• 【CIO早班车】机器学习的前世今生:改变世界,从1956年那盘棋局开始!

    时间:2017-10-10    来源:《IT经理世界》    作者: 我要评论() 字号:T | T

  •  亲爱的听众朋友们,欢迎收听本期“CIO早班车”,我是本期主讲嘉宾廖显,来自IBM 云与认知团队。今天的主要内容是关于目前市场上非常热门的一个话题:机器学习。

     当今,人类开始进行人工智能大规模应用,而对于机器具有学习能力都充满了期待,从早在18世界晚期的“土耳其人”下棋机器魔术,到1956年IBM的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序,这也是最早的机器学习程序之一,它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后,这个程序战胜了设计者本人。又过了3年,这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。从此,人类开始探寻如何让机器具有自己学习能力。

    今天IBM全新定义的机器学习技术,机器学习是一门有关计算机如何使用算法和分析模型,来使数据变得有意义的科学,从而改变我们的思考和生活方式,而不是完全让机器控制人类,机器学习的逻辑还是希望通过一个平台控制在人类手里,并且为人类服务。因此,今天IBM推出的全新的机器学习平台,包含了如何利用机器学习技术来加强硬件,如何加强人类分析师的协作,如何快速的形成有价值的、并且可控的算法库,如何利用机器学习包含的智能算法了帮助人类更好的读懂数据,并且为人类解决问题服务。

     机器学习使认知系统能够以更自然更个性化的方式进行学习、推理,并与我们进行互动。这些系统通过使用我们周围的所有信息,并在我们最需要的时候提供正确的洞察或建议,帮助应对曾经被认为无法解决的问题。Netflix 影片推荐、基于浏览习惯的互联网广告,甚至是股票交易,这些都是机器学习以强大的新方式帮助我们重新认识世界的途径。

     机器学习植根于传统的数学和统计学,经历了很长的发展过程。现在的机器学习使用以迭代方式从数据中学习的分析模型和算法,帮助计算机发现隐藏的洞察,而无需明确地通过编程方式说明该在何处寻找洞察。这意味着数据分析师和科学家可以训练计算机来解决问题,而无需在每次出现新数据集时重新编写有关规则的程序代码。计算机可以使用算法,通过大量数据样本进行学习,从而根据这些学习经验进行预测,在新情况中解决相同的问题。它们解决问题的准确度已经开始接近人类智力。在使用IBM Data Science Experience (DSX)中,IBM也提供一个犀利的自动建模算法,可以自动根据数据的特征来选择适合的算法,而且并不是暴力选择模型,即用所有数据跑每个算法来比较结果,而是“喂挤式”根据每个算法对于数据的消化程度来选择是否继续给数据,最终选择最优算法,而这个算法也将帮助数据科学家省去很多工作,从而实现及自动化学习。

    机器学习正逐步成为主流技术,在众多行业成为主要的竞争优势,而通常我们所触及的行业问题分析模式包含:描述性分析,诊断分析,预测分析,说明性分析。而IBM机器学习平台DSX包含了所有在其上分析的监督、无监督,以及强化学习的算法部分进行建模,可以引入Theano,Tensorflow,Keras等深度学习算法,并且提供了基于公有云和私有云两个版本的平台支持。完全支持基于R、Python、Scala的算法建模的编程以及逻辑导入,甚至对于IBM的分析产品,比如预测性分析的SPSS,说明性分析的iLog,甚至IBM Watson,以及最新的IBM私有云平台ICP(IBM Cloud Private)的全面支持,并且开源社区全面拥抱,比如Github的源码可以直接使用、存储和管理,从而变成了数据科学家最有力的算法综合使用和分享平台。

    DSX 中的Notebook也是其中一个亮点,给喜欢写code的数据科学家一个非常好的代码管理账本,Notebook已经成为众人青睐的机器学习工具,因为该工具既能动态驱动,还具备可重复生成的特点。下一步,DSX Beta版本已经实现画布化Canvas的建模能力,到时候建模会变的更加简单。整个平台包含了建模的整个流程,从选择数据,训练和验证数据,到作为一个API部署模型,全生命周期的模型可视化管理,真正作为数据科学家的强力助手。

    对于机器学习开源部分,Apache System ML 于 2015 年 6 月由 IBM 研究院以开放源码形式捐赠,因此也可以看出IBM对于机器学习开源社区的贡献。

    今天简要的给大家介绍了IBM机器学习技术,希望能对大家有所帮助。

    今天的内容就到这里,感谢您的聆听,我们下期节目再见。

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