1.1 机器学习概述

随着大数据的发展，机器学习进入了最美好的时代，通过“涟漪效应”逐步迭代，大数据推动机器学习真正实现落地。

接下来，我们从大数据讲起，扩展到机器学习的发展和大数据生态。

1.1.1 理解大数据

提起大数据，人们会不由地想起盲人摸象的故事。

从前，有四个盲人很想知道大象是什么样子，可他们看不见，只好用手摸。胖盲人摸到大象的牙齿，认为大象就像一个又大、又粗、又光滑的大萝卜；高个子盲人摸到大象的耳朵，认为大象是一把大蒲扇；矮个子盲人摸到了大象的腿，认为大象只是根大柱子；年老的盲人摸到大象的尾巴，认为大象只是一根草绳。如图1-1所示，四个盲人争吵不休，都说自己摸到的才是大象真正的样子。

从这个故事可以看出，数据源越多越精确，越能无限逼近事实和真相，越能获得更深邃的智慧和洞察，这就是大数据的价值。

“大数据（Big Data, BD）”的概念早已有之，1980年著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。近几年，“大数据”和“物联网”“云计算”“人工智能”一道成为信息技术行业的流行词汇，理清楚它们的关系是理解大数据的前提，但是和大数据概念一样，每个人都有自己的理解。

徐宗本院士在“再论大数据——在人工智能的浪潮下对大数据的再认识”报告中提出大数据与其他信息技术的关系：物联网是“交互方式”，云计算是“基础设施”，人工智能是“场景应用”，大数据是“交互内容”。大数据使用物联网交互方式、存储在云计算基础设施、支持人工智能场景应用，生成完整的价值链。

陈国良院士在“大数据与高性能计算”报告中提出了物联网（IoT）、大数据（BD）、云计算（CC）生态链，如图1-2所示。① IoT通过采集与捕获产生了BD; ② BD为CC找到了更多的实际应用；③ CC为BD提供了弹性可扩展的存储和并行处理；④ BD为IoT产生了大价值，云计算与高性能计算是一对在出生时被分开的兄弟，两者相结合得到的高性能云计算能产生更大的价值。

总之，大数据的存储、处理需要云计算基础设施的支撑，云计算需要海量数据的处理能力证明自身的价值；人工智能技术的进步离不开云计算能力的不断增长，云计算让人工智能服务无处不在、触手可及；大数据的价值发现需要高效的人工智能方法，人工智能的自我学习需要海量数据的输入。随着大数据和人工智能的深度融合，高度数据化的AI（人工智能）和高度智能化的DT（大数据技术）并存将是时代新常态。

1.1.2 机器学习发展过程

机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的核心，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构从而不断改善自身的性能。

相对于传统机器学习利用经验改善系统自身的性能，现在的机器学习更多是利用数据改善系统自身的性能。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，它从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。

机器学习的发展过程分为三个阶段。

第一阶段，逻辑推理期（1956年—1960年），以自动定理证明系统为代表，如西蒙与纽厄尔的Logic Theorist系统，但是逻辑推理存在局限性。

第二阶段，知识期（1970年—1980年），以专家系统为代表，如费根·鲍姆等人的DENDRAL系统，存在要总结出知识、很难“教”给系统的问题。

第三阶段，学习期（1990年至今），机器学习是作为“突破知识工程瓶颈”之利器出现的。在20世纪90年代中后期，人类发现自己淹没在数据的海洋中，机器学习也从利用经验改善性能转变为利用数据改善性能。这阶段，人们对机器学习的需求也日益迫切。

典型的机器学习过程是以算法、数据的形式，利用已知数据标注未知数据的过程。如图1-3所示，首先需要将数据分为训练集和样本集（训练集的类别标记已知），通过选择合适的机器学习算法，将训练数据训练成模型，通过模型对新样本集进行类别标记。

使用机器学习解决实际问题需要具体问题具体分析，根据场景进行算法设计。

1.1.3 大数据生态环境

在大数据生态环境中，包括数据采集、数据存储、数据预处理、特征处理、模型构建、数据可视化等，通过分类、聚类、回归、协同过滤、关联规则等机器学习方法，深入挖掘数据价值，并实现数据生态的良性循环。

如同海量数据存储在云计算设备中，水存储在江河湖海之中；数据采集可以理解为从各种渠道聚集水进入江河湖海；数据预处理可以理解为水之蒸发、过滤、提取形成天上云的过程；云进行特征的自我变化和重组，最终形成可以转变的状态；基于机器学习的模型构建，即可以理解为不同天气状况下的云转变成雨水、雪花、冰雹、寒霜、雾气的变化过程。

水存储在江河湖海中，经过蒸发、过滤、提取形成云，云自我变化、重组，而在不同天气下转变成雨水、雪花、冰雹、寒霜、雾气过程的可视化观察，可以理解为人对自然把握和发现的过程。

数据流转生态如图1-4所示。

可以简单抽象一下，云转换成雨水、雪花、冰雹、寒霜、雾气的过程就是分类的过程，云按照任何一种变化（如雨水）汇集的过程就是聚类的过程。根据历史雨水的情况，预测即将降雨的情况就是回归过程。在某种气候条件下，雨水和雪花会并存，产生“雨夹雪”的天气情况，这就是关联过程。根据对雨水、雪花、冰雹、寒霜、雾气的喜好程度，选择观察自己喜好的天气，就是协同过滤的过程。导致天气变化的因素很多（很多和雾霾有关），处理起来有难度，在不丧失主要特征的情况，去掉部分特征，这个过程就是特征降维的过程。

通过模拟人类大脑的神经连接结构，将各种和雾霾相关的天气特征转换到具有语义特征的新特征空间，自动学习得到层次化的特征表示，从而提高雾霾的预报性能，这就是深度学习过程。