主动学习背景介绍 机器学习的研究领域包括有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning），半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）等诸多内容。针对有监督学习和半监督学习，都需要一定数量的标注数据，也就是说在训练模型的时候，全部或者部分数据需要带上相应的标签才能进行模型的训练。但是在实际的业务场景或者生产环境中，工作人员获得样本的成本其实是不低的，甚至在某些时候是相对较高的，那么如何通过较少成本来获得较大价值的标注数据，进一步地提升算法的效果就是值得思考的问题了。 在工业界的图像标注领域，虽然有 ImageNet 这个学术界和工业界都在使用的图像数据库，但是在很多特殊的业务场景上，从业人员依旧需要想尽办法去获取业务标注数据。在安全风控领域，黑产用户相对于正常用户是偏少的，因此，如何通过极少的黑产用户来建立模型则是值得思考的问题之一。在业务运维领域，服务器，app 的故障时间相对于正常运行的时间也是偏少的，必然会出现样本不均衡的情况。因此，在这些业务领域，要想获得样本和构建模型，就必须要通过人力的参与。那么如何通过一些机器学习算法来降低人工标注的成本就是从业者需要关注的问题了。毕竟需要标注 100 个样本和需要标注成千上万的样本所需要的人力物力是截然不同的。 在学术界，同样有学者在关注这方面的问题，学者们通过一些技术手段或者数学方法来降低人们标注的成本，学者们把这个方向称之为主动学习（Active Learning）。在整个机器学习建模的过程中有人工参与的部分和环节，并且通过机器学习方法筛选出合适的候选集给人工标注的过程。主动学习（Active Learning）的大致思路就是：通过机器学习的方法获取到那些比较“难”分类的样本数据，让人工再次确认和审核，然后将人工标注得到的数据再次使用有监督学习模型或者半监督学习模型进行训练，逐步提升模型的效果，将人工经验融入机器学习的模型中。 在没有使用主动学习（Active Learning）的时候，通常来说系统会从样本中随机选择或者使用一些人工规则的方法来提供待标记的样本供人工进行标记。这样虽然也能够带来一定的效果提升，但是其标注成本总是相对大的。 用一个例子来比喻，一个高中生通过做高考的模拟试题以希望提升自己的考试成绩，那么在做题的过程中就有几种选择。一种是随机地从历年高考和模拟试卷中随机选择一批题目来做，以此来提升考试成绩。但是这样做的话所需要的时间也比较长，针对性也不够强；另一种方法是每个学生建立自己的错题本，用来记录自己容易做错的习题，反复地巩固自己做错的题目，通过多次复习自己做错的题目来巩固自己的易错知识点，逐步提升自己的考试成绩。其主动学习的思路就是选择一批容易被错分的样本数据，让人工进行标注，再让机器学习模型训练的过程。 那么主动学习（Active Learning）的整体思路究竟是怎样的呢？在机器学习的建模过程中，通常包括样本选择，模型训练，模型预测，模型更新这几个步骤。在主动学习这个领域则需要把标注候选集提取和人工标注这两个步骤加入整体流程，也就是： 机器学习模型：包括机器学习模型的训练和预测两部分； 待标注的数据候选集提取：依赖主动学习中的查询函数（Query Function）； 人工标注：专家经验或者业务经验的提炼； 获得候选集的标注数据：获得更有价值的样本数据； 机器学习模型的更新：通过增量学习或者重新学习的方式更新模型，从而将人工标注的数据融入机器学习模型中，提升模型效果。 通过这种循环往复的方法，就可以达到人工调优模型的结果。其应用的领域包括： 个性化的垃圾邮件，短信，内容分类：包括营销短信，订阅邮件，垃圾短信和邮件等等； 异常检测：包括但不限于安全数据异常检测，黑产账户识别，时间序列异常检测等等。 主动学习的模型分类包括两种，第一种是流式的主动学习（Sequential Active Learning），第二种是离线批量的主动学习（Pool-based Active Learning）。在不同的场景下，业务人员可以选择不同的方案来执行。 而查询策略（Query Strategy Frameworks）就是主动学习的核心之处，通常可以选择以下几种查询策略： 不确定性采样的查询（Uncertainty Sampling）； 基于委员会的查询（Query-By-Committee）； 基于模型变化期望的查询（Expected Model Change）； 基于误差减少的查询（Expected Error Reduction）； 基于方差减少的查询（Variance Reduction）； 基于密度权重的查询（Density-Weighted Methods）。 不确定性采样（Uncertainty Sampling） 顾名思义，不确定性采样的查询方法就是将模型中难以区分的样本数据提取出来，提供给业务专家或者标注人员进行标注，从而达到以较快速度提升算法效果的能力。而不确定性采样方法的关键就是如何描述样本或者数据的不确定性，通常有以下几种思路： 置信度最低（Least Confident）； … Continue reading 主动学习（active Learning）