那么在人工智能和大數(shù)據(jù)的開發(fā)過程中，有哪些特別需要注意的要點？人工智能領(lǐng)域的算法大師、華盛頓大學教授Pedro Domingos對此進行了深入思考。《智能Web算法》（第2版）中，對Pedro Domingos教授的觀點進行了高度的概括，提煉出12個注意點，為行業(yè)開發(fā)實踐提供了重要參考。

在實際應(yīng)用中，有很多原因會導(dǎo)致你的數(shù)據(jù)是不可靠的。因此，當你將數(shù)據(jù)用于解決問題前，必須經(jīng)常留心來檢查數(shù)據(jù)是否值得信賴。如果基于糟糕的數(shù)據(jù)來挖掘，無論多么聰明的人也永遠只會獲得糟糕的結(jié)果。下面列舉了一些常見的可導(dǎo)致數(shù)據(jù)可靠性問題的因素：

用于開發(fā)的數(shù)據(jù)，往往和實際情況下的數(shù)據(jù)分布不同。

例如也許你想把用戶按照身高劃分為“高”、“中等”、“矮”三檔，但如果系統(tǒng)開發(fā)時使用的數(shù)據(jù)集里最低用戶的身高是6英尺（184cm），那么很有可能你開發(fā)出來的系統(tǒng)里會把一個“僅有6英尺”的用戶稱為“矮”用戶

你的數(shù)據(jù)集中存在很多缺失數(shù)據(jù)。

事實上，除非是人為構(gòu)造的數(shù)據(jù)集合，否則很難避免缺失數(shù)據(jù)問題的發(fā)生，如何處理數(shù)據(jù)缺失的問題是很有技巧的事情。實踐中我們要么是干脆丟棄一部分殘缺的數(shù)據(jù)，要么就是想辦法計算一些數(shù)值去填補這些缺失值。無論哪種方法都可能導(dǎo)致應(yīng)用結(jié)果的不穩(wěn)定

你的數(shù)據(jù)可能隨時在變化。

數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu)可能會變，數(shù)據(jù)定義也可能會變。

你的數(shù)據(jù)可能沒有被歸一化。

假設(shè)你可能在觀察一組用戶的體重，為了能夠獲得有效的結(jié)論，首先需要對每個體重的衡量單位進行歸一化，是英鎊還是公斤，不能混淆著用。

你的數(shù)據(jù)可能并不適用于相應(yīng)的算法。

數(shù)據(jù)存在著各種各樣的形式和規(guī)范，或者叫數(shù)據(jù)類型（data types），有些是數(shù)值化的數(shù)據(jù)，有些則不是。有些數(shù)據(jù)集合能被有序排列，有些則做不到。有些是離散化的數(shù)據(jù)（例如房間里的人數(shù)），另一些則是連續(xù)化的（例如氣溫或者氣壓等數(shù)據(jù)）。

完成任何一個人工智能解決方案的計算，都需要一定的時間，方案的響應(yīng)速度，對商業(yè)應(yīng)用的成功與否起到十分關(guān)鍵的作用。不能總是盲目假設(shè)任何算法在所有數(shù)據(jù)集上都一定能在規(guī)定時間內(nèi)完成，你需要測試下算法的性能是否在可接受的應(yīng)用范圍內(nèi)。

以搜索引擎為例，用戶對結(jié)果返回的時長是有忍耐的限度的。如果用戶等待的時間超過10秒，50%的用戶會流失，如果等待時間超過1分鐘，90%以上的用戶會流失。在開發(fā)智能應(yīng)用系統(tǒng)時，不能為了達到更好的算法精度而忽略系統(tǒng)運算和等待的時間，否則會導(dǎo)致整個產(chǎn)品的失敗。

當我們考慮智能應(yīng)用時，數(shù)據(jù)規(guī)模是很重要的因素。數(shù)據(jù)規(guī)模的影響可以分為兩點來考察：第一點是規(guī)模會影響應(yīng)用系統(tǒng)的響應(yīng)速度，上一節(jié)我們剛提過；第二點是在很大的數(shù)據(jù)集上挖掘出有價值結(jié)果的能力會受到考驗。例如為100個用戶開發(fā)的電影或音樂推薦系統(tǒng)可能效果很好，但是同樣的算法移植到有著100000個用戶的環(huán)境里，效果可能就不盡如人意了。

其次，使用更多的數(shù)據(jù)來訓練的簡單算法，比受制于維度詛咒（Dimension Curse）的復(fù)雜算法往往有好得多的效果。類似Google這樣擁有海量數(shù)據(jù)的大型企業(yè)，優(yōu)秀的應(yīng)用效果不僅來自于精妙復(fù)雜的算法，也來自于其對海量訓練數(shù)據(jù)的大規(guī)模分析挖掘。

我們不能假設(shè)智能應(yīng)用系統(tǒng)都可以通過簡單增加服務(wù)器的方法來擴展性能。有些算法是有擴展性的，而有些則不行。

例如如果我們要從數(shù)億的文章標題里，找出標題相似的各個組的文章，注意并不是所有的聚類算法此時都能并行化運行的，你應(yīng)該在設(shè)計系統(tǒng)的同時就考慮可擴展性。有些情況下你需要將數(shù)據(jù)切分成較小的集合，并能夠讓智能算法在各個集合上并行運行。設(shè)計系統(tǒng)時所選擇的算法，往往需要有并行化的版本，而在一開始就需要將其納入考慮，因為通常圍繞著算法還會有很多相關(guān)聯(lián)的商業(yè)邏輯和體系結(jié)構(gòu)需要一并考慮。

你可能聽說過一句諺語“當你有了把榔頭的時候，看什么東西都像釘子”，這里想表達的意思是：并不存在能夠解決所有智能應(yīng)用問題的萬能算法。

智能應(yīng)用軟件和其他所有軟件類似——具有其特定的應(yīng)用領(lǐng)域和局限性。當面對新的應(yīng)用領(lǐng)域時，一定要充分的驗證原有方法的可行性，而且你最好能嘗試用全新的視角來考察問題，因為不同的算法在解決特定的問題時才會更有效和得當。

根本上看，機器學習算法并不是魔法，它需要從訓練數(shù)據(jù)開始，逐步延伸到未知數(shù)據(jù)中去。

例如假設(shè)你已經(jīng)對數(shù)據(jù)的分布規(guī)律有所了解，那么通過圖模型來表達這些先驗的知識會非常有效。除了數(shù)據(jù)以外，你還需要仔細的考慮，該領(lǐng)域有哪些先驗知識可以應(yīng)用，這對開發(fā)一個更有效的分類器會很有幫助。數(shù)據(jù)和行業(yè)經(jīng)驗結(jié)合往往能事半功倍。

在特定應(yīng)用中，可能某些參數(shù)的微小變化就會讓模型的訓練時間出現(xiàn)很大的差異。例如在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練時就會有各種各樣的參數(shù)調(diào)節(jié)的情況發(fā)生。

人們往往會直觀的覺得調(diào)整參數(shù)時，訓練時間是基本穩(wěn)定不變的。例如假設(shè)有個系統(tǒng)是計算地球平面上任意兩點之間的距離的，那么任意給出兩個點的坐標時，計算時間差不多都是相同的。但在另一些系統(tǒng)里卻并非如此，有時細微的調(diào)整會帶來很明顯的時間差異，有時差異甚至可以大到數(shù)小時，而不是數(shù)秒。

機器學習實踐中最普遍存在的一個誤區(qū)是陷入處理細節(jié)中而忘了最初的目標——通過調(diào)查來獲得處理問題的普適的方法。

測試階段是驗證某個方法是否具備泛化能力（generalization ability）的關(guān)鍵環(huán)節(jié)（通過交叉驗證、外部數(shù)據(jù)驗證等方法），但是尋找合適的驗證數(shù)據(jù)集不容易。如果在一個只有幾百個樣本的集合上去訓練有數(shù)百萬維特征的模型，試圖想獲得優(yōu)秀的精度是很荒唐的。

在特征空間膨脹的時候，輸入信息間形成的組合關(guān)系會快速增加，這讓人很難像對中等數(shù)據(jù)集合那樣能夠?qū)ζ渲幸徊糠謹?shù)據(jù)進行抽樣觀察。更麻煩的是，特征數(shù)量增加時人類對數(shù)據(jù)的直覺會迅速降低。

例如在高維空間里，多元高斯分布并不是沿著均值分布，而是像一個扇貝形狀圍繞在均值附近，這和人們的主觀感受完全不同。在低維空間中建立一個分類器并不難，但是當維度增加時，人類就很難直觀的理解了。

你很可能聽說過諺語“進來的是垃圾，出去的也是垃圾”（garbage in, garbage out），在建立機器學習應(yīng)用中這一點尤其重要。為了避免挖掘的效果失控，關(guān)鍵是要充分掌握問題所在的領(lǐng)域。通過調(diào)查數(shù)據(jù)來生成各種各樣的特征，這樣的做法會對提升分類的準確率和泛化能力有很大的幫助，僅靠把數(shù)據(jù)扔進分類器就想獲得優(yōu)秀結(jié)果的幻想是不可能實現(xiàn)的。

模型的組合（Ensemble）技術(shù)正變得越來越流行了，因為組合方法，僅需要付出少許偏見（bias）的代價，就能大大的減少算法的不確定性。在著名的Netflix算法競賽中，冠軍隊以及成績優(yōu)異隊伍們?nèi)际褂昧私M合模型方法，把超過100個模型合并在一起（在模型上疊加高層的模型形成組合）以提升效果。在人工智能用于實際應(yīng)用時，從業(yè)者普遍都認為，未來的算法一定時會通過模型組合的方法來獲得更好精度，但是這也會抬高非專業(yè)人員理解系統(tǒng)機制的門檻。

這一點值得反復(fù)強調(diào)，我們可以通過一句調(diào)侃的話來解釋：“地球變暖、地震、龍卷風，以及其他自然災(zāi)害，都和18世紀以來全球海盜數(shù)量的減少有直接關(guān)系”。這兩個變量的變化有相關(guān)性，但是并不能說存在因果關(guān)系，因為往往存在第三類（甚至第4、5類）未被觀察到的變量在起作用。相關(guān)關(guān)系應(yīng)該看作是潛在的因果關(guān)系的一定程度的體現(xiàn)，但需要進一步研究。

在開發(fā)人工智能與大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)時，把握好以上十二個注意點，才能避免出現(xiàn)各種實戰(zhàn)問題，讓技術(shù)走出實驗室，走向?qū)嶋H應(yīng)用時，能更加健壯、發(fā)揮更大的作用！

來源：北京市電子科技情報研究所

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