机器学习基础

机器学习是 AI 世界的基石，理解它才能真正读懂智能的本质。

本文通过图示和实际案例，不涉及复杂的数学公式和理论，系统梳理机器学习及其相关核心概念，帮助读者建立 AI 基础认知。

关于机器学习的详细内容，请参考《 机器学习系统教程 》。

机器学习

机器学习（Machine Learning）是一种让计算机能够从数据中自主学习，而不是依赖人工编写规则的技术。通过分析大量数据，机器可以自动发现规律，实现预测或判断。

例如，在图像识别任务中，我们无需手动定义“猫”的特征，而是让模型学习成千上万张猫的图片，从中总结出猫的共同特征。这种方式类似于人类通过经验积累进行学习。

下图展示了机器学习的基本流程：

神经网络

神经网络（Neural Network）是机器学习中的一种重要模型，灵感来源于人脑神经元的连接方式。它由大量节点（神经元）组成，通过多层结构和权重调整，能够学习和表达复杂的数据模式。

下图展示了神经网络的典型结构：

实际应用中，神经网络可以将图片像素作为输入，输出类别标签（如“猫”或“狗”）。

深度学习

深度学习（Deep Learning）是指拥有多层结构的神经网络。与传统机器学习相比，深度学习能够自动从原始数据中提取特征，无需人工干预。

下图说明了深度学习的自动特征提取过程：

例如，深度学习模型可以直接识别图片中的猫，无需我们手动定义“猫有胡须、两只耳朵”等特征。

卷积神经网络

卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）是专为图像处理设计的深度学习模型。其“卷积层”能够自动捕捉图像中的局部特征（如边缘、形状），具有高效和良好的泛化能力。

下图展示了 CNN 的基本结构：

CNN 广泛应用于图像识别、人脸检测、医学影像分析等领域。

自然语言处理

自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）是让计算机能够理解和生成人类语言的技术。NLP 通常将文本转化为机器可处理的向量（数字表示），再进行语义分析和处理。

下图展示了 NLP 的基本处理流程：

NLP 的典型应用包括聊天机器人、翻译系统、文本摘要和情感分析等。

深度神经网络

深度神经网络（DNN, Deep Neural Network）是指具有多层隐藏层的神经网络。每一层负责学习不同层次的特征，从低级（如边缘、颜色）到高级（如形状、概念）。

下图展示了 DNN 的分层特征学习过程：

DNN 广泛应用于语音识别（如从波形到音素、单词）、图像识别（如从像素到对象）等场景。

强化学习

强化学习（Reinforcement Learning）是一种让智能体（Agent）通过与环境交互、试错学习最优策略的方法。智能体根据环境反馈的奖励或惩罚，不断调整决策，优化行为。

下图展示了强化学习的基本循环：

强化学习的典型应用包括 AlphaGo 围棋、自动驾驶车辆等。

微调

微调（Fine-tuning）是指在已经训练好的模型基础上，针对特定任务继续训练。这类似于在通用知识的基础上，专门学习某项新技能。

下图展示了微调的流程：

实际案例包括将 GPT 预训练模型微调为客服机器人，或将 BERT 微调为情感分析模型。

AI 知识图谱关系（宏观图）

下图展示了人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）及其相关分支的关系：

机器学习生产生命周期

机器学习项目的生产生命周期涵盖了从项目立项到业务分析的完整闭环。下图展示了各阶段的核心任务和专业角色分工：

各阶段的主要内容如下：

• 项目范围界定
  明确项目目标、资源分配和评估标准。相关角色包括产品管理（Prod）、领域专家（SME）。

• 数据管理
  构建和管理数据基础设施，确保数据质量。相关角色有数据工程、数据库管理（Databases）。

• 模型开发
  进行特征工程、模型训练与评估。涉及机器学习算法（ML）、统计学（Stats）、算法与编码（Algo）。

• 模型部署
  将模型上线，提供服务。相关角色为系统工程（Systems）、运维。

• 监控与维护
  持续监控模型表现，及时更新和维护。涉及数据分析、系统工程。

• 商业分析
  评估业务效果，生成洞察，推动持续优化。相关角色包括产品管理、业务分析。

各环节紧密衔接，形成持续优化的闭环流程，需要多领域专业技能的协同配合。

总结

本文系统梳理了机器学习（Machine Learning）及其相关核心概念，包括神经网络、深度学习、卷积神经网络、自然语言处理、深度神经网络、强化学习和微调等，并结合图示和实际案例帮助读者建立 AI 基础认知。最后通过知识图谱和生产生命周期，展现了机器学习在实际项目中的全流程和多角色协作。掌握这些基础知识，有助于深入理解 AI 技术的本质与应用。