AI產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展讓機(jī)器學(xué)習(xí)成為核心技術(shù)。本文詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的10大學(xué)習(xí)類型，從監(jiān)督學(xué)習(xí)到元學(xué)習(xí)，每種類型都通過具體算法和案例深入解析，幫助讀者快速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的核心邏輯與應(yīng)用場(chǎng)景。

近兩年來 AI 產(chǎn)業(yè)已然成為新的焦點(diǎn)和風(fēng)口，各互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在布局人工智能，不少互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理也開始考慮轉(zhuǎn)型 AI 產(chǎn)品經(jīng)理，入門AI產(chǎn)品經(jīng)理，或許你應(yīng)該了解一些相關(guān)技術(shù)，本文將為你介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的10大學(xué)習(xí)類型

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning, ML）是教會(huì)計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并利用這些規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策的技術(shù)。

簡(jiǎn)單來說，就是讓機(jī)器像人類一樣“學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)”，而無需被明確編程每一步該怎么做。

機(jī)器學(xué)習(xí)不是某種具體的算法，而是很多算法的統(tǒng)稱。機(jī)器學(xué)習(xí)包含了很多種不同的算法，深度學(xué)習(xí)就是其中之一，這些算法能夠讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)從而進(jìn)行預(yù)測(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)常見的10個(gè)學(xué)習(xí)類型如下

其核心邏輯都是根據(jù)數(shù)據(jù)條件 （標(biāo)注、規(guī)模、分布）、任務(wù)需求 （實(shí)時(shí)性、多任務(wù)、跨領(lǐng)域）和資源限制 （計(jì)算、隱私）選擇合適方法。

其中，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)類型 （監(jiān)督/無監(jiān)督/強(qiáng)化學(xué)習(xí)）解決大多數(shù)傳統(tǒng)問題，進(jìn)階學(xué)習(xí)類型突破數(shù)據(jù)、隱私、動(dòng)態(tài)環(huán)境等限制。

1.監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)是指我們給算法一個(gè)數(shù)據(jù)集，并且給定正確答案。機(jī)器通過數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)正確答案的計(jì)算方法。

其中，數(shù)據(jù)有明確的標(biāo)簽，其學(xué)習(xí)方式是根據(jù)輸入（特征）和輸出（標(biāo)簽）的關(guān)系，建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型。

（1）典型任務(wù)

分類（預(yù)測(cè)類別）：判斷腫瘤是良性還是惡性。

回歸（預(yù)測(cè)數(shù)值）：預(yù)測(cè)房價(jià)、氣溫。

（2）常見算法

線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（3）舉例

我們準(zhǔn)備了一大堆貓和狗的照片，我們想讓機(jī)器學(xué)會(huì)如何識(shí)別貓和狗。

當(dāng)我們使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的時(shí)候，我們需要給這些照片打上標(biāo)簽。

我們給照片打的標(biāo)簽就是“正確答案”，機(jī)器通過大量學(xué)習(xí)，就可以學(xué)會(huì)在新照片中認(rèn)出貓和狗。

2.非監(jiān)督學(xué)習(xí)

非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，給定的數(shù)據(jù)集沒有“正確答案”，所有的數(shù)據(jù)都是一樣的。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)是從給定的數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的結(jié)構(gòu)。

其中，數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽，其學(xué)習(xí)方式是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律或結(jié)構(gòu)（比如分組、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)）。

（1）典型任務(wù)

聚類（Clustering）：把用戶按購買行為分成不同群體。

降維（Dimensionality Reduction）：將高維數(shù)據(jù)壓縮成2D/3D可視化。

關(guān)聯(lián)分析：發(fā)現(xiàn)超市商品之間的購買關(guān)聯(lián)（如啤酒和尿布）。

（2）常見算法

K-Means、PCA（主成分分析）、Apriori。

（3）舉例

我們把一堆貓和狗的照片給機(jī)器，不給這些照片打任何標(biāo)簽，但是我們希望機(jī)器能夠?qū)⑦@些照片分分類

通過學(xué)習(xí)，機(jī)器會(huì)把這些照片分為2類，一類都是貓的照片，一類都是狗的照片。

雖然跟上面的監(jiān)督學(xué)習(xí)看上去結(jié)果差不多，但是有著本質(zhì)的差別：

非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，雖然照片分為了貓和狗，但是機(jī)器并不知道哪個(gè)是貓，哪個(gè)是狗。

對(duì)于機(jī)器來說，相當(dāng)于分成了 A、B 兩類。

3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

關(guān)注的是智能體如何在環(huán)境中采取一系列行為，從而獲得最大的累積回報(bào)。

通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，一個(gè)智能體應(yīng)該知道在什么狀態(tài)下應(yīng)該采取什么行為。

其中，沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)，而是通過與環(huán)境互動(dòng)獲得反饋（獎(jiǎng)勵(lì)/懲罰），其學(xué)習(xí)目標(biāo)是找到最優(yōu)策略（Policy），讓智能體（Agent）在環(huán)境中獲得最大累積獎(jiǎng)勵(lì)。

（1） 核心要素

環(huán)境 （如游戲世界、自動(dòng)駕駛場(chǎng)景）

動(dòng)作 （Agent的行為，如踩油門、左轉(zhuǎn)）

獎(jiǎng)勵(lì) （如得分增加、避免碰撞）

（2）典型任務(wù)

游戲AI（如AlphaGo）、機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛。

（3）常見算法

Q-Learning、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DQN）

（4）舉例

訓(xùn)練小狗接飛盤：

小狗成功接到飛盤 → 給它零食（正向獎(jiǎng)勵(lì)）

小狗沒接到 → 不給零食（無獎(jiǎng)勵(lì)）

小狗逐漸學(xué)會(huì)“加速奔跑+跳躍”的策略，以最大化獲得零食的機(jī)會(huì)

4.半監(jiān)督學(xué)習(xí)

結(jié)合少量標(biāo)注數(shù)據(jù) + 大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練，降低標(biāo)注成本。

（1）典型任務(wù)

醫(yī)學(xué)影像分析（標(biāo)注成本高）

文本分類（部分文檔無標(biāo)簽）

（2）常見算法

標(biāo)簽傳播（Label Propagation）

半監(jiān)督GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）

自訓(xùn)練（Self-training）

（3）舉例

訓(xùn)練一個(gè)AI模型來自動(dòng)識(shí)別肺部X光片中的腫瘤，但僅有少量標(biāo)注數(shù)據(jù) （如1000張明確標(biāo)注“正?！被颉澳[瘤”的X光片）和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù) （如10萬張未標(biāo)注的X光片）。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)通過以下步驟解決標(biāo)注不足的問題：

①初始模型訓(xùn)練：1000張已標(biāo)注的X光片（如500張正常、500張腫瘤），用這些標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)基礎(chǔ)分類模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），學(xué)習(xí)初步的腫瘤識(shí)別規(guī)律，例如腫瘤區(qū)域的紋理、邊緣模糊度等特征

②未標(biāo)注數(shù)據(jù)的偽標(biāo)簽生成：將10萬張未標(biāo)注的X光片輸入初始模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成偽標(biāo)簽 （即模型預(yù)測(cè)的“正?！被颉澳[瘤”結(jié)果），僅保留模型預(yù)測(cè)置信度高的樣本（例如預(yù)測(cè)概率>90%的5萬張），作為“偽標(biāo)注數(shù)據(jù)”加入訓(xùn)練集，其原理是假設(shè)模型對(duì)高置信度樣本的預(yù)測(cè)基本正確，通過擴(kuò)大數(shù)據(jù)量優(yōu)化模型對(duì)肺部結(jié)構(gòu)的理解

③迭代優(yōu)化與核心假設(shè)：合并初始標(biāo)注數(shù)據(jù)和偽標(biāo)注數(shù)據(jù)，重新訓(xùn)練模型。重復(fù)此過程多次，逐步優(yōu)化模型性能

④實(shí)際應(yīng)用：最終模型可識(shí)別更多復(fù)雜病例（如早期腫瘤、微小病灶），準(zhǔn)確率顯著高于僅使用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型。

5.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

自監(jiān)督學(xué)習(xí)屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種。數(shù)據(jù)本身沒有任務(wù)需要的標(biāo)簽。

自監(jiān)督學(xué)習(xí)需要人為的構(gòu)造標(biāo)簽，讓模型來學(xué)習(xí)特征。

（1）典型任務(wù)

預(yù)訓(xùn)練通用表征（如文本、圖像）

下游任務(wù)微調(diào)（如問答系統(tǒng)、圖像分類）

（2）常見算法

BERT（掩碼語言模型）

GPT（生成式預(yù)訓(xùn)練）

SimCLR（對(duì)比學(xué)習(xí)）

MAE（掩碼自編碼器）

（3）舉例

文本填空 （如BERT）：遮蓋句子中的詞語，讓模型預(yù)測(cè)被遮部分（如“貓喜歡喝__”預(yù)測(cè)“牛奶”）。

視頻幀預(yù)測(cè)：利用視頻相鄰幀的連續(xù)性，預(yù)測(cè)下一幀內(nèi)容。

圖像著色：將黑白圖片輸入模型，預(yù)測(cè)原始顏色分布

6.多任務(wù)學(xué)習(xí)

同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)相關(guān)任務(wù)，共享部分模型參數(shù)以提高泛化能力

（1）典型任務(wù)

自動(dòng)駕駛（同時(shí)檢測(cè)車輛、行人、車道線）

自然語言處理（如聯(lián)合學(xué)習(xí)命名實(shí)體識(shí)別和詞性標(biāo)注）

（2）常見算法

多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（共享底層，任務(wù)特定輸出層）

聯(lián)合訓(xùn)練Transformer

（3）舉例

自然語言處理：同時(shí)處理文本分類、情感分析、命名實(shí)體識(shí)別等任務(wù)。

計(jì)算機(jī)視覺：同時(shí)處理目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、人臉識(shí)別等任務(wù)。

醫(yī)療健康：結(jié)合病例診斷、預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)任務(wù)，提供更全面的醫(yī)療輔助服務(wù)。

語音識(shí)別：同時(shí)處理語音識(shí)別、語音情感分析、說話人識(shí)別等任務(wù)。

7.在線學(xué)習(xí)

模型每次接收一個(gè)或一小批新數(shù)據(jù)（如用戶點(diǎn)擊行為），立即調(diào)整參數(shù)，無需重新訓(xùn)練整個(gè)模型，適應(yīng)數(shù)據(jù)分布動(dòng)態(tài)變化。

（1）典型任務(wù)

實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)（如新聞、廣告）

金融風(fēng)控（如實(shí)時(shí)檢測(cè)欺詐交易）

（2）常見算法

在線梯度下降（Online Gradient Descent）

跟隨正則化領(lǐng)導(dǎo)（FTRL）

（3）舉例

根據(jù)用戶實(shí)時(shí)點(diǎn)擊行為調(diào)整短視頻推薦策略，每小時(shí)更新模型。

8.遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是通過從已學(xué)習(xí)的相關(guān)任務(wù)中轉(zhuǎn)移知識(shí)來改進(jìn)學(xué)習(xí)的新任務(wù)，解決目標(biāo)數(shù)據(jù)不足問題。

遷移學(xué)習(xí)的靈感來源于人類的學(xué)習(xí)方式。

例如：會(huì)騎自行車的人更容易學(xué)會(huì)摩托車（兩者平衡技巧相似）

其技術(shù)本質(zhì)是通過共享源域和目標(biāo)域的底層規(guī)律（如特征、模型參數(shù)），讓模型避免從零學(xué)習(xí)，快速適應(yīng)新任務(wù)

（1）遷移學(xué)習(xí)的基本問題

How to transfer： 如何進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)？（設(shè)計(jì)遷移方法）

What to transfer： 給定一個(gè)目標(biāo)領(lǐng)域，如何找到相對(duì)應(yīng)的源領(lǐng)域，然后進(jìn)行遷移？（源領(lǐng)域選擇）

When to transfer： 什么時(shí)候可以進(jìn)行遷移，什么時(shí)候不可以？（避免負(fù)遷移）

（2）常見算法

預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)（如ResNet、BERT）

特征提?。ü潭A(yù)訓(xùn)練模型，僅訓(xùn)練新分類層）

（3）舉例

9.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

多個(gè)設(shè)備/機(jī)構(gòu)協(xié)同訓(xùn)練模型，數(shù)據(jù)不離開本地，保護(hù)隱私

聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning, FL） 是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)范式 ，

其核心目標(biāo)是 在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，聯(lián)合多個(gè)參與方（如設(shè)備、機(jī)構(gòu)或數(shù)據(jù)孤島）共同訓(xùn)練模型 ，而無需共享原始數(shù)據(jù)。

（1）基本流程

初始化全局模型 ：中央服務(wù)器（或協(xié)調(diào)方）初始化一個(gè)基礎(chǔ)模型并分發(fā)給各參與方。

本地訓(xùn)練 ：各參與方利用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練模型，生成模型參數(shù)或梯度更新。

參數(shù)上傳與聚合 ：參與方將本地模型更新上傳至服務(wù)器，服務(wù)器通過加權(quán)平均等方式聚合參數(shù)，生成全局模型。

迭代優(yōu)化 ：重復(fù)上述步驟，直至模型收斂

（2）常見算法

FedAvg（聯(lián)邦平均）

差分隱私聯(lián)邦學(xué)習(xí)（添加噪聲保護(hù)數(shù)據(jù)）

（3）舉例

金融風(fēng)控 ：銀行間聯(lián)合建模反欺詐系統(tǒng)，不共享客戶數(shù)據(jù)。

醫(yī)療健康 ：醫(yī)院協(xié)作訓(xùn)練疾病預(yù)測(cè)模型，保護(hù)患者隱私。

智能終端 ：手機(jī)輸入法（如蘋果Siri）通過本地?cái)?shù)據(jù)優(yōu)化語音識(shí)別。

自動(dòng)駕駛 ：多車協(xié)同訓(xùn)練駕駛模型，提升安全性

10.元學(xué)習(xí)

元學(xué)習(xí)的目標(biāo)是 學(xué)習(xí)“如何學(xué)習(xí)” ，而非直接解決單一任務(wù)。

它通過分析多個(gè)相關(guān)任務(wù)的共性（如數(shù)據(jù)分布、特征關(guān)聯(lián)性等），提取可遷移的元知識(shí)（Meta-Knowledge），從而在面對(duì)新任務(wù)時(shí)僅需少量樣本即可高效調(diào)整模型

（1）主要方法分類

根據(jù)知識(shí)遷移方式，元學(xué)習(xí)可分為三類主流方法：

①基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)一個(gè)適用于多任務(wù)的模型初始化參數(shù)，使模型通過少量梯度更新即可適應(yīng)新任務(wù)

無需修改模型結(jié)構(gòu)，通用性強(qiáng)。

②基于度量的元學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)一個(gè)相似性度量空間，通過比較新樣本與已知樣本的距離進(jìn)行分類。

如少樣本圖像分類（如清華團(tuán)隊(duì)在MetaDL挑戰(zhàn)賽中提出的自適應(yīng)度量方法）

③基于模型的元學(xué)習(xí)

設(shè)計(jì)具有記憶或注意力機(jī)制的模型結(jié)構(gòu)，動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)和調(diào)用任務(wù)相關(guān)知識(shí)。

適合處理時(shí)序依賴強(qiáng)的任務(wù)（如機(jī)器人連續(xù)決策）

（2）常見算法

MAML（模型無關(guān)元學(xué)習(xí)）

Prototypical Networks（原型網(wǎng)絡(luò)）

（3）舉例

機(jī)器人在不同地形中調(diào)整行走策略

僅需幾張新類別圖片即可完成圖像識(shí)別