基于模型的机器学习（MBML）正在迅速改变我们如何应对复杂数据挑战的方式。通过专注于结构化框架，MBML使从业人员能够创建针对特定问题的个性化模型，超越了传统机器学习方法的约束。这种范式的转变不仅有助于更深入地了解数据，而且为各种应用带来了很多好处。
什么是基于模型的机器学习（MBML）？
基于模型的机器学习（MBML）代表了解决机器学习领域中问题的方法的范式转变。与通常取决于熟悉程度驱动的固定算法的传统方法不同，MBML专注于可以适应各种挑战的可定制模型的开发。这种灵活性使从业人员可以制定与特定数据集细微差别更加一致的解决方案。
现场背景
机器学习字段的特征是众多算法，每个算法都是为了不同的任务而设计的。但是，这些算法的选择经常受到从业者的经验和熟悉度的控制。结果，从业者可能会忽略更有效或创新的方法。 MBML试图通过提供一个全面的框架来指导从业者调整其模型开发过程，以解决此问题。
MBML的目的
MBML的主要目的是提供一种整体方法，该方法使数据科学家和机器学习工程师能够开发定制解决方案。通过标准化建模过程，MBML不仅提高了模型开发的效率，而且还鼓励人们更深入地了解复杂的数据相互作用以及与之相关的固有不确定性。
关键概念
几个核心概念是MBML方法的基础，从而实现了其独特的处理数据和模型的方式。
因子图
因子图是MBML中强大的工具，旨在表示数据中的复杂关系。它们由象征概率分布的圆形节点和表示条件关系的正方形节点组成。该结构可以有效地表示联合概率分布。
这些图形促进了通过基于图形变量子集计算因子的产物来帮助推理和学习的本地消息算法。因此，因子图简化了模型构建过程并增强其可解释性。
贝叶斯方法
贝叶斯方法在MBML中至关重要，为代表潜在参数作为以概率分布为特征的随机变量提供了一个框架。这种表示允许从业人员有效地量化不确定性，将MBML与经典的机器学习策略区分开来，这些策略通常依赖于固定参数值。
随着计算能力的进步，贝叶斯方法已经越来越擅长管理较大的数据集，从而使它们更容易访问和实用。
概率编程
概率编程是MBML的另一个基石，它将不确定性整合到编程语言中。这种创新的方法简化了建模和推理过程，使从业者可以轻松地表达复杂的概率模型。
嵌入在概率编程工具中的推理引擎可自动化计算，从而使基于复杂的模型方法可用，而无需大量编码，从而提高了模型开发的生产力和准确性。
基于模型的ML开发阶段
MBML框架内模型的开发通常遵循三个基本规则：
- 描述模型： 利用因子图准确说明数据生成过程及其基本关系。
- 报告的数据条件： 通过将已知数据分配给相关变量，从而提高了模型的响应性和准确性，将观察到的值整合到模型中。
- 向后推理： 根据观察到的数据来完善先前的分布并估算贝叶斯概率，以提高模型的预测能力。
其他考虑因素
在使用MBML方法开发机器学习系统的同时，承认它们固有的脆弱性至关重要。为了确保可靠的绩效，从业人员应执行严格的测试，持续集成和连续部署（CI/CD）实践，以及正在进行的监视和评估。
此外，MBML在开源合作的原则上蓬勃发展，从而促进了社区参与，这有助于该领域的集体进步。这个共享的知识库加速了创新，并提高了各种应用程序中机器学习解决方案的鲁棒性。
