探究机器学习面临的挑战

2022-09-12

互联网技术的发展与完善, 使得信息数据开始朝向规模化、海量化方向发展, 个体可以按照自身实际需求随时随地进行资源获取, 信息数据使用更加频繁、深入, 但即便是在此种环境中, 仍然有大量信息价值没有得到有效利用, 个体在进行信息获取时, 通常只会对1%的数据进行使用, 信息资源浪费问题较为严重。为妥善解决信息生产率与利用率问题, 机器学习开始出现。

一、机器学习系统结构

为对其所面临的挑战展开深度研究, 有关人员首先应对机器学习算法系统结构进行明确, 以为后续研究工作开展, 提供可靠数据支持。系统结构是学习系统基本结构, 其会通过对环境相应信息进行提取的方式, 通过对各项信息的运用完成知识库修改, 以对系统执行部分任务完成效能进行强化。同时当任务完成之后, 执行部分会按照任务完成情况, 将相应信息反馈到学习部分之中, 以展开相应学习操作。执行部分、环境以及知识库三部分, 都会对实际工作内容展开直接影响, 是学习部分运行的关键[1]。其中执行部分是整体系统的核心内容, 学习系统会通过执行部分完成相应动作操作与改进。

二、机器学习所面临的挑战

(一) 可解释性方面

在机器学习领域实施问题解决过程中, 所构建的解题函数模型优化难度较大, 即便是面对同一问题, 也可能会通过构建不同目标函数的方式, 对问题进行解决, 会得到不同答案。同时因为实际应用与可解释性有着密切关联, 但机器学习模型却存在着可解释性较差的问题, 领域专家在对模型进行研究与分析时, 即便能够对模型进行理解, 却存在着难以对未知样本做出预测的问题[2]。同时因为在进行学习问题求解时, 可能存在着得到多个答案的情况, 这就意味着领域学者需要对每个答案优劣进行分析与判断, 会占用大量时间, 会对解答及时性以及时效性产生直接影响。

由于应用不同, 所产生的相应问题也并不相同, 其对于因果关系的需求程度也并不一致。在实施更商业应用时, 需要按照输入输出意义, 对信息数据准确性进行保证, 应对数据可预测性进行保证;而在对更加基础的科学研究问题进行分析时, 解释性重要性会变得更加突出, 因此可解释性较差的问题需要进行改进与完善。

(二) 概率图模型方面

一般概率图模型会用于随机变量间独立条件建模, 能够对模型简洁性进行保证, 可以让个体对模型产生更加深刻、直观的认知。在对实际问题进行解决时, 技术人员可以以模型建模监督, 对模型进行较为简洁的表示, 会为后续推理工作开展提供有效助力[3]。因此概率图模型得到了较为广泛的应用, 在进行文本分析、计算机视觉以及语音识别等操作时, 经常会通过实施概率图模型建模的方式, 完成相应任务, 且也会运用其对深层神经网络进行分析与呈现。如果在实施独立性条件建模时, 如果各项问题中的变量能够满足独立性条件要求, 则可以通过构建概率图模型的方式, 对维数问题进行改善与突破。此外与向量空间数据建模有所不同, 该模型建模会通过和多领域知识相结合的方式, 对变量条件独立性进行保证。在对机器学习算法进行运用时, 会将其研究对象视为是黑盒子, 会在对研究对象输入输出关系有所认知的同时, 利用各领域知识完成对问题的解决与分析, 能够对建模分析结果准确性以及效率进行保证。即便该模型建模具有诸多优势, 但其同样也存在着推理困难的问题。由于精准算法计算过程难度较大且计算方式复杂, 推理工作开展难度自然可想而知。目前一些学者经过研究发现, 利用深度神经网络对概率图模型进行表示, 可以形成逐层推理与学习模式, 可以达到较为理想的学习性能, 但此种方式是否能够达到广泛运用, 运用时是否存在问题, 仍然是业界学者需要研究的内容。

(三) 速度与数据利用能力方面

(1) 速度方面。无论是任何领域, 都希望获得快速发展, 并将速度加快作为了领域发展的重要追求, 机器学习也是如此。但目前测试速度与训练速度还存在着反比关系, 测试速度快时, 往往训练速度较慢, 且在训练快时, 往往存在着测试速度慢的问题。同时随着时代发展, 各领域对于速度的要求也在不断提升, 机器学习是否可以保持更快的速度, 能够真正做好测试速度与训练速度不断加快的局面, 也是其面临的一项挑战。

(2) 数据利用能力。传统机器学习技术会对有标记的数据实施学习, 而这些标记通常都是事件对应的结果, 虽然具有一定优势, 但在互联网以及大数据等技术出现之后, 信息数据呈现出了海量化趋势, 有很多数据并没有进行标记, 像垃圾邮件过滤以及医学图像分析等, 导致这一部分的数据价值并没有得到深度挖掘[4]。同时在诸多数据之中, 存在着一定数量的不良数据, 这些数据存在着属性缺失以及噪音过大等方面问题, 以往在对这些数据处理时, 会采取直接删除的方式, 并没有对这些数据展开深度分析与价值提取, 出现了不同程度的浪费现象。此外在今后10年, 机器学习技术是否可以实现数据通吃, 且可以达到最优化数据处理方式, 都是有关人员需要研究的问题。

三、结束语

通过本文对机器学习相关内容的阐述, 使我们对机器学习及其所面临的挑战有了更加清晰的认知。有关人员要认识到机器学习所具有的优势和其在各个领域应用价值, 要加大对其的研究力度, 并要在对各项挑战进行深度分析的基础上, 制定出各项应对措施, 以为机器学习优化与发展奠定良好基础, 确保该学科可以得到长久性发展, 并可以对相关领域发展形成良好带动作用。

摘要：机器学习属于多领域交叉学科, 算法复杂度理论以及概率论等内容都包含在其中, 主要用于人类学习行为模拟与实现, 能够帮助个体获取更多技能与知识, 能够实现对已有知识结构的不断完善与补充, 是人工智能核心技术, 已在各领域得到了广泛运用。本文将以该算法系统结构分析为切入点, 对机器学习所面临的各项挑战展开全面分析, 期望能够为其发展提供一定理论支持。

关键词：系统结构,挑战,机器学习,概率图模型