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机器学习及其挑战

机器学习及其挑战. 周志华 http://cs.nju.edu.cn/people/zhouzh/ 南京大学软件新技术国家重点实验室. 2003 年 12 月 27 日. 汇报内容. 机器学习及其重要性 机器学习角色的转变 五个挑战问题. 机器学习. 经典定义：利用经验改善系统自身的性能 [ T.Mitchell, Book 97] 随着该领域的发展，主要做 智能数据分析 典型任务：预测 例如：天气预报. 机器学习 （续）. 数据挖掘. 数据分析技术.

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机器学习及其挑战

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Presentation Transcript

  1. 机器学习及其挑战 周志华 http://cs.nju.edu.cn/people/zhouzh/ 南京大学软件新技术国家重点实验室 2003 年 12 月 27 日

  2. 汇报内容 机器学习及其重要性 机器学习角色的转变 五个挑战问题

  3. 机器学习 经典定义：利用经验改善系统自身的性能 [T.Mitchell, Book 97] 随着该领域的发展，主要做智能数据分析 典型任务：预测 例如：天气预报

  4. 机器学习（续） 数据挖掘 数据分析技术 数据管理技术 机器学习 数据库

  5. 重要性 …… 工业过程控制 信息安全 遥感信 息处理 机器人 …… 计算 金融学 分子 生物学 行星 地质学 生物 信息学 机 器 学 习 美国航空航天局JPL实验室的科学家在《Science》（2001年9月）上撰文指出：机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用，……，该领域在今后的若干年内将取得稳定而快速的发展

  6. 重要性：例子—网络安全 • 如何检测？ • 历史数据：以往的正常访问模式及其表现、以往的入侵模式及其表现…… • 对当前访问模式分类 入侵检测： 是否是入侵？是何种入侵？ 这是一个典型的预测型机器学习问题 常用技术： 神经网络 决策树 支持向量机 k近邻 序列分析 聚类 …… ……

  7. 重要性：例子—生物信息学 常用技术： 神经网络 支持向量机 隐马尔可夫模型 k近邻 决策树 序列分析 聚类 …… ……

  8. 重要性（续） 计算机科学在过去十年中发展极为迅速，今后会快速稳定地发展、对科学做出更大贡献的领域 [E.Mjolsness & D. DesCoste, Science 01] 人工智能中最活跃、应用潜力最明显的领域（之一） [T.G. Dietterich, AIMag 97] 美国、欧洲各国都投入了大量人力物力 大型公司如波音、微软、通用电器等都有研究课题 已有一些研究成果进入产品

  9. 机器学习角色的转变 如果我们想做出重要的贡献，首先需要把握住该领域发展的脉搏 机器学习现在似乎已经发展到一个新阶段 • 机器学习起源于人工智能对人类学习能力的追求，上一阶段的研究几乎完全局限在人工智能这一领域中（学习本身是目的） • 而现在，机器学习已经开始进入了计算机科学的不同领域，甚至其他学科，成为一种支持技术、服务技术（学习本身是手段）

  10. 机器学习角色的转变（续） 现阶段对机器学习的研究可能不应再过多地强调模拟人的学习能力 可能应该把机器学习真正当成一种支持技术（手段而非目的），考虑不同领域甚至不同学科对机器学习的需求，找出其中具有共性的、必须解决的问题，并进而着手研究 我们暂且把这种视角下的机器学习称为： “普适机器学习”（Pervasive ML）

  11. 挑战问题(1)：泛化能力 共性问题： 几乎所有的领域，都希望越准越好 • 提高泛化能力是永远的追求 目前泛化能力最强的技术： 支持向量机（SVM）产生途径：理论->实践 集成学习（ensemble learning） 产生途径：实践->理论

  12. 挑战问题(1)：泛化能力（续） 第一个挑战问题： 今后10年 能否更“准”？ 如果能，会从哪儿来？

  13. 挑战问题(2)：速度 共性问题： 几乎所有的领域，都希望越快越好 • 加快速度也是永远的追求 “训练速度” vs. “测试速度 训练速度快的往往测试速度慢：k近邻 测试速度快的往往训练速度慢：神经网络

  14. 挑战问题(2)：速度（续） 第二个挑战问题： 今后10年 能否更“快”？ 能做到“训练快”、“测试也快”吗？如果能，如何做？

  15. 挑战问题(3)：可理解性 共性问题： 绝大多数领域都希望有“可理解性” 例子：医疗诊断 地震预测 目前强大的技术几乎都是（或基本上是）“黑盒子” 神经网络、支持向量机、集成学习 • “黑盒子”能满足需要吗？

  16. 挑战问题(3)：可理解性（续） 第三个挑战问题： 今后10年 能否产生“白盒子”？ 是和“黑盒子”完全不同的东西， 还是从“黑盒子”变出来？

  17. 挑战问题(4)：数据利用能力 传统的机器学习技术 —> 对有标记数据进行学习 “标记” ——> 事件所对应的结果 共性问题： 随着数据收集能力飞速提高、Internet的出现，在大多数领域中都可以很容易地获得大量未标记数据 例子：医学图象分析 垃圾邮件过滤 • 没有标记的数据是没用的吗？

  18. 挑战问题(4)：数据利用能力（续） 共性问题： 在绝大多数领域中都会遇到“坏”数据，有时甚至只有“坏”数据 例子：海军舰队 Web “坏”数据 ——> 大量噪音、属性缺失、不一致、…… 传统的“坏”数据处理方式 —> “扔掉” • “坏”数据一点用也没有吗？

  19. 挑战问题(4)：数据利用能力（续） 第四个挑战问题： 今后10年 能否“数据通吃”？ 如何“吃”？

  20. 挑战问题(5)：代价敏感 目前的机器学习技术 —> 降低错误率 • “错误”是没有区别的吗？ 把“好”当成“坏” 把“坏”当成“好” 共性问题： 大多数领域中的错误代价都不一样 例子：入侵检测 癌症诊断 一样吗？

  21. 挑战问题(5)：代价敏感（续） 第五个挑战问题： 今后10年 能否“趋利避害”？ 在达到较低的总错误率的基础上， 如何“趋”、如何“避”？

  22. 挑战问题：…… More …… 在任何一个挑战问题上取得突破性进展，都可能成为对机器学习的重要贡献

  23. 谢谢！恭请各位专家 批评指正！

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