我们上次已经讨论了机器学习能够影响的业务类型。参见：机器学习能为你的业务做什么？（机器学习入门系列第一篇）
现在，让我们来回顾一下你需要了解的技术术语，这样你才能高效地与数据科学团队进行合作，并协助他们，让他们的工作成果可以对你的业务产生尽可能大的影响（或至少让你知道他们在说什么）。
算法、模型和数据
从概念层面上来讲，我们正在构建一个机器，给这个机器一组输入数据，然后通过找到数据中的模式并从中学习，能够产生某种预期的输出。
一种非常常见的情况就是让机器在一组输入数据中查找，然后产生相对应的输出数据。机器在输入数据中识别出模式，并创建一组复杂的规则，然后将其应用于以前从未见过的输入并产生所需的输出。例如，给定房屋的面积、地址和房间数（输入），我们来预测房屋的销售价格（输出）。假设我们有10000组这样的数据，包括房屋的面积、地址、房间数量，以及销售价格。则机器会基于这些数据“训练”自己，即识别出房间面积、地址、房间数影响房屋价格的模式，这样，只要我们给出一个从未见过的房子的3个输入项，就可以预测出房子的价格了。
数据科学家的作用是找到给定输入并能够获得预期输出的最佳机器。她有多个模板，对于机器来说，称之为算法。从这些模板中生成的解决具体问题的机器被称为模型。模板有各种不同的选项和设置，可以通过调整这些选择和设置来从同一模板生成不同的模型。还可以使用不同的模板或调整相同模板的设置来生成多个模型，以便测试出哪个模型能提供最佳结果。
请注意，模型输出只是在一定概率上对决策是正确的或者有用的。模型并不是100%正确的，而是根据模型所看到的大量数据而进行的“最佳猜测”。模型看到的数据越多，提供有用输出的可能性就越大。
数据科学家用来“训练”机器的已知输入和输出集合（即让模型识别数据中的模式并创建规则）叫做“训练集”。该数据用于与一个或多个“模板”一起创建用于解决问题的一个或多个模型。记住，即使只使用了一个“模板”（算法），也可以通过调整某些选项来从同一模板生成多个模型。
在得到了几个“训练过”的模型之后，就必须对它们进行检查，看看它们是否能正常工作，哪一个最有效。用来检查的一组新的数据称为“验证集”。将验证集作为输入，然后运行模型，查看哪一个模型输出的结果最接近验证集的输出。在我们上面的例子中，就是看哪一种模型预测出来的房屋的价格与实际售价最接近。在这个阶段中，需要有一组新的数据来作为验证集，因为这些模型是根据训练集创建的，所以它们在训练集上能够工作得很好，不会给出真实的结果。
一旦验证了哪种模型性能最佳并选择了最优者，我们的数据科学家就需要确定该模型的实际性能，也就是说，这个最好的模型在解决问题方面到底好到什么程度。再一次，我们需要另外一个新的数据集，因为模型在训练集和验证集上都能表现良好！这最后一个数据集称为“测试集”。在我们的例子中，系统会检查对于用测试集作为输入预测出来的房价有多接近测试集的实际价格。
“学习”的类型
应用于解决机器学习问题的算法类型取决于你所拥有的数据。对学习算法进行分类是基于构建模型时所需的数据：数据是否需要包括输入和输出或仅仅是输入，需要多少个数据点以及何时收集数据。根据上述分类原则，可以分为4个主要的类别：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
监督学习
我们在上一节中详细讨论的案例描述了我们所说的“监督学习”。这种学习类型需要有大量标记数据示例，即由输入和相应的输出组成的数据。在我们的房屋价格示例中，“标记”是指用模型预测的结果来对输入进行标记。
在监督学习算法中可以看到标记数据（也称为“参考标准”数据），从这些数据中学习并根据这些实例进行预测。他们需要大量的标记数据：虽然数据的数量取决于用例，但几百个数据点是最起码的。
使用监督学习解决的两个经典问题是：
- 回归。根据其他明显的数据集对变量产生的影响来推断未知变量的值。在时间预测中有两个常见用途。例如，我们之前的那个根据位置和面积等变量来预测住宅价格的例子，以及预测未来价格，例如，根据历史和目前的价格数据，预测房屋从现在到一年以后的价格。回归是一种统计方法，它用于确定自变量（你已拥有的数据）与其所需预测值的因变量之间的关系。
- 分类。确定实体属于多个类别中的哪一个类别。这可以是一个二元分类，例如，确定某个帖子是否会像病毒一样传播（是/否）；也可以是多标签分类，例如，在产品照片上标记合适的类别（可能有数百个类别）。
无监督学习
在无监督学习中，算法在试图识别数据中模式的时候，无需使用预期结果来标记数据集。数据是“未标记的”，即没有附加任何有意义的标记。通过无监督学习方法可以解决一些经典问题：
- 聚类给定某个相似性标准，找出哪些与其他另外一个更相似。使用聚类的一个领域是文本搜索，例如，返回的搜索结果包含了很多非常相似的文档。聚类可用来将它们进行分组，让用户更方便地识别出差异较大的文档。
- 关联。根据某种关系将对象分类到不同的桶中，这样，桶中某个物体的存在预示着另一个物体也存在。比如类似于“买了xxx的人也买了yyy”这样的推荐问题：如果对大量的购物车进行分析，则可以看出，购物车中商品xxx的存在很有可能暗示着产品yyy也在购物车中，那么，你可以立即向将产品xxx放入购物车的人推荐产品yyy。
- 异常检测在需要标记和处理的数据中识别意外模式。标准的应用范围包括了对复杂系统的欺诈检测和健康监测。
半监督学习
这是监督学习和无监督学习混合的结果，在这种“学习”中，算法需要一些训练数据，但是比监督学习的要少很多（可能要差一个数量级）。其算法可以是在监督学习和无监督学习中使用的方法的扩展：分类、回归、聚类、异常检测等等。
强化学习
算法以有限的数据集开始，在学习的同时，还可以获得更多关于其预测的反馈信息，以进一步改善学习效果。
正如你所看到的，除了要解决的问题类型外，你所拥有的数据量也会影响到你所能使用的学习方法。这也适用于另一种方式：你需要使用的学习方法可能需要比你现在拥有的更多的数据，这样才能有效地解决你的问题。我们稍后再讨论这个。
其他常见的“流行语”
在你的工作中，还会遇到其他一些术语。了解他们与我们今天谈论到的类别之间的关系很重要。
深度学习与上面的那些定义并没有什么关系。它只是应用特定类型的系统来解决学习问题，其解决方案可以是监督的，也可以是无监督的，等等。
人工神经网络（ANN）是一种学习系统，它试图通过不同层上的“神经”网络来模拟我们大脑的工作方式。神经网络至少有一个输入层（即数据被摄入网络的一组神经元），一个输出层(将结果传递出来的神经元)以及两者之间的一个或多个层，称为“隐藏层”（真正做计算工作的层）。深度学习只是使用具有多个隐藏层的神经网络来完成学习任务。如果你曾经使用过这样的网络，恭喜你，你也可以合理地扔掉这个时髦术语了！
集合方法或综合学习是使用多个模型来获得结果，这样比利用单个模型获得的结果要更好。这些模型可以采用不同的算法，或是使用不同参数的相同算法。比如，对于某种类型的预测，你有一组模型，每一个模型都能产生一个预测，有一些处理方法能够平衡不同的预测结果，并决定应该输出什么样的组合。集合方法通常用于监督学习（它们在预测问题中非常有用），但也可以用于无监督学习。你的数据科学团队可能会测试这些方法，并在适当的时候使用它们。
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一门研究机器理解语言的学科。不是所有类型的NLP都使用机器学习。例如，如果我们生成一个“标签云”（一个词出现在文本中的次数的视觉表示法），这就不涉及学习。对语言和文字的更加复杂的分析和理解往往需要机器学习。这里有一些例子：
- 关键字生成。理解正文的主题并自动为其创建关键字。
- 语言歧义。从一个词或一句句子的多种可能的解释中确定相关的含义。
- 情绪分析理解在文字中表达出来的情绪的积极或者消极的程度。
- 命名实体提取在文本中识别公司、人员、地点、品牌等等；当这些名称并不特殊时，要提取出来就会特别困难（例如，公司“微软”比公司“目标”更容易识别，因为“目标”是英文中的一个单字）。
NLP不仅用于机器学习领域里面向语言的应用，例如chatbots，它也被广泛用于准备和预处理数据，这样，这些数据才能成为许多机器学习模型的有用输入。我们稍后在讨论这个。
请注意：上面的定义是为了表达其主要思想，让大家更易理解；对于详细的科学定义，请参考其他来源。
问题如何影响解决方案（另外还有一些关键的机器学习概念）
用机器学习来实现的战略目标将决定许多下游决策。为了确保你的数据科学团队能为业务生成正确的解决方案，了解一些基本的机器学习概念及其对业务目标的影响是非常重要的。
算法的选择
在问题定义上的一个小变动可能需要有一个完全不同的算法来解决，或者至少要使用不同的数据输入来构建不同的模型。一个能够为用户识别照片类型的约会网站可以使用无监督学习技术（比如聚类）来识别常见的主题。而如果要向特定的某个人推荐潜在的约会对象，则网站可能要使用基于输入的监督学习，输入数据需具体到个人，例如他们已经看过的照片。
特征的选择
机器学习模型识别数据中的模式。输入到模型中的数据被组织成特征（也称为变量或属性）：这些特征都是相关的、大部分独立的数据片段，描述了你想要预测或识别的现象的某些方面。
以前文提到的那家希望优先考虑贷款申请人外展服务的公司为例。如果我们将问题定义为“根据客户转换的可能性优先考虑”，我们将会得到包括类似客户对公司各种外展活动的响应率等特征。如果我们将问题定义为“优先考虑最可能偿还贷款的客户”，我们就不会得到这些特征，因为它们与评估客户的可能性无关。
目标函数的选择
目标函数是你要优化的目标，或者是模型试图预测的结果。例如，如果你向用户推荐他们可能感兴趣的商品，则模型的输出可能是用户在看到商品时点击该商品的概率，也可能是用户购买商品的概率。目标函数的选择主要取决于业务目标，在这个例子中，你对用户的参与感兴趣（目标函数可能是点击或停留的时间）还是对营业收入感兴趣（目标函数是购买）？另一个要考虑的关键因素是数据的可用性：对于要学习的算法，你必须提供大量“标记”为正（用户看到并点击的产品）或负（用户看到的产品，但没有点击）的数据点。
文章原标题《What You Need to Know About Machine Learning Algorithms and Why You Should Care》，作者：Yael Gavish，译者：夏天，审校：主题曲哥哥。
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文
