn)練出來(lái)，就可以用來(lái)判斷新的數(shù)字圖像 (新樣本) 對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，這些新樣本的集合被稱為測(cè)試集。

正確分類(lèi)與訓(xùn)練集不同的新樣本的能力叫做泛化(generalization)。在實(shí)際應(yīng)用中，輸入向量的可變性使得訓(xùn)練數(shù)據(jù)只能包含所有可能輸入向量的很小一部分，因此泛化是模式識(shí)別的一個(gè)中心目標(biāo)。[4]

首先，除了我們討論的機(jī)器學(xué)習(xí)是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，而不是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí) (或其他形式的機(jī)器學(xué)習(xí)) 外，上面的引用對(duì) “模式識(shí)別” 沒(méi)有更多的解釋。

其次，也是更重要的一點(diǎn)，這是唯一對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)所需步驟逐步處理的定義，無(wú)論這些步驟在這個(gè)例子中可能多么簡(jiǎn)短。

同樣有趣的是，隨后的頁(yè)面，以及 Bishop 的書(shū)一半的篇幅概述了許多額外的機(jī)器學(xué)習(xí)概念，并將它們很好地結(jié)合在一起，提供了具有可讀性的介紹，而不至于陷入數(shù)學(xué)的困境 (書(shū)中的其余部分解釋了數(shù)學(xué))。

這樣，我們已經(jīng)有四種方法來(lái)定義機(jī)器學(xué)習(xí)：一種是根據(jù)它的優(yōu)化過(guò)程，抽象地定義它機(jī)器學(xué)習(xí)；第二種更有規(guī)范性，并指出計(jì)算在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性；第三定義側(cè)重于“學(xué)習(xí)”的哪些方面在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中是類(lèi)似的和重要的；最后一個(gè)定義從算法的角度概述了機(jī)器學(xué)習(xí)。

這些定義都不是不正確，但都不完整。探討先驅(qū)者和受人尊敬的研究人員所認(rèn)為的 “機(jī)器學(xué)習(xí)”，將擴(kuò)展我們自己對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義。