20、业务逻辑自动化实现：从机器学习到本体驱动的标签函数生成

业务逻辑自动化实现：从机器学习到本体驱动的标签函数生成

1. 机器学习与业务逻辑实现

在当今的技术领域，利用机器学习实现业务逻辑正逐渐成为一种趋势。传统上，系统的业务逻辑需要在模型中明确确定，但现在有一种新的思路，即通过模型中包含的一组事实来隐式反映业务逻辑。这样一来，就可以利用机器学习，特别是被称为“通用近似器”的人工神经网络（ANN）来实现业务逻辑。

尽管目前机器学习存在一些问题和局限性，如可重复性、可解释性、p值操纵等，但使用“通用算法”解决问题的想法仍然极具吸引力。现代问题的复杂性使得其解决方案越来越偏离“机械性”，而更接近“艺术性”，在这个领域，机器学习展现出了计算机自动化的强大能力。从广义上讲，任何程序代码都是一种近似，因为它只能处理“正确”的数据（来自预定义的领域），并产生有限精度的结果。随着软件系统的日益复杂，机器学习和软件工程在解释基于它们构建的系统内部逻辑的难度上逐渐接近，如今的实际根本区别仅在于近似的精度。不过，这种差距正在迅速缩小，特别是使用ANN成功解决精确数学公式化问题的结果已经出现，现代的突破性成功主要与深度学习（DL）的应用相关。

然而，ANN近似的准确性取决于其训练质量（暂且不考虑网络架构的选择问题，目前这仍然像是“炼金术”）。用于训练DL模型的高质量标记数据集的形成，至今被认为是机器学习广泛应用的主要限制因素。对于广泛的任务，如语音或视觉图像识别，有经过充分验证、通常是众包的标记数据集；但对于特定任务，特别是与区域管理相关的任务，这样的数据并不存在，而且获取这些数据是一项非常困难且耗时的任务，需要经验丰富的专家参与。

2. 弱监督/数据编程方法

弱监督方法为解决训练DL模型所需的足够大训练集的创建问题