Josh Wills谈机器学习的生产环境

大数据加快商业化步伐，使互联网行业出现了新岗位与新环境。“数据科学家”是大数据时代互联网行业的新型专门人才，而机器学习的工业化基础设施是互联网行业新的生产环境。

在2014年6月的Midwest.io会议上，数据科学家Josh Wills做了一场名为“从实验室走向工厂：建设机器学习的生产环境”的主题演讲，旨在讨论这种机器学习的工业环境如何实现。

Josh Wills将“数据科学家”分为两类，一类是善于编写程序的统计学家，另一类是选对了项目的软件工程师，他关注数据挖掘的程序实现，从理论与实践两个层次看待机器学习。Josh将机器学习也分为两类，即理论性机器学习与工业机器学习。

在演讲中，Josh Wills指出，理论性的机器学习就是应用数学，甚至就是最优化理论的应用。到目前，这仍然是机器学习的教科书设定，但工业机器学习与之并不完全相同。工业机器学习的特点体现在：

1. 整体性高于准确性。理论性机器学习中准确性最为重要，这需要耗费长时间的计算。而在工业环境中速度为王，为了体现系统的整体性，准确性让位给速度，只能屈居下首。
2. 多重复杂性。机器学习理论主要就是在最优化目标函数，而要找到真正简单干净的目标函数并不现实。大部分时候，目标函数都很繁多而且包含冲突，需要用Pareto的多目标方法，在不消极影响其他目标的同时整合成一个目标函数。而从整体上看，工业机器学习系统非常复杂，以至于很难能够看透整个系统。
3. 通过检验过程优化。建立假设的过程将检验这个过程本身并改造整个机器学习系统，检验过程本身提供知识，而这种知识远比检验结果更重要。

Josh Wills同时提出，工业机器学习的基本框架是“一个模型与两种模式”，他举了Oryx、Airbnb以及Etsy的例子说明这一框架。Airbnb是一家房屋租赁社区，他们发表的博文“建构风险评估的机器学习系统”中，他们建立机器学习系统的经验是，离线建立并存储分析模型，再上传到生产环境中使用。手工艺品商店Etsy的经验与之类似，他们的工业机器学习系统称为Conjecture，是在Hadoop上搭建的可升级机器学习系统，Conjecture以JSON格式定义离线准备模型，从而转化为PHP代码运行。Josh指出这些系统将数据当作“键值”管理的共性，以及离线准备模型的“分析模式”、转换模型在生产环境中使用的“生产模式”。

现阶段的机器学习生产环境，其分析模式与生产模式中完全不同的数据使用方式实际上非常低效。尽管Josh目前还无法实现，但他认为特征设计将成为解决这一问题的关键。模型的分析准备是把零星的图表拼凑成所需的整体数据，生产用的数据只能从用户处或从调查中得到，所以需要一种简单的方法将离线数据转换为在线数据。这种方法的核心问题在于数据的模型，它需要以特定的、重复的属性的数据来刻画用户实体的模型，所谓的用户实体必须规范化储存，且实体的数据如交易记录等重复性数据需以数组形式储存。Josh以JSON格式数据为例进行了说明，并将这种模式称为“超新星”模式。

Josh Wills为深入研究工业机器学习环境提供了一种思路，从行业应用的实际出发，机器学习的设计方式还可以继续优化。

感谢郭蕾对本文的审校。

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