前沿技术面试题

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前沿技术面试题

2020 年整理（⭐）

文章目录

• 前沿技术面试题
• • 兴趣方向
  • • 对什么方向感兴趣？为什么对它感兴趣
  • 云计算
  • • 谈一谈你对当前 5G 技术和云计算技术的理解
    • 什么是云计算
  • 计算机视觉
  • • 谈谈对计算机视觉的理解
    • 5 个最具影响力的计算机视觉技术：(卷积神经网络)
    • 什么是图像处理
  • 人工智能
  • • 你对人工智能有什么了解？强人工智能会实现吗？
    • 谈谈人工智能的现状和未来
    • 人工智能和计算机视觉的联系和区别
  • 物联网
  • • 物联网应用前景和技术特点
    • 搜索引擎面临的挑战
  • 大数据
  • • 对大数据的理解
    • 在大数据环境下，关系数据库面临的危机
  • 机器学习
  • • 什么是机器学习
    • 大数据和机器学习之间有什么联系
    • 什么是深度学习
    • 什么是数据挖掘
    • 机器学习的发展过程分为哪三个阶段
    • 机器学习算法
    • • 1. 传统机器学习
      • • （1）分类方法
        • （2）聚类方法
        • （3）回归方法
        • （4）关联规则
        • （5）协同过滤
        • （6）特征降维
      • 2. 深度学习
      • 3. 其他机器学习
      • • （1）迁移学习
        • （2）主动学习
        • （3）演化学习
    • 机器学习综合应用
    • • 1. 异常检测
      • 2. 用户画像
      • 3. 广告点击预估
      • 4. 企业征信大数据应用
      • 5. 智慧交通大数据应用
    • 模式识别
  • 区块链
  • • 什么是区块链
  • 综合
  • • 这些前沿技术之间的联系

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兴趣方向

对什么方向感兴趣？为什么对它感兴趣

**数据挖掘：**数据挖掘是指从大量的数据中通过算法挖掘隐藏其中的信息的过程，它包括机器学习、统计学、模式识别的技术。

**大数据：**简单说，大数据就是从各种各样的数据中，如：视频、音频、图片、日志等文件中快速获得有价值信息的能力，大数据最核心的价值就在于对海量的数据进行存储和分析。特点：最少也要是 TB 级别的、数据类型多、价值密度很低（如：视频为例，连续不断监控，有用的信息可能只有几秒钟）、处理速度快。

（1）大数据研究受到国家高度重视，人才培养方面正在加速，全国各地对大数据发展积极性很高。

（2）目前国家对大数据这方面的人才需求量很大，正因为这个原因，这方面的技术还需要更多的人才来推动它的发展。

（3）在以后，我们可能会更多的借助于数据来说明一些事情，所以大数据未来就业前景应该很不错。

云计算

谈一谈你对当前 5G 技术和云计算技术的理解

5G，第五代移动通信技术，有三个关键特征，超高速率，实现每秒10Gb的下载速率，是4G的100倍。超可靠超低时延，实现1ms的低时延，是4G时延的40分之一；超大连接，实现每平方公里100万的连接数，是4G的100倍。

云计算技术：分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算具有很强的扩展性和需要性，可以为用户提供一种全新的体验，云计算的核心是可以将很多的计算机资源协调在一起，因此，使用户通过网络就可以获取到无限的资源，同时获取的资源不受时间和空间的限制。

什么是云计算

云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

云计算的特点：

• 空间灵活性
• 时间灵活性

也即我们常说的云计算的弹性

计算机视觉

谈谈对计算机视觉的理解

计算机视觉（Computer Vision, CV）：是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、判别决策的功能。它是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、概率统计分析、神经网络、机器学习理论等为基础，通过计算机分析来处理视觉信息

5 个最具影响力的计算机视觉技术：(卷积神经网络)

（1）图像分类 image classification：根据各自在图像信息反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法

（2）目标检测 object detection：任务是检测到图像中的目标并分类出目标种类

（3）目标跟踪 object tracking：是指在特定场景跟踪某一个或多个目标。传统的应用就是视频和真实世界的交互，在检测到初始对象之后进行观察。现在，目标跟踪在无人驾驶领域也很重要，例如 Uber 和特斯拉等公司的无人驾驶。根据观察模型，目标跟踪算法可分成 2 类：生成算法和判别算法。

（4）语义分割 semantic segmentation：计算机视觉的核心是分割，它将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。特别地，语义分割试图在语义上理解图像中每个像素的角色（比如，识别它是汽车、摩托车还是其他的类别）。如上图所示，除了识别人、道路、汽车、树木等之外，我们还必须确定每个物体的边界。因此，与分类不同，我们需要用模型对密集的像素进行预测。

（5）实例分割：实例分割将不同类型的实例进行分类

上述这 5 种主要的计算机视觉技术可以协助计算机从单个或一系列图像中提取、分析和理解有用的信息。

什么是图像处理

图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别 3 个部分。

人工智能

你对人工智能有什么了解？强人工智能会实现吗？

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。

强人工智能有两类：

类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。

非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
强人工智能可能实现吗？对于这个问题的答案我是肯定的，nothing is impossible 没有什么是不可能的，只是时间问题，过程问题，发展问题。

谈谈人工智能的现状和未来

从 AlphaGo 到无人驾驶，从语音识别到人脸识别，人工智能已经成为当代最重要的技术之一，人工智能技术已经广泛应用于科学发现、经济建设、社会生活等各个领域。2017 年 7 月 20 日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，标志着人工智能研发已经提升到国家战略层面，随着大数据、云计算、物联网等信息技术的不断发展，人工智能研究在理论、方法、应用等多方面均面临新的挑战。

人工智能：他是研究、模拟、扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别、机器学习等

人工智能的现状：

人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今，人工智能已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。

经历了技术驱动和数据驱动阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深入落地到各个行业之中去解决不同场景的问题。

**人工智能的未来发展趋势：**当前人工智能处于从不能实用到可以实用的技术拐点，但是距离很好用还有诸多瓶颈，理论创新和产业应用发展空间巨大，人工智能将是未来十年最具变革性的技术，无处不在的人工智能将成为趋势。

另一方面，人工智能借助深度学习技术的快速发展，我们不得不对人工智能的发展产生担忧。在人工智能诞生之初就应该给其加上若干规则限制可能有效，也就是不应该使用单纯的机器学习。因为如果学习没有限制，极有可能进入某个误区，必须要加上某些引导。正如人类社会中，法律就是一个最好的规则。

人工智能和计算机视觉的联系和区别

（1）计算机视觉与人工智能有密切联系，但也有本质的不同。人工智能的目的是让计算机去看、去听和去读。图像、语音和文字的理解，这三大部分基本构成了我们现在的人工智能。CV 的目的则是其中的“去看”，并且是核心。正如所大家知道，视觉占人类所有感官输入的80%，也是最困难的一部分感知。

（2）人工智能更强调推理和决策，但至少计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段。“物体识别和场景理解”也涉及从图像特征的推理与决策，但与人工智能的推理和决策有本质区别。

物联网

物联网应用前景和技术特点

物联网的本质是建立在计算机技术和互联网技术上的一种信息交互系统。在进行信息交换的过程中需要借助一定的感应装置完成信息的收集和处理。同时借助网络的功能完成信息的传送和处理。

物联网技术发展的三大特点：

• 生态体系逐渐完善
• 创新成果不断涌现
• 产业集群优势不断突显

物联网技术发展中存在的问题：核心技术有待突破（比如传感器技术），统一标准规范，信息安全和保护隐私问题

**物联网发展前景：**物联网技术尽管在发展中存在一定的问题，但这种技术本身的优势是非常明显的。通过在各个行业中应用物联网技术对于进一步获取及时有效的信息，提高企业竞争力，降低人力成本，获取更大的经济效益具有重要作用。当前物联网技术的应用价值主要体现在在通信行业、智慧城市建设以及智能工业制造等方面。

搜索引擎面临的挑战

• 全面完善的网络识别功能，突破文字搜索，完善语音和图片搜索（比如如果我们不给图片做alt文字描述，搜索引擎是不识别的）
• 页面抓取需要快而全
• 索引处理快速有效，要求搜索引擎结构有极强的可拓展性
• 搜索引擎人工智能化（搜索引擎需要能够判断用户搜索动机）

大数据

对大数据的理解

大数据定义：

指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的 4V 特性：

• 容量（Volume）：数据体量大，数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
• 种类（Variety）：数据类型的多样性，包括传统数据库、图像、文件和其他复杂的记录，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。；
• 速度（Velocity）：指获得数据的速度，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。；
• 价值（Value）：指价值密度低，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值；

大数据VS小数据：

小数据跟大数据的根本区别在于：

• 小数据以单个人（个体）为唯一对象，重点在于深度，即像一位忠诚细致的“个人管家”那样对个人数据进行全方位、全天候地深入精确分析，同时还可主动灵活地设置各种外界访问权限以保护个人隐私；
• 而大数据则侧重在某个领域（群体），大范围、大规模地进行数据的全面收集处理分析，侧重点在于广度。

在大数据环境下，关系数据库面临的危机

关系型数据库：

• 采用了关系模型来组织数据的数据库，以行和列形式存储数据，以便于用户理解。
• 通用的 SQL 语言使得操作关系型数据库非常方便。
• 关系型数据库遵循 ACID 原则。
• 常见的关系型数据库比如 MySQL，Oracle

关系型数据库存在的问题：

• 网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘 I/O 是一个很大的瓶颈
• 网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的。因此，关系型数据不适合持久存储海量数据
• 很难进行横向扩展（增加服务器），也就是说想要提高数据处理能力，要使用性能更好的计算机（纵向扩展）
• 性能欠佳：导致关系型数据库性能欠佳的最主要原因就是多表的关联查询，为了保证数据库的ACID特性，必须尽量按照范式要求设计数据库，关系数据库中的表存储的往往是一个固定的、格式化的数据结构

而非关系型数据库就可以很好的解决关系型数据库很难解决的大数据问题

非关系型数据库：

• 非关系型数据库以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，不局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
• 支持分布式存储，容易进行横向扩展
• 不遵循 ACID 特性（不提供对事务的处理）
• 常见的非关系型数据库比如 Redis、MongoDB、Elasticsearch

机器学习

什么是机器学习

机器学习是人工智能的子类

机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构从而不断改善自身的性能。相对于传统机器学习利用经验改善系统自身的性能，现在的机器学习更多是利用数据改善系统自身的性能。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，它从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。

定义：

• 从广义上来讲：机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让他完成编程无法完成的功能的方法

• 从实践意义上来说：机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。

  训练与预测是机器学习的两个过程，模型是过程的中间输出结果，训练产生模型，模型指导预测

  机器学习的过程类似于人类对历史经验的总结归纳过程：积累经验并定期归纳出规律，当人类遇到未知问题时，就利用这些规律对未知问题和未来进行推测。

机器学习相关的研究领域：

机器学习的算法：

• 回归算法：拟合出一条直线最佳匹配我们所有的数据
  • 线性回归：处理数值问题，最后预测出的结果是数字（比如说房价问题）
  • 逻辑回归：属于分类算法，预测结果是离散的分类（比如预测肿瘤是恶性还是良性）

• 神经网络算法：神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。神经网络的学习机理简单来说就是分解与整合。比方说，一个正方形，分解为四个折线进入视觉处理的下一层中。四个神经元分别处理一个折线。每个折线再继续被分解为两条直线，每条直线再被分解为黑白两个面。于是，一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元，神经元处理以后再进行整合，最后得出了看到的是正方形的结论。这就是大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理。在神经网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层有若干个处理单元，可以认为是模拟了若干个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，也就是"神经网络"。

• 朴素贝叶斯算法：

  朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的一类简单概率分类器。

  贝叶斯定理：P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A)，其中 P(B|A) 表示在 A 事件发生的前提下，事件 B 发生的概率。

  这个等式的成立条件需要 A、B两个事件之间相互独立，朴素贝叶斯算法就是假设各个事件之间相互独立。因为在显示生活中，有非常多的事件，事件的取值也非常多，如果事件之间是不独立的，那么通过统计来估计概率的值，几乎不可行。这一假设使得朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。

• 决策树：决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法。类似于流程图，一颗决策树包含一个根节点、若干个内部节点和叶子节点，每一个树节点表示对一个特征或属性的测试，每一个分支代表一个属性的输出，每一个叶子节点对应一种决策结果。从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列。其学习的基本流程遵循分治（divide-and-conquer）策略。

大数据和机器学习之间有什么联系

在2010年以前，机器学习的应用在某些特定领域发挥了巨大的作用，如车牌识别，网络攻击防范，手写字符识别等等。但是，从2010年以后，随着大数据概念的兴起，机器学习大量的应用都与大数据高度耦合，几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景。

• 大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据来说，机器学习是不可缺少的。

• 对于机器学习来说，越多的数据就越可能提高模型的准确性，因此，机器学习也离不开大数据的帮助

  成功的机器学习应用不是拥有最好的算法，而是拥有最多的数据！

什么是深度学习

深度学习是机器学习的子类

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习就是机器学习中传统的神经网络发展到了多隐藏层的情况，具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络，基于深度神经网络的学习研究称之为深度学习。

什么是数据挖掘

**数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。**指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘 = 机器学习 + 数据库，大部分数据挖掘算法是机器学习算法在数据库中的优化

数据挖掘主要有三个阶段：

数据准备

• • 数据选取：确认挖掘任务的操作对象
  • 数据预处理：去除重复数据等
  • 数据变换：将数据变成适合数据挖掘需要的形式

数据挖掘：首先要确定挖掘的任务和目的

数据挖掘任务分类：

• 分类预测任务：从现有数据中学习模型，并利用学习出来的模型去解决未分类的数据。比如给出一个客户的消费情况，判断是否是重要客户

  常见的分类算法比如 朴素贝叶斯算法：对于给出的待分类项，求解此项在各个类别中出现的概率，哪个最大，就认为该分类项属于哪个类别

• 描述型任务：根据数据集内在的联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的描述

结果的解释评估

将结果转化为易于理解的形式

机器学习的发展过程分为哪三个阶段

第一阶段，逻辑推理期（1956年—1960年），以自动定理证明系统为代表，如西蒙与纽厄尔的Logic Theorist系统，但是逻辑推理存在局限性。

第二阶段，知识期（1970年—1980年），以专家系统为代表，如费根·鲍姆等人的DENDRAL系统，存在要总结出知识、很难“教”给系统的问题。

第三阶段，学习期（1990年至今），机器学习是作为“突破知识工程瓶颈”之利器出现的。在20世纪90年代中后期，人类发现自己淹没在数据的海洋中，机器学习也从利用经验改善性能转变为利用数据改善性能。这阶段，人们对机器学习的需求也日益迫切。

典型的机器学习过程是以算法、数据的形式，利用已知数据标注未知数据的过程。如图1-3所示，首先需要将数据分为训练集和样本集（训练集的类别标记已知），通过选择合适的机器学习算法，将训练数据训练成模型，通过模型对新样本集进行类别标记。

机器学习算法

根据学习方法不同可以将机器学习分为传统机器学习、深度学习、其他机器学习。参考 Kaggle 机器学习大调查，数据科学中更常见的还是传统经典的机器学习算法，简单的线性与非线性分类器是数据科学中最常见的算法，功能强大的集成方法也十分受欢迎。

最常用的数据科学方法是逻辑回归，而国家安全领域则更为频繁使用神经网络。总的来说，目前神经网络模型的使用频率要高于支持向量机，这可能是因为近来多层感知机要比使用带核函数的SVM有更加广泛的表现。

1. 传统机器学习

传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。

传统机器学习平衡了学习结果的有效性与学习模型的可解释性，为解决有限样本的学习问题提供了一种框架，主要用于有限样本情况下的模式分类、回归分析、概率密度估计等。

传统机器学习方法的重要理论基础之一是统计学，在自然语言处理、语音识别、图像识别、信息检索和生物信息等许多计算机领域获得了广泛应用。

相关算法包括逻辑回归、隐马尔可夫方法、支持向量机方法、K近邻方法、三层人工神经网络方法、Adaboost 算法、贝叶斯方法以及决策树方法等。

（1）分类方法

分类方法是机器学习领域使用最广泛的技术之一。分类是依据历史数据形成刻画事物特征的类标识，进而预测未来数据的归类情况。目的是学会一个分类函数或分类模型（也称作分类器），该模型能把数据集中的事物映射到给定类别中的某一个类。

在分类模型中，我们期望根据一组特征来判断类别，这些特征代表了物体、事件或上下文相关的属性。

（2）聚类方法

聚类是指将物理或抽象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。在许多应用中，一个簇中的数据对象可作为一个整体来对待。

在机器学习中，聚类是一种无监督的学习，在事先不知道数据分类的情况下，根据数据之间的相似程度进行划分，目的是使同类别的数据对象之间的差别尽量小，不同类别的数据对象之间的差别尽量大。

通常使用 KMeans 进行聚类，聚类算法 LDA 是一个在文本建模中很著名的模型，类似于 SVD、PLSA 等模型，可以用于浅层语义分析，在文本语义分析中是一个很有用的模型。

（3）回归方法

回归是根据已有数值（行为）预测未知数值（行为）的过程，与分类模式分析不同，预测分析更侧重于“量化”。一般认为，使用分类方法预测分类标号（或离散值），使用回归方法预测连续或有序值。如用户对这个电影的评分是多少？用户明天使用某个产品（手机）的概率有多大？

常见的预测模型基于输入的用户信息，通过模型的训练学习，找出数据的规律和趋势，以确定未来目标数据的预测值。

（4）关联规则

关联规则是指发现数据中大量项集之间有趣的关联或相关联系。挖掘关联规则的步骤包括：

① 找出所有频繁项集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持计数一样；

② 由频繁项集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。

随着大量数据不停地收集和存储，许多业界人士对从数据集中挖掘关联规则越来越感兴趣。从大量商务事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助制定许多商务决策。

通过关联分析发现经常出现的事物、行为、现象，挖掘场景（时间、地点、用户性别等）与用户使用业务的关联关系，从而实现因时、因地、因人的个性化推送。

（5）协同过滤

随着互联网上的内容逐渐增多，人们每天接收的信息远远超出人类的信息处理能力，信息过载日益严重，因此信息过滤系统应运而生。信息过滤系统基于关键词，过滤掉用户不想看的内容，只给用户展示感兴趣的内容，大大地减少了用户筛选信息的成本。

协同过滤起源于信息过滤，与信息过滤不同，协同过滤分析用户的兴趣并构建用户兴趣模型，在用户群中找到指定用户的相似兴趣用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，系统预测该指定用户对此信息的喜好程度，再根据用户的喜好程度给用户展示内容。

（6）特征降维

特征降维自 20 世纪 70 年代以来获得了广泛的研究，尤其是近几年以来，在文本分析、图像检索、消费者关系管理等应用中，数据的实例数目和特征数据都急剧增加，这种数据的海量性使得大量机器学习算法在可测量性和学习性能方面产生严重问题。

例如，具有成百上千特征的高维数据集，会包含大量的无关信息和冗余信息，这些信息可能极大地降低学习算法的性能。因此，当面临高维数据时，特征降维对于机器学习任务显得十分重要。

特征降维从初始高维特征集中选出低维特征集合，以便根据一定的评估准则最优化、缩小特征空间的过程，通常作为机器学习的预处理步骤。大量研究实践证明，特征降维能有效地消除无关和冗余特征，提高挖掘任务的效率，改善预测精确性等学习性能，增强学习结果的易理解性。

2. 深度学习

深度学习又称为深度神经网络（指层数超过 3 层的神经网络），是建立深层结构模型的学习方法。深度学习作为机器学习研究中的一个新兴领域，由 Hinton 等人于 2006 年提出。深度学习源于多层神经网络，其实质是给出了一种将特征表示和学习合二为一的方式。

深度学习的特点是放弃了可解释性，单纯追求学习的有效性。经过多年的摸索尝试和研究，已经产生了诸多深度神经网络的模型，包括深度置信网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机和循环神经网络等。其中卷积神经网络、循环神经网络是两类典型的模型。

卷积神经网络常应用于空间性分布数据；循环神经网络在神经网络中引入了记忆和反馈，常应用于时间性分布数据。

深度学习框架一般包含主流的神经网络算法模型，提供稳定的深度学习 API，支持训练模型在服务器和 GPU、TPU 间的分布式学习，部分框架还具备在包括移动设备、云平台在内的多种平台上运行的移植能力，从而为深度学习算法带来了前所未有的运行速度和实用性。

目前主流的开源算法框架有 TensorFlow、Caffe/Caffe2、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Torch/PyTorch、Theano 等。

深度学习是机器学习研究中的一个分支领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。从技术上来看，深度学习就是“很多层”的神经网络，神经网络实质上是多层函数嵌套形成的数据模型。

伴随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提升，深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域都取得了较大的成功。

3. 其他机器学习

此外，机器学习的常见算法还包括迁移学习、主动学习和演化学习等。

（1）迁移学习

迁移学习是指当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时，利用另一领域的数据获得的关系进行学习。迁移学习可以把已训练好的模型参数迁移到新的模型，指导新模型训练，更有效地学习底层规则、减少数据量。

目前的迁移学习技术主要在变量有限的小规模应用中使用，如基于传感器网络的定位、文字分类和图像分类等。未来迁移学习将被广泛应用于解决更有挑战性的问题，如视频分类、社交网络分析、逻辑推理等。

（2）主动学习

主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本，并交由专家进行标记，然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。主动学习能够选择性地获取知识，通过较少的训练样本获得高性能的模型，最常用的策略是通过不确定性准则和差异性准则选取有效的样本。

（3）演化学习

演化学习基于演化算法提供的优化工具设计机器学习算法，针对机器学习任务中存在大量的复杂优化问题，应用于分类、聚类、规则发现、特征选择等机器学习与数据挖掘问题。

演化算法通常维护一个解的集合，并通过启发式算子来从现有的解产生新解，并通过挑选更好的解进入下一次循环，不断提高解的质量。演化算法包括粒子群优化算法、多目标演化算法等。

机器学习综合应用

机器学习已经“无处不在”，应用遍及人工智能的各个领域，包括数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、语音和手写识别、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、汽车自动驾驶、军事决策等。

下面我们从异常检测、用户画像、广告点击率预估、企业征信大数据应用、智慧交通大数据应用等方面介绍综合应用。

1. 异常检测

异常是指某个数据对象由于测量、收集或自然变异等原因变得不同于正常的数据对象的场景，找出异常的过程，称为异常检测。根据异常的特征，可以将异常分为以下三类：点异常、上下文异常、集合异常。

异常检测的训练样本都是非异常样本，假设这些样本的特征服从高斯分布，在此基础上估计出一个概率模型，用该模型估计待测样本属于非异常样本的可能性。异常检测步骤包括数据准备、数据分组、异常评估、异常输出等步骤。

2. 用户画像

用户画像的核心工作就是给用户打标签，标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、兴趣等。由这些标签集合能抽象出一个用户的信息全貌，每个标签分别描述了该用户的一个维度，各个维度相互联系，共同构成对用户的整体描述。

在产品的运营和优化中，根据用户画像能够深入理解用户需求，从而设计出更适合用户的产品，提升用户体验。

使用某新闻App用户行为数据构建用户画像的流程和一些常用的标签体系实践，详见干货请收好：终于有人把用户画像的流程、方法讲明白了。

3. 广告点击预估

互联网广告是互联网公司主要的盈利手段，互联网广告交易的双方是广告主和媒体。为自己的产品投放广告并为广告付费；媒体是有流量的公司，如各大门户网站、各种论坛，它们提供广告的展示平台，并收取广告费。

广告点击率（Click Through Rate，CTR）是指广告的点击到达率，即广告的实际点击次数除以广告的展现量。在实际应用中，我们从广告的海量历史展现点击日志中提取训练样本，构建特征并训练CTR模型，评估各方面因素对点击率的影响。

当有新的广告位请求到达时，就可以用训练好的模型，根据广告交易平台传过来的相关特征预估这次展示中各个广告的点击概率，结合广告出价计算得到的广告点击收益，从而选出收益最高的广告向广告交易平台出价。

4. 企业征信大数据应用

征信是指为信用活动提供信用信息服务，通过依法采集、整理、保存、加工企业、事业单位等组织的信用信息和个人的信用信息，并提供给信息使用者。征信是由征信机构、信息提供方、信息使用方、信息主体四部分组成，综合起来，形成了一个整体的征信行业的产业链。

征信机构向信息提供方采集征信相关数据，信息使用方获得信息主体的授权以后，可以向征信机构索取该信息主体的征信数据，从征信机构获得征信产品，针对企业来说，是由该企业的各种维度数据构成的征信报告。

5. 智慧交通大数据应用

智慧交通大数据应用是以物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，结合人工智能、机器学习、数据挖掘、交通科学等理论与工具，建立起的一套交通运输领域全面感知、深度融合、主动服务、科学决策的动态实时信息服务体系。

基于人工智能和大数据技术的叠加效应，结合交通行业的专家知识库建立交通数据模型，解决城市交通问题，是交通大数据应用的首要任务。

交通大数据模型主要分为城市人群时空图谱、交通运行状况感知与分析、交通专项数字化运营和监管、交通安全分析与预警等几大类。

模式识别

模式识别（英语：Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。

区块链

什么是区块链

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

综合

这些前沿技术之间的联系

近几年，“大数据”和“物联网”“云计算”“人工智能”一道成为信息技术行业的流行词汇，理清楚它们的关系是理解大数据的前提。

物联网是“交互方式”，云计算是“基础设施”，人工智能是“场景应用”，大数据是“交互内容”。大数据使用物联网交互方式、存储在云计算基础设施、支持人工智能场景应用，生成完整的价值链。
大数据的存储、处理需要云计算基础设施的支撑，云计算需要海量数据的处理能力证明自身的价值；人工智能技术的进步离不开云计算能力的不断增长，云计算让人工智能服务无处不在、触手可及；大数据的价值发现需要高效的人工智能方法，人工智能的自我学习需要海量数据的输入。

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