近期在googlesearch blog上發(fā)布了一篇題為《Lessons learned developing a practical large scale machine learning system》的博客，作者應(yīng)該是google機器學習團隊的成員，列舉了他們在開發(fā)一個可伸縮的大型機器學習系統(tǒng)Seti時所積累的一些經(jīng)驗教訓。雖然所列出的三點教訓看起來都很簡單，似乎顯而易見，但在現(xiàn)實操作中我們往往會受到種種的“誘惑”而走向另一個極端。特別典型的情景是，這些道理對于工作在一線的有過一定的項目經(jīng)驗積累的工程師來說，是有一定的直觀感受的，但由于沒有很好地概括描述或通過一個有權(quán)威性的嘴巴說出來，而可能被一些只存在于設(shè)計紙上的美妙構(gòu)想而引向錯誤的方向，導致勞民傷財，積重難返。最簡單的道理，卻最容易被人們一遍又一遍地觸犯著，所以想把它們寫下來，一方面提醒自己以后少受這樣的誘惑而犯錯，另一方面也希望給類似應(yīng)用場景與想法的朋友有一個權(quán)威性的歸納與佐證。

以下大都屬于充分尊重原博客基礎(chǔ)上的意譯，穿插部分自己的看法。

這里說的機器學習系統(tǒng)其實是指一個分類系統(tǒng)（或者說模式識別系統(tǒng)），大部分情況下，這兩者可以等同而視之，但在回復里也有人指出機器學習的范疇應(yīng)該比較模式識別更大，這里不再執(zhí)著于誰大誰小的問題，只需要知道，下面提到的機器學習系統(tǒng)或Seti主要是一個分類器，它具有如下的一些特點：

對于一個預(yù)測或分類問題，如果你沒有足夠的數(shù)據(jù)量，你得關(guān)注于如何在少量的數(shù)據(jù)樣本下充分利用統(tǒng)計知識構(gòu)建一個精巧的分類器，反之，如果你的數(shù)據(jù)量爆棚，你就得關(guān)注你的系統(tǒng)如何才能適應(yīng)如此龐大的樣本量，并從中挖掘中有用的信息來。Seti所解決的問題規(guī)模大體上是像下表所描述的那樣的：

Training set size Unique features

Mean 100 Billion 1 Billion

Median 1 Billion 10 Million

通常來說，一個好的機器學習系統(tǒng)需要更多地強調(diào)精度，但面對一個大型的系統(tǒng)時作這樣的片面強調(diào)容易犯下很多錯誤，以下是我們在開發(fā)Seti過程中積累的幾個經(jīng)驗教訓，當然有一些是事后我們才總結(jié)出來的，當時我們并沒有意識到。（注：作者應(yīng)該是想說，有些因素跟精度一樣不能忽視，甚至更重要）

1、保持系統(tǒng)的簡單，即使這意味著會損失一定的精度。（Keep it simple， even at the expense of a little accuracy）

誘惑：讓你的分類器在不同領(lǐng)域的應(yīng)用中都具有高精度是非常重要的，所以我們應(yīng)該專注于算法的精度上。

但是，實際中的算法有其它幾個方面具有同等重要的地位：

容易使用：如果這個系統(tǒng)還有其它人或其它團隊在使用，他們必定希望這個系統(tǒng)在配置與使用上都是簡單的，他們可能不是機器學習的專家，所以他們也不希望把時間浪費在系統(tǒng)的啟動與運作上。

系統(tǒng)的可靠性：大家更注重在實際環(huán)境中部署一個可靠的機器學習系統(tǒng)，它必需是穩(wěn)定的并且不需要總是去關(guān)注它是否崩潰的。早期的Seti雖然在精度上更好，但它的復雜性、對網(wǎng)絡(luò)與GFS文件系統(tǒng)的壓力、需要持續(xù)關(guān)注等缺點導致了很多人都不愿意去部署它。

（很多情況下，我們都可以認為以上兩點是等價的，即：系統(tǒng)的簡單易用約等于穩(wěn)定可靠）

Seti通常應(yīng)用于對原有系統(tǒng)有極大提升效果的場景（參看教訓3），因此大家都不太會關(guān)注Seti所使用的不同算法所造成的在精度上的細微差別。另一方面，這些精度上的小差別經(jīng)?？梢酝ㄟ^其它的手段來抹平，比如更好的數(shù)據(jù)過濾、添加其它更合適的特征、調(diào)整參數(shù)等等，如果這個系統(tǒng)是穩(wěn)定的、可擴展的、簡單易用的，以上的這些額外的步驟也更容易實現(xiàn)，而這些系統(tǒng)特點往往決定了它會被團隊接受或拋棄。

對于學術(shù)界來說，設(shè)計一個精度稍差但更穩(wěn)定與簡單易用的算法并不是一個有吸引力的事情，但依據(jù)我們的經(jīng)驗，這個在實際當中具有非凡的價值。

2、從當前的一些具體的應(yīng)用開始。（Start with a few specific applications in mind）

誘惑：構(gòu)建一個不限定于任何特定應(yīng)用的系統(tǒng)，不單能囊括當前的各類應(yīng)用，還能適用于未來的各種分類任務(wù)。

但是，我們決定聚焦于一小撮的初始的應(yīng)用上，這個決定基于如下幾個原因：

3、知道什么時候說“不”。（Know when to say “no”）

誘惑：我們有了錘子，所以我們眼中什么都是釘子，任何的問題都可以用機器學習系統(tǒng)來解決。

很早以前我們就發(fā)現(xiàn)，雖然機器學習系統(tǒng)帶來了明顯的收益，但它同時也給整個系統(tǒng)帶來了復雜性、不透明性與不可預(yù)測性。有些情況下，簡單的技術(shù)已經(jīng)足以解決手頭的問題，從長遠來看，與其把努力花在整合、維護與診斷在線機器學習系統(tǒng)上，還不如花在其它的一些提升系統(tǒng)性能的方法上。

Seti適用的前提是對現(xiàn)在的系統(tǒng)上有明顯的預(yù)測效果上的提升，我們也常常建議大家避免把它應(yīng)用于效果提升不明顯的場景。

補充1：看到Seti所應(yīng)用的數(shù)據(jù)規(guī)模時，我的第一反應(yīng)是怎么可能得到這么大量的標記數(shù)據(jù)，因為訓練分類器是需要標記好的數(shù)據(jù)集的，同樣文中屢次提到分類器的精度，而計算分類器的精度同樣不能缺少標記數(shù)據(jù)。我的理解是：一種情況下，這些標記數(shù)據(jù)是來自于google用戶無意識的點擊貢獻，另一種情況是，他們使用的是半監(jiān)督學習的方法，從一個小型的人工標記的數(shù)據(jù)集開始訓練，然后覆蓋到數(shù)據(jù)的全集。

補充2：文中的一個主要的觀點是：商用的系統(tǒng)與學術(shù)界追求的系統(tǒng)其目標是不一樣的。學術(shù)界會傾向于探尋即使是數(shù)據(jù)量不足的情況下，怎么得到有統(tǒng)計意義的結(jié)果，而精度永遠都是最重要的。商業(yè)界在不缺乏數(shù)據(jù)的情況下需要關(guān)注于如何從帶噪聲的數(shù)據(jù)中過濾出有價值的信息，同時系統(tǒng)必須具有可擴展性，此時，精度并不是一個唯一重要的因素。