機(jī)器學(xué)習(xí)在領(lǐng)英的規(guī)�；瘧�(yīng)用

　　人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)仍然是全球持續(xù)增長(zhǎng)的領(lǐng)域之一，近年來(lái)涌現(xiàn)出越來(lái)越多本科生或者非人工智能專業(yè)出身的工程師，他們努力學(xué)習(xí)和使用技術(shù)來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品，幾乎每天都有新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和框架發(fā)布。這篇文章將討論領(lǐng)英如何規(guī)模化利用技術(shù)，幫助更多工程師提升機(jī)器學(xué)習(xí)的效率。近日，領(lǐng)英中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)研發(fā)經(jīng)理李子在IEEE數(shù)據(jù)挖掘國(guó)際會(huì)議(ICDM)上分享了領(lǐng)英是如何規(guī)模化開展機(jī)器學(xué)習(xí)，介紹領(lǐng)英的核心產(chǎn)品以及如何利用技術(shù)幫助更多工程師提升機(jī)器學(xué)習(xí)的效率。

　　Pro-ML提升機(jī)器學(xué)習(xí)效率

　　過(guò)去10年，領(lǐng)英把人工智能技術(shù)應(yīng)用于各個(gè)方面來(lái)提升用戶和客戶體驗(yàn)，比如你可能認(rèn)識(shí)的人(People You May Know)，可以為你推薦能夠給你的職業(yè)發(fā)展帶來(lái)價(jià)值的人;Feed可以幫你找到最相關(guān)的行業(yè)信息，比如最新的文章或聯(lián)系人的最新動(dòng)態(tài);Recruiter Search可以幫助企業(yè)了解趨勢(shì)，更好地進(jìn)行招聘;職位推薦系統(tǒng)(Job Recommendations System)可以幫你找到工作或者跳槽到更好的企業(yè)。機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)著領(lǐng)英的核心產(chǎn)品。

　　但領(lǐng)英發(fā)現(xiàn)，過(guò)去每個(gè)團(tuán)隊(duì)用自己的AI技術(shù)堆棧開發(fā)各自的產(chǎn)品。，這種做法無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)規(guī)�；�，因?yàn)槊總�(gè)團(tuán)隊(duì)使用的技術(shù)不同，從邏輯回歸到深度學(xué)習(xí)，從Pig 、 Hive、Spark到Scalding等等，團(tuán)隊(duì)之間的AI技術(shù)堆棧很難共享協(xié)作。所以領(lǐng)英希望在招入新的工程師或是開發(fā)新功能、使用新技術(shù)時(shí)，盡可能減少大家的負(fù)擔(dān)。此外，近年來(lái)很多人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者其實(shí)并不是人工智能專業(yè)出身，領(lǐng)英的AI基礎(chǔ)架構(gòu)對(duì)他們來(lái)說(shuō)過(guò)于復(fù)雜，難以用來(lái)構(gòu)建、迭代模型。

　　為了高效地促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)�；�，領(lǐng)英構(gòu)建了名為“Productive Machine Learning”(高效機(jī)器學(xué)習(xí))的項(xiàng)目，簡(jiǎn)稱Pro-ML。Pro-ML的目標(biāo)是將AI工程師的工作效率翻一番，讓他們能更輕松、更高效地構(gòu)建模型。在過(guò)去十年里領(lǐng)英發(fā)現(xiàn)，模型性能與模型更新速度直接相關(guān)。因此，如果能讓工程師加快模型迭代速度，那么模型性能也會(huì)提高。

　　具體來(lái)說(shuō)Pro-ML采用分層解決方案，目標(biāo)是提高整個(gè)模型開發(fā)周期的效率，從模型探索和構(gòu)建(Exploring and Authoring)，到模型訓(xùn)練(Training)、模型部署(Deploying)、模型運(yùn)行(Running)，再到持續(xù)監(jiān)控模型狀態(tài)。領(lǐng)英希望把所有常規(guī)工作自動(dòng)化，這樣算法工程師就能更加聚焦于創(chuàng)新。

　　Pro-ML中有兩個(gè)工具貫穿剛剛提到的所有階段：一個(gè)是Feature Marketplace，另一個(gè)是Health Assurance Layer。在Feature Marketplace，領(lǐng)英使用先進(jìn)的技術(shù)來(lái)生成、共享和管理新特征。AI建模的核心是特征工程(Feature Engineering)，領(lǐng)英有數(shù)百名工程師和數(shù)萬(wàn)種正在研究的特征。提高工程師生成、共享和管理特征的效率，對(duì)于提高他們的工作效率至關(guān)重要。

　　而Health Assurance Layer可以在整個(gè)開發(fā)周期中持續(xù)監(jiān)控模型狀態(tài)。比如，它確保用于模型訓(xùn)練的離線特征和用于在線推理的在線特征在統(tǒng)計(jì)意義上一致或近似，同時(shí)確保在線模型的良好性能。比如在預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)的時(shí)候，工程師希望在線打的分與離線訓(xùn)練的分?jǐn)?shù)精度一致。一旦Health Assurance Layer檢測(cè)到異常，會(huì)自動(dòng)提醒工程師，然后工程師可以介入，進(jìn)行調(diào)試。Health Assurance Layer還提供了很多有用的工具，幫助工程師進(jìn)一步確認(rèn)問(wèn)題所在。是代碼出錯(cuò)?還是數(shù)據(jù)缺失?還是僅僅因?yàn)槟Ｐ屠吓f，需要重新訓(xùn)練?

　　Pro-ML提升效率的第一步——探索與授權(quán)

　　建模過(guò)程實(shí)際上始于對(duì)問(wèn)題的探索。目標(biāo)是什么?目標(biāo)函數(shù)是什么?有什么特征?數(shù)據(jù)有哪些?對(duì)于這些問(wèn)題，工程師需要做無(wú)數(shù)個(gè)實(shí)驗(yàn)來(lái)探索數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征工程，調(diào)整模型和超參數(shù)。為了提高這一階段的工作效率，領(lǐng)英構(gòu)建了集成了 Pro-ML內(nèi)核的Jupyter Notebook。在Jupyter Notebook的幫助下，工程師可以一步一步地進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、特征選擇和模型繪制，并以交互的方式做實(shí)驗(yàn)。Jupyter Notebook由領(lǐng)英的Spark集群提供計(jì)算資源，這樣工程師就可以在線完成工作而不需要把數(shù)據(jù)下載到本地，不僅提高了他們的工作效率，同時(shí)也保護(hù)了用戶隱私。

　　為了定義模型，除了Jupyter Notebook，領(lǐng)英還構(gòu)建了一種領(lǐng)域特定語(yǔ)言(Domain-specific Language, DSL)叫做Quasar。本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型就是有向無(wú)環(huán)圖(DAG)，它定義了輸入特征和在這些特征上的轉(zhuǎn)換。Quasar DSL是領(lǐng)英用來(lái)定義模型的語(yǔ)言，它為建模者提供了幾乎所有常見的特征轉(zhuǎn)換函數(shù)。因此AI工程師們可以專注于新特征或者特征組合實(shí)驗(yàn)，而不需要書寫大量重復(fù)代碼來(lái)做特征轉(zhuǎn)換。Quasar的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是離線訓(xùn)練出來(lái)的模型可以直接部署到線上，大大簡(jiǎn)化了模型從離線到在線的過(guò)渡。

　　多種工具高效協(xié)助模型訓(xùn)練

　　眾所周知，一個(gè)模型實(shí)際上有兩個(gè)關(guān)鍵組成部分，一個(gè)是特征，另一個(gè)是算法。首先來(lái)看一下特征。如前所述，特征工程是AI建模的核心所在。在領(lǐng)英，為了提高學(xué)習(xí)效率，領(lǐng)英構(gòu)建的框架Feature Marketplace可以讓工程師可以有效地生成、發(fā)現(xiàn)、共享和管理特征。工程師可以將特征共享到Feature Marketplace上以便其他人使用，也可以按名稱搜索特征，發(fā)現(xiàn)該特征并獲取關(guān)于該特征的所有信息，例如特征的創(chuàng)建者、特征是如何生成的、特征應(yīng)用在哪些領(lǐng)英的模型中以特征的統(tǒng)計(jì)分布等等，所有這些問(wèn)題都可以在Feature Marketplace找到答案。Feature Marketplace還為工程師提供了諸多切實(shí)有用的工具，幫助工程師選擇特征以及持續(xù)監(jiān)控和驗(yàn)證特征。通過(guò)Feature Marketplace，工程師可以快速找到建模所需的特征。

　　不過(guò)，F(xiàn)eature Marketplace也面臨著挑戰(zhàn)：如何確保工程師能夠得到他們所需要的么，比如在線和離線特征是一致的。如果做了大量離線實(shí)驗(yàn)，收集好的特征用于建模，那么這個(gè)模型可能會(huì)表現(xiàn)得很好，但不能保證在線的時(shí)候這個(gè)特征是穩(wěn)定的，如果不穩(wěn)定，那模型性能可能會(huì)下降。事實(shí)上，這種事故在過(guò)去幾年屢見不鮮。為了解決這個(gè)問(wèn)題，領(lǐng)英構(gòu)建了一個(gè)工具稱為Frame。Frame是一個(gè)基于相同配置和相同公共庫(kù)離線和在線生成特征的平臺(tái)，保證了離線和在線的一致性。領(lǐng)英向工程師提供操作細(xì)節(jié)，工程師只需要在Quasar模型中指定特征的名稱，就可以保證在線和離線獲取特征的一致性。

　　特征集齊后就需要算法。領(lǐng)英支持深度學(xué)習(xí)、決策樹算法、Generalized Linear Mixed Model (GLMix)等多種算法。在深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中，領(lǐng)英使用Tensorflow;在決策樹算法的場(chǎng)景中使用XGBoost，兩者都是第三方庫(kù)。對(duì)于GLMix，領(lǐng)英研發(fā)并開源了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)叫做Photon。GLMix模型大大提高了職位推薦系統(tǒng)的性能，成功使職位申請(qǐng)數(shù)量增加了20%。

　　根據(jù)特征和算法，領(lǐng)英構(gòu)建了Photon Connect訓(xùn)練引擎，把上述所有組件連接起來(lái)。Photon Connect用Frame來(lái)訪問(wèn)特征，并將特征與標(biāo)簽數(shù)據(jù)連接起來(lái)，然后將數(shù)據(jù)傳輸至Quasar模型進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換。在這個(gè)階段，Quasar模型的參數(shù)是未知的，領(lǐng)英利用Quasar模型進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，然后使用算法來(lái)學(xué)習(xí)這些參數(shù)。學(xué)習(xí)到的參數(shù)會(huì)插入到Quasar模型中。這樣，一個(gè)Quasar模型建模就完成了，它可以直接部署到線上服務(wù)中。

　　Health Assurance Layer保證算法順利運(yùn)行

　　模型訓(xùn)練和部署完成后，最后一個(gè)問(wèn)題是：當(dāng)模型實(shí)際運(yùn)行的時(shí)候，如何保持它能夠正常運(yùn)行呢?根據(jù)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，在開發(fā)的早期階段越重視這個(gè)問(wèn)題，越容易在實(shí)際運(yùn)行時(shí)保證模型正常運(yùn)行。因此，在模型探索和訓(xùn)練等早期階段，領(lǐng)英的Health Assurance Layer提供了一系列工具，用于持續(xù)監(jiān)控和驗(yàn)證。有人可能會(huì)問(wèn)，在實(shí)際運(yùn)行中，所有在線特征都可用嗎?特征更新的速度是否足夠快?實(shí)際上，如果出現(xiàn)任何異樣， Health Assurance Layer 將通知相應(yīng)的工程師，他們會(huì)介入進(jìn)行調(diào)試。Health Assurance Layer為工程師提供了一系列工具，幫助他們快速鎖定問(wèn)題。

　　領(lǐng)英的機(jī)器學(xué)習(xí)與Pro-ML團(tuán)隊(duì)

　　經(jīng)過(guò)十年的快速發(fā)展和實(shí)驗(yàn)后，領(lǐng)英將人工智能團(tuán)隊(duì)與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)緊密地聯(lián)系在一起，使機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)能夠與致力于解決類似難題的同行專家合作并分享最佳實(shí)踐。

　　類似地，Pro-ML團(tuán)隊(duì)圍繞五個(gè)主要支柱構(gòu)建，每個(gè)支柱都支持模型開發(fā)生命周期的一個(gè)階段。通常，每個(gè)支柱都有一個(gè)負(fù)責(zé)人(通常是一名工程師)、一個(gè)技術(shù)負(fù)責(zé)人和幾個(gè)工程師。這些工程師也來(lái)自各個(gè)組織，包括產(chǎn)品工程組織、基礎(chǔ)/工具組織和基礎(chǔ)架構(gòu)團(tuán)隊(duì)。Pro-ML團(tuán)隊(duì)分布在世界各地，包括班加羅爾、歐洲和美國(guó)多個(gè)地方。領(lǐng)英還擁有一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，幫助制定項(xiàng)目愿景，并且最重要的是致力于消除摩擦，以便每一個(gè)支柱能夠獨(dú)立存在。

　　Pro-ML將增加能夠利用人工智能的產(chǎn)品數(shù)量，并擴(kuò)大能夠培訓(xùn)和部署模型的團(tuán)隊(duì)數(shù)量。此外，它將減少模型選擇、部署等所需的時(shí)間，并使Health Assurance等關(guān)鍵領(lǐng)域自動(dòng)化。領(lǐng)英現(xiàn)在已經(jīng)花了一年多的時(shí)間來(lái)改造人工智能，使其能保持快速、高效和可操作性，擴(kuò)展到所有工程領(lǐng)域。它讓工程師有更多的時(shí)間去做他們最擅長(zhǎng)的事情：利用領(lǐng)英獨(dú)特的高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集，為棘手的技術(shù)問(wèn)題找到創(chuàng)造性的解決方案。

　　從 2014 年進(jìn)入中國(guó)開始，領(lǐng)英不斷地探索著中國(guó)這片獨(dú)具特點(diǎn)的市場(chǎng)，在中國(guó)北京和美國(guó)硅谷從無(wú)到有，構(gòu)建了一支超過(guò) 100人的本土研發(fā)團(tuán)隊(duì)，兩地團(tuán)隊(duì)以“One Team”的形式協(xié)作，利用總部的技術(shù)資源優(yōu)勢(shì)，希望推動(dòng)中國(guó)市場(chǎng)完成本地化產(chǎn)品與技術(shù)創(chuàng)新。未來(lái)領(lǐng)英也將進(jìn)一步依靠 AI 和大數(shù)據(jù)技術(shù)升級(jí)優(yōu)化用戶體驗(yàn)。如果你也想加入領(lǐng)英中國(guó)這支強(qiáng)大的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，歡迎點(diǎn)擊下方鏈接/掃描二維碼，查看并申請(qǐng)職位吧!