「人人都是产品经理」如何用数学函数去理解机器学习？

本文主要分享了如何基于数学函数原理去理解机器学习的本质，并简要介绍了机器学习的过程。

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近期也是在做项目的过程中发现，其实AI产品经理不需要深入研究每一种算法，能了解机器学习的过程，这其中用到哪些常用算法，分别使用与解决哪些问题和应用场景，并基于了解的知识，去更好的建立AI产品落地流程、把控项目进度、风险评估，这个才是最关键的地方，算法研究交给专业的算法工程师，各司其职，相互配合。
基于最近看的一些文章和书籍，本文将重点分享，如何用数学函数去理解机器学习的过程，以及用数学原理指导产品工作的一些思考。
一、机器学习的本质
机器学习，即学习人类的分析、判断、解决问题的能力。人的能力如何得来？通过长期的信息输入，再经过大脑思考，最后输出对事物的判断。
那么机器如何学习？通过大量的训练数据，学习找规律，找到问题的理想最优解。所以，机器学习的本质其实是函数预测，即f:x->y 。

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【「人人都是产品经理」如何用数学函数去理解机器学习？】
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中学时期，我们常解的数据问题之一便是：求解方程。已知坐标（x1,y1）,(x2,y2)…(xn,yn)求解n元n次方程，再将新的x带入方程对应的y 。机器学习的过程可以类比方程求解过程：样本数据：已知的坐标集D：（x1,y1）,(x2,y2)…(xn,yn)；算法：即求解函数的方法；模型训练：最后求解的方程或函数；评估方法：将新的x带入方程验证函数“预测”是否正确。
与普通的函数不同的是，机器学习往往很难求解出完整的方程，通过各种手段求最接近理想情况下的未知项取值。以人脸识别为例，预测函数为：f:X（图片脸部特征）—>Y（身份），其中f则是通过机器学习后，具有人脸识别能力的模型。使用不同的机器学习方法训练的模型不同，即对应的函数形式也不同。
机器学习解决的常见四类问题：分类、聚类、排序和推荐。
（1）分类问题：一般包括二分类和多分类的问题，二分类即非黑即白，比如垃圾邮件过滤；多分类问题，即有多种类别的输出结果，比如图像识别。
（2）聚类问题：在一个集合中，将相似度高的对象组成多个类的过程叫聚类。比如一些新闻类的应用，将未标注的数据通过聚类算法来构建主题。
（3）排序问题：根据相关度、重要度、匹配度等，让用户在海量的信息中找到想要的信息，常见的应用场景，如搜索引擎。
（4）推荐问题：典型的应用场景，电商行业的千人千面，根据用户的购买、收藏等行为，分析用户的喜好，实现精准营销。
在理解了机器学习的本质以及常见的问题类型后，下面将介绍机器学习的过程。
二、机器学习的过程
机器学习的过程主要分为三个步骤：样本准备、算法选取、模型评估。
1. 样本准备
机器学习，需要先学习才能预测判断，样本则是机器学习的信息输入，样本的质量很大程度上决定了机器学习的效果。以人脸识别为例，其样本是大量的人脸图片。那么，大量的样本如何获取？按数据来源分类，可分为内部样本和外部样本。
（1）内部样本
内部样本数据，一般可基于内部已积累的样本数据，或通过对产品进行数据标注或者埋点，来收集更多维度的样本数据。
（2）外部样本
若数据的量级或丰富度不够，则可能需要获取一些外部样本。比如通过搜索典型的大型公开数据集，或者数据爬取等方式，来获取一些指定场景的新样本。