背景

随着 LLM 的快速发展，越来越多的工程师多多少少会接触到一些机器学习的相关知识。

本系列将会由浅入深的介绍，机器学习的入门知识。

感谢，李沐老师的斯坦福课程《实用机器学习》 ，

主要还是站在巨人的肩膀上，快速了解这个方向的一些必要知识。

行业的应用

随着行业的发展，越来越多的行业都在运用机器学习技术，并对公司带来可观的收入提升。

据调查：超过一半的行业，公司在运用了机器学习之后，提升了最少 6% 的利润。

Case 举例：

制造业：

基于机器学习与传感器的结合，去预测当前生产线的设备的寿命。

零售业：

基于用户的浏览习惯与购买喜好，给用户后续可能购买的商品。
基于往年的商品售卖数据，预测未来商品的售卖情况，进行提前的补货。

健康领域：

基于穿戴传感器，实时检测身体的健康情况。
基于体检报告的结果，来判断身体可能出现的问题。

等等等等，现在越来越多的领域与机器学习结合，发生一些很有意思的事情。

ML WorkFlow

一些挑战：

如何把一个"现实问题"变成"机器学习"问题

有的问题比较简单，有的问题比较复杂（比如：自动驾驶、无人售卖等等）

数据问题

现实情况往往不缺数据，缺的是高质量的数据。

一些隐私数据问题（比如：人的健康相关的数据）

模型训练问题

模型越来越复杂，参数越来越多，训练成本越来越高。

随着模型越来越大，所要的训练数据越来越多。

模型部署问题

线上部署成本很高，需要大量 GPU 来运算。

一些场景对调用实时性要求比较高，还需要进一步压缩模型的大小。

监控模型

线上的数据分布发生变化（长期：用户画像发生变化/用户习惯发生变化，短期：节假日/疫情等等一些特殊情况），可能模型的预测效果也会产生一些变化。

公平性问题：比较典型的 case 可能预测的比较好，一些比较边缘的特殊 case 可能效果不佳。

ML Roles

领域专家（Domain experts）：一些领域比较专业的人才，对某个领域有足够准确的判断。（收集数据）
数据科学家（Data scientist）："机器学习全栈"，收集数据、训练模型、发布模型等等一系列工作。（跑通流程）
机器学习专家（ML experts）：根据自家产品的特点，对模型做一些定制化。（模型高度定制化）
软件工程师（SDE）：开发维护机器学习一些流水线，保障机器学习流程更加高效。（保障流程高效）

因为行业的人才缺口比较大，每年学校供给的人才远远不够。

越来越多的"软件工程师"、"领域专家"，开始往"数据科学家"/"机器学习专家"转型。

ML Tech

数据偏移：

训练数据与真实数据分布存在较大差异，影响模型效果。
独立同分布（Independent and identically distributed）：简称 IID，是概率论和统计学中的基本假设，假设每个随机变量都与其他的无关，并且它们都有相同的概率分布。

然而，在现实中， IID 假设往往是不成立的。（比如：在时间序列分析中，一个时间点的结果依赖于之前的结果，这就破坏了独立性。在社交网络分析中，一个节点的行为依赖于相邻节点，这也破坏了独立性。）

因此，我们要尝试去处理那些违反IID假设的问题，探索更为复杂和现实的概率分布和数据依赖关系。
迁移学习（Transfer learning）：

是一种机器学习的方法，通过将从一个任务中学习到的知识应用到另一个任务中，从而提高学习的效率和效果。
多模态（Multi-modality）：

把文本、图片、视频、音频等等各种类型的数据输入，结合起来处理和建模。

一、数据（Data）

一般来说，数据科学家有 60%的精力都在搞数据。

常规数据获取 Flow

发现数据的方法

业界已公开的数据集
- ImageNet：大型"图片"数据集，已手动标注了 1400w 张图像。（主要来源 Google）
- AudioSet：大型"音频"数据集，由超过 200w 个人工注释的 10 秒音频剪辑组成的。（主要来源 YouTube）
- Kinetics：大型"视频"数据集。（主要来源 YouTube）
- MNIST：大型"手写数字"数据集，通常用于训练各种图像处理系统。（主要来源美国某部门）
- Google Dataset search：google 提供的数据集搜索。
- Kaggle Datasets：民间上传的数据集平台。
- ......
根据目前已有的数据，组合成一个完整的数据集

比如：从数仓里，找到多个离线表，通过多表 join，组合成一个相对完整的数据集。
实在没有数据，只好新收集数据，组成数据集

从线上重新收集（埋点/存储）

数据集分类

类型	优势	劣势
学术界	干净、已清理过，难度适中	种类比较少，一般偏常见的一些场景。当前产品不一定适用。
竞赛类	比较接近机器学习的应用，经过了机器学习的处理，	种类也比较少，可能关注在某些特定领域。
原始类	比较灵活，每个产品基本都能找到	需要做大量的处理，筛选出高质量的数据。

自动化生成数据

生成对抗网络 GAN (Generative Adversarial Network）：
- 一种深度学习模型，由两个神经网络构成：生成器和判别器。
- 生成器：负责生成虚拟数据，判别器：负责判断这些数据是真实数据还是虚拟数据。
- 两个网络不断反复训练和竞争，从而不断提高生成器生成真实数据的能力，直到生成的数据与真实数据无法区分。
- GAN 可以用于图像、声音、文本等各种类型的数据生成和合成，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
数据增强
- 图片类：对一张图片做一些细微的变化（比如：旋转/模糊/稍改颜色等等，类似 photoshop），从而生成多张图片。（Python 工具库：github.com/aleju/imgau...
- 文本类：可以通过翻译，比如同样一句话翻译成法语，再从法语翻译回来。可能就变成另一种表述，但表述的意思一致。

爬虫抓取

通过爬虫，尽可能合规地来爬取我们想要的数据。

要抓只能抓合法的数据。（一般无需登录就能获取的数据，相对比较安全）
伪装成真实用户的使用频率，降低被发现的概率。

数据标注

是否有足够多高质量的原始数据？

上一节数据获取，已经介绍。

是否有一定量已标注好的数据？

如果有，可以使用半监督学习来辅助标注（后续会细讲）

是否有足够多的钱，来帮你标注？

众包：花钱请外包（网上）帮忙标注数据。（准确率问题？看标注任务的难度）

花钱用 GPT 来标注 ✅（1篇文章 ~ 1块钱）

注意点：

需要制定好标准（或者 prompt）
尽可能把任务简单化（转化成二分类，比如："是"或"不是"）

以此，来提高准确率。

数据分析

根据不同业务场景，分析标注好的数据是否符合预期？（分布情况/准确率等等）

然后，制定好数据的标准，为后续数据清理（去除噪音）做准备。

数据清理

数据的错误是很常见的，就算是人标注的数据，也是可能会出错。因此，需要定义一些规则来清理数据。

错误的数据：

属性数值，在非合理区间

比如：小册的区间是 0~1k ，10w 元的小册不合理。
业务逻辑规则的检测

比如：文章的 audit_status = 1（通过审核），status 应该等于1,2（可见/推荐），不应该等于0（自见）；比如：一个用户发布了评论，那他一定绑定了手机号。
语义/语法错误

数据变换（Data Transformation）

数值类转换

最小最大值规范化（Min-Max Normalization）：

一种数据预处理技术，用于将给定数据集的值转换为特定范围内的值。该技术将给定数据集中的数值通过线性变换映射到一个特定范围内，通常是0到1或-1到1之间。这个范围可以根据特定的应用需求而定。最小最大值规范化可以有效地去除数据的尺度影响，使得数据处于可比较的状态，同时也有助于提高学习算法的性能。

这里的 b 是新的最大值，a 是新的最小值。

z值标准化/标准差标准化（Z-score Normalization）

最常见的一种数据标准化技术，用于将数据转换为具有相同单位的标准正态分布。该方法利用数据的均值和标准差来对数据进行转换，通过减去均值并除以标准差，将数据转换为标准正态分布，即平均值为0，标准差为1的分布。这种方法可以用于比较和分析不同样本数据，并且在机器学习和统计建模等领域中常常被使用。

（X - X 均值）/ X 方差

Decimal scaling

x / 10 的 J 次方，保证所有的值都控制在小于 1。

Log scaling

直接取 log

文本类转换

词根化、语法化

中文影响不大，英文影响大。

Eg.

am、is、are => be;

car, cars, car's, cars's => car;

Tokenization

根据空格切
根据字符切
根据子词切
Eg. He is a soldier => "He", "is", "a", "sold", "####ier"

图片类转换

对比数值处理，图片往往比较大。数据大会导致存储是个问题，处理起来也是问题。

所以方法就是把图片size变小（让存储成本变小，机器处理变快）

Image resize（压缩，下采样，降低分辨率）

日常生活中，人看低像素图片往往只能靠猜。

但是，机器反而对每个像素点的判断相对来说会更敏感一点，压缩的问题反而不大。

Bad Case：

如果是处理 jpeg 格式的图片，保存 Medium（下采样 80%~90%）quality 质量的图片，可能会损失 1%的精度。2015年，Google 工程师，在对 ImageNet 测试的时候，发现复现不了学术论文里的精度。当时 Debug 也很困难，最后发现是 resize 的时候丢失的精度。

Image whitening（把核心部分扣出来）

白化（Whitening）是一种常用的数据预处理技术，它可以将输入数据进行线性变换，从而使得变换后的数据具有相同的方差和无关性。白化可以帮助提高模型的准确性和稳定性，同时也可以降低数据的冗余度和维度，简化数据处理和分析。

视频转换

常规视频大小：Movie ~ 2h；YouTube ~ 11min；TikTok ~ 15sec；

一般情况，会裁成 10s 内的视频来处理。

挑选一些典型的视频片段让机器来学习。

时间太长，视频越大会更难处理。其次，效果也不见得好

视频压缩算法（存储成本低，读取成本高）

背景：正常来说，一个视频的数据会比图片还要大不少。

比如，一个 10s 的视频，1s 有 100 帧，那视频就比图片大了几百倍。

不过有比较成熟的视频压缩算法，让视频和图片的大小相差没有那么大。

但是，视频压缩算法，对于视频的读取有比较大的问题。

视频 => 几百帧 => 挑选关键帧 => 学习，这个流程比较费机器（通常会用 GPU 来解码）

为什么用 GPU？

关于 GPU 的工作原理，可以参考我之前写的文章：《浅谈GPU及"App渲染流程"》）

直接将视频里的帧，转成多张图片，再对图片处理（存储成本高，读取成本低）

特征工程（Feature Engineering）

背景：机器学习比较喜欢定义好的，明确长度的"输入"和"输出"。

所以，我们需要把产品的一些数据，转成特定的 SVM（支持向量机），

让机器更好的理解。计算机视觉领域，最难的问题就是把图片转换成 SVM 特征。

SVM（Support Vector Machine，支持向量机）：
- 一种机器学习算法，旨在通过将高维数据映射到低维的空间中来实现分类或回归。
- 该算法使用一个超平面作为决策边界，该超平面将不同类别的数据点分隔开，从而使得分类或回归的效果最优化。

但是，随着时代的发展。人们发现通过机器代替人力来抽取特征，效果反而会更好。所以变成了下面这个流程。

Softmax回归：（也被称为多项逻辑回归）
- 是逻辑回归的扩展，它可以处理多类分类问题，而不仅仅是二类分类问题。
- Softmax回归与逻辑回归的主要区别在于其输出层的激活函数。在逻辑回归中，我们使用的是sigmoid激活函数，它将输出限制在0和1之间，这在二分类问题中很有用。然而，在多分类问题中，我们需要一个概率分布来表示观测值属于每一类的概率，softmax函数正好可以提供这样的分布。
- Softmax函数接受一个长度为K的向量，然后返回一个同样长度的向量，该向量的每个元素表示属于对应类的估计概率，并且这些概率之和为1。

表格类特征（Tabular Data Features）

如果列是 Int/float 类型，可以直接用。可以把这个值落在某一个区间内，作为一个特征。

举个例子，比如文章点赞数：0~~10，10~~ 100，100~~1k，1k~~5k，5k+分别作为一个特征。
独热编码（One-hot encoding）：一位有效编码，其方法是使用 N 位状态寄存器来对 N 个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。（类似词典）

小技巧：把一些重要的特征保留，不重要的可以整体用 unknown 代替。
- 比如：一个 Animal 中， cat 、dog 向量：
Date-time：通常是一个比较常见的特征。因为通常情况下，用户工作日和周末的行为习惯会发生变化，所以要让模型感知到这个特征。 [ year, month, day, day_of_year, week_of_year, day_of_week, ...... ]
特征组合（Feature combination）：将多个相关联特征组合起来，形成新的特征，便于机器来理解。比如，我对一篇文章，阅读+点赞 => 代表 1 ，没阅读+点赞 => 代表 0，阅读+没点赞 => 0

文本类特征（Text Features）

文本转特征

Bag of words（BoW）model：将句子切成词，根据词频，聚合成类似上述的表格特征。

引发的问题：丢失了文本原有的顺序。

Word Embeddings（eg. Word2vec）

神经网络。词转向量，如果两个向量距离比较近，代表这两个词语义相近。
Pre-Trained language models（eg. Bert，百川，GPT）
- Transformer models，自监督学习训练而成。
- 优势：对文本理解比较好，对时序理解比较好。
- 做一些微调（fine-tuning）

图片特征（Image Features）

[Deprecated] SIFT（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换）：早期（1999年）一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。
ResNet（Residual Network，残差网络） 2015 年，根据 ImageNet 数据集训练出来的"**图片理解"**的深度学习模型，并在当年 ImageNet 图像识别比赛中获得了冠军。

视频特征（Video Features）

I3D（Inflated 3D ConvNet，深度可分离的3D卷积网络） 2017 年，根据 Kinetics 数据集训练出来的"**视频理解"**的深度学习模型，它主要用于处理视频数据，包括行为识别和物体检测等任务。将已经在图像分类任务上验证过的2D卷积神经网络模型（如InceptionV1、ResNet 等）"膨胀"为3D卷积神经网络。这意味着I3D的模型在时间维度上增加了深度，不仅能处理图片的长和宽，同时还能处理图片在时间序列上的变化，也就是视频帧间的关系。这使得I3D能够理解视频中的动态信息。

下一篇，我们会开始介绍机器学习模型训练的相关知识。

机器学习入门（一）—— 数据 Data

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