一文助你了解机器学习

本文将通过大量案例和通俗易懂的“人话”，讲述机器学习建模逻辑和使用场景，让非数据科学专业的职场人都可以快速了解机器学习是什么，能做什么，如何用！

从AlphaGo战胜李世石开始，AI迎来了新一轮爆发增长，2018年，全球人工智能市场规模达到了73.5亿美元，各个行业和领域几乎都被AI渗透，各国对AI人才的争夺也正愈演愈烈。

《中国人工智能发展报告2018》显示：专利上，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本；产业上，中国的人工智能企业数量排在全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。

全球知名创投研究机构CB Insights评选出了100家最有前途的AI公司，国内的商汤科技，旷视科技，第四范式等6家公司杀入到榜单中，同时各大互联网公司都在构建自己的AI实验室。一方面通过AI技术挖掘用户数据，通过+AI，优化现有业务，另一方面探索AI应用新场景，研发新产品，完成AI+，为企业寻找全新的增长引擎。

笔者有幸参与了一个机器学习建模实验室项目，项目的本质是抽象机器学习建模流程，将机器学习建模过程组件化，通过在画布上对组件（算子）灵活连接，让非专家用户（不会写代码，不熟悉算法模型和调参的产品经理，市场运营，行政财务等职场人）可以快速搭建机器学习模型，实现业务预测，极大降低机器学习应用门槛。

通过近十个月的学习和实践，笔者对机器学习有了初步理解，本文将通过大量案例和通俗易懂的“人话”，讲述机器学习建模逻辑和使用场景，让非数据科学专业的职场人都可以快速了解机器学习是什么，能做什么，如何用！

本文共分为四个部分：

第一部分、介绍关于AI的常见误区，回答机器学习是什么，可以用来做什么，怎么用；

第二分部、介绍机器学习为业务赋能的6个步骤，及非专家用户的应用难点和解决方案；

第三部分、通过案例介绍二分类，聚类和回归模型如何应用；

第四部分、介绍机器学习模型的主要应用场景和立项模板。

一、关于AI的几个误区 1. 只有那些科技公司才能应用AI技术？

这一轮AI的火爆始于AlphaGo战胜李世石，随后，智慧城市，智慧生活，智慧办公和智慧医疗等概念可谓是铺天盖地，在各种媒体上能看到各种AI的高大上应用场景，如阿里的鹿班系统双十一时每秒设计8000张海报，无人驾驶汽车在部分城市指定路段上路测试，机器人索菲亚获得了沙特“公民”身份，滴滴利用AI模型预测城市不同位置用车需求，AI读片进入各大医院辅助医生判断癌症，各种报道 让一些非AI相关领域从业者感觉其过于高大上，似乎离自己很远。

但笔者认为AI的价值不仅于此，各行各业其实都可以利用AI技术优化现有服务流程，提升效率。

笔者结合自身理解，举一些机器学习在非互联网公司中的常见应用场景。

会员智能化应用：基于历史数据对会员精准营销，挖掘用户潜在消费需求，个性化优惠券下发，流失预警，新会员转化路径个性化配置等

商品智能化应用：预测未来X时间内销售量，库存量，订单量，关联销售，优化供应链，预测市场容量，新品定价，设定折扣策略和作弊检测。

异常分析：订单异常分析，用户异常分析，机械故障预测，羊毛党分析，动态预警分析等。

除了上述场景外，只要业务需求可以抽象成分类预测问题，数值预测问题，都可以考虑利用机器学习辅助决策。

2. 使用AI技术必须掌握数学和python？

DT（Data technology）时代到来，企业在互联网+的过程中积累了大量的数据，而AI技术就是帮助企业将这些数据有效利用起来的重要工具。

《中国ICT人才生态白皮书》显示：到2018年底，我国人工智能人才缺口将突破100万，到2020年，这个数字将攀升到226万， 笔者认为，这个数字描述的是AI应用型人才，也就是知道如何利用AI技术优化现有业务的职场人，非人工智能从业者都会对其产生恐惧。

当我提到AI一般人闹钟都会出现两幅画面，如下所示：

写代码和复杂的数学公式领AI看起来门槛高不可攀，但是为了降低建模门槛，国内外大量公司都推出了自己的组件建模平台，可以通过简单拖拽无需编写代码，而负责的数学公式被封装成算子组件。国外的亚马逊AWS，微软的AZURE，R2.ai，国内的阿里PI，第四范式的先知平台都是类似产品。