時間：2024-04-11來源：巫淺淺瀏覽數(shù)：895次
我們在看一些機器學習、人工智能、數(shù)據(jù)倉庫方面的資料時，經(jīng)常會出現(xiàn)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“深度學習算法”、“非監(jiān)督學習”、“大模型”、“邏輯模型”等高頻詞匯。這些詞語有時會在同一篇文章中交叉出現(xiàn)，看似描述的是同一件事情，但所要表達的意思似乎又不盡相同，初學者很容易就被繞暈了。
如果僅僅作為宣傳報道或日常交流，并沒有太大問題，但若作為專業(yè)人士，則要把概念的內(nèi)涵和上下文搞搞清楚，否則很容易鬧出笑話。比如把大模型說成算法，把決策樹算法說成模型，把CNN說成是算法。
我這里先給出“模型 、算法、模型結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)模型、訓練”5個概念的精簡定義：
模型：現(xiàn)實世界的數(shù)學表示或模擬，它是指一種結(jié)果。
算法：執(zhí)行特定任務的明確步驟序列。
模型結(jié)構(gòu)：模型的特定框架或架構(gòu)。
數(shù)據(jù)模型：描述數(shù)據(jù)對象、其關(guān)系及與其相關(guān)的操作的抽象結(jié)構(gòu)。
訓練：使用數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)以改進模型性能的過程。
但即使你看懂了這五個概念的簡明定義，也不代表你真正的理解了內(nèi)涵，這里我先問你一個問題：“支持向量機到底是指什么？模型、算法亦或其它？”
你是不是一臉懵逼，好的，我就詳細展開講講，答案會在最后揭曉。
算法的定義有許多版本，但其核心思想是一致的。算法可以被定義為：一個明確的、有序的、有限的步驟集合，用于解決一個特定的問題或執(zhí)行一個特定的任務。這個定義是非常通用的，適用于從最簡單的日常生活任務（例如烹飪食譜）到復雜的計算機科學問題的算法。
讓我們詳細分析這個定義：
（1）明確 (Clear)：算法的每一步都應該是清晰、無歧義的，這樣任何人都可以理解并按照算法的指示進行。
（2）有序 (Ordered)：步驟的順序是固定的，這確保了每次運行算法時，它都會產(chǎn)生相同的結(jié)果（如果輸入和初始條件保持不變）。、
（3）有限 (Finite)：算法的執(zhí)行不能無限期地進行；經(jīng)過一定數(shù)量的步驟后，它應該結(jié)束。
（4）解決問題或執(zhí)行任務：算法的目的是解決某個特定的問題或執(zhí)行某個特定的任務，無論是計算數(shù)字、排序列表，還是其他更復雜的任務。
事實上，我們可以把任何使計算機能夠按照我們預定目標運行的方法稱為“算法”，不僅僅包括上面的舉例，在計算機領(lǐng)域常見的“冒泡排序”等基礎(chǔ)算法都可以算作“算法”的范疇，以下是冒泡算法的步驟流程：
在機器學習和人工智能領(lǐng)域，"算法"這一詞語通常具有特定的含義和上下文。在這些領(lǐng)域，算法通常指的是：一種通過數(shù)據(jù)或經(jīng)驗自動改進性能或逐漸適應某一任務的方法。這個算法定義相對于傳統(tǒng)算法的特殊之處在于"學習"和"適應"。讓我們詳細分析這個定義：
（1）通過數(shù)據(jù)或經(jīng)驗：機器學習算法通常需要數(shù)據(jù)集來進行訓練。這些數(shù)據(jù)允許算法識別模式、做出預測或完成其他任務。
（2）自動改進性能：隨著時間的推移和更多的數(shù)據(jù)輸入，機器學習算法旨在提高其任務的完成質(zhì)量，無論是分類準確率、預測精度還是其他度量標準。
（3）逐漸適應某一任務：這一點突出了機器學習算法的"學習"能力，即它們隨著時間的推移會變得更加擅長于特定的任務。
在機器學習和AI的上下文中，算法可能包括決策樹算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法等。每種算法都有其特定的學習方法和適用的任務類型。下面示例了決策樹ID3算法的實現(xiàn)步驟：
為了更快更好地實現(xiàn)自己的算法，很多時候，人們喜歡把已經(jīng)實現(xiàn)的、效果良好的算法做一些封裝，這樣，下次編寫算法的時候就可以直接拿來用了。我們常用的TensorFlow、PyTorch、MindSpore都是。
現(xiàn)在大模型中很熱的Transformer 可以被認為是一種算法，因為Transformer 描述了如何執(zhí)行自注意力計算、如何結(jié)合輸入數(shù)據(jù)、如何通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層傳遞數(shù)據(jù)等等，這個意義上的 "算法" 是描述模型在前向傳播和反向傳播期間所采取的計算步驟。
在更廣泛、跨學科的背景下，模型可以被定義為：對現(xiàn)實世界某一部分的簡化和抽象表示，用于模擬、描述、預測或理解該部分的行為或現(xiàn)象。這個定義的關(guān)鍵點包括：
（1）簡化和抽象：由于完全模擬現(xiàn)實是不可能的或不切實際的，模型是對現(xiàn)實的簡化。它只包括對特定目的有關(guān)的部分，并忽略了不相關(guān)或次要的細節(jié)。
（2）表示現(xiàn)實世界的某一部分：這可以是物理系統(tǒng)、經(jīng)濟過程、生物實體、或任何其他可以觀察和描述的事物。
（3）模擬、描述、預測或理解：模型的目的可以多種多樣。一些模型用于模擬真實世界的行為（如飛行模擬器），其他模型可能用于預測（如氣象模型），還有一些模型用于理論研究和理解基本原理。
下面是蘇27飛機模型：
數(shù)據(jù)模型和一般意義上的模型都是對現(xiàn)實世界事物的簡化和抽象表示，但數(shù)據(jù)模型體現(xiàn)的是現(xiàn)實世界或業(yè)務邏輯在數(shù)據(jù)層面的投影，是將數(shù)據(jù)元素以標準化的模式組織起來，用來模擬現(xiàn)實世界的信息框架和藍圖。比如通過抽象，數(shù)據(jù)模型可以為世界的系統(tǒng)交互提供一個更易于理解和操作的視圖，可以專注于對特定任務或目標至關(guān)重要的實體和關(guān)系，從而忽略不相關(guān)或不重要的細節(jié)。
更具體的說，數(shù)據(jù)模型是對數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)關(guān)系、數(shù)據(jù)語義和數(shù)據(jù)約束的抽象描述和組織。它為數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化提供了一個框架，并確定了數(shù)據(jù)如何存儲、組織和處理。數(shù)據(jù)模型可以幫助確保數(shù)據(jù)的完整性、準確性和可用性。數(shù)據(jù)模型可以分為不同的級別或類型，包括概念數(shù)據(jù)模型、概念邏輯模型及物理數(shù)據(jù)模型。下面是反映運營商業(yè)務的概念模型。
機器學習模型也是對某種現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的描述和抽象，與一般的基于某種理論、原則或經(jīng)驗建立的模型不同，機器學習模型通過利用數(shù)據(jù)進行訓練得到某種數(shù)學結(jié)構(gòu)，它旨在捕捉和代表數(shù)據(jù)間的模式或關(guān)系，以便對新的、未見過的數(shù)據(jù)進行預測或決策，它的關(guān)鍵點在于：
（1）通過數(shù)據(jù)訓練得到：在機器學習中，模型通常不是手工創(chuàng)建或編程完成特定任務的，而是使用數(shù)據(jù)和特定的學習算法自動"學習"或調(diào)整其參數(shù)。
（2）數(shù)學結(jié)構(gòu)：模型在其核心是數(shù)學的，無論是線性回歸中的線性方程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏差，還是決策樹中的節(jié)點決策。
（3）捕捉和代表數(shù)據(jù)間的模式或關(guān)系：模型的主要任務是理解數(shù)據(jù)中的潛在模式，并能夠基于這些模式做出決策或預測。
（4）對新的、未見過的數(shù)據(jù)進行預測或決策：一個好的機器學習模型不僅可以很好地處理其在訓練期間看到的數(shù)據(jù)，而且可以推廣到其在訓練期間未見過的新數(shù)據(jù)。
邏輯回歸模型的一個示例：
邏輯回歸模型通常是通過一組特征權(quán)重來定義的。它在某些軟件或庫中可能會保存為特定格式的文件，例如在Python的scikit-learn中，可以使用joblib庫來保存模型。在更廣泛的范圍內(nèi)，邏輯回歸模型可以簡單地表示為一個權(quán)重向量。假設(shè)我們有一個模型，用于根據(jù)兩個特征（例如年齡和薪水）來預測一個人是否會購買某產(chǎn)品。我們的模型文件內(nèi)容可能有以下結(jié)構(gòu)：
Model: Logistic Regression
w1: 0.05
w2: -0.03
b: 2
w1對應年齡的權(quán)重，w2對應薪水的權(quán)重，b代表偏置，通過這些參數(shù)就可以基于輸入的數(shù)據(jù)進行預測了。但在真實環(huán)境中，這個文件會包含更多的元數(shù)據(jù)和附加信息，并且通常會以二進制或特定格式保存，以方便快速加載和使用。
決策樹模型的一個示例：
下面示例了一個鳶尾花數(shù)據(jù)集上訓練的決策樹模型，這個模型以二進制文件的形式存儲，我將它轉(zhuǎn)化成了文本描述，如下示例：
可以看到，決策樹首先查看"petal width (cm)"特征。如果其值小于或等于0.80，則該樣本屬于類0。如果大于0.80，它將進一步檢查該特征與其他特征的值來決定樣本的類別。
模型結(jié)構(gòu)，通常在機器學習和深度學習的上下文中提及，指的是模型的設(shè)計或框架，它定義了模型的核心組件以及它們是如何相互連接的。模型結(jié)構(gòu)包括模型的各個層、節(jié)點、權(quán)重、連接等元素，以及它們的布局和組織。
以下是對模型結(jié)構(gòu)的一些進一步解釋：
1、層的定義：例如，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，模型結(jié)構(gòu)將定義有多少層、每層有多少節(jié)點。對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型結(jié)構(gòu)還會定義卷積層、池化層、全連接層等的數(shù)量和順序。
2、連接方式：模型結(jié)構(gòu)定義了如何連接各個節(jié)點或?qū)印＠纾B接、局部連接、跳躍連接等。
3、參數(shù)：模型結(jié)構(gòu)還定義了模型的參數(shù)。例如，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這包括每個連接的權(quán)重和每個節(jié)點的偏差。
4、激活函數(shù)：模型結(jié)構(gòu)中，每個節(jié)點或某些層可能會有激活函數(shù)，如ReLU、sigmoid或tanh。
5、其他組件對于復雜的模型，例如長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），模型結(jié)構(gòu)會涉及更多的組件，如門控單元。
模型結(jié)構(gòu)提供了模型的概覽，并為模型的訓練和應用提供了框架。一旦定義了模型結(jié)構(gòu)，您可以使用數(shù)據(jù)和算法來“訓練”模型，即找到模型參數(shù)的最優(yōu)值。以下是一些常用的模型結(jié)構(gòu)：
線性回歸（Linear Regression）
邏輯回歸（Logistic Regression）
K最近鄰（K-Nearest Neighbors, K-NN）
決策樹（Decision Trees） 隨機森林（Random Forests） 梯度提升樹（Gradient Boosting Trees）
線性支持向量機（Linear Support Vector Machines, SVM） 非線性支持向量機（Non-linear SVM）
Bagging Boosting（例如：AdaBoost，GBM，XGBoost, LightGBM）
多層感知機（Multilayer Perceptrons, MLP） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN） 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks, RNN） 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory, LSTM） Transformer Networks GANs（生成對抗網(wǎng)絡(luò), Generative Adversarial Networks）
樸素貝葉斯（Naive Bayes） 高斯過程（Gaussian Processes）
K-means 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM） DBSCAN
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA） t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)
強化學習模型（Reinforcement Learning Models） 時間序列模型（例如：ARIMA，Prophet） 關(guān)聯(lián)規(guī)則學習模型（例如：Apriori，F(xiàn)P-Growth）
這些模型結(jié)構(gòu)具有不同的應用領(lǐng)域和優(yōu)勢。例如，CNN通常用于圖像處理任務，RNN和LSTM常用于序列數(shù)據(jù)如時間序列和自然語言處理任務，決策樹和其集成版本（如隨機森林）則在許多分類和回歸任務中表現(xiàn)良好。
選擇哪種模型結(jié)構(gòu)通常取決于問題的性質(zhì)（例如，是分類、回歸、聚類還是其他類型的問題），數(shù)據(jù)的類型（例如，是表格數(shù)據(jù)、圖像、文本還是序列數(shù)據(jù)）以及項目的需求（例如，解釋性、實時性、準確性等）。
在機器學習中，訓練是一個核心概念，指的是利用數(shù)據(jù)來“教”機器學習模型，從而使模型能夠為特定的任務做出預測或決策的過程。以下是訓練的詳細解釋：
1、目標：訓練的主要目標是調(diào)整模型的參數(shù)，使其能夠盡可能準確地表示或擬合訓練數(shù)據(jù)，并在新的、未見過的數(shù)據(jù)上做出有效的預測。
2、過程
開始時，模型通常是未經(jīng)訓練的，具有隨機或預設(shè)的參數(shù)值。 在訓練過程中，模型會反復查看訓練數(shù)據(jù)，并嘗試調(diào)整其參數(shù)，以減少其預測與實際標簽之間的誤差。 使用一個優(yōu)化算法（如梯度下降）來指導如何更新參數(shù)。
3、誤差/損失：為了量化模型的預測與實際值之間的差異，通常會使用一個損失函數(shù)。訓練的目標是最小化這個損失函數(shù)。
4、迭代：訓練通常涉及多次迭代，每次迭代都會對模型的參數(shù)進行微調(diào)，以減少誤差。
5、過擬合與正則化：雖然模型可能在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得很好，但有時它可能過于復雜，導致在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。這種現(xiàn)象稱為過擬合。為了避免過擬合，可以使用各種正則化技巧。
簡而言之，訓練就是使用數(shù)據(jù)來“教”模型，使其能夠根據(jù)輸入做出有意義的預測。這通常通過調(diào)整模型的參數(shù)來實現(xiàn)，直到模型在訓練數(shù)據(jù)上的性能達到滿意的水平。
從前面的定義可知，在機器學習中，算法是一種過程或方法，用于從數(shù)據(jù)中學習模式，而模型是這種學習的結(jié)果，它封裝了從數(shù)據(jù)中學到的知識，也是后期用于推理預測的基礎(chǔ)，是一套推理“規(guī)則”，它們的主要區(qū)別可以總結(jié)如下：
算法：算法是一種解決問題的方法或過程。在機器學習中，算法通常描述如何從數(shù)據(jù)中學習，并如何調(diào)整模型的參數(shù)以優(yōu)化其性能。 模型：模型是某種現(xiàn)象的簡化表示或描述。在機器學習中，模型是算法在特定數(shù)據(jù)集上訓練后的輸出，它能夠?qū)π碌妮斎脒M行預測或分類。
算法：是一組明確的步驟或規(guī)則，通常可以用數(shù)學公式、偽代碼或?qū)嶋H編程代碼來描述。 模型：可能是一組參數(shù)（例如線性回歸中的權(quán)重和偏差）、一個決策樹結(jié)構(gòu)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置等。
算法：算法是靜態(tài)的，它不會因為訓練數(shù)據(jù)的變化而變化。 模型：模型是動態(tài)的，它基于訓練數(shù)據(jù)和算法生成。不同的訓練數(shù)據(jù)或算法變化可能會產(chǎn)生不同的模型。
算法：通常是通用的，可以應用于多個數(shù)據(jù)集和問題。 模型：是特定于某一任務或數(shù)據(jù)集的。例如，一個用于識別貓的模型可能不適用于預測房價。
因此，在我們說決策樹這個概念的時候，到底是指算法和模型，其實取決于上下文和你想表達的重點：
1、決策樹作為模型 (Model)
當我們談論到一個特定的決策樹（例如，一個經(jīng)過訓練的決策樹，用于分類某種數(shù)據(jù)），我們通常是在將其視為一個模型。這個模型可以對新的數(shù)據(jù)進行預測或分類。 這種意義下的決策樹是一個表示決策規(guī)則和路徑的結(jié)構(gòu)。
2、決策樹作為算法 (Algorithm)
當我們談論如何從數(shù)據(jù)中構(gòu)建決策樹時，我們是在描述一個算法過程。例如，ID3、C4.5和CART等都是決策樹學習的算法。 這些算法為如何根據(jù)數(shù)據(jù)集選擇合適的特征、如何進行分裂、以及如何構(gòu)造樹提供了明確的步驟。
因此，決策樹既可以被認為是一種模型（當描述其代表的決策規(guī)則時）也可以被認為是算法（當描述如何從數(shù)據(jù)中構(gòu)建決策樹時），一般來講，我們說決策樹模型的時候，如果沒有特別指定，應該指的是決策樹模型結(jié)構(gòu)，如果有實例，那一般指用決策樹算法實現(xiàn)的某個具體的業(yè)務模型，比如鳶尾花決策樹模型。而當我們在說決策樹算法的時候，除非特別指明，往往是指決策樹的算法集，包括ID3、C4.5、CART等等。
從模型視角看，模型是算法的輸出和訓練過程的產(chǎn)物。算法定義了如何從數(shù)據(jù)中更新模型的參數(shù)，而訓練則是這一過程的實際執(zhí)行。從算法視角看，算法是訓練模型的指導策略。通過不斷地調(diào)整模型的參數(shù)，算法努力使模型更好地擬合訓練數(shù)據(jù)。從訓練視角看，訓練使用某種算法作為指導，根據(jù)訓練數(shù)據(jù)調(diào)整模型的參數(shù)。訓練結(jié)束后，我們獲得了一個調(diào)整過的、用于預測或分類的模型。
1、在機器學習的過程開始時，研究者選擇或設(shè)計一個模型結(jié)構(gòu)，這通常是基于問題的性質(zhì)和可用數(shù)據(jù)的類型。
2、接下來，選擇一個算法來調(diào)整模型的參數(shù)。算法的選擇通常基于模型的性質(zhì)和所需的優(yōu)化策略。
3、有了模型結(jié)構(gòu)和算法后，可以開始訓練過程。在訓練過程中，算法反復調(diào)整模型的參數(shù)，使其更好地擬合數(shù)據(jù)，直到達到某種停止標準（例如，誤差下降到某個閾值或達到預定的迭代次數(shù)）。
讓我們以一個常見的例子來說明：手寫數(shù)字識別（例如，識別0-9的手寫數(shù)字）進行說明。
問題的性質(zhì)：手寫數(shù)字識別是一個多分類問題，因為我們想要從10個類別中（0到9）選擇一個。 可用數(shù)據(jù)的類型：我們有手寫數(shù)字的圖片，每張圖片是一個二維的像素陣列。 選擇的模型：考慮到問題的性質(zhì)和數(shù)據(jù)類型，我們選擇一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）為模型結(jié)構(gòu)。CNN在圖像分類任務中表現(xiàn)出色，因為它可以捕捉到圖像的局部模式。
模型的性質(zhì)：CNN是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含多個卷積層、池化層和全連接層。 選擇的算法：基于模型的性質(zhì)，我們選擇使用隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）及其變種，如Adam或RMSprop，作為優(yōu)化算法。這些算法已被證明在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練中效果很好。
使用MNIST數(shù)據(jù)集（一個手寫數(shù)字的標準數(shù)據(jù)集），我們將每個手寫數(shù)字圖片的像素值輸入到我們的CNN模型中。 在訓練過程中，算法（例如Adam）反復調(diào)整模型的權(quán)重和偏置，使其更好地擬合訓練數(shù)據(jù)。 停止標準：我們可以設(shè)置當驗證集上的分類準確率不再提高或者誤差不再顯著下降時，停止訓練。或者簡單地設(shè)置訓練迭代10,000次為停止標準。
經(jīng)過這三個步驟后，我們就有了一個訓練好的CNN模型，可以用于識別新的手寫數(shù)字圖片。
最后，讓我們回到前面提出的問題，支持向量機到底是是指什么？
這其實是要看上下文的。當你想表達"試圖找到一個超平面（在高維空間中）來分割數(shù)據(jù)，使得該超平面到兩個類別的距離（即間隔）最大化“這個意思的時候，它是指SVM模型。當你想表達”為了找到這個最優(yōu)的超平面，需要解決一個凸優(yōu)化問題，通常使用例如序列最小優(yōu)化（SMO）算法“這個意思的時候，它是指SVM算法。當我們沒有特指，僅僅說“使用SVM”時，通常意味著我們使用了SVM定義的模型（最大間隔超平面）以及與之相關(guān)的優(yōu)化算法（如SMO）來進行訓練。
最后我再做個總結(jié)：
模型：現(xiàn)實世界的數(shù)學表示或模擬，它是指一種結(jié)果。
算法：執(zhí)行特定任務的明確步驟序列。
模型結(jié)構(gòu)：模型的特定框架或架構(gòu)。
數(shù)據(jù)模型：描述數(shù)據(jù)對象、其關(guān)系及與其相關(guān)的操作的抽象結(jié)構(gòu)。
訓練：使用數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)以改進模型性能的過程。
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