近期也是在做項目的過程中發(fā)現(xiàn)，其實AI產(chǎn)品經(jīng)理不需要深入研究每一種算法，能了解機器學習的過程，這其中用到哪些常用算法，分別使用與解決哪些問題和應(yīng)用場景，并基于了解的知識，去更好的建立AI產(chǎn)品落地流程、把控項目進度、風險評估，這個才是最關(guān)鍵的地方，算法研究交給專業(yè)的算法工程師，各司其職，相互配合。

基于最近看的一些文章和書籍，本文將重點分享，如何用數(shù)學函數(shù)去理解機器學習的過程，以及用數(shù)學原理指導產(chǎn)品工作的一些思考。

一、機器學習的本質(zhì)

機器學習，即學習人類的分析、判斷、解決問題的能力。人的能力如何得來？通過長期的信息輸入，再經(jīng)過大腦思考，最后輸出對事物的判斷。

那么機器如何學習？通過大量的訓練數(shù)據(jù)，學習找規(guī)律，找到問題的理想最優(yōu)解。所以，機器學習的本質(zhì)其實是函數(shù)預(yù)測，即f:x-》y。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

中學時期，我們常解的數(shù)據(jù)問題之一便是：求解方程。已知坐標（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn）求解n元n次方程，再將新的x帶入方程對應(yīng)的y。機器學習的過程可以類比方程求解過程：

樣本數(shù)據(jù)：已知的坐標集D：（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn）；

算法：即求解函數(shù)的方法；

模型訓練：最后求解的方程或函數(shù)；

評估方法：將新的x帶入方程驗證函數(shù)“預(yù)測”是否正確。

與普通的函數(shù)不同的是，機器學習往往很難求解出完整的方程，通過各種手段求最接近理想情況下的未知項取值。以人臉識別為例，預(yù)測函數(shù)為：f:X（圖片臉部特征）—》Y（身份），其中f則是通過機器學習后，具有人臉識別能力的模型。使用不同的機器學習方法訓練的模型不同，即對應(yīng)的函數(shù)形式也不同。

機器學習解決的常見四類問題：分類、聚類、排序和推薦。

（1）分類問題：一般包括二分類和多分類的問題，二分類即非黑即白，比如垃圾郵件過濾；多分類問題，即有多種類別的輸出結(jié)果，比如圖像識別。

（2）聚類問題：在一個集合中，將相似度高的對象組成多個類的過程叫聚類。比如一些新聞類的應(yīng)用，將未標注的數(shù)據(jù)通過聚類算法來構(gòu)建主題。

（3）排序問題：根據(jù)相關(guān)度、重要度、匹配度等，讓用戶在海量的信息中找到想要的信息，常見的應(yīng)用場景，如搜索引擎。

（4）推薦問題：典型的應(yīng)用場景，電商行業(yè)的千人千面，根據(jù)用戶的購買、收藏等行為，分析用戶的喜好，實現(xiàn)精準營銷。

在理解了機器學習的本質(zhì)以及常見的問題類型后，下面將介紹機器學習的過程。

二、機器學習的過程

機器學習的過程主要分為三個步驟：樣本準備、算法選取、模型評估。

1. 樣本準備

機器學習，需要先學習才能預(yù)測判斷，樣本則是機器學習的信息輸入，樣本的質(zhì)量很大程度上決定了機器學習的效果。以人臉識別為例，其樣本是大量的人臉圖片。那么，大量的樣本如何獲取？按數(shù)據(jù)來源分類，可分為內(nèi)部樣本和外部樣本。

（1）內(nèi)部樣本

內(nèi)部樣本數(shù)據(jù)，一般可基于內(nèi)部已積累的樣本數(shù)據(jù)，或通過對產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)標注或者埋點，來收集更多維度的樣本數(shù)據(jù)。

（2）外部樣本

若數(shù)據(jù)的量級或豐富度不夠，則可能需要獲取一些外部樣本。比如通過搜索典型的大型公開數(shù)據(jù)集，或者數(shù)據(jù)爬取等方式，來獲取一些指定場景的新樣本。

2. 算法選取

在機器學習的過程中，找到接近理想模型（函數(shù)）的方法即算法。機器學習的常用算法很多，不同的算法，解決的問題不同，適用的場景也不同。

如下圖，比如解決聚類問題，一般使用無監(jiān)督學習算法，分類問題，一般使用有監(jiān)督學習算法：支持向量機SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依然是研究熱點之一。

（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人類思考方式的模型，就像飛機模仿鳥的形態(tài)一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也借鑒了生物學的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)。神經(jīng)元細胞主要由樹突、軸突和細胞體構(gòu)成，樹突用于接收信號并傳遞給細胞體，細胞體處理信號，軸突輸出信號。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與此類似，一個典型的單隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如下圖：

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

輸入層：接收輸入數(shù)據(jù)，如圖片、語音特征等；

隱藏層：承載數(shù)據(jù)特征運算；

輸出層：輸出計算的結(jié)果；

其本質(zhì)是，通過調(diào)整內(nèi)部大量處理單元的連接關(guān)系、激勵函數(shù)和權(quán)重值，實現(xiàn)對理想函數(shù)的逼近。

（2）深度學習

深度學習是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種算法，目前在計算機視覺等領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛，相比單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多隱藏層、多層感知器的學習結(jié)構(gòu)。如下圖所示，增加更多的隱藏層后，網(wǎng)絡(luò)能更深入得表示特征，以及具有更強的函數(shù)模擬能力，能獲得更好的分類能力。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

深度學習三類經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN。其中DNN、CNN一般解決計算機視覺、圖像識別等分類問題，RNN適用于自然語言處理等問題。

基于大量的樣本、選取合適的算法進行模型訓練后，下一步則是對模型的預(yù)測效果進行評估。

3. 模型評估

模型評估一般可分為兩個階段：實驗階段和上線階段，在實驗階段能達到一定的使用標準指標，才能進入實際上線使用階段。

（1）實驗階段

為了評估模型的可用性，需要對模型的預(yù)測能力進行評價，其中很重要的一個評價指標就是準確率，即模型預(yù)測和標簽一致的樣本占所有樣本的比例。即選擇不同于訓練數(shù)據(jù)的，有標簽數(shù)據(jù)的測試集，輸入模型進行運算，計算預(yù)測的準確率，評估模型對于測試集的預(yù)測效果是否能模型可用指標。

（2）上線階段

在模型投入使用后，基于上線后的真實數(shù)據(jù)反饋，評估模型的能力，并基于新的反饋數(shù)據(jù)，持續(xù)迭代優(yōu)化模型，提高或保持模型的泛化能力。

三、總結(jié)與思考

作為產(chǎn)品賦能的一個“工具”，產(chǎn)品化的整個流程可總結(jié)為：業(yè)務(wù)需求-》轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)函數(shù)》樣本數(shù)據(jù)獲取-》選擇合適的算法-》模型訓練-》內(nèi)部評估-》上線驗證迭代。

其實這個過程，最底層的邏輯還是基于數(shù)學建模原理的思路來解決問題，也可用來指導一些日常產(chǎn)品工作中的問題。比如，《增長黑客》中的增長杠桿、北極星指標等方法，其本質(zhì)也是數(shù)據(jù)建模的原理。定義業(yè)務(wù)函數(shù)、確定影響因素、權(quán)重成本分析、判斷最優(yōu)解決方案，評估上線反饋形成閉環(huán)。

所有，很多問題表面看起來各式各樣、各不相同，但抽象出來可能就是一些學科問題，比如數(shù)學、物理、經(jīng)濟學等，聯(lián)想到我前段時間分享的一篇文章《透過《奇葩說》論點，看背后的多元思維模型》中提到的多元思維模型核心觀點——越往深層次思考，越能挖掘事物本質(zhì)，越接近學科原理。