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作者 | 打不死的小强（ID：xiaoqiang-me）
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机器学习和人工智能是什么关系？什么是机器学习？监督学习、非监督学习、强化学习机器学习实操的7个步骤机器学习、人工智能、深度学习是什么关系？
1956 年提出 AI 概念，短短3年后（1959） Arthur Samuel 就提出了机器学习的概念：
Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。所以，机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。
机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等。
深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。
不管是机器学习还是深度学习，都属于人工智能（AI）的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示：
什么是机器学习？
在解释机器学习的原理之前，先把最精髓的基本思路介绍给大家，理解了机器学习最本质的东西，就能更好的利用机器学习，同时这个解决问题的思维还可以用到工作和生活中。
机器学习的基本思路
把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的如何？无论使用什么算法，使用什么样的数据，最根本的思路都逃不出上面的3步！
当我们理解了这个基本思路，我们就能发现：
不是所有问题都可以转换成数学问题的。那些没有办法转换的现实问题 AI 就没有办法解决。同时最难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步。
机器学习的原理
下面以监督学习为例，给大家讲解一下机器学习的实现原理。
假如我们正在教小朋友识字（一、二、三）。我们首先会拿出3张卡片，然后便让小朋友看卡片，一边说“一条横线的是一、两条横线的是二、三条横线的是三”。
不断重复上面的过程，小朋友的大脑就在不停的学习。
当重复的次数足够多时，小朋友就学会了一个新技能——认识汉字：一、二、三。
我们用上面人类的学习过程来类比机器学习。机器学习跟上面提到的人类学习过程很相似。
上面提到的认字的卡片在机器学习中叫——训练集上面提到的“一条横线，两条横线”这种区分不同汉字的属性叫——特征小朋友不断学习的过程叫——建模学会了识字后总结出来的规律叫——模型通过训练集，不断识别特征，不断建模，最后形成有效的模型，这个过程就叫“机器学习”！
监督学习、非监督学习、强化学习
机器学习根据训练方法大致可以分为3大类：
监督学习非监督学习强化学习除此之外，大家可能还听过“半监督学习”之类的说法，但是那些都是基于上面3类的变种，本质没有改变。
监督学习
监督学习是指我们给算法一个数据集，并且给定正确答案。机器通过数据来学习正确答案的计算方法。
举个栗子：
我们准备了一大堆猫和狗的照片，我们想让机器学会如何识别猫和狗。当我们使用监督学习的时候，我们需要给这些照片打上标签。
我们给照片打的标签就是“正确答案”，机器通过大量学习，就可以学会在新照片中认出猫和狗。
这种通过大量人工打标签来帮助机器学习的方式就是监督学习。这种学习方式效果非常好，但是成本也非常高。
非监督学习
非监督学习中，给定的数据集没有“正确答案”，所有的数据都是一样的。无监督学习的任务是从给定的数据集中，挖掘出潜在的结构。
举个栗子：
我们把一堆猫和狗的照片给机器，不给这些照片打任何标签，但是我们希望机器能够将这些照片分分类。
通过学习，机器会把这些照片分为2类，一类都是猫的照片，一类都是狗的照片。虽然跟上面的监督学习看上去结果差不多，但是有着本质的差别：
非监督学习中，虽然照片分为了猫和狗，但是机器并不知道哪个是猫，哪个是狗。对于机器来说，相当于分成了 A、B 两类。
强化学习
强化学习更接近生物学习的本质，因此有望获得更高的智能。它关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积回报。通过强化学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为。
最典型的场景就是打游戏。
2019年1月25日，AlphaStar（Google 研发的人工智能程序，采用了强化学习的训练方式） 完虐星际争霸的职业选手职业选手“TLO”和“MANA”。
机器学习实操的7个步骤
通过上面的内容，我们对机器学习已经有一些模糊的概念了，这个时候肯定会特别好奇：到底怎么使用机器学习？
机器学习在实际操作层面一共分为7步：
收集数据数据准备选择一个模型训练评估参数调整预测（开始使用）
假设我们的任务是通过酒精度和颜色来区分红酒和啤酒，下面详细介绍一下机器学习中每一个步骤是如何工作的。
步骤1：收集数据
我们在超市买来一堆不同种类的啤酒和红酒，然后再买来测量颜色的光谱仪和用于测量酒精度的设备。
这个时候，我们把买来的所有酒都标记出他的颜色和酒精度，会形成下面这张表格。
这一步非常重要，因为数据的数量和质量直接决定了预测模型的好坏。
步骤2：数据准备
在这个例子中，我们的数据是很工整的，但是在实际情况中，我们收集到的数据会有很多问题，所以会涉及到数据清洗等工作。
当数据本身没有什么问题后，我们将数据分成3个部分：训练集（60%）、验证集（20%）、测试集（20%），用于后面的验证和评估工作。
关于数据准备部分，还有非常多的技巧，感兴趣的可以看看《AI 数据集最常见的6大问题（附解决方案）》
步骤3：选择一个模型
研究人员和数据科学家多年来创造了许多模型。有些非常适合图像数据，有些非常适合于序列（如文本或音乐），有些用于数字数据，有些用于基于文本的数据。
在我们的例子中，由于我们只有2个特征，颜色和酒精度，我们可以使用一个小的线性模型，这是一个相当简单的模型。
步骤4：训练
大部分人都认为这个是最重要的部分，其实并非如此~ 数据数量和质量、还有模型的选择比训练本身重要更多（训练知识台上的3分钟，更重要的是台下的10年功）。
这个过程就不需要人来参与的，机器独立就可以完成，整个过程就好像是在做算术题。因为机器学习的本质就是将问题转化为数学问题，然后解答数学题的过程。
步骤5：评估
一旦训练完成，就可以评估模型是否有用。这是我们之前预留的验证集和测试集发挥作用的地方。评估的指标主要有 准确率、召回率、F值。
这个过程可以让我们看到模型如何对尚未看到的数是如何做预测的。这意味着代表模型在现实世界中的表现。
步骤6：参数调整
完成评估后，您可能希望了解是否可以以任何方式进一步改进训练。我们可以通过调整参数来做到这一点。当我们进行训练时，我们隐含地假设了一些参数，我们可以通过认为的调整这些参数让模型表现的更出色。
步骤7：预测
我们上面的6个步骤都是为了这一步来服务的。这也是机器学习的价值。这个时候，当我们买来一瓶新的酒，只要告诉机器他的颜色和酒精度，他就会告诉你，这时啤酒还是红酒了。
YouTube 上有一个视频介绍了这7个步骤 The 7 Steps of Machine Learning（需要科学上网）
