机器学习系统和工程方面的优化

许景盛

[摘要]我国在进入二十一世纪以后，信息化、智能化技术的影响力正不断扩大，并且在一定程度上来说，信息技术水平的高低成为衡量一个国家技术水平、经济水平等的一个关键因素。因为技术的应用，从而使我们的生活步入了快节奏的发展时代中，各种人工智能的应用，为我们生活增添很多便利的同时，也带来了一些问题。现在人工智能的水平还远远低于人类智力，但在很多领域，人工智能在一定程度上取代了人类。为了更好的提升我国的技术水平，推动人工智能在更多领域得到应用，将人工智能应用于工业生产中，会在很大程度上提高生产率，同时还会降低生产成本。在带来优势的同时，我们仍然不能忽略人工智能本身应用时所存在的实际问题，人工智能之所以产生并应用，是源于机器学习系统的产生和应用。为了更好的促进机器学习系统在实际应用中发挥其更大的作用，我们需要进一步改进关于系统和工程的优化。

[关键词]机器学习系统；工程优化；存在问题；改进策略

随着时代的不断发展，我国各方面的发展都在不断进步，进入到二十一世纪以后，我国在技术方面的发展突飞猛进，制造出很多技术领先的产品。科学一词在不同的时代会赋予它不同的含义，随着时代的不断进步，创新的科學技术也不断提高，科技作为国家的第一生产力也显得尤为重要。目前工业4.0正如火如荼的发展，使得很多新型技术逐渐的创造发掘出来，在工业4.0新型技术大潮下，我国人工智能的应用及工程优化都紧跟步伐，并且人工智能作为工业发展强有力的支撑，也在不断提升迭代，在工业界尝试更多应用。接下来，本文将结合自己的研究经验，就机器学习系统和工程方面的优化这一问题展开了具体的阐述。仅供参考。

一、机器学习系统和工程方面优化的研究及应用现状

机器学习系统和工程方面的优化一直以来都是我国十分重视的技术行业，因为高科技行业掌控着整个国家的经济命脉，同时对于人们的生活也会造成很大的影响。然而在机器学习系统工程优化中仍存在着一些问题，例如机器学习系统的预测能力不佳，优化到一定程度所遇到的瓶颈，从而无法在工业中大规模应用，以及在隐私、风险控制方面制度不够规范所会引起的一系列问题。这都是目前人工智能行业发展所要面对的，为了进一步改善目前的这种状况，就需要不断的提升算法水平和机器学习系统性能，同时还要不断地规范控制管理制度等，通过多方面的同步改进，来促进我国人工智能产业的不断发展。如今，世界充满了数据。我们每天可以从图片、音乐、文字、电子表格、视频和更多不同的渠道得到大量数据，并且这个过程看起来不会很快就慢下来。机器学习带来了从所有这些数据中获取意义的承诺。

二、机器学习系统和工程方面的优化中存在的问题

机器学习系统和工程方面的优化在当今的时代已经取得了很大的进步，同时也为推动社会发展起到了很大的推动作用。机器学习更好的让人们逐渐熟悉并掌握数据、信息、智能等高科技的应用，另一方面，也让人们认识到只有逐渐提高自身的能力及创新能力，才能不被人工智能所取代。机器学习系统的应用范围不断拓展的同时，也带来了一些问题。就是面对在实际应用中存在的一些问题，我们应该怎么解决，实现工程优化。接下来，将从四个方面对机器学习系统和工程优化中存在的问题进行具体分析：

（一）模拟系统优化训练集上欠拟合，auc等度量指标不佳

机器学习系统是将数据与智能完美结合的一种高科技应用。随着时代的发展进步，机器学习系统逐渐产生并且在各国家都得到了很好的应用。很多国家为了提高本国的经济水平，在机器学习系统方面不断创新，并进行优化，使其达到最好的使用效果。然后在模拟机器学习系统优化中，由于系统优化训练集上欠拟合，从而导致auc等度量指标不佳。而训练集上欠拟合一般是由于数据中特征或模型无法充分刻画预测的目标导致。如何更好的提升这种等度量指标是机器学习系统优化目前所面临的主要问题之一。针对这个问题，我们应该不断地对特征进行优化，尝试更多最新的优化方法，并在此基础上不断创新将其影响降到最小。

（二）模拟系统优化训练集上过拟合，但预测集效果差（泛化能力差）

在机器学习系统和工程的优化中，最常见的问题可能就是由于模拟系统优化训练集上过拟合问题。过拟合情况下在模拟系统中会得到非常好的实验结果，但在新的测试集或实际应用中就发现模型效果大幅下降。造成过拟合的原因可能是数据量少训练集有偏不能完全代表真实状态下的数据分布，导致对训练集过度学习。为了更好的解决这一问题，我们所采取的方法有正则化方法或者是通过增大数据集，使其在实际应用中达到更好的效果。

（三）预测效果异常的好

在实际的工程系统优化中，我们对每一种问题产生的原因都是要进行具体分析的，同时对于一些高难度问题我们仍需要积极克服、改进，能够让其在实际的应用中为公司企业或者是国家都带来最大的效益。在机器学习系统的工程优化中，预测结果太差无法进行工业化，同样预测结果太好也值得怀疑，我们就需要时刻保持警惕，因为它很有可能特征集中混入了包含label信息的特征，例如未来的信息等。在实际应用中，可能当其处于离线状态时，应用效果会很好，在上线时问题就会暴露，而此时已经来不及对问题进行补救。因此，在优化过程中一定要做好关于系统优化训练集的准确度把握，尽量减少问题的产生。

（四）系统优化的效果提升到达一定瓶颈

近年来，对于机器学习系统的工程优化效果的提升出现了一个瓶颈，可优化的空间变得越来越小，这对于机器学习系统的应用和工业化是很不利的。如何更好的解决这一问题，我们需要去尝试更多的新方法，例如：将时下流行的深度学习、强化学习、迁移学习的最新成果引入到传统机器学习算法的应用场景中，才有可能突破现有瓶颈。

三、关于机器学习系统和工程方面优化的方法分析

时代在发展进步，对于我国的任何一个行业的发展我们都不容忽视其的存在。虽说在机器学习系统的应用及工程优化方面对技术的要求比较高，但其带来的经济效益和社会效益也是很大的。所以，在目前的社会发展中，对于机器学习系统的应用及工程的优化，我们需要更加的重视。针对上述机器学习系统和工程优化中存在的一些问题，我们需要从不同方面进行改进。接下来，主要从四个方面进行具体的分析：

（一）梯度下降法

首先，所采用的改进策略就是梯度下降法。梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。主要通过随机梯度下降法和批量梯度下降法实现对机器学习系统进行优化。因此，在机器学习系统和工程优化中采用这种方法是很有优势的。

（二）牛顿法和拟牛顿法

其次，介绍的方法就是比较常见的牛顿法和拟牛顿法。这种方法的主要优势就在于它的优化速度快，另外相比于牛顿法来说拟牛顿法占有更大的优势。拟牛顿法的应用也在一定程度上將优化程序简单化，缩短了优化时间。

（三）共轭梯度法

第三个改进方法就是共轭梯度法，这种方法的优势就在于它是介于梯度下降法与牛顿法之间的一种很重要的优化方法，很好的避免了另外两种方法存在的一些缺点，从而获得了更高的稳定性。在机器学习系统和工程优化中，采用这种方法可以很好的提升机器学习系统的计算效率。

（四）启发式优化方法

最后一个改进方法就是采用启发式优化方法。针对机器学习系统和工程优化中存在的一些问题，以及在处理问题或者实际应用中积累的一些经验，对这些经验教训进行总结。然后反思，并做出改进策略。这种方法看起来简单，但也需要长时间的经验积累和技术能力。

四、关于机器学习系统和工程方面的优化前景分析

对于机器学习系统和工程方面的优化前景分析主要从两方面来说。目前，我国的机器学习系统应用范围不断扩大，逐渐影响了我们的衣食住行，但在人工智能方面的投入与美国还存在着很大的差距。首先，要不断提高机器学习系统及工程优化中的技术水平，同时还要不断创新，从而进一步缩小与美国在人工智能水平方面的差距。其次，要不断学习国内外的先进技术经验，同时还要提高技术型、专业性的职业素养和工作经验、水平等。另外，在工程优化方面，我们还需要做出很大的努力，只有这样才能够促使机器学习系统发挥其更大的作用。

五、小结

俗话说：“科技是第一生产力”。对于我国而言，科学技术的发展与进步在很大程度上影响着我国综合国力的提升。近年来，我国的科学技术水平得到了显著的提升，但相对于美国来说，还存在着一些差距。因此，在与国外一些发达国家进行经济往来时，我们要善于学习，通过交流经验，不仅可以提高经济效益还能够学习到很多的技术经验，在对机器学习系统和工程优化方面国外一些先进国家掌握一些成熟的技术和工作经验，我们可以不断的对其进行学习，扬长避短，不断提升我国的总体经济实力。目前国内在机器学习系统和工程优化方面，仍存在一些问题。但总体而言，需要技术工人具有较高的专业素养，因为在机器学习系统优化及开发、控制的每个环节都需要良好的工艺，从而不断提高我国机器学习系统的水平，也进一步推动我国的经济发展。