機(jī)器學(xué)習(xí)介紹課件

演講人機(jī)器學(xué)習(xí)介紹課件目錄01機(jī)器學(xué)習(xí)概述03機(jī)器學(xué)習(xí)的算法02機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念04機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例1機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)的定義1機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，研究計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并自動(dòng)改進(jìn)其性能。2機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并自動(dòng)改進(jìn)其性能，而無(wú)需進(jìn)行顯式編程。3機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等類型。4機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域包括語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域2圖像識(shí)別：圖像識(shí)別系統(tǒng)，如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等5自動(dòng)駕駛：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，如無(wú)人駕駛汽車、無(wú)人機(jī)等3自然語(yǔ)言處理：自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)，如機(jī)器翻譯、情感分析等6金融風(fēng)控：金融風(fēng)控系統(tǒng)，如信用評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等1語(yǔ)音識(shí)別：語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，如語(yǔ)音輸入法、語(yǔ)音翻譯等4推薦系統(tǒng)：推薦系統(tǒng)，如電商推薦、電影推薦等機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程1950年代：符號(hào)主義學(xué)派的誕生，基于邏輯推理的機(jī)器學(xué)習(xí)方法開(kāi)始出現(xiàn)011980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(kāi)始受到關(guān)注021990年代：支持向量機(jī)（SVM）等新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法出現(xiàn)，提高了模型的泛化能力032000年代：深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，使得機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展042010年代：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，推動(dòng)了人工智能的廣泛應(yīng)用052機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念模型、特征、標(biāo)簽特征工程：從原始數(shù)據(jù)中提取特征，提高模型性能4標(biāo)簽工程：為模型提供準(zhǔn)確的標(biāo)簽，提高模型性能5模型：機(jī)器學(xué)習(xí)的核心，用于預(yù)測(cè)或分類1特征：模型的輸入，用于描述數(shù)據(jù)2標(biāo)簽：模型的輸出，用于表示預(yù)測(cè)或分類結(jié)果3模型評(píng)估：評(píng)估模型的性能，選擇最優(yōu)模型6訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集訓(xùn)練集：用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)，通常占全部數(shù)據(jù)的70%-80%1驗(yàn)證集：用于調(diào)整模型超參數(shù)的數(shù)據(jù)，通常占全部數(shù)據(jù)的10%-20%2測(cè)試集：用于評(píng)估模型性能的數(shù)據(jù)，通常占全部數(shù)據(jù)的10%-20%3訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的劃分方式可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，但一般遵循這個(gè)比例。4過(guò)擬合、欠擬合、泛化能力過(guò)擬合：模型過(guò)于復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過(guò)度，導(dǎo)致在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳01欠擬合：模型過(guò)于簡(jiǎn)單，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合不足，導(dǎo)致在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳02泛化能力：模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)能力，泛化能力越強(qiáng)，模型性能越好03防止過(guò)擬合和欠擬合的方法：使用正則化、交叉驗(yàn)證、集成學(xué)習(xí)等方法，提高模型的泛化能力043機(jī)器學(xué)習(xí)的算法監(jiān)督學(xué)習(xí)算法線性回歸：用于預(yù)測(cè)連續(xù)變量邏輯回歸：用于分類問(wèn)題支持向量機(jī)：用于非線性分類問(wèn)題決策樹(shù)：用于分類和回歸問(wèn)題隨機(jī)森林：集成學(xué)習(xí)方法，提高模型泛化能力梯度提升：集成學(xué)習(xí)方法，提高模型預(yù)測(cè)精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：用于復(fù)雜非線性問(wèn)題，如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法K-means聚類：將數(shù)據(jù)點(diǎn)分為不同的類，使得同一類的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離最小化層次聚類：將數(shù)據(jù)點(diǎn)按照層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行分組，使得同一組的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離最小化主成分分析（PCA）：將數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到低維空間，使得投影后的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的方差最大自組織映射（SOM）：將數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到低維空間，使得映射后的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)保持不變強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法基本概念：智能體通過(guò)與環(huán)境交互，學(xué)習(xí)如何做出最優(yōu)決策01應(yīng)用場(chǎng)景：游戲、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人控制等03主要特點(diǎn)：基于獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰，智能體不斷調(diào)整策略以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)02主要算法：Q-learning、DeepQ-Networks、ProximalPolicyOptimization等044機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例圖像識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域：人臉識(shí)別、安防監(jiān)控、無(wú)人駕駛等案例：人臉識(shí)別、安防監(jiān)控、無(wú)人駕駛等技術(shù)原理：利用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和分類發(fā)展趨勢(shì)：隨著技術(shù)的發(fā)展，圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性和速度不斷提高，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大。語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于智能語(yǔ)音助手、語(yǔ)音翻譯、語(yǔ)音搜索等領(lǐng)域。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以幫助視障人士更好地獲取信息和溝通。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療、教育、娛樂(lè)等領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用前景。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在智能家居、智能汽車等領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。03010204自然語(yǔ)言處理2文本分類：將文本分為不同的類別，如新聞、小說(shuō)、科技等5聊天機(jī)器人：模擬人類進(jìn)行對(duì)話，回答用戶的問(wèn)題3情感分