机器学习技术：别被神化了，它现在到底能干嘛？
上次跟做CV的师哥吃火锅，他吐槽了快一小时。
全是坑。
现在随便找个创业项目PPT，十页有八页要把“机器学习”四个大字打在封面上，拆开来看看，九成都是换皮忽悠，把Excel的线性拟合换个名字就敢叫AI预测。
金融行业机器学习风控部署架构图
我前年帮一家区域连锁超市做日常客流预测，手上单店每天一个数据点，撑死了也就三百多条数据。抱着试试的心态搭了个Transformer模型调了三天，出来的结果忽上忽下，连去年国庆的客流高峰都预测错了。最后改了下用户特征，用了优化后的XGBoost，误差直接砍了一半，跑起来还不用占GPU，普通服务器就能带。
为什么？因为小样本场景下，复杂大模型纯属过拟合，白瞎算力和钱。
不过话说回来，老算法不代表没用，合适的技术解决合适的问题，这才是落地的核心。
医疗领域联邦学习数据交互流程图
还有模型蒸馏技术，之前大家就是用来把大模型压缩到手机里省空间，现在早就玩出花了。我上周刷arXiv刚看到一篇新成果，把预训练好的蛋白质结构预测大模型，蒸馏成了只有几十兆的小模型，准确率只掉了不到2个点，普通实验室的PC就能跑，不用排队抢超算资源。
你知道这对多少做基础生物科研的学生意味着什么吗？之前多少人因为跑不动大模型，课题卡住延毕，现在一句话的事，成本直接降了几十倍。
哦对了，我也不是说大模型没用，就是觉得没必要什么问题都往大模型上凑。上个月碰到一个做农业物联网的朋友，他们想用机器学习预测大棚蔬菜产量，光清洗传感器数据就花了两个多月，一半的时间传感器坏了没换，数据缺得不成样子，再好的大模型也变不出结果。最后用了简单的时间序列模型加正则化，预测准确率比农户人工估产高了快三成，已经帮农户每亩多赚了小两百块，这不就是有用的技术？
普通人入坑机器学习技术，别被网上的教程带歪了
现在打开短视频，一堆教程上来就是教你微调大模型，教你搭ChatGPT克隆，跟着学了大半年，真给你一堆脏数据，连怎么处理缺失值都不会。
真的，我面试过不少刚毕业的学生，十个有八个能把大模型的架构背得滚瓜烂熟，一问做建模前80%的时间要花在哪，一半答不出来。
答案是数据处理。绝大多数能落地赚钱的机器学习项目，80%的功夫都在清洗数据、整理特征，不是调参堆模型。
我之前认识一个二本毕业的小伙子，在杭州做电商第三方服务，人家不追风口不玩大模型，就安安稳稳把电商用户的浏览、购买、收藏、复购时间这些特征理得清清楚楚，用一个轻量的梯度提升树做复购预测，效果比甲方之前找某大厂做的大模型方案还好，收费只要十分之一，现在自己开个小工作室，每个月接两三个单，活得不要太舒服。
很多人问我，现在大模型这么火，是不是只有做大模型才有出路？
哪有这种说法。
我们国家那么多行业，从制造业到农业，从物流到医疗，大大小小的痛点数都数不过来，哪个不需要定制化的机器学习方案？这些场景里，根本不需要千亿参数的大模型，几百兆甚至几兆的小模型，只要能解决问题，就是好技术。
前阵子刷新闻看到，西北农林科技大学的几个学生，做了一个轻量机器学习模型识别果树蚜虫，果农拿手机拍张照就能识别，准确率九成多，还能告诉你打多少药合适，帮当地果农省了快三成的农药钱，这不比凑一堆人训大模型赚流量有价值？
机器学习技术从来都不是什么高高在上的魔法，它就是个工具。
能解决问题的工具，就是好工具。
现在工业界用的机器学习技术，根本不是你想的那样
很多人提起机器学习，第一反应就是ChatGPT那种千亿参数大模型，仿佛不堆参数就不配叫机器学习。 说实话，真不是这么回事。 现在工厂、零售、金融这些传统行业里跑的成熟方案，大多还是十年前就出来的老算法，稳得一批。比如金融风控场景，逻辑回归到现在还是主流，比很多花里胡哨的复杂模型表现还好，训练快，解释性强，出了问题能顺着特征一步步查到原因，刚好符合监管的合规要求，谁换谁傻。金融行业机器学习风控部署架构图
我前年帮一家区域连锁超市做日常客流预测，手上单店每天一个数据点，撑死了也就三百多条数据。抱着试试的心态搭了个Transformer模型调了三天，出来的结果忽上忽下，连去年国庆的客流高峰都预测错了。最后改了下用户特征，用了优化后的XGBoost，误差直接砍了一半，跑起来还不用占GPU，普通服务器就能带。
为什么？因为小样本场景下，复杂大模型纯属过拟合，白瞎算力和钱。
不过话说回来，老算法不代表没用，合适的技术解决合适的问题，这才是落地的核心。
最近两年机器学习技术的真突破，都在落地细节里
大模型的热闹都是资本炒出来的，真的实打实的科研进展，好多都在看起来不怎么起眼的小方向。 就说联邦学习吧，这个概念说了快十年，之前一直停留在论文里，落不了地。今年突然就在医疗领域火出圈了。 为什么？国内现在对医疗数据隐私卡得越来越严，不同医院的数据不能出域，更别说拿出来共享训模型了。而联邦学习刚好能让多家机构在不交换原始数据的前提下联合建模，完美解决了合规问题。去年广东省好几家三甲医院联合训出来的糖尿病早期风险预测模型，准确率比单家医院自己训的高了18个百分点，能提前三五年筛查出高危人群，这是真真正正能救命的成果。医疗领域联邦学习数据交互流程图
还有模型蒸馏技术，之前大家就是用来把大模型压缩到手机里省空间，现在早就玩出花了。我上周刷arXiv刚看到一篇新成果，把预训练好的蛋白质结构预测大模型，蒸馏成了只有几十兆的小模型，准确率只掉了不到2个点，普通实验室的PC就能跑，不用排队抢超算资源。
你知道这对多少做基础生物科研的学生意味着什么吗？之前多少人因为跑不动大模型，课题卡住延毕，现在一句话的事，成本直接降了几十倍。
哦对了，我也不是说大模型没用，就是觉得没必要什么问题都往大模型上凑。上个月碰到一个做农业物联网的朋友，他们想用机器学习预测大棚蔬菜产量，光清洗传感器数据就花了两个多月，一半的时间传感器坏了没换，数据缺得不成样子，再好的大模型也变不出结果。最后用了简单的时间序列模型加正则化，预测准确率比农户人工估产高了快三成，已经帮农户每亩多赚了小两百块，这不就是有用的技术？
普通人入坑机器学习技术，别被网上的教程带歪了
普通人入坑机器学习技术，别被网上的教程带歪了
现在打开短视频，一堆教程上来就是教你微调大模型，教你搭ChatGPT克隆，跟着学了大半年，真给你一堆脏数据，连怎么处理缺失值都不会。
真的，我面试过不少刚毕业的学生，十个有八个能把大模型的架构背得滚瓜烂熟，一问做建模前80%的时间要花在哪，一半答不出来。
答案是数据处理。绝大多数能落地赚钱的机器学习项目，80%的功夫都在清洗数据、整理特征，不是调参堆模型。
我之前认识一个二本毕业的小伙子，在杭州做电商第三方服务，人家不追风口不玩大模型，就安安稳稳把电商用户的浏览、购买、收藏、复购时间这些特征理得清清楚楚，用一个轻量的梯度提升树做复购预测，效果比甲方之前找某大厂做的大模型方案还好，收费只要十分之一，现在自己开个小工作室，每个月接两三个单，活得不要太舒服。
很多人问我，现在大模型这么火，是不是只有做大模型才有出路？
哪有这种说法。
我们国家那么多行业，从制造业到农业，从物流到医疗，大大小小的痛点数都数不过来，哪个不需要定制化的机器学习方案？这些场景里，根本不需要千亿参数的大模型，几百兆甚至几兆的小模型，只要能解决问题，就是好技术。
前阵子刷新闻看到，西北农林科技大学的几个学生，做了一个轻量机器学习模型识别果树蚜虫，果农拿手机拍张照就能识别，准确率九成多，还能告诉你打多少药合适，帮当地果农省了快三成的农药钱，这不比凑一堆人训大模型赚流量有价值？
机器学习技术从来都不是什么高高在上的魔法，它就是个工具。
能解决问题的工具，就是好工具。