在國富如荷這些年的教學過程中，很多同學問到了一個問題：

在現(xiàn)實的商業(yè)世界中如何應用機器學習？

也就是說，雖然現(xiàn)在我們一直被各種算法文章和教程轟炸，但是關于企業(yè)中一個機器學習項目的“上下文”卻總是缺失的。

今天CDA數(shù)據(jù)分析師教研副總監(jiān)徐楊老師將給同學們介紹我們最近采集到的三個真實的企業(yè)機器學習項目，以讓同學們更好地理解機器學習和數(shù)據(jù)科學在實踐中是如何工作的。

01、掃描 eBay 是否有假冒商品或贓物

這個項目來源于我們美國部門的反饋。這是一家娛樂行業(yè)的企業(yè)，由于保密協(xié)議的原因老師無法給出企業(yè)的名稱。他們有一個專門的分析團隊，在購物網站(如eBay)上搜索帶有客戶品牌的被盜或假冒商品。

在eBay上數(shù)以百萬計的商品清單列表中，只有很小一部分是企業(yè)感興趣的。于是分析團隊上線了爬蟲算法，抓取包含相關關鍵字的網頁，并將網頁圖片存儲在特定的文件夾中。每天，該團隊都會登錄到相關的門戶網站，爬取并查看這些圖片，以確定它們是否侵犯了企業(yè)的版權。這是一個非常昂貴卻無聊的過程，昂貴在負責查看圖片的人工成本，無聊在于這個查看工作本身沒有太多技術含量卻非常消耗工時。但是這個問題可以通過一點機器學習得到很大改善。

尷尬的是，現(xiàn)在很多很多討論計算機視覺的文章都在關注一些"不務正業(yè)"的問題，例如 貓 vs 狗、汽車 vs 摩托車、手繪數(shù)字等等。但在這個項目中，我們必須在圖像中尋找侵犯版權的東西。

決定使用哪種機器學習算法來解決問題通常很復雜，這個項目也不例外。一方面，我們有大量被標記為侵權或非侵權的數(shù)據(jù)，在這種情況下，很容易能看出這是一個有監(jiān)督的分類問題。那么，我們考慮試一下神經網絡算法？

另一方面，由于門戶網站的設計，檢索負面信息非常耗時（它不存儲圖像，只是一個鏈接），因此我們只有一個有限的數(shù)據(jù)集。此外，企業(yè)的徽標經常與其他企業(yè)的徽標一起出現(xiàn)在圖像中（侵犯版權通常是很微妙的），并且足夠深的神經網絡很有可能會識別出類似商標的存在而不是單獨某個公司的標志（就像神經網絡通常會識別所有犬種而不僅僅是德國牧羊犬一樣）。在這種情況下，關鍵是訓練一個更淺的卷積神經網絡來進行目標檢測而不是分類。這阻止了網絡學習 logo-general 特征并迫使它學習 logo-specific 特征。（這兩個單詞顯然用英文來表述會更加準確，因此我們不給出翻譯）

CNN（卷積神經網絡）的算法本身是成熟的，那么這個項目的關鍵就在于生成訓練集以供訓練目標檢測。它需要由來自原始訓練集的大量不同角度和排列的圖像組成，具有各種傾斜和對齊方式，每個圖像都有一個包圍框圍繞著我們想要檢測的對象(徽標)。在花費了相當大的精力完成訓練集的工作后，這個項目的后續(xù)工作也順利完成。

02、預測零售店是否會被盜

這個項目來源于與我們合作的一家企業(yè)，這是一家跨國零售連鎖企業(yè)（同樣是基于保密協(xié)議，這里不能給出企業(yè)名稱）。由于這家企業(yè)的分支店鋪遍布全球，包括一些不太安全的地區(qū)。因此需要構建一個算法，根據(jù)入室盜竊的歷史實例生成入室盜竊的風險評分。

由于業(yè)務的性質，企業(yè)認為盜竊的風險隨著周邊地區(qū)的犯罪而增加，而不是由于商店的任何特定特征（易碎的窗戶等）而增加。

該算法工具的目的不是直接防止盜竊，而是評估如何對整個商店組合分配固定預算，以減少盜竊損失。因此，算法輸出的必須是更新每個安全設施的好處，或者說是推薦更新哪些安全設施，有點像推薦引擎。

與我們上一個示例類似，找出解決問題的關鍵是最大的挑戰(zhàn)之一。分析團隊首先嘗試了生存分析，定制了 Cox Proportional Hazards 模型以接受多個事件。雖然它在洞察各種安全設施的防護性方面做得很好，但它對于地理因素的識別效果非常差，而地理區(qū)域因素正是客戶想要識別的一個重要因素。

最后，分析團隊決定為客戶想要識別的每個因素構建單獨的分類器(使用XGBoost)，為每個時期設置固定的訓練集日期范圍，以解決較長時期的預測更有可能高估長期風險的問題。接下來，將這些因素導入回歸模型來計算每個零售商店的預估損失，并使用該度量(結合地理度量)來生成具體的推薦。

03、向1.5億位訪問者推薦內容

Infinite Scroll，一般稱為無限滾動模式，對于有很多相似條目需要展示的頁面，可以用無限下拉的方式來避免用戶通過點擊下一頁來獲取更多內容。比如今日頭條網站，打開后，可以一直向下滾動，當滾動到頁面底部后，就會加載更多新聞條目。

之前，一個和我們美國部門有長期合作的網站轉向了無限滾動模式，但對拉到底后接下來要顯示哪篇文章發(fā)了愁。一開始，他們的分析團隊提出的方法與強化學習非常相似——從10篇最受歡迎的文章中選擇一篇或隨機選擇。

不幸的是，這個想法并沒有給他們帶來他們所希望的轉化率，而無限滾動條也大大降低了他們的廣告點擊量(盡管這對用戶來說是一種更好的體驗)。

后來，分析團隊使用詞嵌入和用戶嵌入，構建了一個協(xié)同過濾推薦引擎，為用戶提供符合他們興趣的文章，而不僅僅是最流行的。

這個項目最大的挑戰(zhàn)不是選擇哪個算法的問題，而是海量數(shù)據(jù)的處理問題：必須確保系統(tǒng)非常快速地返回推薦——這是無限滾動體驗的本質。

另一個挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)埋點和備份，因為用戶的每個行為都有非常多個特征可以提取，因此需要找到一種方法來存儲這些信息，且存儲成本不會呈指數(shù)級增長。

分析團隊決定按站點、類別和用戶信息拆分模型，以減少嵌入矩陣的大小。同時還部署了各種降維技術以使其更易于管理，并密切監(jiān)視系統(tǒng)以確定備份的理想截止日期。

總結

通過上述三個項目同學們可以發(fā)現(xiàn)，很多時候，算法選擇和參數(shù)調參并不是企業(yè)中一個機器學習項目最重要的階段。而客戶需求、數(shù)據(jù)類型、計算速度、預測用法，甚至數(shù)據(jù)庫優(yōu)化都會影響到一個項目的成功。