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作者| Aileen

翻譯|任杰

校對(duì)|霍靜

導(dǎo)讀

初為人父人母，***的體會(huì)必須是：缺覺!喂奶換尿布，孩子一夜醒來(lái)好幾次，沒把小寶寶哄睡，卻把自己哄睡了，那時(shí)候你的內(nèi)心一定是崩潰的。

國(guó)外一個(gè)缺覺的父親實(shí)在受夠了他的雙胞胎寶寶，聯(lián)合他的妻子，統(tǒng)計(jì)了兩個(gè)娃的睡眠及喂養(yǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)等，用機(jī)器學(xué)習(xí)分析預(yù)測(cè)，總結(jié)并掌握兩個(gè)孩子的作息規(guī)律，科學(xué)的育兒方法讓他們伺候好孩子的同時(shí)，又將孩子對(duì)自己的睡眠影響降到***，真是太機(jī)智了。技術(shù)咖拯救睡眠啊!

接下來(lái)就讓我們看看這對(duì)夫妻是如何收集數(shù)據(jù)、并利用機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)的，或許年輕的我們可以學(xué)一手。

這樣看來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)決策其實(shí)并沒有那么高高在上，可能也可以幫我們解決一些生活中的有趣問題。

前言

一個(gè)月前，我試著用A / B測(cè)試我們那對(duì)雙胞胎，看看怎樣不同的“治療”或輸入?yún)?shù)會(huì)造成較久的睡眠，當(dāng)然這由我們自己來(lái)完成。我發(fā)現(xiàn)睡眠模式相當(dāng)不穩(wěn)定，并沒有找到促進(jìn)睡眠相關(guān)的東西。隨著時(shí)間的推移，他們更大程度上傾向于自然醒。然而，現(xiàn)在他們已經(jīng)四個(gè)月大了，他們已經(jīng)開始普遍但是很少討論的睡眠顛倒(Sleep Regression)。我又一次發(fā)現(xiàn)自己渴望獲得更多的睡眠。我先前投的文章中確實(shí)有一個(gè)評(píng)論說，“無(wú)論多么渴望睡更多，我都會(huì)努力去找，我能找到對(duì)于睡眠有用的東西嗎”?嘿嘿，我找到了。從此，我轉(zhuǎn)而關(guān)注另一項(xiàng)計(jì)算機(jī)科技：機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)的領(lǐng)域，提供 “教”計(jì)算機(jī)或程序的方式，而不需要給他們一些分散的指令集。在正常編程中，我會(huì)讓計(jì)算機(jī)按順序執(zhí)行一列命令，按邏輯基于輸入的方法來(lái)做決策，不過這些程序永遠(yuǎn)都不會(huì)離開已定義好的軌跡。盡管這聽起來(lái)比它實(shí)際上運(yùn)行的方式更像終結(jié)者(Terminator)，但是機(jī)器學(xué)習(xí)可以接受人拿給的用于“學(xué)習(xí)”的數(shù)據(jù)，以此作為預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。雖然這在整個(gè)科技行業(yè)變得越來(lái)越流行,而AI主要被用于瀏覽購(gòu)買行為和推薦，也許最有趣的是，分類和識(shí)別照片和畫作，這大多是谷歌在做。我沒有找到什么例子用于做家長(zhǎng)帶小孩。

多虧我的妻子是會(huì)計(jì)背景，還有我們的A型人格，我們?cè)敿?xì)記錄了兩個(gè)男孩的進(jìn)食和睡眠行為。還記得這個(gè)表格嗎?

“大數(shù)據(jù)”，毫不夸張的講

使用這些數(shù)據(jù)，我開始尋找輸入?yún)?shù)的***組合，在這個(gè)例子中，我關(guān)注食物總消耗、***喂食時(shí)間和***喂量，來(lái)決定什么情況會(huì)導(dǎo)致男孩的最久時(shí)間睡眠。最重要的是我可以讓計(jì)算機(jī)做艱苦的工作。另外，我們這組模式有兩倍的數(shù)據(jù)，因?yàn)楹苊黠@我們有兩個(gè)男孩。

有幾個(gè)可用的巨大機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，他們跨編程語(yǔ)言。雖然我主要使用Java和Javascript工作，我選擇了Python庫(kù)sklearn，因?yàn)槲沂煜ython以及這個(gè)靈活的腳本語(yǔ)言可以說是近乎***的應(yīng)用。有許多對(duì)這個(gè)庫(kù)和文檔極好的教程。

如果感興趣，你可以在github上找到我的代碼。

把我們從電子表格收集的數(shù)據(jù)導(dǎo)出來(lái)，我提取了過去一個(gè)月的數(shù)據(jù)點(diǎn)。因?yàn)閶雰赫?jīng)歷快速的成長(zhǎng)發(fā)育變化，我覺得一個(gè)月的數(shù)據(jù)乘以2個(gè)嬰兒，是一種對(duì)近因效應(yīng)較好的平衡，而且數(shù)據(jù)足夠用于做預(yù)測(cè)了。

放在一起進(jìn)行編碼

我也得到了一些有趣的統(tǒng)計(jì)值，包括：平均每天我們喂食兩男孩(各)27.5盎司，通常讓他們?cè)谒X在7:25睡覺，睡前喂他們5.22盎司，它們平均睡9個(gè)小時(shí)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)男孩75%的情況睡超過10小時(shí)。不賴的發(fā)現(xiàn)。但我知道我們還有一些工作可以改進(jìn)。

采用這些數(shù)據(jù)，我能夠畫出對(duì)于睡眠時(shí)間的每個(gè)參數(shù)。

你可以看出數(shù)據(jù)間已經(jīng)沒有很強(qiáng)的相關(guān)性，至少多數(shù)不存在線性關(guān)系。***線性特征的關(guān)系，還有很多離群點(diǎn)的，要屬總進(jìn)食量和睡眠小時(shí)之間的關(guān)系了。奇怪的是嬰兒吃得多反而睡得少了。

有許多不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些主要分為線性和非線性兩種類型。我用了六種使用相當(dāng)廣泛的算法運(yùn)行這組數(shù)據(jù)，看看每個(gè)能到的準(zhǔn)確程度。以下是結(jié)果。

注：每種算法的準(zhǔn)確程度，括號(hào)中的為標(biāo)準(zhǔn)差，或者采用一個(gè)形象的圖表

在這里你可以看到，支持向量機(jī)算法在這些數(shù)據(jù)上完成的明顯***，雖然變化范圍較寬，均值并不比其他的算法強(qiáng)很多。這些方法用于預(yù)測(cè)甚至沒有一個(gè)超過50%的(均值)。這完全是由于數(shù)據(jù)的偽隨機(jī)性質(zhì)。即使有這樣的結(jié)果，我決定繼續(xù)嘗試，希望能深入有更多新奇的發(fā)現(xiàn)。

采用支持向量機(jī)，我用輸入的數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法。用了這個(gè)，當(dāng)我們哄孩子們上床，基于一天的食物量，以及睡前前***一餐的量，我現(xiàn)在就可以預(yù)測(cè)出他們能睡多久。例如，給他們28盎司，哄他們7點(diǎn)上床，***一餐喂6盎司，將造成一個(gè)比較差的8小時(shí)的睡眠。

結(jié)論

用目前訓(xùn)練出的算法，某種程度上，我可以預(yù)測(cè)將會(huì)得到多久的睡眠。更重要的是，我可以從箱型圖(Box Plot)中，6種流行的算法性能趨線，看出他們的表現(xiàn)。并且試著優(yōu)化，明白怎樣類型的行為可以造成更久的睡眠。一種反常規(guī)的現(xiàn)象是，早些躺下，吃更少的食物，實(shí)際上一整天的睡眠時(shí)間卻增加了。這可能是由于很多因素導(dǎo)致的，但我的理論是，吃得少那補(bǔ)充的就少，胃收縮的也就減少，因此睡眠也就更安穩(wěn)。有多少次你是狼吞虎咽，然后奇怪的是在半夜餓醒了?

很不幸，正如用A/B測(cè)試一樣，沒有一種個(gè)體輸入對(duì)睡眠似乎是直接的。我想如果真的有人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，能掙數(shù)百萬(wàn)。綜上所述，機(jī)器學(xué)習(xí)可以找到變量之間一些像這些的趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)，從而得到比A/B測(cè)驗(yàn)或者“試誤法”(trial and error)更好、更準(zhǔn)確的結(jié)果，仍然結(jié)果還差得很遠(yuǎn)呢。從這組數(shù)據(jù)集，最多可以得到41%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。這意味著結(jié)果往往是錯(cuò)誤的。由于頻繁的發(fā)育變化，還有男孩之間的差異，很難在他們之間應(yīng)用數(shù)據(jù)。再次申明，樣本量大一點(diǎn)是有幫助的，但我們不打算很快要三胞胎。

盡管如此，這些結(jié)果總比沒有好，幫助論證了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的許諾。比起依據(jù)直覺，我更喜歡靠數(shù)據(jù)來(lái)決策，和這些證實(shí)我猜測(cè)的數(shù)據(jù)，只會(huì)讓我對(duì)我們的育兒方法感覺更好。

原文鏈接：https://medium.com/dad-on-the-run/hacking-my-infant-twins-sleep-with-machine-learning-and-data-science-6c1e38a71677

【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】