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文档简介
1、机器学习及其挑战,周志华 南京大学软件新技术国家重点实验室,2003 年 12 月 27 日,机器学习及其重要性 机器学习角色的转变 五个挑战问题,汇报内容,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,数据库,机器学习,数据分析技术,数据管理技术,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,重要性,生物 信息学,计算 金融
2、学,分子 生物学,行星 地质学,工业过程控制,机器人,遥感信 息处理,信息安全,机 器 学 习,重要性:例子网络安全,入侵检测: 是否是入侵?是何种入侵?,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,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 ,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 ,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. DesC
3、oste, 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,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),机器学习角色的转变(
4、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),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,挑战问题(1):泛化能力(续),第一个挑战问题: 今后10年 能否
5、更“准”? 如果能,会从哪儿来?,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,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?,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?,挑战问题(3):可理解性(续),第三个
6、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?,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?,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?,第四个挑战问题: 今后10年 能否“数据通吃”? 如何“吃”?,挑战问题(4):数据利用能力(续),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?,第五个挑战问题: 今后10年 能否“趋利避害”? 在达到较
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