工程师在 AI 实践的路上，可能会踩到这些坑——前 Amazon 中国研发中心架构师蔡超演讲

蔡超，移动营销平台 Mobvista 汇量科技技术副总裁，前亚马逊中国研发中心架构师，拥有 15 年软件开发经验，其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师 / 首席软件架构师，曾领导开发了亚马逊全球新外部直运平台，亚马逊物流 + 系统及基于机器学习的亚马逊全球客服系统智能化项目。 此文为蔡超在全球人工智能与机器学习技术大会（AICon）上演讲， AI 研习社做了不影响原意的编辑。

以下为 AI 研习社整理的演讲全文：

有很多工程师想要投入到人工智能的实践中，最常见的学习过程大概有两种：一种是看到很多的公式就一头扎进去，花时间去研究每一条公式；二是把人工智能看成一个黑盒，就像全自动洗衣机一样，将数据或者一些 csv 文件放到黑盒里面，然后就等结果出来。基本上常见的学习方式就是这两种。

那么我们到底应该怎样学习人工智能？我们先来看看人工智能学习和时间过程中的一些陷阱。

第一，大家一直比较强调模型的 accuracy，初学者认为，准确性可能是一个非常重要的 metric。这里我有个例子，这个模型能够预测未来两周里购买商品的人数。它的准确性有多高呢？经过简短的训练可以达到 98%。我觉得很纳闷，因为这个数据其实并不是这么容易就能预测的。

后来我把他们的数据找出来看了一下，通过两周的历史数据预测，我们发现在一百万的抽样人群里，会有两千人会购买。那么我们来看一下，如果一百万人里面只有两千人会在未来两周购买商品的话，即使你永远回答 no，永远不会购买，你的准确性都有 99.8%，大于它摸索训练出来的 98%。

有意思吗？这只是一个小例子，这样的事情经常发生，在统计学上，这样的数据叫做 no information rate。如果你希望你的模型有意义，那么它的 accuracy 应该大于 no information rate，对吧？

当然，衡量我们机器学习模型的 metric 有很多，accuracy 只是其中一个方面，我们在判断模型好坏的时候不要陷入到这个误区当中，应该根据我们自己的 case 寻找合适的 metrics。

第二个误区，是数据和模型之间的关系。很多初学者对模型有中天生的热爱，他们喜欢学习各种 fanshion 的模型，拿到一些数据之后，他们就找特定的模型来训练，比如最近流行的 Xgboost，反正很多人参加比赛都是用 Xgboost 赢的。

大家在试完一个模型之后看看结果行不行，不行的话再换一个模型试试。每个模型有很多的参数，在加上模型本身，就会形成很多 combination，很多人每天就在浩瀚无边的模型和参数的 combination 里游弋，最终也不一定能够得到一个很好的结果。

很多初学者一开始最常犯的错误是认为模型是第一位的。下面我们通过一个实际的案例来看看到底是数据重要还是模型重要。

这个例子来源于我做过的一个真实项目。亚马逊的用户不论是给亚马逊哪个 site 发邮件，亚马逊的 custom service 都会自动回复一封非常制式的邮件。你也许会觉得，它就是一个邮件模板，通过修改部分用户信息而生成。其实全球亚马逊有 10 万个这样的邮件模板，亚马逊总能在这 10 万份邮件模板中找合适的模板来处理你的 case，但这也是件很麻烦的事，因为很难找到合适的模板。

有人会认为这又什么难的，Google 上有成千上万条信息，用户只要搜索关键词就能 match 到想要的信息。但亚马逊不一样，亚马逊的业务只涉及很少的几件事，可是有 10 万个模板，当你输入一个关键字时，相近的模板会全搜索出来。我们全球亚马逊的客服人员平均工作年限是七个月，所以说大部分都是新手，对于他们来讲，筛选这些模板非常困难。

有开发者会想，这不就是分类问题吗？我们找一个分类的模型把这些事办了不就行了？我不知道大家是否有共识，就是大家在看吴恩达的机器学习课程或者网上的分类问题例子，都是在讲患者是否得癌症，明天的天气怎样，分类数比较少，甚至是二分类。

其实有句话是这样说的：只要能把一个问题抽象成二分类的问题，那么基本上就胜利了一半。我们刚才谈到，我们有十万个模板，那就是十万分类问题，或者说你想要缩小范围，比如十个模板分一类，那也有一万个分类，这处理起来也是非常困难的。

回到这些模板的使用数据上，我们发现 TOP 10% 的模板其实能够 cover 到 80% 的 case，甚至是 80% 以上的 case。那么我们后来怎么做的呢？我们用上周 TOP 10 的模板为下周做推荐，这样的准确率能到 56%。后来我们在此基础上叠加一些学习算法做更有效的筛选，最终的准确性能够提高到 80%，这是一个非常不错的成绩。

通过这个例子可以看到，我们并没有去寻找 fanshion 的模型，而是从数据出发，通过数据就能解决很多问题。在现在这个大数据机器学习的时代，大多数情况下，你都会发现数据远比模型重要得多。

另外，还有一个误区，大家在训练模型的时候喜欢找很多的 feature。大家总以为 feature 越多越好，把 feature 之间的组合关系做得非常巨大。我在网上找了一个广告的数据集，这个数据集很多书籍都在用，那我通过这个数据集来告诉大家， feature 和模型优劣的关系，是不是 feature 越多你的模型就会越好呢？

这个数据显示的是在电视、收音机、报纸上投放的广告 sales 的预测。你们可以看到第一个 sales 就到代表我利用的所有 feature。那么做完之后，我们看到 PPT 的下脚，它的均方根误差 RMSE 是 1.723615。那 Rsquared 是什么呢？我简单解释下，它是用来标识这个模型的拟合程度，取值在 0 和 1 之间，越接近于 1，拟合程度越高。

当我们把 newspaper 的 feature 去掉的时候，我们发现 RMSE 从 1.723615 降到了 1.676055，Rsquared 也得到了一个提升，变成了 0.8975927。所以说，我们在减少 feature 的情况下有时候会得到更好的效果。

另外一个误区，很多人在学习机器学习之后，认为机器学习都应该是监督学习，而第一件是就是要找标注好的数据。其实机器学习本质上来将就是从数据中找出 pattern，并不是所有的问题都适合用监督学习解决。Cluster，聚类，就是非常重要的一种学习方式，其实还有关联关系等，在这里我们简单介绍下聚类。

这是亚马逊网站上的客户反馈，通常情况下，不同的人对于各个商品有不同的关注度，比如说买相机，有人关注镜头，有人关注成像质量。那么每个人在挑选相机的时候就会有不同的侧重，关注点会不一样。

大家可以看看，下面这个页面和前一个页面有一点点不同，橘黄色框选中的地方是 Topic 栏，系统会自动 extract 你关注的 topic，上面列出来的也是跟所关注的 topic 相关的。这是通过聚类的方式完成的，聚类是机器学习的一种，但不是监督学习。

OK，下面我们来讲一讲机器学习应用和实践中的一些挑战。

第一个是比较常见的挑战，我相信很多人都遇到过这个问题，比如你要做一个异常检测，监测每个应用系统是否发生了异常，那么在 99% 的情况下，甚至是 99.99% 的情况下，这些系统都不应该有异常。如果，50% 的系统有异常的话，那该系统根本就没法上线。那你知道的，我们一般用 imbalance data 去训练的时候，都会呈现出我们刚才所说的，类似 accuracy 那样的情况。

开发者训练一个模型，从整体上来看会倾向于获得高 accuracy，在这样的情况下你的模型就没法获取你想要看到的那个异常，这种模型非常难训练。在一般情况下，开发者会采用 scale up 或者 scale down 的方法，就是说我去将这个问题的数量复制一下，或者是生成一些重要的调档。有个数据是 1：5 或者 1：3，我问西雅图的同时为什么是这个数据？他们说：「It's 啊 magic number」，没有证据证明为什么，但是这个数据总能获得成功。但整体而言，这个问题都是非常困难的，以 scale down 为例，你 scale down 的时候会失去大量的数据。

接下来我们在看看，有时候我们并不需要用传统的监督学习来解决问题，有种技术叫做 Anomaly Detection。

CPU 或者是 Memory 利率的分布有可能是一个正态分布，或者经过 log 变换后变成一个正态分布。正态分布一个很大的特点就是两个方差之外的可能性只有 5%，你可以认为这个 5% 就是异常点，甚至你可以将两边扩展到三个方差，进一步缩减异常点的范围。如果你们的 CPU 和 Memory 是独立变换的话，你只要把它们相乘就行了，这是非常简单的。

当你有大量的数据，数据集的正样本数和负样本数悬殊很大的时候，应该考虑下研究它们的分布，看看能不能用 Anomaly Detection 分布既简单又高效地解决问题。

如果样本数相差不太大的情况下，当然，我们可以尝试使用传统的监督学习。

还有一个对初学者常见的挑战，我们找一个模型并不难，有很多现成的模型可用，甚至我们可以借鉴别人训练好的模型权值，但是对于一个初学者来讲，困难的是 feature 的预处理。

当我们拿到 feature 的时候要把它中心化、缩放，我们刚才也谈到了，feature 不是越多越好，我们要选择有效的 feature，将这些 feature 组合在一起。更常见的是一些异常值和丢失数据的处理，这些需要很高的处理技巧。

这里我给大家一个小小的建议，当你想快速实验一个不太拿手的模型时，我建议使用树模型，尤其是 Random Forest 模型。Random Forest 能够自动帮你筛选这些 feature，而且会告诉你 feature importance。

好，下面我们谈一些更具挑战性的问题，我会用实际项目给大家解释这些挑战。

第一， 有些图片在某些国家和地区是不能出现的，比如在有的地方展示内衣时，是不能穿在人身上的。面对这样的情况，我们可以对图像做变形、模糊化等处理，由一个样子变成多个样子。

另外一个挑战是什么呢？你的标注数据较少，没办法做更多的实验，目前来说有没有深度学习网络的 bible 或者是一种 pattern 来告诉你最佳的结构是什么。只是大家不断地在探索。

相关的 paper 有很多，大家随便拿一份 paper 来看，讲的都是作者用一个数据集的时候取得了一个非常好的效果，然后把这个 structure 粘贴上来，但是并不知道其中的原理。这样的 paper 非常多，昨天我听一个老师说，现在高中生都能写一篇论文发表，我看也有这个趋势，因为大家都不太追求解释这个 Why。

那么在这样的情况下可以使用一些现成的，良好的模型，一方面可以弥补训练数据的缺少，另一方面可以弥补在模型构建上经验的缺失。

迁移学习是另一种机器学习的方式。它会找到一个现成的模型，在深度学习里较低层模型把 feature extract 出来后，高层的模型可以从较低层的 feature 里把 high level 的 feature 一点一点的 extract 出来。我们可以看到上面这张图片变成 pixel 的 RGB 值之后呢，它的边会被 extract 出来，然后上面会是一些边的组合。

那么最后我来给大家总结一下，如何学习和实践机器学习：我们要从具体问题开始，从数据开始，不要从模型开始，另外，在选择模型时，要从简单的开始。比如现在很多人倾向从深度的神经网络开始学习，而深度神经网络涉及到的权值非常多，你的训练周期会很长，调节的时间甚至是放弃的时间也会更长，会经过非常多的迭代，训练成本也会大好多，所以一定要从简单的开始。