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学习数据科学、机器学习与AI没有多大交集,一文告诉你三者最大区别

2018年01月14日 00:00:00

阅读数:1399

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翻译 | AI科技大本营

参与 | Shawn

编辑 | Donna

 

 

[AI科技大本营导读]我们常常提及数据科学、机器学习和人工智能,也有一个整体的概念。但是,如果要清晰地说出三者的定义分别是什么,区别又是什么,相信能说出来的读者并不多。营长找到一篇Stack Overflow的数据科学家David Robinson的文章,用深入潜出的语言,诙谐地解释了三者地区别。

 

 

每当我告诉别人我是数据科学家时,他们经常问我:“数据科学和机器学习有什么区别?”,或者“也就是说你做人工智能的?”。

 

这些问题我解释了很多很多次,看来是时候用到我的“三法则”了:

 

同一代码你写了3次,那就编个函数

同一建议你当面向别人提了3次,那就写一篇博文

— David Robinson (@drob) 

 

事实上,这三个领域是不可互换的,也没有多大交集,炒作营销的成分太多。许多从事这三个领域的专业人士都能从直觉上判断出什么是数据科学,什么是机器学习,什么是人工智能,但是很难说出具体区别是什么。

 

在这篇文章中,我就这三个领域的区别提出了一个过度简化的定义:

 

  • 数据科学理解事物

  • 机器学习预测事物

  • 人工智能生成行动

 

澄清一点,我认为这个定义可以很好地帮助我们区分这三个领域,但是不能作为判定条件:符合其中一个领域的定义并不代表属于这个领域。靠这些定义来判断某人的工作或职位也是不靠谱的。真正要看的是他的专业和经验。(这适用于任何工作:写文章是我工作的一部分,但我并不是职业作家)。

 

需要注意的是,我是从描述的角度叙述问题的。也就是说,我感兴趣的是业内人通常是如何使用这些术语的。

 

 

数据科学理解事物

 

与其他两个领域不同,数据科学的目标是认识和理解事物。这也是人类的一个目标。Jeff Leek就数据科学能实现哪些类型的理解作出了一个很好的定义(http://jtleek.com/modules/01_DataScientistToolbox/03_01_typesOfQuestions/#1)。

 

在这个定义中,既有描述性内容(“普通客户续费的概率为70%”),也有解释性内容(“不同的销售人员有不同的续费率”)以及表因果的内容(“随机实验表明派给Alice的客户续费的概率比派给Bob的客户高”)。

 

数据科学的经典定义为:这是一门结合统计学、软件工程学和专业知识的学,也就是说,不是所有能理解事物的技术都属于数据科学

 

但是我们可以使用这个定义将数据科学与ML和AI区分开来。数据科学与后两者最大的区别是它有人类的参与:人类理解结论、观察数据并从结论中获益。“象棋算法利用数据科学来决定下一步棋怎么走”或者“谷歌地图利用数据科学建议行驶方向”根本就是无稽之谈。

 

数据科学的定义强调:

 

  • 统计推断

  • 数据可视化

  • 实验设计

  • 专业知识

  • 交流

 

数据科学可以使用简单的工具:根据SQL问题报告百分比和绘制线图。它也可以使用非常复杂的方法:分析分布式数据库中的数万亿条记录,提出先进的统计学方法,构建互动式的可视化工具。

 

无论数据科学使用什么方法,它的目标都是更好地理解数据。

 

 

机器科学生成预测

 

我认为机器学习就是做预测:“给定实例X以及特定特征,预测Y”。这些预测可以是对未来的预测(例如:“预测病人是否会患上脓毒病”),也可以是对质量的预测,这种问题计算机无法立刻得出结论(例如:“预测图像中是否有一只鸟”)。

 

几乎所有Kaggle竞赛解决的都是机器学习问题:向参赛者提供数据,看他们能否对新的例子做出准确的预测。

 

数据科学和机器学习之间有很多交集。例如,逻辑回归可以用来研究关系(“用户越有钱,其购买我们产品的概率就越大,因此我们应该改变我们的营销策略”),也可以用来做预测(“该用户购买我们产品的概率为53%,因此我们应该向他推荐产品”)。

 

诸如随机森林这样的模型解释起来不是太难,它们更适合归类为“机器学习”,而深度学习这样的方法解释起来往往非常困难。如果你的目标是得出结论而不是做出预测,这个问题就会成为阻碍。

 

我们可以将数据科学和机器学习想象成一个“谱”,较容易解释的模型靠近数据科学一侧,“黑箱”模型则靠近机器学习一侧。

 

大多数从业者可以非常从容地在来回切换于两种任务之间。譬如我的工作既使用机器学习,也使用数据科学:我有时会用Stack Overflow的流量数据拟合某一模型,来判断哪些用户可能在寻找工作(机器学习),然后做出总结并构建用于研究模型工作原理的可视化工具(数据科学)。

 

这样做可以帮你发现模型的缺陷,克服算法歧视(algorithmic bias)。正是出于这个原因,产品的机器学习模块往往是由数据科学家负责开发的。

 

 

人工智能生成行动

 

在这三个领域之中,人工智能是发展最久、普遍认可度最高的,同时它也是最难定义的。寻求财富或关注的研究人员、记者和初创企业让 “人工智能”这个术语几乎成了炒作的代名词。  

如果你在筹资,就是AI

如果你在招聘,就是ML

如果你在实践,就是线性回归如果你在debug,就是printf()

— Baron Schwartz (@xaprb) 

 

这种炒作导致AI受到一些挫折,在我看来实属不幸,有些工作可能应该被称为是AI,但是却没人认为是。有些研究人员甚至抱怨AI效应:“我们现在还没法做到的都是AI”。

 

人工智能的所有定义都有一个共同的界定:人工智能是一个可以执行或建议行为的自主代理。我认为可以被称为是AI的系统包括:

 

  • 博弈游戏算法(Deep Blue、 AlphaGo)

  • 机器人学和控制理论(运动规划,控制双足机器人的行走)

  • 优化(谷歌地图选择路线)

  • 自然语言处理(自动程序)

  • 强化学习

 

机器学习和人工智能也有很多交集。深度学习就是横跨ML和AI的一个典型例子。深度学习的典型应用是:用数据训练模型,然后让模型作出预测。另外,它在博弈游戏算法(如AlphaGo)的开发上也起到了巨大的作用。先前的博弈游戏系统,如Deep Blue,更着重于探索和优化未来的解空间(solution space)。

 

数据科学和AI也是有区别的。如果通过分析销售数据发现,某些行业的客户续费的概率高于其他客户(得出结论),输出的是数字和统计图,而不是具体的行为。(高管可能会根据这种结论改变销售策略,但是这种行为不是自动的)。这意味着我的工作可以算作是数据科学:如果我说“我使用AI来提高销售量”,那就太做作了。

 

请不要因为某人训练了一个算法就说他“利用了AI的力量”

— Dave Gershgorn (@davegershgorn) 

 

人工智能和机器学习的区别更为微妙,过去ML一直被认为是AI的一个子领域(计算机视觉就是一个典型AI问题)。但是我认为ML在很大程度上已经脱离了AI,上文提到的炒作后果是造成这一结果的一个原因。

 

大多数研究预测问题的人不喜欢自称为AI研究者。(机器学习的许多重大突破都来源于统计学,而后者在AI领域的作用并没有多大)。这意味着,当你要解决的问题是“根据Y预测X”时,我建议你尽量避免使用AI这个术语。

 

按照当前的定义,y=mx+b是一个可以给出线的方向的AI程序。

— Amy Hoy (@amyhoy) 

 

 

实例研究:

如何同时利用这三个领域?

 

假设我们在开发自动驾驶汽车,我们要解决在遇到停车标志时停车的问题。我们需要使用到这三个领域的技术。

 

  • 机器学习:汽车必须使用摄像机识别停车标志。我们构建一个由数百万张街景照片组成的数据集,然后用它训练算法,让算法预测哪些照片中有停车标志。

  • 人工智能:现在汽车可以识别停车标志,下一步它需要决定何时刹车。太早或太晚刹车都十分危险,我们要让汽车能处理不同的道路状况(例如,识别汽车没有及时减速的易滑道路),这是一个控制理论问题。

  • 数据科学:在道路测试中,我们发现汽车的表现不够好,出现了一些漏识别的情况——在遇到停车标志时没有停车。在分析了道路测试数据之后,我们发现汽车漏识别的概率取决于一天当中的时段:汽车在日出之前和日出之后错过停车标志的概率更高。我们意识到,我们使用的大部分数据只包括大白天当中的目标。为此,我们构建了一个包含夜晚图像的数据集,重新完成机器学习步骤。

 

 

结语

 

人们常常将AI与通用AI混为一谈,后者可以执行不同领域的任务,甚至是超越人类智能的超智能AI。这样做会让人们对被称为是“AI”的系统产生不实际的预期。

 

文中提到的“自动程序”是指可以翻译自然语言并用自然语言回应的系统。这种系统和文本挖掘不同,后者的目标是得出结论(数据科学),或通过分类文本来分类文件(机器学习)。

2019-02-28 10:57:59 chenxy02 阅读数 58
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摘要:理解数据科学的工作流程,有助于我们合理有序地把控相关项目的开展。常见的整个过程包括:获取,检查和探索,清理和准备,建模,评估和最后的部署。

 

1 数据获取

机器学习应用中的数据,可以来自不同的数据源,它可能是通过电子邮件发送CSV文件,也可能是从服务器中拉取的日志,或者它可能需要构建自己的Web爬虫。数据可能存在不同的格式,在大多数情况下,它是基于文本的数据……

访问数据常见的方式之一是通过REST风格的API接口,需要知道的库是 Python Request 库(http://www.python-requests.org/en/latest/)。它被称为给人类使用的HTTP,为API的交互提供了一个整洁和简单的方式。

让我们来看一个使用Requests进行交互的例子,它从Github的API中拉取数据:

import requests

r = requests.get(r'https://api.github.com/users/acombs/starred')
print (r.json())

2 检查和探索

一旦获得了数据,下一步就是检查和探索它们。一个良好的实践是在数据上运行一些简单的统计测试,并将数据可视化

Pandas是一个卓越的数据分析工具。根据Pandas的文档(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/),使用示例如下 :

    PATH = r'D:/iris/'
    # 获得经典的机器学习数据集,CSV文件
    r = requests.get('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data') 
    with open(PATH + 'iris.data', 'w') as f:
        f.write(r.text)

    # Change the current working directory to the specified path.
    os.chdir(PATH)
    # 给数据集赋与列名
    df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data', names = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'class'])

    # 打印靠前行的数据框
    print(df.head())   
    # 按条件过滤
    print(df[(df['class']=='Iris-virginica') & (df['petal width'] >2.2) ])  
    # 得到更为详细的信息,包括 平均值、标准差……
    print(df.describe())  

Matplotlib是目前Python项目用得最多的绘图库,可用其创造图表,对数据进行可视化。Seaborn是专门为统计可视化而创建的库(http://seaborn.pydata.org/api.html),可以和pandas数据框完美地协作,找几个示例程序学习一下,很容易上手。

3 清理和准备

pandas的Series.map()、DataFrame.apply()、DataFrame.groupby()方法,对于处理数据而言是非常有价值的,而且在特征工程的机器学习场景下特别有用,以map()方法为例:

Map方法适用于序列数据,所以在我们的例子中将用它来转变数据框的某个列。假设我们觉得“类别”字段的名字太长了,并且希望使用特殊的3个字母代码系统对其进行编码。实现代码如下:

df['class'] = df['class'].map({'Iris-setosa': 'SET', 'Iris-virginica': 'VIR', 'Iris-versicolor': 'VER'})
print(df)

4 建模和评估

对于统计建模和机器学习,Python有许多很优秀的、文档详实的库供选择。scikit-learn是一个令人惊喜的Python库,作者们为其设计了无与伦比的文档,为几十个算法提供了统一的API接口。覆盖的一些领域包括:分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。让我们看看一个例子——使用iris数据建立一个分类器,然后学习如何利用scikit-learn的工具来评估得到的模型:

    clf = RandomForestClassifier(max_depth=5, n_estimators=10)

    # 获取前4列数据
    X = df.ix[:,:4]
    # 获取“class”列的数据
    y = df.ix[:,4]
    # 将数据分成训练组和测试组
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3)
    # 训练
    clf.fit(X_train, y_train)
    # 运行、得到预测结果
    y_pred = clf.predict(X_test)
    
    # 输出预测值和实际值的对比
    rf = pd.DataFrame(list(zip(y_pred, y_test)), columns=['predicted', 'actual'])
    rf['correct'] = rf.apply(lambda r:1 if r['predicted'] == r['actual'] else 0, axis=1)
    print(rf)
    print(rf['correct'].sum()/rf['correct'].count())

 

2019-04-19 18:11:19 weixin_43346716 阅读数 109
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从表面来看,所有的数据科学平台都差不多,但魔鬼隐藏在细节里。下面是一些可比较的数据点:

1.支持的语言

R语言和Python对绝大部分数据科学和机器学习项目都是标配。Java是接近的第二选择,因为有着像deeplearning4j和H2O的POJO模型提取器这样的库。而C++在科学计算或HPC的环境下尤其适用。其他执行时间则是可有可无的,这取决于你的用例和你的非数据科学同事所用的主要技术堆栈,比如NodeJS/Ruby/.NET这些。

2.CPUvs.GPU(深度学习)

随着这一领域的成熟和模型规模的增长,深度学习在数据科学和机器学习中的重要性会日益凸显。TensorFlow虽然很受欢迎,但它并不能总是做到反向兼容,Caffe则需要特定的编译器标识,cuDNN只会给你的GPU簇增加一层管理的复杂度。在没有强制要求的情况下,完全容器化(containerizing)且产品化的异构模型(在代码、节点权重、框架和底层驱动方面),和在GPU架构上运行它们对一个平台来说是非常不同的。

3.单一vs.多重的版本控制

版本化是指能够把模型的族系演变列出来并获取每个版本独立访问权限的能力。当模型被版本化以后,数据科学家就能测试模型随时间的变化规律。一个单一版本的架构只会显示出模型(目前稳定的那个版本)的单个RESTAPI端点,而只有创作者能通过他们的控制面板在不同的模型间「切换」。一个多版本的架构除了显示「稳定」版本的一个RESTAPI端点之外,还能显示以往每个版本的,使得它们都能同时可被获取,这能消除反向兼容困难,还能让后端工程师进行局部发布展示或实时A/B测试。

4.垂直vs.水平扩展

仅仅让模型作为一个可获取的RESTAPI是不够的。垂直拓展就是在一个更大型的机器上部署你的模型。水平扩展就是在多个机器上部署你的模型。而AlgorithmiaEnterprise所执行的无服务器扩展,这是应需求进行的垂直拓展,这里的需求是指把模型封装进一个专用容器中,把容器沿计算集群即时部署,并且在执行完成后将其消除以释放资源。无服务器计算带来了拓展和经济性方面的好处。

5.单一vs.多个租户

当你在共享硬件资源时,处理敏感或保密性的模型是很有挑战的。单一租户的平台会在同样的资源(机器实例、虚拟内存等)上运行所有的产品模型。多租户平台把模型作为虚拟隔离的系统(给每个模型不同的容器或虚拟机)来部署,可能会提供额外的安全措施(比如防火墙规则和审计跟踪)。

6.固定的vs.可交替的数据源

数据科学家可能需要在来自S3的模型上运行离线数据,而一个后端工程师则同时通过HDFS在同一个模型上运行产品数据。一个固定的数据源平台需要模型的作者安装两种数据连接器:HDFS和S3。而一个可交替的数据源则只需要作者安装一个通用的数据连接器,它可以作为多种数据源的适配器,同时也是一种让不会过时的模型与以后出现的任何数据源都能兼容的方式。

人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
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2019-04-04 11:09:16 duozhishidai 阅读数 328
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我们都知道机器学习,数据科学和数据分析是未来的发展方向。有些公司不仅利用大数据帮助企业预测未来增长并创造收入,还在应用于其他各个领域,如调查,产品发布,选举等。像Target和Amazon这样的电子商务网站会不断跟踪用户数据的交易形式,从而帮助他们改善用户体验并在登录页面上为您部署自定义推荐。

好吧,我们已经讨论了这个趋势,所以让我们深入挖掘并探讨它们之间的差异。机器学习,数据科学和数据分析不能完全分开,因为它们起源于相同的概念,但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的,你也很容易在它们之间找到重叠。

数据科学

那么,数据科学是什么?

数据科学是一个用于处理和监控大量数据或“大数据”的概念。数据科学包括数据清理,准备和分析等过程。数据科学家从多个来源收集数据,如调查,物理数据绘图等。然后,他们通过有力的算法传递数据,从数据中提取关键信息并制作数据集。该数据集可以进一步用于分析算法以从中获得更多意义。这就是数据分析的用武之地。

成为数据科学家需要什么技能?

•深入了解Python,Scala,SAS

•了解SQL等数据库

•熟悉数学和统计学领域

•理解分析功能

•机器学习方面的知识和经验

数据分析

用外行人的话来说,如果数据科学是由所有工具和资源组成的房子,那么数据分析将是一个特定的空间。它在功能和应用方面更具体。数据分析师不仅像在数据科学中那样寻找连接,而且还有一个特定的目标和目标。公司经常使用数据分析来搜索其增长趋势。它通常使用数据洞察力通过连接趋势和模式之间的点来产生影响,而数据科学更多地只是洞察力。你可以说这个领域更侧重于企业和组织及其发展。您需要Python,Rlab,统计学,经济学和数学等技能才能成为数据分析师。

数据分析进一步分为数据挖掘等分支,包括对数据集进行排序和识别关系。

数据分析的另一个分支是预测分析。这通常包括预测客户行为和产品影响。预测分析有助于在市场研究阶段,并使从调查中收集的数据在预测中更加可用和准确。预测分析在许多地方都有应用,从天气预报生成到预测学生在学校的行为,预测疾病的爆发。

总而言之,显然不能在数据分析和数据科学之间划清界限,但数据分析师通常会拥有与经验丰富的数据科学家相同的知识和技能。它们之间的区别在于应用领域。

机器学习

还记得你是如何学习骑自行车的吗?机器可以借助算法和数据集来学习。

机器学习基本上包括一组算法,这些算法可以使软件和程序从过去的经验中学习,从而使其更准确地预测结果。这不需要明确编程,因为算法改进并且自己适应自己。

机器学习所需的技能:

•编码基础知识的专业知识

•编程概念

•概率和统计

•数据建模

机器学习与数据科学

机器学习和数据分析是数据科学的一部分。因为机器学习算法显然依赖于要学习数据,所以数据科学是一个更广泛的术语,不仅关注实现算法和统计,还包括整个数据处理方法。

因此,数据科学是一个更广泛的术语,可以包含多个概念,如数据分析,机器学习,预测分析和业务分析。

然而,机器学习在数据科学无法独立的领域中找到了应用,例如面部识别,指纹扫描仪,语音识别,机器人等。最近,谷歌教了一个机器人走路,只使用允许它进入的算法其周围环境的约束和物理参数。没有包含其他数据集,机器遍历了许多不同的情况,并制作了它可以参考的值的数据集。因此,经过几次试验,它学会了几天走路。这是机器学习的最佳示例,其中机器实际上学习并改变其行为。

人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
入行大数据科学,需要我们具备哪些数学基础?
http://www.duozhishidai.com/article-14941-1.html
数据科学家的工作性质是什么,主要面临什么挑战 ?
http://www.duozhishidai.com/article-13986-1.html
成为数据科学专家需要具备什么素质,特征和技能非常重要
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1 学习Python、数据科学工具和机器学习概念

2 学习通过Pandas、Numpy和Matplotlib进行数据分析、操作和可视化

3 借助 scikit-learn 学习机器学习

4 学习深度学习神经网络

5 其他课程和书籍

在你熟悉了如何使用不同的机器学习和深度学习框架之后,你可以尝试通过从头开始构建它们来巩固你的知识。你不必总是在生产或从事机器学习时这样做,但是从内部了解事情是如何工作的将有助于你建立自己的工作。

6 答疑

6.1 每一步需要多长时间?

你可能会花6个月或更长的时间。别着急,学习新事物需要时间。作为一名数据科学家或机器学习工程师,你正在培养的主要技能是如何针对数据提出好的问题,然后使用你的工具来尝试寻找答案。

有时候你会觉得自己什么都没学到。甚至倒退。忽略它。不要以天为单位来衡量,看看你一年后有什么样的进步。

6.2 我在哪里可以学到这些技能?

我在上面列出了一些资源,它们都是在线的,而且大部分都是免费的,类似的资源还有很多。

DataCamp 是一个很好学习网站。另外,我的Machine Learning and Artificial Intelligence resources database整理了免费和付费的学习资料。

记住,作为数据科学家或机器学习工程师,很大一部分工作是要解决问题。通过你的第一个作业探索这里的每一个步骤,并创建你自己的课程来帮助学习。

如果你想知道一个自我引导的机器学习课程的例子是什么样子的,看看我的Self-Created AI Masters Degree。这是我在过去9个月内从零编码变成机器学习工程师的过程。它不是完美的,但是我的真实经历,因此你可以试试。

6.3 统计怎么办?数学怎么办?概率呢?

实践过程中你会学到这些东西的。先从代码开始。把代码运行起来。在运行代码之前,尝试学习所有的统计、数学、概率知识,就像是在试图煮沸大海。它会让你退缩。

如果代码不运行,统计、数学和概率都不重要。先运行起来,然后用你的研究技巧来验证它是否正确。

6.4 证书?

证书很好,但你不是为了证书而学习,而是为了提高技能。不要和我犯同样的错误,不要认为证书越多代表技能越多,并不是这样的。通过上述课程和资源建立知识基础,然后通过自己的项目完善专业知识(这些是课程无法传授的知识)。

7 参考链接

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