新知 这个充满数据的世界,机器学习意味着什么?

 

上汽前瞻新技术研究部读书会推荐佳作...

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本周,邀请大家一起阅读
《机器学习》
这本书由
“上汽前瞻技术研究部读书会”推荐
这个充满数据的世界,
机器学习意味着什么?
看完这本书,
这个问题将得到解答。


《机器学习》

作者:[中]周志华

出版社:清华大学出版社

出版日期:2016年1月



掌握机器学习,

为自动驾驶研发助力



世界充满了数据。我们每天可以从图片、音乐、文字、电子表格、视频和更多不同的渠道得到大量数据,并且这个过程看起来不会很快就慢下来。机器学习带来了从所有这些数据中获得意义的承诺。

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。随着上汽集团“新四化”战略不断推进,上汽前瞻技术研究部涉及的智能驾驶项目正在努力聚焦汽车智能、安全、高效、舒适等用户痛点和使用场景,加快项目攻坚和成果落地,带给用户更好的互联服务体验。

为了实现这些关键技术,机器学习的应用需求越来越强烈。ACM杰出科学家周志华教授的巨著——《机器学习》就是一本计算机科学与人工智能领域的入门书籍,其内容全面、浅显生动,既道出了机器学习的前世和今生,又展望了机器学习的未来发展。该书在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各个方面,既可以自学,又可以作为研究参考,非常适合具有类似背景的、对机器学习感兴趣的读者。
书友

感悟


第一次接触到“机器学习”的概念是在2006年年底。当时,我保送硕士研究生登记刚结束,正准备本科毕业论文的研究方向——支持向量机SVM的应用。由于是首次接触“支持向量机”,我头脑中一片空白。

我在国家图书馆泡了两个月后,才稍微明白一些基本概念,知道了“核方法”。在入门阶段,我并没有“观其大略”,而是更注重“顾及细微”。功夫不负有心人,我苦战了半年,终于完成了毕业论文。

时光飞逝,研究生毕业后,我来到上汽前瞻新技术集成部工作。恰逢智能驾驶在汽车行业成为新的宠儿,机器学习的研究热情在汽车行业也随之升温。工作之余,我不时看到其他部门的同事们手捧深度学习等方面的书籍在桌前翻阅。

出于对数学的喜爱,加之自己曾经对它的了解,时隔十年,我决定利用业余时间与机器学习重逢。好奇也好,爱好也罢,我要了解这个自己曾经涉足的知识领域的概貌,融会贯通,将其应用到本职工作中。

通过阅读周志华教授的《机器学习》这本书,我了解到机器学习的发展历程和应用现状,知道了自己曾经研究的支持向量机是机器学习发展过程中统计学习阶段(支持向量机的研究始于20世纪六七十年代,在20世纪90年代中期闪亮登场并迅速占据主流舞台)。而大家经常提及的“深度学习”是机器学习中的一个分支——基于神经网络的连接主义学习,在21世纪初掀起热潮。虽然缺乏严格的理论基础,但是它显著降低了机器学习应用者的门槛,为机器学习技术走向工程实践带来了便利。

目前,机器学习正在从纯粹的理论研究和模型研究发展到以解决现实生活中实际问题为目的的应用研究。例如,在天气预报、能源勘探、环境监测等方面,有效地利用机器学习技术对卫星和传感器发回的数据进行分析,是提高预报和监测准确性的重要途径;在商业营销中,有效地利用机器学习技术对销售数据、客户信息进行分析,不仅可以帮助商家优化库存,降低成本,还有助于针对用户群设计特殊营销策略;互联网搜索是通过分析网络上的数据来找到用户所需的信息,在这个过程中,用户查询是输入、搜索结果是输出,而要建立输入与输出之间的联系,内核必然需要机器学习技术;甚至在2012年美国大选期间,奥巴马麾下有一支机器学习团队,他们对各类选情数据进行分析,为奥巴马提示下一步竞选行动(例如,他们使用机器学习技术分析社交网络数据,判断出在总统候选人第一次辩论之后,哪些选民会倒戈;并根据分析的结果开发出个性化宣传策略,能为每位选民找出一个最有说服力的挽留理由等);汽车自动驾驶通过机器学习来控制自动驾驶车辆系统,若把车载传感器接收到的信息作为输入,把方向、刹车、油门的控制行为作为输出,则可抽象为一个机器学习任务;例如,我们将汽车内外传感器的数据(如激光雷达、摄像头等)进行融合,通过机器学习评估驾驶员状况、进行驾驶场景分类,识别司机的语音、行为,舒适性模式识别,持续感应周围环境,并预测可能出现的变化等。

机器学习所涉知识非常广泛,是一个多学科交叉的领域,涉及统计学、信息学、计算机、数学、神经科学等。我期望能通过掌握机器学习背后的思想脉络,为自动驾驶汽车的研发贡献一份力量。

——上汽前瞻新技术集成部王迪
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彭广春@安信电新

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