人工智能與機器學習入門培訓資料匯報人：XX2024-02-06人工智能概述機器學習基本原理常用機器學習算法解析數(shù)據(jù)預處理與特征工程實踐目錄模型調優(yōu)技巧與經(jīng)驗總結實戰(zhàn)項目：構建一個簡單的機器學習模型目錄01人工智能概述研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，企圖了解智能的實質，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能定義從早期的符號學習到現(xiàn)代的深度學習，人工智能經(jīng)歷了多次技術革新和浪潮，逐漸發(fā)展成為當今科技領域的熱門話題。發(fā)展歷程人工智能定義與發(fā)展歷程包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺、知識圖譜等，這些技術是實現(xiàn)人工智能的基礎和核心。技術領域廣泛應用于智能家居、自動駕駛、醫(yī)療診斷、金融風控、教育服務等領域，為人們的生活和工作帶來了極大的便利和效益。應用場景人工智能技術領域及應用場景產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎層、技術層和應用層，其中基礎層提供計算能力和數(shù)據(jù)資源，技術層研發(fā)算法和模型，應用層將技術和場景相結合，形成具體的產(chǎn)品和服務。商業(yè)模式包括提供技術服務、銷售智能產(chǎn)品、開展定制化項目等，這些模式為企業(yè)創(chuàng)造了巨大的商業(yè)價值和社會價值。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈與商業(yè)模式當前挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)隱私和安全問題、技術可解釋性和可信度問題、倫理和道德問題等，這些問題需要得到充分的關注和解決。未來發(fā)展趨勢包括更加智能化和自主化的系統(tǒng)、更加廣泛和深入的應用場景、更加完善和成熟的產(chǎn)業(yè)鏈和商業(yè)模式等，這些趨勢將為人工智能的發(fā)展帶來更加廣闊的空間和機遇。當前挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢02機器學習基本原理機器學習是一門跨學科的學科，它使用計算機模擬或實現(xiàn)人類學習行為，通過不斷地獲取新的知識和技能，重新組織已有的知識結構，從而提高自身的性能。機器學習定義根據(jù)學習方式的不同，機器學習可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習等幾種類型；根據(jù)算法的不同，機器學習可以分為基于實例的學習、決策樹學習、深度學習等多種類型。機器學習分類機器學習定義及分類方法監(jiān)督學習監(jiān)督學習是指利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數(shù)，使其達到所要求性能的過程。在監(jiān)督學習中，每個訓練樣本都包括輸入向量和對應的目標輸出值，算法通過調整參數(shù)使得輸出值盡可能地接近目標輸出值。無監(jiān)督學習無監(jiān)督學習是指在沒有任何訓練樣本的情況下，通過直接對輸入數(shù)據(jù)進行建模來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結構和關聯(lián)。常見的無監(jiān)督學習算法包括聚類、降維和異常檢測等。半監(jiān)督學習半監(jiān)督學習是介于監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習之間的一種方法，它同時使用標記數(shù)據(jù)和未標記數(shù)據(jù)進行訓練。半監(jiān)督學習可以利用未標記數(shù)據(jù)中的信息來提高模型的泛化能力。監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習原理介紹模型評估指標與選擇策略模型評估指標常見的模型評估指標包括準確率、精確率、召回率、F1值、ROC曲線和AUC值等。這些指標可以從不同的角度評估模型的性能，幫助用戶選擇最優(yōu)的模型。模型選擇策略模型選擇策略包括基于經(jīng)驗的選擇、基于評估指標的選擇和基于交叉驗證的選擇等。在選擇模型時，需要綜合考慮模型的復雜度、訓練時間、預測性能和可解釋性等因素。深度學習地位深度學習是機器學習領域中的一個重要分支，它通過構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡來模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的結構和功能。深度學習在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域取得了顯著的成果，成為人工智能領域的研究熱點之一。深度學習作用深度學習能夠自動提取數(shù)據(jù)中的特征表示，避免了手工設計特征的繁瑣過程。同時，深度學習模型具有強大的擬合能力和泛化能力，能夠處理復雜的非線性問題。此外，深度學習還推動了人工智能技術在各個行業(yè)的應用和發(fā)展。深度學習在機器學習中地位和作用03常用機器學習算法解析通過最佳擬合直線來建立因變量與自變量之間的關系，常用最小二乘法求解。將線性回歸的結果通過sigmoid函數(shù)映射到(0,1)之間，用于解決二分類問題。房價預測、銷售額預測等連續(xù)值預測問題。廣告點擊率預測、疾病預測等二分類問題。線性回歸原理邏輯回歸原理線性回歸應用場景邏輯回歸應用場景線性回歸、邏輯回歸算法原理及應用場景決策樹原理隨機森林原理決策樹應用場景隨機森林應用場景決策樹、隨機森林等集成方法介紹通過樹形結構進行決策，每個節(jié)點代表一個屬性判斷，分支代表屬性值，葉子節(jié)點代表類別或連續(xù)值。客戶流失預警、信用評分等分類或回歸問題。構建多棵決策樹，每棵樹隨機選擇部分樣本和部分特征進行訓練，最終通過投票或平均得到預測結果。特征選擇、異常檢測、推薦系統(tǒng)等。ABDCK-means原理將數(shù)據(jù)集劃分為K個簇，通過迭代優(yōu)化每個簇的中心點，使得簇內距離最小，簇間距離最大。層次聚類原理通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離或相似度，將數(shù)據(jù)點逐層聚合成越來越大的簇，直到滿足停止條件。K-means應用場景圖像分割、用戶畫像等需要劃分成多個群體的問題。層次聚類應用場景生物信息學中的基因表達譜聚類、社交網(wǎng)絡中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)等。聚類算法K-means、層次聚類等原理剖析模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，通過多層神經(jīng)元之間的連接和激活函數(shù)實現(xiàn)復雜函數(shù)的逼近。神經(jīng)網(wǎng)絡原理常見神經(jīng)網(wǎng)絡結構神經(jīng)網(wǎng)絡應用場景神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化方法前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等。圖像識別、語音識別、自然語言處理等。梯度下降法、反向傳播算法、Adam等優(yōu)化算法。神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識普及04數(shù)據(jù)預處理與特征工程實踐010203數(shù)據(jù)清洗處理缺失值、異常值和重復值，保證數(shù)據(jù)質量。數(shù)據(jù)轉換進行數(shù)據(jù)類型轉換、編碼轉換等操作，使數(shù)據(jù)符合模型輸入要求。數(shù)據(jù)規(guī)約通過數(shù)據(jù)采樣、壓縮等方法降低數(shù)據(jù)規(guī)模，提高計算效率。數(shù)據(jù)清洗、轉換和規(guī)約操作指南從原始數(shù)據(jù)中提取出有意義的信息，如文本數(shù)據(jù)中的關鍵詞、圖像數(shù)據(jù)中的邊緣、紋理等。特征提取特征選擇特征構造從所有特征中選擇出對模型訓練最有幫助的特征，降低特征維度和計算復雜度。根據(jù)業(yè)務理解和數(shù)據(jù)分析，構造新的特征，提高模型性能。030201特征提取、選擇和構造技巧分享

維度降低方法如PCA、LDA原理及應用PCA（主成分分析）通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無關的表示，可用于高維數(shù)據(jù)的可視化、降噪和降維。LDA（線性判別分析）通過找到一個投影方向，使得同類之間的樣本投影點盡可能接近，不同類之間的樣本投影點盡可能遠離，用于分類問題中的降維。應用場景在圖像識別、自然語言處理等領域中廣泛應用，提高計算效率和模型性能。交叉驗證通過將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，進行多次訓練和驗證，評估模型的穩(wěn)定性和泛化能力。常見的交叉驗證方法包括K折交叉驗證、留一交叉驗證等。數(shù)據(jù)集劃分將原始數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型訓練、參數(shù)調整和性能評估。應用技巧在劃分數(shù)據(jù)集時，應保證每個子集的數(shù)據(jù)分布盡可能一致；在交叉驗證時，應根據(jù)實際情況選擇合適的交叉驗證方法和參數(shù)設置。數(shù)據(jù)集劃分和交叉驗證策略05模型調優(yōu)技巧與經(jīng)驗總結通過遍歷給定的參數(shù)組合來尋找最優(yōu)超參數(shù)，適用于參數(shù)空間較小的情況。網(wǎng)格搜索在參數(shù)空間內隨機采樣進行搜索，適用于參數(shù)空間較大的情況。隨機搜索基于貝葉斯定理來優(yōu)化目標函數(shù)，適用于連續(xù)、高維、非凸的超參數(shù)空間。貝葉斯優(yōu)化超參數(shù)調整方法比較增加數(shù)據(jù)集大小、降低模型復雜度、使用正則化技術、進行早停訓練等。增加模型復雜度、使用更強大的特征、減少正則化強度等。過擬合、欠擬合問題解決方案欠擬合解決方案過擬合解決方案將多個模型的預測結果進行投票，選擇得票最多的結果作為最終預測。投票法將多個模型的預測結果按照權重進行加權平均，得到最終預測結果。加權平均法將多個模型的預測結果作為新的特征輸入到另一個模型中，得到最終預測結果。堆疊法模型融合策略探討模型版本控制數(shù)據(jù)接口規(guī)范性能監(jiān)控與調優(yōu)安全性與隱私保護部署上線注意事項01020304確保每次部署的模型都有明確的版本號，以便于管理和回滾。定義好模型輸入和輸出的數(shù)據(jù)格式，確保與實際應用場景的數(shù)據(jù)接口一致。對模型進行性能監(jiān)控，根據(jù)實際情況進行調優(yōu)，確保模型在生產(chǎn)環(huán)境中的性能穩(wěn)定。確保模型在部署過程中遵循相關的安全性和隱私保護規(guī)范，防止數(shù)據(jù)泄露和模型被攻擊。06實戰(zhàn)項目：構建一個簡單的機器學習模型03數(shù)據(jù)質量評估檢查數(shù)據(jù)集的完整性、準確性和一致性，確保數(shù)據(jù)質量滿足建模需求。01確定項目目標例如，構建一個用于預測房價的機器學習模型。02數(shù)據(jù)收集從公開數(shù)據(jù)源或專業(yè)數(shù)據(jù)平臺收集相關數(shù)據(jù)集，如房屋面積、位置、建造年份等信息。項目需求分析和數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗特征選擇特征轉換特征構造處理缺失值、異常值和重復值，保證數(shù)據(jù)質量。根據(jù)業(yè)務需求和模型特點，選擇與預測目標相關性較高的特征。對特征進行歸一化、標準化或離散化等處理，以適應模型算法。根據(jù)業(yè)務理解，構造新的特征以增強模型的預測能力。0401數(shù)據(jù)預處理和特征工程實踐0203模型選擇根據(jù)問題類型和數(shù)據(jù)特點，選擇合適的機器學習算法，如線性回歸、決策樹等。模型訓練使用訓練數(shù)據(jù)集對模型進行訓練，調整模型參數(shù)以達到最佳性能。訓練過程記錄詳細記錄模型訓練過程中的關鍵參數(shù)、訓練時長和性