人工智能、机器学习、深度学习介绍在本章节，我们将要搞清楚，人工智能，机器学习，以及深度学习是什么，以及它们之前的区别和联

在本章节，我们将要搞清楚，人工智能，机器学习，以及深度学习是什么，以及它们之前的区别和联系。

什么是人工智能？

首先关于人工智能，可以看看百科上面的解释。

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

总体来说，人工智能其实就是让计算机实现人类拥有的智能。

人类能做的事情被计算机学家分成了几个大类，大类下面又有小类。

下面我们这里将要介绍几个大类：计算机视觉，自然语言处理，推荐系统，智能信息检索。

计算机视觉

计算机视觉，英文全称为Computer Vision，简称为CV。其实也就是研究图片的。比如说早期的应用，其实也就是研究如何进行手写字符识别，也就算图像分类领域了。

当然，发展到现在，还有目标检测，检测图片中所有的物体，并且选出区域来。

风格迁移：给一张风格图片，将原始图片变成和风格图片类似的样子。其实也就是AI滤镜了。

以及非常火的DeepFake（AI换脸），其实都可以算是计算机视觉这个方向的。

自然语言处理

自然语言处理，英文全称为Natural Language Processing，简称为NLP。它目标是让计算机在理解语言上能像人类一样的智能。

比如说，我们现在用到的机器翻译，翻译的很多时候比人还要好。

还有，比如说我们有时候需要过滤掉邮件里的垃圾短信，或者知道一条消息的情感，这就是文本分类或者叫情感分类。

当然，还有些对于一般人来说，听起来会很陌生的方向，或者说很难触碰到的方面：命名实体识别。

智能信息检索

信息检索，英文全称为Information Retrieval，简称为IR。也就是搜索引擎的技术了。

这里我添加智能两个字其实是因为，狭义的信息检索指的是信息查询，也就是我们查找文章里面是否存在一个字一个词或者几个词。而我们对搜索的要求其实也越来越高了，我们不是搜是不是存在某一个词或者某几个词的文章，而是要找到类似的含义的文章。

有的时候我们还要找到一个答案，搜索引擎也变成了问答系统。

当然，我们搜索的内容也不单单仅限于文字了，可能是以图搜图了，也就是图像搜索。

其他的情况

当然，除了以上的类别以外。其实还是有很多别的方面的研究，比如说AI下棋，AI打游戏，算游戏AI领域的。

以及交叉的领域方面的研究，比如说Image Captioning（图片描述自动生成），也就是看图说话，又有图片又有文字，算是CV+NLP了。

这里的内容就介绍到这里，读者感兴趣可以继续深入，下面来说说机器学习。

什么是机器学习？

以上介绍了那么多的人工智能的领域，那么机器学习和人工智能又有什么关系呢？

这里机器学习其实既可以算人工智能一个研究领域，也可以算是一种实现人工智能的方法。

说它是一种方法，因为上面的领域中，都会用到机器学习。就像如果做自然语言处理，那么做的其实就是基于机器学习方法的自然语言处理算法。

说它是一个领域，因为机器学习也有很多的研究，比如说强化学习，弱监督学习，最优化算法，采样方法等等偏理论方面的研究。

下面我们回到我们的机器学习。机器学习其实研究的是如何模拟人类或者实现人类学习的行为，从而能够应对新的任务的能力。

那么机器，学习的是什么呢？

其实是数据。

机器学习是一门数据驱动的科学，我们人类能够根据历史数据学习到经验，当再次面对类似的问题时，能想到相应的解决方法。对应的机器学习到的其实是通过学习历史数据得到一个模型，这个模型有预测未知数据的能力。

机器学习的数学表示

用数学的形式来表示机器学习，那么机器学习其实就是要学习到一个函数。这里我们把输入当成 $x$ ，而理想的输出当成 $y$ ，那么机器学习其实就是要找到一个形式的函数 $f$ ，使得 $f(x) = y$ 。

对于不同的任务，我们就会有不同的 $(x, y)$ 对。比如下图的 $(x=语音，y=文字)$ 就是语音识别， $(x=图片，y=类别)$ 就是图片分类了。

（图片摘选自：台大李宏毅教授的机器学习课件）

而对于得到不同形式的 $f$ 的方法，则对应着不同的机器学习算法，百度一搜就能搜出来一堆，这里就不举例了。

相信学习过函数的人，都不难理解上面的内容。但其实，我们在书中看到的并不是 $f(x) = y$ 这个样子的。笔者最早在学习机器学习的时候，还是看的机器学习相关的书籍，记得当时看到里面的一堆的数学符号，每次都感觉看懂了一点儿，又感觉一点儿都看不懂，看的是一脸懵逼。

下面我们要开始增加符号了。

加入数据

想想刚刚说的，机器学习其实是一门数据驱动的科学。那么这里要开始增加数据了。

数据的输入这里定义为 $X=\{ x_1, x_2, ..., x_n \}$ , 输入有n个样本，构成数据集。用 $x_i$ 表示数据集的第i个样本。

同样，数据的理想输出，或者叫数据的标签定义为 $Y=\{ y_1, y_2, ..., y_n \}$ ，构成数据集的标签集。用 $y_i$ 表示标签集的第i个样本。这里 $x_i$ 和 $y_i$ 是一一对应的。

这里举例一个验证码识别的数据集，这里有一些验证码的图片，每个图片都有一个文件名。

这里我们的 $x_i$ 就是某个图片（这里其实是图片的二维数组，后面图像处理会讲到如何把图像读取到程序的数组之中）：

而 $y_i$ 则是该图片的文件名：2bfwr。

现在我们的目标其实变成了：使得 $f(x|X) = y$ 成立。

加入参数

当然，加入数据不代表结束了，我们还有函数的参数，这里用 $θ$ 来表示， $θ$ 表示的是一系列参数， $θ=\{ θ_0, θ_1, θ_2, ..., θ_n \}$ 。

假如说我们的函数形式是一次函数，那么这里的函数，就是有两个参数，形如: $f(x) = θ_1 x + θ_0$

加入参数 $θ$ 后，现在我们的目标其实变成了：使得 $f(x|X;θ) = y$ 成立。

如果用英文来说这个公式呢，就是： $f$ $x$ given $X$ , parameterized by $θ$ , is $y$ .

机器学习的数据集

接下来我们来看看机器学习的数据集。

上面我们的得到了目标：令 $f(x|X;θ) = y$ 成立。而我们在学习的时候，我们的目标其实是学习历史的数据 $X$ ，让新的数据 $x$ 能够成功预测出 $y$ 。

所以在数据构建的时候，就需要我们把数据集进行分割成最少两部分：一部分用来当历史的数据，也就是训练集 $X_{train}$ ；而另一部分则当成未知的数据，测试集 $X_{test}$ 。训练集的标签和测试集的标签则表示为： $Y_{train}$ ， $Y_{test}$

现在我们之前的输入 $x$ 变成了测试集 $X_{test}$ 的每一个样本，而数据集 $X$ 则变成了 $X_{train}$ 。

我们现在的目标可以写成 $\forall x_i \in X_{test}, y_i \in Y_{test}, f(x_i|X_{train};θ) = y_i$ 。

也就是通过训练数据 $X_{train}$ 的学习，可以将测试集中的每一个数据 $x_i$ 都能成功预测成 $y_i$ 。

机器学习算法的流程

下面我们来看一下机器学习算法的流程。

评价指标

上面加入数据集后，我们的目标其实是要让测试集中每一个 $f(x_i|X_{train};θ)$ 和标签 $y_i$ 相等。这个条件其实是相当的苛刻了。

这里定义一个评价指标函数 $F$ ，用 $F(\{ f(x_i;θ), x_i \in X_{test} \}, \{ y_i, y_i \in Y_{test} \})$ 表示在测试集预测效果的好坏。

举例：对于一个文本分类的任务，我们可能会以准确率（Accuracy），作为评价指标，那么这个时候的评价指标：

$F_{accuracy}=\frac{f(x_i;θ) = y_i 的个数}{y_i的总数}$

这个指标肯定是越高越好了，弱化之前"让每一个样本都预测正确"的目标，机器学习的目标现在变成了最大化测试集的评价指标 $F$ 。

损失函数

接下来，再来定义一个损失函数 $L$ ，用 $L(y',y)$ 来表示预测值 $y'$ 与真实值 $y$ 的接近程度，其中 $y'= f(x;θ)$ 。

损失函数有很多分类，以后的课程在实践中还会介绍。这里只要知道，损失函数一般都是正的，并且当 $L(y',y)=0$ 时，预测值 $y'$ 和真实值 $y$ 相等即可。

前面一直说，机器学习中学习的是数据。而机器的这个学习的过程，就是要最小化训练数据的损失函数的过程，即最小化所有样本的损失之和： $\sum_{x_i \in X_{train}, y_i \in Y_{train}} L(f(x_i;θ), y_i)$

这里需要求解的也就是使得上式最小化的时候的 $θ$ 的取值 $θ'$ 。

记做：

$θ'= \arg\min_{\theta} \sum_{x_i \in X_{train}, y_i \in Y_{train}} L(f(x_i;θ), y_i)$

（arg min表示使目标函数取最小值时的变量值）

这里的数学符号看着有些唬人，但 $θ'$ 其实也就是类似我们求解出一元一次函数 $f(x) = θ_1 x + θ_0$ 中的参数来，可能算出来 $θ_1=1, θ_0=2$ ，那我们最后得到的形式也就是 $f(x) = x + 2$ 。

小结

机器学习的算法流程也就是：通过最小化训练集的损失函数的方式，来达到最大化测试集的评价指标的目的。通过学习训练集，而在测试集预测的能力叫泛化能力，机器学习的模型都会有这种能力。

看到这里我们可能有个疑问，为什么机器学习不直接最优化评价指标呢？

我们也可以通过最大化训练集的评价指标，来最大化测试集的评价指标。这里其实对于很多机器学习任务来说，是很难直接优化评价指标，比如说上面说的准确率，也就是正确的个数，这个在函数中其实是不可导的，用微积分的话也就是不可微，是很难直接优化的。

当然，有的时候我们也可以直接优化评价指标，这个时候我们只需要取一个负号，令 $L=-F$ ，那么也就是最小化“负的评价指标”，也就是最大化评价指标了。

损失函数可以给我们一个更通用的形式。

机器学习的分类

根据有无标签分类

我们上面举的例子其实都是有标签的数据集，但有的时候数据集并没有标签。根据数据集是否有标签可以分为有监督学习和无监督学习。

有监督学习的训练数据如： $(x_1,y_1), (x_2,y_2), (x_3,y_3)$ ；而无监督的数据则如： $x_1, x_2, x_3$

这系列课程以及后面的课程涉及的内容都是有监督学习，也就是数据都是有标签的，读者如果有兴趣可以自己看无监督学习方面的内容。

根据标签的输出分类

根据标签的输出类型，我们可以分为回归问题，分类问题，以及时间序列问题。

回归问题 输出的标签是数值类型，比如说：房价的预测，股价的预测，结果都是一个具体的数值，取值有无穷可能。
分类问题 输出的标签是类别，比如说：动物识别，垃圾短信分类，预测出来的结果是一个有限个数的类别。
时间序列问题 输出的标签是一个序列，比如说：机器翻译，看图说话，预测结果是一个序列的单词。

机器学习系统的实现步骤

现在我们来看看一个机器学习系统都需要哪些步骤，其实只需要以下五个步骤即可。

1. 收集数据：这里也就是构建我们的 $X$ 和 $Y$ 的步骤了，一般我们都会选择一个网络上已经有的数据集。
2. 特征工程：这一步将要把我们的数据，转换成有用的信息。选取有用的信息，删除无用的信息，比如说我们要预测二手房房价，那我们可能房子面积、地理位置，是否南北通透等等有很大的关系，而和卖家的年龄，卖主的身高则没啥关系。
3. 训练模型：这里要选取一个机器学习算法，以及最优化方法，得到我们的函数 $f$ 了。
4. 测试调优：这里需要不断的尝试各种方法，让 $f$ 更好。
5. 使用模型：最后以上方法得到了一个好的模型后，就可以投入使用了。

深度学习又是什么？

看完了机器学习，那么什么又是深度学习呢？

深度学习其实是一种机器学习的算法：神经网络，也就是一个复杂的 $f$ 函数了。它的特点是可以不断的叠加层数。每增加一层，其实也就是就多套了一层函数。我们之前的 $f(x; θ)$ 变成了 $f_0(f_1(f_2(...f_n(x:θ_n)...θ_2;θ_1); θ_0)$ ， $n$ 为层数。

层数越多，模型的表达能力就越强。比如说2015年的ResNet它的层数多达152层。

随着AlexNet2012年以来的出现，模型的层数越来越多，也越来越复杂，于是就叫深度学习了。同时深度学习的效果也越来越好，于是几乎所有领域的最前沿(state-of-art)的算法都变成深度学习方法了，也就变得越来越火了。

深度学习和机器学习在处理上的区别

深度学习和一般机器学习方法最大的优势不需要进行特征工程，像房价预测还好说，对于图像以及文本这样复杂的数据，人工提取的特征方法就很受到局限性。

深度学习的缺点

那么有了深度学习，传统的方法是不是没用了吗？

这个答案明显是否定的，深度学习的效果虽然好，但是他的代价也很大，一个深度学习系统需要的训练数据通常都是巨大的，需要花费大量的代价标注数据。

深度学习需要的计算资源也是庞大的，前段时间自然语言处理领域的一个预训练模型XLNet的效果非常好，不过训练这个模型的成本就要花掉6万美金。

在模型的使用中，深度学习方法如果不通过知识蒸馏等模型压缩的方法优化模型，预测也是很耗时且耗资源的。即使通过压缩，很多时候在性能上也无法满足需求。

小结

总体来说，机器学习和深度学习还是各有利弊的，当然现在深度学习在大部分领域都会远远超过传统的方法，并且也能够实用。