機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML),它是AI 的一個(gè)子集。所有機(jī)器學(xué)習(xí)都是 AI,但不是所有的 AI 都是機(jī)器學(xué)習(xí)。

學(xué)習(xí)是人類具有的一種重要智能行為,人類通過不斷學(xué)習(xí)才得以取得如今的種種成就,才得以推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。隨著科技飛速發(fā)展,人類便萌生出一個(gè)念頭,能否讓自己的勞動(dòng)工具也變的智能,從而最大程度的輔助自己?于是,機(jī)器學(xué)習(xí)便應(yīng)運(yùn)而生。

機(jī)器學(xué)習(xí)是在1990年被提出來,比人工智能晚了35年。機(jī)器學(xué)習(xí)讓我們通過算法來解決一些復(fù)雜的問題。正如人工智能先驅(qū) Arthur Samuel 在 1959 中寫道的那樣,機(jī)器學(xué)習(xí)是需要研究的領(lǐng)域,它給計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的能力而不是明確地編程能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

現(xiàn)如今,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)有了十分廣泛的應(yīng)用,例如:數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測(cè)信用卡欺詐、證券市場(chǎng)分析、DNA序列測(cè)序、語(yǔ)音和手寫識(shí)別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人運(yùn)用。而且,由于它是依托于更具有客觀性的數(shù)據(jù)來給出解決建議或者執(zhí)行方案的,所以機(jī)器學(xué)習(xí)給出的意見更客觀,更具有參考價(jià)值。

那么,機(jī)器能否像人類一樣能具有學(xué)習(xí)能力呢?1959年美國(guó)的塞繆爾(Samuel)設(shè)計(jì)了一個(gè)下棋程序,這個(gè)程序具有學(xué)習(xí)能力,它可以在不斷的對(duì)弈中改善自己的棋藝。4年后,這個(gè)程序戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人。又過了3年,這個(gè)程序戰(zhàn)勝了美國(guó)一個(gè)保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個(gè)程序向人們展示了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力,提出了許多令人深思的社會(huì)問題與哲學(xué)問題。

機(jī)器的能力是否能超過人的,很多持否定意見的人的一個(gè)主要論據(jù)是:機(jī)器是人造的,其性能和動(dòng)作完全是由設(shè)計(jì)者規(guī)定的,因此無論如何其能力也不會(huì)超過設(shè)計(jì)者本人。這種意見對(duì)不具備學(xué)習(xí)能力的機(jī)器來說的確是對(duì)的,可是對(duì)具備學(xué)習(xí)能力的機(jī)器就值得考慮了,因?yàn)檫@種機(jī)器的能力在應(yīng)用中不斷地提高,過一段時(shí)間之后,設(shè)計(jì)者本人也不知它的能力到了何種水平?，F(xiàn)如今,AI已經(jīng)可以不斷地戰(zhàn)勝人類世界冠軍,設(shè)計(jì)者是否知道他們創(chuàng)造出來的“棋圣”水平到底有多高?

大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是為特定場(chǎng)景開發(fā)預(yù)測(cè)引擎。一個(gè)算法將接收到一個(gè)域的信息。舉個(gè)例子:一個(gè)人過去觀看過的電影,權(quán)衡輸入做出一個(gè)有用的預(yù)測(cè)(未來想看的不同電影的概率)。通過機(jī)器學(xué)習(xí)的能力,通過優(yōu)化任務(wù)衡量變量的可用數(shù)據(jù),做出算法,來對(duì)未來做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

機(jī)器通過訓(xùn)練學(xué)習(xí),算法最初接收其輸出是已知的示例,此時(shí)要注意其預(yù)測(cè)和正確輸出之間的差異,并且調(diào)諧輸入的權(quán)重以提高其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,直到它們被優(yōu)化。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)算法的定義特征是:它們預(yù)測(cè)的質(zhì)量會(huì)緊隨著它的經(jīng)驗(yàn)來不斷地改進(jìn)。

本次KubeCon大會(huì)上,來自Microsoft的云架構(gòu)師Brian Redmond和首席軟件工程師Rita Zhang將為大家?guī)硪粓?chǎng)關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)盛宴。面向的是數(shù)據(jù)科學(xué)家和基礎(chǔ)架構(gòu)/SRE 團(tuán)隊(duì)等人群,會(huì)將開發(fā)運(yùn)營(yíng)的益處引入 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)中。

你是否想知道如何建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型?大會(huì)上你將有機(jī)會(huì)參與到數(shù)據(jù)科學(xué)家的一天中,代碼協(xié)作、數(shù)據(jù)集整理、訓(xùn)練和服務(wù)端對(duì)端潛入等等。這將成為機(jī)器學(xué)習(xí)模型日常生命周期的實(shí)踐指南。他們將提及如何利用 Kubeflow 等開源工具并深入考察這些工具是如何運(yùn)行和協(xié)助機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)生命周期的。

跟隨數(shù)據(jù)科學(xué)家的步伐,讓他們手把手帶你成長(zhǎng),專家一席話,勝讀十年書。機(jī)器都在飛速學(xué)習(xí),更何況是我們?上海KubeCon大會(huì)上我們不見不散。

本期則隆重推薦:

　　Wenjia Zhang , Google軟件工程師

Wenjia Zhang 在谷歌 Kubernetes 團(tuán)隊(duì)擔(dān)任軟件工程師。她也積極參與 Kubernetes 和 etcd 開源項(xiàng)目。

　　Yuxuan Li , Google軟件工程師

Yuxuan Li 是谷歌的軟件工程師。她專注于gRPC-Go的開發(fā),這是一個(gè)用Go語(yǔ)言編寫的開源RPC框架。

　　Alexandr Tcherniakhovski ,Google安全工程師

Alex 現(xiàn)任谷歌安全工程師,負(fù)責(zé) Kubernetes 引擎安全。此前,他負(fù)責(zé)降低內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)。加入谷歌前,Alex 在微軟安全部工作。他在青少年時(shí)期,曾是國(guó)家級(jí)(俄羅斯)網(wǎng)球選手。這將是他首次在大會(huì)演講。

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