演講人人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)介紹課件01.02.03.04.目錄機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)實踐機(jī)器學(xué)習(xí)的未來1機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子領(lǐng)域，研究計算機(jī)系統(tǒng)如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并自動改進(jìn)其性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是使計算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并自動改進(jìn)其性能，而無需進(jìn)行顯式編程。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域包括語音識別、圖像識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域01語音識別：語音識別系統(tǒng)，如語音輸入法、語音翻譯等03自然語言處理：自然語言處理系統(tǒng)，如機(jī)器翻譯、情感分析等05自動駕駛：自動駕駛系統(tǒng)，如自動駕駛汽車、無人機(jī)等02圖像識別：圖像識別系統(tǒng)，如圖像分類、目標(biāo)檢測等04推薦系統(tǒng)：推薦系統(tǒng)，如電商推薦、電影推薦等06金融風(fēng)控：金融風(fēng)控系統(tǒng)，如信用評估、風(fēng)險預(yù)測等機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程STEP5STEP4STEP3STEP2STEP11950年代：符號主義學(xué)派的誕生，基于邏輯和符號推理的機(jī)器學(xué)習(xí)方法開始出現(xiàn)。1980年代：連接主義學(xué)派的興起，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法開始受到關(guān)注。1990年代：支持向量機(jī)和核方法在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得重要突破。2000年代：深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，使得機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得顯著成果。2010年代：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在自然語言處理等領(lǐng)域取得重要突破，推動了人工智能的廣泛應(yīng)用。2機(jī)器學(xué)習(xí)算法監(jiān)督學(xué)習(xí)算法2邏輯回歸：用于分類問題，如垃圾郵件識別、情感分析等5隨機(jī)森林：用于分類和回歸問題，如客戶流失預(yù)測、疾病診斷等3支持向量機(jī)：用于分類問題，如人臉識別、文本分類等6梯度提升：用于分類和回歸問題，如客戶流失預(yù)測、疾病診斷等1線性回歸：用于預(yù)測連續(xù)值，如房價、股票價格等4決策樹：用于分類和回歸問題，如客戶流失預(yù)測、疾病診斷等無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法聚類算法：將數(shù)據(jù)點分為不同的組或簇，如K-means、DBSCAN等01主成分分析（PCA）：通過降維技術(shù)，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，便于分析和可視化02關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如Apriori算法、FP-growth算法等03生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，生成逼真的數(shù)據(jù)樣本，如DCGAN、WGAN等04強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法基本概念：智能體通過與環(huán)境交互，學(xué)習(xí)如何做出最優(yōu)決策主要特點：基于獎勵和懲罰，智能體不斷調(diào)整策略以實現(xiàn)目標(biāo)應(yīng)用場景：游戲、自動駕駛、機(jī)器人控制等主要算法：Q-learning、DeepQ-Networks、ProximalPolicyOptimization等3機(jī)器學(xué)習(xí)實踐數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過生成新數(shù)據(jù)來增加訓(xùn)練集的多樣性數(shù)據(jù)分塊：將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集數(shù)據(jù)歸一化：將不同特征值縮放到同一范圍數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)、缺失、異常值等CBAD模型選擇與訓(xùn)練模型選擇：根據(jù)問題類型和數(shù)據(jù)特點選擇合適的模型數(shù)據(jù)預(yù)處理：對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化等處理模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，調(diào)整參數(shù)以優(yōu)化性能模型評估：使用測試數(shù)據(jù)評估模型的性能，選擇最優(yōu)模型模型評估與優(yōu)化評估指標(biāo)：準(zhǔn)確率、召回率、F1值等交叉驗證：K折交叉驗證、留一法等超參數(shù)優(yōu)化：網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等模型選擇：根據(jù)評估結(jié)果選擇最佳模型模型融合：集成多個模型以提高性能模型解釋：SHAP、LIME等方法解釋模型決策過程3214564機(jī)器學(xué)習(xí)的未來深度學(xué)習(xí)的發(fā)展STEP4STEP3STEP2STEP1深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了顯著成果深度學(xué)習(xí)技術(shù)在自動駕駛、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景深度學(xué)習(xí)技術(shù)在自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域具有巨大的潛力深度學(xué)習(xí)技術(shù)在科學(xué)研究、工程應(yīng)用等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的關(guān)系機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)之一，為AI提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測能力。01020304人工智能的發(fā)展依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，包括醫(yī)療、金融、交通、教育等多個行業(yè)。人工智能的未來發(fā)展將更加依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的創(chuàng)新和突破。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用前景1自動駕駛：通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)自動駕駛汽車的感知、決策和控制2醫(yī)療診斷