以下知識可能是個很好的開始，不需要太多基礎，最多是高中數(shù)學就可以，只需要耐心地花上15-20分鐘，并跟著一起思考，相信對您加深對AI的理解會有一些幫助。   那么，我們開始：

　　機器學習主要價值就是學習一個經驗E，根據(jù)這個學習到的經驗E去執(zhí)行一個任務T，目標是優(yōu)化執(zhí)行任務T的表現(xiàn)P。   比如：在銀行，根據(jù)數(shù)據(jù)，AI學習客戶表現(xiàn)和客戶信用之間的關系，這個關系是經驗E;然后為每個客戶實時計算更準確的信用卡額度，這個是任務T;目標P是在一定風險承擔范圍內，增加銀行信用卡收入。(因為之前一刀切的額度變更準則，遠遠不如AI指定的精細額度有效率。)   好了，了解了AI是干什么的，那AI是怎么干呢？

　　機器學習的基礎流程

　　具體流程如下圖，請大家明晰，這七步是在干什么，以什么邏輯和時間軸。后續(xù)的介紹將聚焦在其中一兩個步驟。但我們經?；煜?，比如混淆AI訓練和AI執(zhí)行任務。

　　1.    選擇算法。比如，剛才銀行的例子，我們先要對客戶進行分類找到黑名單，這是分類算法，也要通過客戶行為預測他的額度水平，這是回歸算法。前篇對于Transformer的討論，就是一個最新的高級一些的算法。

　　2.   準備高質量的數(shù)據(jù)，并進行特征工程。通常這些要花費很多時間，特別是工業(yè)界，往往沒有高質量的數(shù)據(jù)。這里數(shù)據(jù)質量有四個層面：一是絕對的數(shù)據(jù)量，這個好理解。二是樣本數(shù)據(jù)，比如，在銀行風控領域，如果只是交易數(shù)據(jù)，那不是樣本，必須有真正的欺詐數(shù)據(jù);比如，在設備管理領域，不但要有設備的運行數(shù)據(jù)，還要有設備的故障數(shù)據(jù)，這樣機器才可以真正學習。三是數(shù)據(jù)的處理效率，對于AI真正有價值的往往是實時數(shù)據(jù)，這是發(fā)揮AI決策最大價值的關鍵。四是特征工程，只有數(shù)據(jù)是不夠的，要進行處理，拿出機器可以理解而且有價值的特征才是根本。最簡單的例子就是男、女要分別改成0或1.特征工程是AI計算最重要的領域，整個深度學習的神經網(wǎng)絡可以理解為就是在做數(shù)據(jù)的特征工程。

　　3.   對數(shù)據(jù)用算法進行訓練。這個訓練的過程才是讓機器有能力執(zhí)行任務的關鍵步驟，而且很多計算算法的邏輯也針對的這部分。我們講算力是決定性因素，也往往指訓練階段的算力瓶頸。

　　4.  訓練結束一般還要做很多測試，確保這個經驗是能夠應對多種情況，從而真正形成經驗E。

　　5.   經驗E要用到生產系統(tǒng)，實時地執(zhí)行任務T。比如，上面例子中，我們核心任務是對每個用戶的信用額度動態(tài)調整。

　　6.   評估執(zhí)行表現(xiàn)。AI的表現(xiàn)相對于人工會提升多少，和計劃是否有偏差等。

　　7.   持續(xù)優(yōu)化。這里的優(yōu)化是全方位的，既要更新算法，提高數(shù)據(jù)質量，又要有更擬合的訓練結果及更實時地執(zhí)行任務等。經常聽客戶說，AI可能在我們這里落地效果不好。其實AI在哪里落地，剛開始時效果都不會好，真正讓AI起作用，是需要持續(xù)優(yōu)化。第四范式的很多AI驅動的客戶，也把這一條當做自己重要的核心競爭力，即持續(xù)迭代的能力。

　　機器學習的理論基礎

　　我們先從這個經驗E如何訓練出來談起。   假設，這個經驗E可以抽象成一個線性關系(當然現(xiàn)實世界不一定是簡單的線性關系，這里只是簡單化處理)，即設Y=f(x)=wx+b，x是銀行數(shù)據(jù)（比如：還款逾期率），Y是信用額度。我們要學習的經驗E，就是學習這個f( )，這個概念很重要，建議停下來稍加理解。   要想得到f( )，需要先拿一些樣本(也就是我們事先知道一些x數(shù)據(jù)，以及對應的y)進行訓練。   例如：

　　我們希望利用這些x到y(tǒng)的樣本，反推出f( )這個線性函數(shù)。

　　如圖1：在還款逾期率這個x和信用卡額度y這個空間里，我們有個很多樣本，需要預測的是這條直線y=wx+b長什么樣。

　　我們可以給機器設置一個規(guī)定的步長，窮舉出很多y=wx+b。但應該選擇哪個呢?

　　這里要引入：成本函數(shù) J

　　成本函數(shù)的簡單定義：我們預測的直線到“每個樣本的距離之和”的平均值。

　　假設我們選定了一條直線或者說一個f()，那么在X(1) 給定情況下，y(1)是樣本對應的數(shù)值，

是f()得出的數(shù)值。M為樣本個數(shù)。

　　這個函數(shù)就是這條我們預測的直線到每個樣本的距離之和的平均值。即我們應該找到一條直線，它距離每個樣本的平均距離最短。也就是對應成本函數(shù)最低的那個。

　　這里可能大家有些懵，我們梳理一下：

　　這里有幾個概念：真實世界發(fā)生的事件，被數(shù)據(jù)記錄下來，被記錄下來并拿來做

　　樣本的，這三個層次是不是逐漸縮小了?再往后，我們訓練產生一個y=wx+b，其目標是利用樣本數(shù)據(jù)訓練一個規(guī)律，從而可以預測真實世界。簡言之，第一件事是訓練出很多y=wx+b，第二件是比較哪個y=wx+b更好，第三件是選出那個最好的。

　　在實際操作中，計算機會算出各種可能的f( )，并算出相對應的成本函數(shù)，這個成本函數(shù)的取值就像圖3顯示的，是一個曲折的球面，機器利用規(guī)則在尋找那個山谷的最低點，也就是成本函數(shù)取值最小那個點，這個點所對應的f()，就是我們要找到的那個。這種方法就是梯度下降。

　　圖3

　　因此，計算機學習經驗E的過程，就是給定一部分x，y數(shù)據(jù)(樣本)，預測總體上f( )長什么樣。利用的方法就是通過梯度下降的方法，找到成本函數(shù)最低的那個f( )。

　　所謂梯度下降，其原理就是提前設置一個學習率。學習率是告訴計算機該以什么變動頻率產生多個f( )用來比較。如果這個f( )是個線性方程，其中一個學習率就是這個斜率的變化。比如，機器預測這個方程式y(tǒng)=3x，如果學習率是0.1.那么下一個預測的就是y=3.1x。機器學習，就是這樣每得出一個方程，就計算一個相應的成本函數(shù)，然后通過梯度逐步下降原則，找到成本函數(shù)最小的方程。

　　通過梯度下降計算后，選出最優(yōu)f( )，計算機就能夠完成任務T。在例子中就是，如果有新的還款逾期率數(shù)據(jù)，機器可以根據(jù)f( )預測相對應的信用卡額度，從而給出更合理的銀行客戶信用額度，因此提升了銀行服務客戶效率，帶來了信用卡對應收入的提高。

　　機器學習的數(shù)學基礎——向量

　　剛才那個例子，X是還款逾期率，也就是說只有一個變量。但現(xiàn)實生活中，影響信用額度的不只是一個變量。還會有性別、年齡、地區(qū)、年薪、存款額、信用卡交易額、違約次數(shù)等諸多特征，如下表(圖4)。

　　圖4   表格中是兩個樣本，每個樣本都是一組數(shù)據(jù)，是銀行客戶的基本畫像以及交易行為。銀行客戶的信用卡額度應該是這些信息綜合決定。   這里每一行數(shù)據(jù)，稱為一個向量；可以表示為：  

  每個向量里都包含了各種特征數(shù)據(jù)。   向量是高維空間的某個點，在這個例子中這個高維空間就是由這8個特征類別組成的高維空間。   相比較y=f(x)在二維，y=f( )我們需要在這個高維空間去計算。   這個從y=f(x)到y(tǒng)=f( )的轉換非常重要，是一定要理解的概念，整個AI的數(shù)學基礎都建立在最小的計算單元——向量上。   為什么要升到這個高維度來看數(shù)據(jù)?這里有個背景，就是我們希望數(shù)學公式盡量是線性方程，而不是多元方程；只有當數(shù)據(jù)被放到一個非常大的維度中，數(shù)據(jù)才可以更容易呈現(xiàn)線性關系。

　　機器學習的進階——神經網(wǎng)絡

　　另外，在開始之前，有必要再介紹一下神經網(wǎng)絡基礎概念

　　我們定義樣本數(shù)據(jù)：X(1) X(2) X(3) X(4)…X(i)

　　每個樣本數(shù)據(jù)都是一個個向量形式，一共i個樣本，

　　比如

　　即每個樣本有8個特征

　　如果我們把y=f( )換一個形式表達，就如下圖

　　即每個X(1)的向量特征值參與計算，最后通過梯度下降的方法優(yōu)化成本函數(shù)，得到f( )。

　　那么神經網(wǎng)絡，就是在圖5這個計算基礎中間，加入了幾個隱藏層，如圖6就是加入三層隱藏層的神經網(wǎng)絡。神經網(wǎng)絡的作用主要是進一步提取新的特征，特別是那些隱藏的以及非線性的特征。

　　我們舉個例子，還是信用額度計算問題(見圖7)，加入我們設計一層隱藏層，這個隱藏層對應的四個節(jié)點，分別是掙錢能力、還錢能力、對銀行忠誠度、信用習慣，這四個特征是先前數(shù)據(jù)樣本里沒有提供的字段。這些節(jié)點要分別跟我們熟悉的八個特征逐一進行計算，找出其相關性，從而得到一個更精準的信用額度。

　　其中掙錢能力、還錢能力、對銀行的忠誠度、信用習慣是我們?yōu)榱吮阌诶斫舛藶樵O置的，現(xiàn)實中機器可以自動計算出相應的可能隱藏層。

　　在很多神經網(wǎng)絡里，這個隱藏層數(shù)可以達到幾十層。某種意義上神經網(wǎng)絡就是對數(shù)據(jù)原有特征的進一步補充，找出那些隱藏在數(shù)據(jù)里非線性的相關性，作為新的特征加以計算，提升模型能力，可謂之深度學習。深度學習是機器學習里面的一個分支，但目前在各行各業(yè)得到了廣泛的應用。

　　簡要總結

　　講到這里，我們把機器學習的最基本概念做一個簡要總結：

　?、?機器學習基礎流程中我們要搞清楚什么是訓練什么是執(zhí)行，另外“持續(xù)優(yōu)化”是重中之重；第四范式在這個層面上不斷掉坑不斷爬出來，有多年積累。未來企業(yè)的治理結構里很可能會設置核心競爭力北極星指標，并通過智能化加以實現(xiàn);但真正的壁壘就是這個“持續(xù)優(yōu)化”。

　?、?機器學習的“訓練”部分就是找到f( )，即成本函數(shù)按照梯度下降的方法找到最優(yōu)的f( )。大家理解了找f()，才能進入各種算法討論。

　?、?強調向量的概念。這里數(shù)學上的背景是，我們不希望總是處理多元方程或者叫非線性問題，往往把數(shù)據(jù)放到一個高維空間，總是可以找到線性關系，當然這增加了非常大的計算壓力。這個高維空間的新世界，是我們一定要有概念的，雖然這有些反直覺，而且也沒有物理上映射。

　?、?神經網(wǎng)絡是在給定樣本，給定向量特征情況下，對數(shù)據(jù)特征進一步的補充和強化。神經網(wǎng)絡或者深度學習是未來的發(fā)展方向，不需要不明覺厲，但可能會越來越多地聽到。當然只從特征強化的角度，解釋神經網(wǎng)絡還是遠遠不夠的，但至少是個不錯的開始。

　　這樣介紹AI其實很大膽，跟經典教科書不太一樣，再次強調我是門外漢出身，只是學了一 點之后的經驗之談，會有很多錯誤也一定不全面，也許半年后回過頭我會有不同的感悟和心得，到時再給大家補充。