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文 / 姜疆
由于传统的机器学习算法大多是基于内存的,而 TB 甚至 PB 级的海量数据又无法装载进计算机内存,因此,现有的诸多算法不能处理大数据.如何使机器学习算法适应大数据挖掘的要求,已经成为产业界与学术界研究的主要方向.目前,采用深度学习对数据进行挖掘是比较热门的方法,因为其不仅能自动对数据进行快速处理,而且准确度较高.
事件 “深度学习”应用到医学诊断
2017 年,AI 医疗领域备受资本市场关注,尤其是到 2017 年下半年,推想科技、图玛深维、汇医慧影等企业都相继完成了 B 轮融资.国内高端医疗影像设备生产商联影今年也注资 3 亿元人民币成立人工智能子公司进军医疗人工智能领域.此外,还有腾讯的“觅影”,阿里健康的“Doctor You”等都在医学影像的智能辅助诊断系统上有所布局.
医学诊断是机器深度学习技术应用对接的重要领域之一. 2017年, Nature报道了谷歌运用深度学习技术 （主要是卷积神经网络）在该领域取得的新突破.谷歌通过分析眼球的视网膜图像,可以预测一个人的血压、年龄和吸烟状况,而且初步研究表明,这项技术在防范心脏病发作上很有成效.深度学习技术正改变着生物医疗学家处理分析图像的方式,甚至有助于发现从未触及的现象,有望开辟一条新的研究道路.
此外,随着数据库技术的发展和中医领域数据的暴涨,数据挖掘方法甚至开始引入到中医药研究上,产生了中医数据挖掘.不同于传统科学数据,中医药数据有自己的特点,中医药数据的特点主要包括：症状的模糊性、证候的多态性、证候与症状间的非线性、中医药数据的多维性以及挖掘的复杂性.基于此类特点,传统简单的统计分析工具已经不能满足中医现代化、信息化发展的根本需求.而中医数据挖掘技术正适合于复杂多维的数据分析,运用相应的算法可以从海量的中医药数据中发现知识.
尤为值得重视的是,近年来,我国一些院校为进一步促进中医领域的信息化、智能化发展,数据挖掘在中医药相关研究上越来越深入.比如江西中医药大学计算机学院的一项研究着重对目前中医数据挖掘的研究方向进行了具体分析,除了改进传统挖掘算法的趋势、扩展经典算法在中医药数据领域应用的趋势之外,还引进了新的挖掘算法和技术.
华东理工大学学者以慢性胃炎患者中医问诊数据为研究样本,从挖掘样本特征之间关系和挖掘类别标签之间关系两个角度出发,采用二类相关和深度置信网络,或深度玻尔兹曼机模型的基于深度学习的多标记学习法,分别建立深度学习和条件随机场模型,对中医慢性胃炎患者问诊数据进行训练和预测,得到五个常见指标下的实验结果符合中医理论,明显优于其他常见方法.
背景 数据挖掘与机器学习相互促进
从海量的数据库中挖掘信息的过程就称之为数据挖掘.换句话说,在数据库中的海量数据里找出隐含的、之前未知的有研究价值的信息的这一非平凡过程就是所谓数据挖掘.
数据挖掘是一项探测大量数据的业务流程,而且是以发现有意义的模式 （pattern） 和规则 （rule）为目的的.数据挖掘是基于机器学习、人工智能、模式识别等的一种决策支持过程,来智能分析企业数据,做出归纳性预测,帮助决策者根据已挖掘出的潜在的模式决策出正确的方案.
数据挖掘是要构造一个分类函数或模型（常称作分类器）,该函数是根据事物属性、特点加以划分,而且该函数或模型能把数据库中的数据项映射到一个指定的分类类别,即分类功能；把整个数据库划分成不同的群组,并且规定同一群组内数据尽量接近相同、不同的组群差别显著,此为数据的聚类；关联分析就是采用关联规则和序列模式技术发现数据库各值的相关性；数据的预测顾名思义,把握数据规律,做出合理推测；偏差的检测是对少数的极端数据进行分析,表明其内在原因.
由于数据挖掘是一个复杂的迭代过程.通过在数据集上不断地循环处理,最终得到有意义的知识或模式.这就要求我们充分利用计算机计算和存储上的优势.数据挖掘算法中常用的有统计型算法和机器学习型算法两类.前者常用相关性分析、聚类分析、概率和判别分析等进行运算；后者的特色是运用了人工智能技术,能在大量样本集训练和学习后自动找出运算需要的参数和模式.
机器学习这门学科所关注的问题是 : 计算机程序如何随着经验积累自动提高性能.这是卡内基梅隆大学教授、美国《Machine Leaming》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）创始人 Tom Mitchell 给出的一个能被广泛接受的经典定义.
机器学习算法应用在历史数据集上,通过训练来使计算机获得智能.机器学习系统一般由环境、学习元、知识库和执行元四个部分组成.相应的,传统机器学习主要包括四个部分 : 对人类学习过程进行理解与模拟；对人类用户与计算机系统之间的语言接口进行研究；问题自动规划能力设计；设计能够发现新事物的程序以实现机器学习目的.
专业人士指出,通过应用机器学习,数据挖掘对数据的处理方法可以分为: 分类、 回归分析、关联规则及聚类等（见表格）,而且每种挖掘方法都可以通过不同的机器学习技术来实现.
然而传统机器学习多在小数据环境下运行,所依赖的机器学习算法难以支撑大数据学习.基于此,为解决大数据问题,必须深入研究大数据环境下的机器学习算法问题.
在大数据环境下,机器学习算法的设计与实现涉及很多方面,包括分布式运算、数据流技术、云技术等.机器学习算法通过与这些技术相结合,高效地处理数以亿计的数据对象,并快速地训练出模型,从而获取有价值的知识.机器学习技术已经在推荐系统、智能语音识别、搜索引擎等企业级的数据挖掘中得到广泛应用.大数据发展和研究、关键技术、评定指标对机器学习的方法研究工作提出了新的挑战和要求
焦点 从机器学习到深度学习需要算法支撑
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.机器学习的算法很多,诸如K– 均值算法、K 近邻算法、朴素贝叶斯、支持向量机等.然而,很多时候困惑人们的是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.
机器学习型算法中人工神经网络方法被普遍运用,它具有极好的数据处理能力和自组织学习能力,并且能准确进行识别,从而有助于分类问题中的数据处理.人工神经网络通过建构模型而工作,其模型多样,能满足不同需求.总体来看,人工神经网络模型精确度高、鲁棒性好,具有较强描述能力,在应用时可以无需专家支持.
遗传算法可以利用生物进化模型,引入选择算子、变异算子、交换算子等,提高生物进化群体的多样化.信息论利用率失真理论可以对数据进行压缩和分析,将海量的数据集划分到几个簇中,然后根据率失真代价函数进行优化,实现数据集分类.
研究人员对神经网络的不断研究,以此引出了深度学习,可以说深度学习是神经网络的延伸.深度学习常常被误会为一种机器学习模型,而实际上它是一个框架、一种思路.
经研究表明,为能够学习表达高阶抽象的复杂函数,解决模式识别、数据分类、聚类和语言理解等相关的人工智能任务,需要融合深度学习.
相对浅结构神经网络其优势为可以较好地实现高维复杂函数的表示；一个很重要的原因是引用深度学习是它的高精确度；不需要手动提取特征,自动提取特征；其采用分层进行处理数据,神经网络每一层可以提取出输入数据不同水平的特征.
启示 深度学习还面临多重考验
大数据时代改变了基于数理统计的传统数据科学,促进了数据分析方法的创新,从机器学习和多层神经网络演化而来的深度学习是当前大数据处理与分析的研究前沿.从机器学习到深度学习,经历了早期的符号归纳机器学习、统计机器学习、神经网络和 20 世纪末开始的数据挖掘等几十年的研究和实践,发现深度学习可以挖掘大数据的潜在价值.
深度学习的优点在于模型的表达能力强,能够处理具有高维稀疏特征的数据,而大数据所面临的挑战亟待引入深度学习的思想、方法和技术进行及时有效地解决.如何将深度学习应用于大数据分析,发现数据背后的潜在价值成为业界关注的热点.北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室专家指出,有些深度学习算法是在原有某个深度 学 习 算 法的 基 础 上 对其网络结构进行了调整而形成,例如堆叠自动编码器就是受深度置信网络（Deep Belief Network,DBN）启发,将其中的受限玻尔兹曼机模型（Restricted Boltzmann Machine,RBM）替换为自动编码器 (Auto Encoder,AE) 而形成.
而有些深度学习算法则是结合了多种已有深度学习算法派生而来,例如堆叠卷积自动编码器就是在卷积网络中采用了自动编码器 AE 而形成.在深度学习的整个发展过程中 DBN、DBM( 深度玻尔兹曼机 )、AE 和 CNN( 卷积神经网络 ) 构成了早期的基础模型.后续的众多研究则是在此基础上提出或改进的新的学习模型.
当前深度学习的主要运用集中于认知类识别,如图像识别、生物识别等,均为静态决策,假若进行更深一步的运用,则是复杂和动态决策.如股票预测,需根据时间变化来不断预测何时买入卖出,以及多种因素和变量均会对决策产生影响.未来的发展可延伸至研究复杂动态性多因素之间的关系,根据观察环境甚至周围相似个体做出更为准确的预测.
IEEE 互联网安全领域专家、英国厄尔斯特大学计算机科学专业教授 Kevin Curran 认为,医疗领域是目前深度学习和人工智能取得重要成果的关键领域之一.深度学习能够探测未来个人健康的潜在风险,它可以通过一系列健康大数据中寻找疾病的致病机理,从而实现在健康和疾病相关研究领域的重大突破.毫无疑问,这仅靠人工计算是永远不可能实现的.
最终,深度学习将迅速推进科研进度.凭借其强大的运算性能及庞大的数据分析,科研人员可以产出更多研究硕果,有望在更短的时间内实现对现有技术的重要突破.
不过, 目前深度学习还是一门不成熟的框架,同样存在着一些问题.诸如,局部最优问题、内存消耗大和计算复杂的问题、人脑机理许多没应用上的问题、设计模板可行性的问题,以及代价函数设计及整个网络的设计等综合问题.这些问题需要在将来的研究中解决,以便更加完善深度学习,适应大数据时代.
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