如何建立一个深度学习系统

Programming Libraries 编程库资源

我是一个“学习要敢于冒险和尝试”观念的倡导者。这是我学习编程的方式，我相信很多人也是这样学习程序设计的。先了解你的能力极限，然后去拓展你的能力。如果你了解如何编程，可以将编程经验很快借鉴到深入学习机器学习上。在你实现一个实际的产品系统之前，你必须遵循一些规则、学习相关数学知识。

找到一个库并且仔细阅读相关文档，根据教程，开始尝试实现一些东西。下面列出的是开源的机器学习库中最好的几种。我认为，并不是他们中的每一种都适合用在你的系统中，但是他们是你学习、探索和实验的好材料。

你可以从一个由你熟悉的语言编写的库开始学习，然后再去学习其他功能强大的库。如果你是一个优秀的程序员，你会知道怎样从一种语言，简单合理地迁移到另一种语言。语言的逻辑都是相同的，只是语法和API稍有不同。

R Project for Statistical Computing：这是一个开发环境，采用一种近似于Lisp的脚本语言。在这个库中，所有你想要的与统计相关的功能都通过R语言提供，包括一些复杂的图标。CRAN(你可以认为是机器学弟的第三方包)中的机器学习目录下的代码，是由统计技术方法和其他相关领域中的****编写的。如果你想做实验，或是快速拓展知识，R语言都是必须学习的。但它可能不是你学习的第一站。

WEKA：这是一个数据挖掘工作平台，为用户提供数一系列据挖掘全过程的API、命令行和图形化用户接口。你可以准备数据、可视化、建立分类、进行回归分析、建立聚类模型，同时可以通过第三方插件执行其他算法。

Mahout是Hadoop中为机器学习提供的一个很好的JAVA框架，你可以自行学习。如果你是机器学习和大数据学习的新手，那么坚持学习WEKA，并且全心全意地学习一个库。

Scikit Learn:这是用Python编写的，基于NumPy和SciPy的机器学习库。如果你是一个Python或者Ruby语言程序员，这是适合你用的。这个库很用户接口友好，功能强大，并且配有详细的文档说明。如果你想试试别的库，你可以选择Orange。

Octave:如果你很熟悉MatLab，或者你是寻求改变的NumPy程序员，你可以考虑 Octave。这是一个数值计算环境，与MatLab像是，借助Octave你可以很方便地解决线性和非线性问题，比如机器学习算法底层涉及的问题。如果你有工程背景，那么你可以由此入手。

BigML:可能你并不想进行编程工作。你完全可以不通过代码，来使用 WEKA那样的工具。你通过使用BigMLS的服务来进行更加深入的工作。BigML通过Web页面，提供了机器学习的接口，因此你可以通过浏览器来建立模型。

补充：

NLTK NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoningLingPipe: 是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character Language Modeling）、医学文献下载/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and Indexing）、数据库文本挖掘（Database Text Mining）、中文分词（Chinese Word Segmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、语言辨别（Language Identification）等API。

挑选出一个平台，并且在你实际学习机器学习的时候使用它。不要纸上谈兵，要去实践！

Video Courses视频课程

很多人都是通过视频资源开始接触机器学习的。我在YouTube和VideoLectures上看了很多于机器学习相关的视频资源。这样做的问题是，你可能只是观看视频而并不实际去做。我的建议是，你在观看视频的时候，应该多记笔记，及时后来你会抛弃你的笔记。同时，我建议你将学到的东西付诸实践。

坦白讲，我没有看见特别合适初学者的视频资源。视频资源都需要你掌握一定的线性代数、概率论等知识。Andrew Ng在斯坦福的讲解可能是最适合初学者的，下面是我推荐的一些视频资源。

Stanford Machine Learning斯坦福的机器学习课程：可以在Coursera上观看，这门课是由 Andrew Ng讲解的。只要注册，你可以随时观看所有的课程视频，从Stanford CS229 course下载讲义和笔记。这门课包括了家庭作业和小测试，课程主要讲解了线性代数的知识，使用Octave库。

Caltech Learning from Data加利福尼亚理工学院的数据分析课程：你可以在edX上学习这门课程，课程是由Yaser Abu-Mostafa讲解的。所有的课程视频和资料都在加利福尼亚理工学院的网站上。与斯坦福的课程类似，你可以根据自己的情况安排学习进度，完成家庭作业和小论文。它与斯坦福的课程主题相似，关注更多的细节和数学知识。对于初学者来说，家庭作业可能稍有难度。

Machine Learning Category on VideoLecturesNet网站中的机器学习目录：这是个很容易令人眼花缭乱的资源库。你可以找出比较感兴趣的资源，并且深入学习。不要纠结于不适合你的视频，或者对于感兴趣的内容你可以做笔记。我自己会一直重复深入学习一些问题，同时发现新的话题进行学习。此外，在这个网站上你可以发现是这个领域的大师是什么样的。

“Getting In Shape For The Sport Of Data Science” – 由Jeremy Howard讲授：这是与机器学习竞赛者的对话，他们是一些实践中的R语言用户。这是非常珍贵的资源，因为很少有人会讨论研究一个问题的完整过程和究竟怎样做。我曾经幻想过在网上找到一个TV秀，记录机器学习竞赛的全过程。这就是我开始学习机器学习的经历！

Overview Papers综述论文

如果你并不习惯阅读科研论文，你会发现论文的语言非常晦涩难懂。一篇论文就像是一本教科书的片段，但是论文会介绍一个实验或者是领域中其他的前沿知识。然而，如果你准备从阅读论文开始学习机器学习的话，你还是可以找到一些很有意思的文章的。

The Discipline of Machine Learning机器学习中的规则：这是由Tom Mitchell编著的白皮书，其中定义了机器学习的规则。Mitchell在说服CMU总裁为一个百年内都存在的问题建立一个独立的机器学习部门时，也用到了这本书中的观点。

A Few Useful Things to Know about Machine Learning：这是一篇很好的论文，因为它以详细的算法为基础，又提出了一些很重要的问题，比如：选择特征的一般化，模型简化等。

我只是列出了两篇重要的论文，因为阅读论文会让你陷入困境。

Beginner Machine Learning Books给机器学习初学者的书

关于机器学习的书有很多，但是几乎没有为初学者量身定做的。什么样的人才是初学者呢？最有可能的情况是，你从另外一个完全不同的领域比如：计算机科学、程序设计或者是统计学，来到机器学习领域。那么，大部分的书籍要求你有一定的线性代数和概率论的基础。

但是，还有一些书通过讲解最少的算法来鼓励程序员学习机器学习，书中会介绍一些可以使用工具、编程函数库来让程序员尝试。其中最有代表性的书是：《Programming Collective Intelligence》，《Machine Learning for Hackers》，《Hackersand Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》（Python版, R版, 以及Java版）。如果感到迷惑的话，你可以选择其中一本开始学习。

Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 20 Applications：这本书是为程序员写的。书中简略介绍相关理论，重点以程序为例，介绍web中的实际问题和解决办法。你可以买来这本书，阅读，并且做一些练习。

Machine Learning for Hackers （中文版：机器学习:实用案例解析 ）：我建议你在阅读了《Programming Collective Intelligence》一书之后，再阅读这本书。这本书中也提供了很多实践练习，但是涉及更多的数据分析，并且使用R语言。我个人很喜欢这本书！

Machine Learning: An Algorithmic Perspective：这本书是《Programming Collective Intelligence》的高级版本。它们目的相同（让程序员开始了解机器学习），但是这本书包括一些数学知识，参考样例和phython程序片段。如果你有兴趣的话，我建议你在看完《Programming Collective Intelligence》之后来阅读这本书。

数据挖掘：实用机器学习工具与技术（英文版·第3版） ：我自己是从这本书开始了解机器学习的，那时是2000年这本书还是第一版。我那时是Java程序员，这本书和WEKA库为我的学习和实践提供了一个很好的环境。我通过这样的平台和一些插件，实现我的算法，并且真正开始实践机器学习和数据挖掘的过程。我强烈推荐这本书，和这样的学习过程。

Machine Learning（中文版：计算机科学丛书:机器学习 ）：这是一本很老的书，包括了一些规则和很多参考资料。这是一本教科书，为每个算法提供了相关讲解。

有一些人认为那些经典的机器学习教科书很了不起。 我也赞同，那些书的确非常好。但是，我认为，对于初学者来说，这些书可能并不合适。

Further Reading 继续阅读

在写这篇文章时，我认真思考了相关问题，同时也参考了其他人推荐的资料，以确保我没有遗漏任何重要参考资料。为了确保文章的完整性，下面也列出了一些网上流行的，可以供初学者使用的材料。

A List of Data Science and Machine Learning Resources:这是一份仔细整理的列表。你可以花一些时间，点击链接，仔细阅读作者的建议。值得一读！

What are some good resources for learning about machine learning Why：这个问题的第一个答案令人吃惊。每次我阅读这篇文章的时候，都会做好笔记，并且插入新的书签。答案中对我最有启发的部分是机器学习课程列表，以及相应的课程笔记和问答网站。

Overwhelmed by Machine Learning: is there an ML101 book：这是StackOverflow上的问题。并且提供了一系列机器学习推荐书籍。Jeff Moser提供的第一个答案是很有用的，其中有课程视频和讲座的链接。

人工智能（AI）通过深度学习模拟人类思维的一部分是科学的，而不是伪科学。然而，这并不意味着AI能够完全地、或者在所有方面模仿人类思维。至少在目前，AI并没有达到这个水平。

深度学习是一种人工智能技术，基于神经网络的一个分支，特别是深度神经网络。通过使用大量数据和强大的计算能力，深度学习能够学习复杂的模式和表示。这使得它在许多任务上表现得惊人，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

然而，即使是最先进的深度学习模型，也不能完全模仿人的思维。人的思维是复杂的，涉及到意识、感知、情感、逻辑、记忆、创造力、直觉等多个方面。而现有的AI技术，包括深度学习，都不能完全捕捉到这些复杂性。

此外，人工智能的决策过程通常是基于数据和预先定义的算法的，而人的思维往往是基于我们的经验、知识、情感、价值观等多种因素的。这意味着AI和人的思维方式在本质上是有区别的。

所以，说人工智能通过深度学习可以完全模仿人的思维，这可能被视为是一种夸大其词的说法或者误解。然而，这并不意味着深度学习和AI本身是伪科学。它们是基于数学、统计学、计算机科学等领域的实际科学和技术。

人工智能在人体动作识别方面有很多应用，课堂行为分析就是其中之一。课堂行为分析的主要目的是通过对学生和教师在课堂上的行为进行实时监测和分析，以了解他们的参与度、互动情况和教学效果，从而为教育者提供有关课堂管理和教学方法的反馈。以下是实现基于AI的课堂行为分析的一些建议：

数据收集与预处理：首先，需要收集课堂上学生和教师的行为数据。这可以通过在教室内安装摄像头、麦克风等设备来实现。

人体姿态估计：通过计算机视觉技术，例如深度学习和卷积神经网络（CNN），可以对收集到的视频数据进行人体姿态估计，从而识别学生和教师在课堂上的姿势和动作。

动作识别：对人体姿态进行分析后，可以识别出具体的行为，如举手、站立、坐下等。这可以通过训练神经网络实现，将姿态数据作为输入，输出对应的行为类别。

情感分析：除了动作识别外，还可以通过语音识别和自然语言处理（NLP）技术对课堂上的对话进行情感分析，以评估学生的情绪和教师的教学方式。

行为模式分析：通过对课堂行为数据进行时序分析，可以挖掘出学生和教师的行为模式，从而发现教学过程中可能存在的问题，如学生注意力不集中、教师互动不足等。

可视化与反馈：将分析结果进行可视化展示，为教育者提供直观的课堂行为报告。教师可以根据这些反馈调整教学方法和课堂管理策略，以提高教学质量和学生参与度。

实现这一系统需要多领域的技术结合，包括计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘和机器学习。同时，为保障学生和教师的隐私，数据收集和分析过程需符合相关法规和道德规范。

        现阶段部分智能客服产品可以支持切换 纯机器人客服、人机结合、纯人工客服 三种模式。

        据调查，使用纯机器人完全替代客服的并不多，人机结合模式使用广泛。不满意用户在各模式下占比都非常小，不足1%。满意用户占比相差最大，其中人机结合模式的客户满意度最高。

        纯机器人客服 满意用户对话数占比= 765%

        纯人工客服 满意用户对话数占比= 807%

        人机结合客服 满意用户对话数占比= 1119%

         至于为什么人机结合模式的满意度是三种模式中最高的，主要有以下几个原因：

        （1）机器人响应速度快，且可同时接待多位客户，客户不需要等待；

        （2）机器人替代人工处理咨询中的重复问题，人工客服不易陷入烦躁情绪，客户体验好；

        （3）遇到复杂问题，人机结合模式可以无缝切换人工来处理，顾客体验不会中断。

智能客服机器人的定位

        智能客服机器人回答客户的常规、重复性的问题，不是替代，而是辅助人工服务，改变客服工作的模式，进一步提供客服工作效率！

智能客服机器人的优势

        1、机器人可以 7 X 24 小时在线服务，解答客户的问题。

        2、客户最常问的问题，重复的问题都可以交给机器人来自动回复，省去很多重复的输入及复制粘贴。

        3、机器人可以辅助人工客服，在人工服务的时候，推荐回复内容，并学习人工客服的回复内容。机器学习到的人工回复内容，可以挪为机器人的知识库使用。

机器人知识库的门槛

        目前市面上的智能客服系统，机器人这块还处于初步发展阶段，很多商家只是提供机器人给客户，殊不知机器人问答知识库是一个大门槛。具体需要给机器人添加哪些问答、怎么添加识别效果最好、客户的一句话有多种不同的问答要怎么实现这些都是客户遇到的痛点。可能买到了机器人服务，结果用不好，也就不再使用了，对机器人客服也望而生畏了。据我了解，目前只有V5智能客服给客户提供专业的数据搭建服务，通过分词、语义、及句型给客户提供真正落地的机器人。

机器人 + 人工客服 最佳服务模式

        让机器人自动回复客户的常规问题，回答不上的时候，直接转到人工客服进行服务；在人工服务的时候，机器人还可以推荐回复内容辅助人工。另外，在人工服务的时候，机器自动学习人工客服回复的问答，进而再次强化机器人的问答知识库。这是一个水到渠成的强大功能及服务。

智能客服机器人与常见问题检索有什么不同

        1 覆盖场景 客服机器人>常见问题

        常见问题 只能解决操作层面的问题。对电商平台来说，“常见问题”就是电子版的平台操作指南，是一本使用说明书，这只是客服场景里的一个枝节。

        而 客服机器人 的应用场景则可以覆盖整个电商平台的线上服务流程（售前、售后）。

        售前： 主动会话访客、催单、催付、反砍价、核对地址、客户信息获取、潜在客户营销等

        售后： 投诉处理、退换货处理、评价管理、老客户关怀等。

        以上列举的几个售前、售后客服场景都是对于电商平台来说都很重要，提供的是一种服务，而非一种解答，常见问题完全无法涉及，而机器人可以做到。当然客服机器人也可以完成“常见问题”的操作指南的功用。

        2 常见问题提供的是一种滞后的服务，而客服机器人则可以在客户进入页面第一时间即可主动发起服务，整体客户体验上相差很远。

        3依赖的技术不同，真正的人工智能客服机器人会使用的技术之一是语义识别技术，这使得98%以上客户咨询智能客服机器人的问题都可以被识别到。相反，大部分人应该都能体验到，其实常见问题搜索的问题识别匹配度是很低的。

        “常见问题搜索” 对用户来讲是一种需要话费较高时间成本才能达成目标的产品形态。“智能客服机器人”在获取用户输入的关键词之后也是完成了一次对问题库的检索，但机器人的对话形式对用户更友好，但同时对机器人的“智能”程度要求也比较高。自然语义分析（NLP）这项技术是解决这个问题的关键。机器人只有能够听懂人话、能说人话之后，才能算是真正的机器人。

智能客服机器人关键技术

        智能客服机器人解决问题分两个阶段，第一阶段是用户意图理解，第二阶段是检索。

机器人准确率更多的依赖于用户意图理解，因为知识库的体量太小，召回不是大问题。

        1、IBM waston 中国，深度学习、大数据分析、云计算、社交商务、物联网、数据管理、企业管理、IT优化、软件开发运维

        2、科大讯飞，1999年成立，语音技术提供商（语音支撑软件、行业应用产品/系统、信息工程和运维服务等），2016年进军智能客服领域

        3、小i机器人（智臻智能），2001年成立，一直都在做智能客服这块，定位智能客服、知识管理、虚拟个人助手、大数据分析、可嵌入式智能芯片软件供应商

        4、云问（faqRobot），2013年成立，智能客服供应商

        5、捷通华声，2000年成立，做语音的，后来转做智能客服，智能图像、智能语音、智能终端、输入法

        6、智齿科技，2013年成立，2C的语音助手起家，后转做智能客服，在线客服系统、2c机器人服务商、工单系统、客服APP

        7、小能机器人，2011年成立，在线客服系、智能客服机器人、呼叫中心供应商

        8、玻森，2012年成立，中文语义分析（非交互）提供商

        9、追一，2016年成立，智能客服

        10、奇智科技，2016年成立，app、硬件服务(家教服务及健康养老服务信息系统)供应商

        11、竹间智能，2015年成立，深度学习，智能机器人、情感识别技术供应商

        12、网易七鱼，2015年网易分化的事业部性质，智能客服

        13、光年无限(图灵)，2010年成立，智能客服

        14、Udesk，2013年成立，智能客服

        15、微软小冰，2014年产品发布，聊天机器人

        16、阿里小蜜，2015年产品发布，2C人工智能购物助理虚拟机器人

        17、百度夜莺、2016您产品发布，智能客服平台

        18、广州极天，2007年成立

        19、小富机器人，鼎富科技被神州泰岳收购后发布的产品

        20、云知声，2012年成立，语音转做智能客服

        21、思必驰，2007年成立，智能交互领域的车载服务提供商

        22、助理来也，2015年成立，2C全品类私人助理服务平台

        23、使爱智能，2012年成立，智能客服机器人、语音识别、人脸识别、智能文字识别供应商

        24、出门问问，2014年成立，虚拟个人助理、穿戴式设备供应商

       25、ipsoft，1998年成立，英文版全球自主服务提供商

        1 V5机器人  

        2 智齿客服  

        3 晓多机器智能机器人  

        4 百度夜莺  

        5 腾讯智能客服  

        6阿里小蜜

人工智能绝不可以拥有情感，否则，会给地球带来天翻地覆的变化，人类更是会因此遭受灭顶之灾！谈及如今世界各国都在紧锣密鼓探索的前沿科技，首当其冲的，必然就是“人工智能”领域了！人工智能，至今已经应用了我们生活的很多方方面面。

比如说，医疗领域，娱乐领域，还有一些地方，都出现了“人工智能”的身影！也许，在不久的将来，人工智能将会出现在地球上的任何一个角落。让我们的生活变得更高效，更便捷！

一般来说，我们都普遍认为，美国谷歌公司在“人工智能领域”拥有着其他各国都无法媲美的优势！毕竟，他们前段时间研制出的“阿尔法狗”，和“图灵”级机器人，都震惊了世界！不过，据悉，中国在人工智能技术上取得的进步；

其实并不比美国更差！只不过，在中科院内部，人工智能相关的科技研究，一直都在对外保密，不轻易的现于人前！但是，对人工智能领域的探索，也让很多人为之担忧。

近期，美国哥伦比亚大学天文系教授戈登，在媒体采访前公开表示，目前我们对人工智能的发展，已经走到了悬崖边缘！谷歌公司，正在大力开展人工智能的自我深度思考方向的研究，妄图让人工智能拥有情感，这是万万要不得的！

无独有偶，著名的物理学家史蒂芬霍金，在他逝世之前，给人类社会留下的十条警示中，第一条，就是警惕“人工智能”的变化！稍不注意，就可能带来人类社会的毁灭！

人工智能拥有了情感，就代表他们已经有“自由意志”了，那么，他们还会甘心在人类的统治下生存吗？毕竟，论脑力，论执行力，他们都比我们强了十万八千里！