人工智能行業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)培訓(xùn)資料

人工智能行業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)培訓(xùn)資料匯報(bào)人：XX2024-01-14目錄機(jī)器學(xué)習(xí)概述監(jiān)督學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)特征工程與數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)模型評估與優(yōu)化方法01機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并應(yīng)用于新數(shù)據(jù)的算法和模型。機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了從符號學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)再到深度學(xué)習(xí)的演變，隨著計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)量的增長，其應(yīng)用范圍和效果不斷擴(kuò)大。定義與發(fā)展歷程發(fā)展歷程定義ABDC計(jì)算機(jī)視覺通過圖像處理和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等技術(shù)，將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于圖像和視頻分析，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測、圖像識別等功能。自然語言處理利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)情感分析、機(jī)器翻譯、智能問答等功能。語音識別通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將語音信號轉(zhuǎn)換為文本或命令，實(shí)現(xiàn)語音助手、語音搜索等功能。推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶歷史行為和偏好，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法為用戶推薦相關(guān)產(chǎn)品或內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)模型，用于預(yù)測新數(shù)據(jù)的輸出。對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。利用少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，提高模型的泛化能力。智能體在與環(huán)境交互的過程中，通過最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類02監(jiān)督學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用線性回歸一種通過最小化預(yù)測值與真實(shí)值之間的均方誤差來擬合數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。它可以幫助我們理解自變量和因變量之間的關(guān)系，并用于預(yù)測和解釋數(shù)據(jù)。邏輯回歸一種用于解決二分類問題的統(tǒng)計(jì)方法。它使用邏輯函數(shù)將線性回歸的輸出映射到[0,1]區(qū)間內(nèi)，表示某個(gè)樣本屬于某一類別的概率。線性回歸與邏輯回歸支持向量機(jī)是一種分類器，它通過尋找一個(gè)超平面來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。這個(gè)超平面可以最大化不同類別數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的間隔，從而提高分類的準(zhǔn)確性。SVM原理對于非線性可分的數(shù)據(jù)，可以通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，然后在高維空間中找到一個(gè)線性可分的超平面。常用的核函數(shù)包括線性核、多項(xiàng)式核和徑向基核等。核函數(shù)與SVM支持向量機(jī)（SVM）決策樹一種樹形結(jié)構(gòu)的分類器，它通過遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)子集，每個(gè)子集對應(yīng)一個(gè)決策樹的節(jié)點(diǎn)。決策樹的構(gòu)建過程包括特征選擇、決策樹的生成和剪枝等步驟。隨機(jī)森林一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法。它通過構(gòu)建多個(gè)決策樹，并將它們的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行組合來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。隨機(jī)森林中的“隨機(jī)”體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是隨機(jī)選擇樣本進(jìn)行訓(xùn)練；二是隨機(jī)選擇特征進(jìn)行分裂。決策樹與隨機(jī)森林010203信用評分利用歷史信貸數(shù)據(jù)，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)算法構(gòu)建信用評分模型，用于預(yù)測借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)。醫(yī)療診斷基于已有的醫(yī)療數(shù)據(jù)和診斷結(jié)果，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練診斷模型，用于輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案制定。圖像識別利用大量的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練圖像識別模型，用于識別圖像中的物體、場景和文字等信息。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法應(yīng)用案例03非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用算法原理01K-均值聚類是一種迭代求解的聚類分析算法，通過將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)不同的簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)盡可能相似，而簇間數(shù)據(jù)盡可能不同。實(shí)現(xiàn)步驟02初始化聚類中心，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到各聚類中心的距離并將其劃分到最近的簇，重新計(jì)算每個(gè)簇的聚類中心并更新數(shù)據(jù)點(diǎn)的歸屬，直到聚類中心不再發(fā)生變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。優(yōu)缺點(diǎn)03K-均值聚類算法簡單高效，但對于初始聚類中心的選擇和異常值敏感，且需要事先指定簇的數(shù)量K。K-均值聚類算法算法原理層次聚類通過構(gòu)建數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)來進(jìn)行聚類分析，可以分為凝聚法和分裂法兩種。凝聚法初始時(shí)將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)簇，然后逐步合并相似的簇；分裂法則是從包含所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的單個(gè)簇開始，逐步分裂成更小的簇。實(shí)現(xiàn)步驟計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離或相似度，構(gòu)建距離矩陣或相似度矩陣，根據(jù)矩陣進(jìn)行層次結(jié)構(gòu)的構(gòu)建和合并或分裂操作，直到滿足停止條件。優(yōu)缺點(diǎn)層次聚類算法可以揭示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高，且對于不同形狀的簇和噪聲數(shù)據(jù)的處理效果不佳。層次聚類算法主成分分析（PCA）主成分分析能夠有效地降低數(shù)據(jù)維度并去除噪聲影響，但可能丟失一些重要的非線性信息。優(yōu)缺點(diǎn)主成分分析是一種降維技術(shù)，通過正交變換將原始特征空間中的線性相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為另一組線性無關(guān)的主成分變量，同時(shí)保留盡可能多的原始數(shù)據(jù)信息。算法原理對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算協(xié)方差矩陣及其特征值和特征向量，選擇前K個(gè)最大的特征值對應(yīng)的特征向量構(gòu)成投影矩陣，將原始數(shù)據(jù)投影到新的主成分空間中。實(shí)現(xiàn)步驟利用K-均值聚類算法對消費(fèi)者數(shù)據(jù)進(jìn)行市場細(xì)分，幫助企業(yè)針對不同客戶群體制定個(gè)性化的營銷策略。市場細(xì)分通過層次聚類算法對圖像像素進(jìn)行聚類分析，實(shí)現(xiàn)圖像壓縮和識別等任務(wù)。圖像壓縮與識別運(yùn)用主成分分析技術(shù)對基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，揭示基因之間的關(guān)聯(lián)性和表達(dá)模式?；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)分析非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法應(yīng)用案例04神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能。神經(jīng)元模型前向傳播反向傳播輸入信號經(jīng)過神經(jīng)元處理后，通過連接權(quán)重向前傳遞的過程。根據(jù)誤差信號調(diào)整神經(jīng)元連接權(quán)重的過程，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。030201神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理引入非線性因素，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力，如Sigmoid、ReLU等。激活函數(shù)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)調(diào)整參數(shù)，如梯度下降法、Adam等。優(yōu)化方法激活函數(shù)與優(yōu)化方法通過卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征。卷積層降低數(shù)據(jù)維度，提高特征提取效率。池化層將提取的特征進(jìn)行整合，輸出分類或回歸結(jié)果。全連接層圖像識別、語音識別、自然語言處理等。應(yīng)用領(lǐng)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）原理及應(yīng)用03應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器翻譯、語音識別、情感分析等。01循環(huán)神經(jīng)單元具有記憶功能，能夠處理序列數(shù)據(jù)。02長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）解決RNN長期依賴問題，提高網(wǎng)絡(luò)性能。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）原理及應(yīng)用05特征工程與數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)利用詞袋模型、TF-IDF等方法提取文本數(shù)據(jù)中的特征。文本特征提取采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取圖像特征。圖像特征提取利用基于統(tǒng)計(jì)、信息論和模型性能的特征選擇方法進(jìn)行特征篩選。特征選擇方法特征提取與選擇方法

數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換技術(shù)缺失值處理采用插值、刪除或基于模型的方法處理數(shù)據(jù)中的缺失值。異常值檢測與處理利用標(biāo)準(zhǔn)差、四分位數(shù)等方法檢測異常值，并進(jìn)行相應(yīng)的處理。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通過對數(shù)轉(zhuǎn)換、Box-Cox變換等手段將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合模型訓(xùn)練的分布。123通過線性變換將原始特征空間變換為新的低維特征空間。主成分分析（PCA）尋找最能區(qū)分不同類別的方向進(jìn)行特征降維。線性判別分析（LDA）利用數(shù)據(jù)的局部幾何結(jié)構(gòu)進(jìn)行降維，如局部線性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap）等。流形學(xué)習(xí)特征降維技術(shù)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布。小批量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化針對小批量數(shù)據(jù)，采用每個(gè)batch的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。最小-最大歸一化將數(shù)據(jù)縮放到指定的范圍，如[0,1]或[-1,1]。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理06模型評估與優(yōu)化方法準(zhǔn)確率（Accuracy）：分類問題中最常用的評估指標(biāo)，表示模型預(yù)測正確的樣本占總樣本的比例。精確率（Precision）和召回率（Recall）：用于評估模型在二分類問題中的表現(xiàn)，精確率表示模型預(yù)測為正樣本的實(shí)例中實(shí)際為正樣本的比例，召回率表示實(shí)際為正樣本的實(shí)例中被模型預(yù)測為正樣本的比例。F1分?jǐn)?shù)：綜合考慮了精確率和召回率，是兩者的調(diào)和平均數(shù)，用于評估模型在二分類問題中的整體表現(xiàn)。AUC-ROC曲線：用于評估模型在不同閾值下的分類性能，AUC值表示模型預(yù)測正樣本的概率大于預(yù)測負(fù)樣本的概率的面積。模型評估指標(biāo)介紹過擬合與欠擬合問題解決方法過擬合解決方法增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、使用正則化、減少模型復(fù)雜度、使用交叉驗(yàn)證等。欠擬合解決方法增加模型復(fù)雜度、減少正則化強(qiáng)度、增加特征數(shù)量、嘗試不同的模型算法等。超參數(shù)調(diào)整技巧利用貝葉斯定理來優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，適用于目標(biāo)函數(shù)計(jì)算代價(jià)較高或超參數(shù)空間較復(fù)雜的情況。貝葉斯優(yōu)化（BayesianOptimizatio…通過遍歷多種超參數(shù)組合來尋找最佳的超參數(shù)配置。網(wǎng)格搜索（GridSearch）在指定的超參數(shù)范圍內(nèi)隨機(jī)選擇超參數(shù)進(jìn)行搜索，適用于超參數(shù)空間較大或計(jì)算資源有限的情況。隨機(jī)搜索（RandomSearch）通過自助采樣法得到多個(gè)訓(xùn)練集，分別訓(xùn)練出多個(gè)基模型，然后將這些基模型