2、机器学习模型调试全解析

机器学习模型调试全解析

1. 机器学习概述

人工智能（AI）如同人类智能一样，是用于决策和完成任务的能力与工具。人类依靠大脑和中枢神经系统接收周围信息，进行决策和反应。如今，机器学习模型作为AI技术，广泛应用于医疗、金融等领域。比如在制造业的机器人系统中，用于产品包装或识别损坏产品；在智能手机上用于面部识别；电商公司用它为用户推荐合适的产品或电影；在医疗和药物研发方面，助力开发治疗严重疾病的新药。

构建机器学习模型需要三个基本要素：算法、数据和计算能力。机器学习算法需要合适的数据输入，并借助必要的计算能力进行训练，之后就能对未见过的数据进行预测。

机器学习应用大致可分为自动化和发现两类：
- 自动化 ：机器学习模型及相关软硬件系统的目标是完成那些对人类来说可能容易但单调、重复、枯燥或危险的任务。例如，识别生产线中的损坏产品，或在高安全设施入口处识别员工面部。有些任务虽然简单，但人类无法完成，如手机被盗后，手机需自行识别试图登录的人是否为机主，而这些任务难以用通用的数学公式描述，因此机器学习模型需根据数据中的模式进行预测。
- 发现 ：这类应用中，模型旨在为人类专家或非专家难以提取、尚未完全发现甚至不可能发现的未知信息提供见解。例如，为癌症患者发现新药，仅通过课程和书籍无法掌握所有相关知识，机器学习可提供新的见解，助力新药发现。

2. 机器学习建模类型

机器学习包含多种建模类型，主要有以下六种：
| 类型 | 说明 | 示例 |
| — | — | — |
| 监督学习 | 识别每个数据点的输入/特征与输出之间的关