12月19日，数美时代CTO梁堃在CIO时代APP微讲座栏目作出了《什么是机器学习》的主题分享，他深入阐述了什么是机器学习以及机器学习在整个计算机科学中的位置。



　　计算机科学是什么？简言之，计算机科学的关键就在于自动化，以及对业务进行自动化的处理，在自动化处理业务过程中追求三个目标：一、更快的处理速度。计算机最早的应用领域是科学、数值计算，在此过程中，计算机比人算快了几千倍、几万倍，乃至几亿倍。正是因为计算机快速的处理速度，使得原本无法完成的事情变为可能，如航天飞机轨道、登月飞船轨迹的计算等，这些计算在没有计算机的情况下，靠人力可能花费大量人工甚至几百年的时间才可以完成。二、更大的业务规模。无论是客户的规模、还是产品的规模都在快速扩张。三、更广的业务范围。最早被自动化的是数值和科学计算，但后来将财务管理、招聘管理等一系列与生产活动相关的业务都会变得自动化起来。随着业务范围的不断扩大，面临着一系列问题，有些业务看起来极其困难复杂，似乎不能很好的自动化、直接通过写程序的方法来实现。例如当一位客户浏览你的网站时，是否推荐他浏览自己喜欢的商品；当客户有疑问时，计算机能否替你回答这些问题。此时在业务范围方面遇到困难，但仍然希望用计算机处理这些困难复杂的问题，这时便引入人工智能的概念或计算机领域，专注于让计算机像人一样智能地工作，这些工作是极其复杂、困难的工作，甚至人们很难描述精确的定义，很难用数学公式或一段逻辑来表达。人工智能在自动化关键字之前加上了智能，它希望计算机程序可以不停地观察世界，从中学习像人一样思考、分析、作出理性决策，从而使得这个决策实现目标的收益最大化。

　　人在思考和分析问题时有两个基本的方法，一个是演绎法，一个是归纳法，这两种方法分别对应人工智能中的两种系统：专家系统和机器学习系统。所谓演绎法，是从已知的规则和事实出发，推导新的规则、新的事实，这对应于专家系统。专家系统也是早期的人工智能系统，它也称为规则系统，找一组某个领域的专家，如医学领域的专家，他们会将自己的知识或经验总结成某一条条规则、事实，例如某个人体温超过37度、流鼻涕、流眼泪，那么他就是感冒，这是一条规则。当这些专家将自己的知识、经验输入到系统中，这个系统便开始运行，每遇到一些新情况，会将之变为一条条事实。当将事实输入到专家系统时，专家会根据规则或事实进行推导、梳理，并得到最终结论，这便是专家系统。而归纳法是从现有样本数据中不断地观察、归纳、总结出规律和事实，对应机器学习系统或统计学习系统，侧重于统计学习，从大量的样本中统计、挖掘、发现潜在的规律和事实。

　　在人工智能发展早期，大多是以专家系统的形式存在的，以专家系统为主导，而统计学习为辅助。如今，随着数据量、数据维度的增多，统计学习占据主导地位，专家系统为辅助，二者结合到一起，更好地完成智能自动化的业务处理。

　　近几年，最热的一个词是深度学习，深度学习其实是统计机器学习中的一种，与传统学习、浅层学习不同，区别在于深度学习可以自动发现一些特征表示，例如，一个常见的浅层学习办法是LR——逻辑回归算法，其计算能力只有一层，如果让其发挥作用，就需要大量人的力量去帮助选择特征。但深度学习不同，其计算函数不止一层，可能会有五层、六层、十层甚至上百层，深度学习常常以神经网络的形式体现出来，神经网络中的每一层都完成了一个与LR复杂的计算函数，此时，对深度学习而言，只需提供一些原始数据，每一层都在重新学习特征，这些特征从最原始的状态到抽象状态，都是逐层学习到的。深度学习本质上也是统计学习的一种，它能计算的函数更为复杂。

　　这是一个典型神经网络结构，最左边是输入层，包括年龄、性别、收入水平，经过多若干层计算后，会成为右边的输出层，计算出期望概率，还款概率、逾期概率、违约概率，在此过程中深度学习自动发现有用的、抽象数据，计算层数从左向右进行，特征抽象程度也在逐渐提高，最终得到期望数据，深度学习的调优也是非常复杂的过程。深度学习的主要体现方式神经网络并不是近几年才出现的，1970年左右已经出现，只是近几年随着数据量的增加和计算能力的增强，机器学习的威力才得以发挥出来。

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