2024年機器學(xué)習方法培訓(xùn)資料

匯報人:XX2024-01-292024年機器學(xué)習方法培訓(xùn)資料目錄CONTENCT機器學(xué)習概述機器學(xué)習基礎(chǔ)監(jiān)督學(xué)習算法非監(jiān)督學(xué)習算法強化學(xué)習算法機器學(xué)習實戰(zhàn)案例01機器學(xué)習概述定義發(fā)展歷程機器學(xué)習的定義與發(fā)展機器學(xué)習是一種通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并應(yīng)用于新數(shù)據(jù)的算法和模型。從早期的符號學(xué)習到統(tǒng)計學(xué)習，再到深度學(xué)習，機器學(xué)習經(jīng)歷了多個階段的發(fā)展，不斷推動著人工智能技術(shù)的進步。監(jiān)督學(xué)習無監(jiān)督學(xué)習強化學(xué)習通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，學(xué)習映射關(guān)系并預(yù)測新數(shù)據(jù)。從無標簽數(shù)據(jù)中學(xué)習數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和特征，如聚類、降維等。智能體在與環(huán)境交互中學(xué)習策略，以最大化累積獎勵。機器學(xué)習的主要任務(wù)010203計算機視覺自然語言處理語音識別機器學(xué)習的應(yīng)用領(lǐng)域圖像分類、目標檢測、人臉識別等。機器翻譯、情感分析、智能問答等。語音助手、語音轉(zhuǎn)文字等。03醫(yī)療領(lǐng)域疾病診斷、藥物研發(fā)等。01推薦系統(tǒng)個性化推薦、廣告投放等。02金融領(lǐng)域信用評分、股票預(yù)測等。機器學(xué)習的應(yīng)用領(lǐng)域自動駕駛車輛控制、路徑規(guī)劃等。游戲領(lǐng)域游戲AI、玩家行為分析等。機器學(xué)習的應(yīng)用領(lǐng)域02機器學(xué)習基礎(chǔ)01020304數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)劃分數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)預(yù)處理通過歸一化、標準化和離散化等方法進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。處理缺失值、異常值和重復(fù)值等數(shù)據(jù)清洗方法。介紹監(jiān)督學(xué)習、非監(jiān)督學(xué)習和半監(jiān)督學(xué)習等不同類型的數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。80%80%100%特征提取與特征選擇通過主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法進行特征提取。利用過濾法、包裝法和嵌入法等方法進行特征選擇。采用t-SNE、UMAP等降維技術(shù)進行特征可視化。特征提取特征選擇特征降維評估指標模型選擇超參數(shù)調(diào)優(yōu)模型融合模型評估與優(yōu)化介紹準確率、精確率、召回率、F1分數(shù)等評估指標。通過交叉驗證、網(wǎng)格搜索等方法進行模型選擇。利用貝葉斯優(yōu)化、遺傳算法等方法進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。采用投票法、bagging、boosting等模型融合技術(shù)提高模型性能。03監(jiān)督學(xué)習算法線性回歸邏輯回歸Sigmoid函數(shù)損失函數(shù)優(yōu)化方法損失函數(shù)一種用于預(yù)測連續(xù)數(shù)值型輸出的回歸算法，通過擬合一個線性模型來最小化預(yù)測值與真實值之間的誤差。通常使用均方誤差作為損失函數(shù)。梯度下降、正規(guī)方程等。雖然名為回歸，但實際上是一種分類算法，常用于二分類問題，通過邏輯函數(shù)將線性回歸的輸出映射到(0,1)之間，表示概率。將任意實數(shù)映射到(0,1)區(qū)間。對數(shù)似然損失。線性回歸與邏輯回歸核函數(shù)用于處理非線性問題，將原始特征空間映射到更高維的空間。決策樹一種易于理解和實現(xiàn)的分類與回歸算法，通過樹形結(jié)構(gòu)進行決策。剪枝為了防止過擬合，可以對決策樹進行剪枝操作。支持向量機（SVM）一種分類算法，基本思想是在特征空間中找到一個超平面，使得該超平面能夠最大程度地分隔兩個類別的樣本。軟間隔允許一些樣本被錯誤分類，以提高模型的泛化能力。特征選擇常見的選擇標準有信息增益、增益率、基尼指數(shù)等。010203040506支持向量機與決策樹集成學(xué)習通過構(gòu)建并結(jié)合多個學(xué)習器來完成學(xué)習任務(wù)，?？色@得比單一學(xué)習器顯著優(yōu)越的泛化性能。隨機森林一種基于決策樹的集成學(xué)習算法，通過構(gòu)建多棵決策樹并對它們的輸出進行投票或平均來提高模型的泛化能力。Bagging基于自助采樣法，從原始數(shù)據(jù)集中采樣出多個不同的子集，然后在每個子集上訓(xùn)練一個基學(xué)習器，最后將這些基學(xué)習器的輸出結(jié)合起來。隨機性體現(xiàn)在構(gòu)建每棵決策樹時，不僅使用了自助采樣法，還引入了特征的隨機選擇。Boosting通過迭代地訓(xùn)練一系列的弱學(xué)習器，并將它們按照一定的權(quán)重結(jié)合起來，形成一個強學(xué)習器。重要性評估可以計算每個特征的重要性得分，用于特征選擇或降維。集成學(xué)習與隨機森林04非監(jiān)督學(xué)習算法聚類分析基本概念將數(shù)據(jù)對象分組成為多個類或簇，使得同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象之間具有較大的相異度。通過迭代尋找K個簇的一種劃分方案，使得用這K個簇的均值來表示的劃分誤差最小。選擇合適的K值，初始化聚類中心，分配數(shù)據(jù)點到最近的聚類中心，更新聚類中心，重復(fù)分配和更新步驟直到聚類中心不再變化。優(yōu)點包括算法簡單、快速且對大數(shù)據(jù)集有較高的效率；缺點包括需要預(yù)先設(shè)定K值、對初始化和異常值敏感等。K-means算法原理K-means算法實現(xiàn)步驟K-means算法優(yōu)缺點聚類分析與K-means算法通過某種變換將原始高維空間中的數(shù)據(jù)點映射到低維空間中，同時保留數(shù)據(jù)的主要特征或結(jié)構(gòu)。降維技術(shù)基本概念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(guān)的表示，可用于提取數(shù)據(jù)的主要特征分量及高維數(shù)據(jù)的降維。主成分分析（PCA）原理標準化原始數(shù)據(jù)，計算協(xié)方差矩陣，求解協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，選擇主要的主成分并進行線性變換。PCA算法實現(xiàn)步驟優(yōu)點包括降低數(shù)據(jù)維度、簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、去除噪聲等；缺點包括可能損失部分信息、對非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理效果不佳等。PCA優(yōu)缺點降維技術(shù)與主成分分析自編碼器基本概念自編碼器原理及種類生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）基本概念GAN原理及實現(xiàn)步驟自編碼器與生成對抗網(wǎng)絡(luò)一種無監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過學(xué)習將輸入信息編碼為低維隱層表示，并能夠從該表示中恢復(fù)原始輸入信息。包括欠完備自編碼器、正則自編碼器、變分自編碼器等，通過不同的編碼和解碼方式實現(xiàn)對輸入信息的壓縮和重構(gòu)。由生成器和判別器組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過生成器和判別器之間的對抗訓(xùn)練生成新的數(shù)據(jù)樣本。生成器負責生成新的數(shù)據(jù)樣本，判別器負責判斷輸入樣本是真實樣本還是生成樣本；通過交替訓(xùn)練生成器和判別器使得生成器能夠生成與真實樣本相似的數(shù)據(jù)。05強化學(xué)習算法馬爾可夫決策過程（MDP）基本概念狀態(tài)、動作、獎勵、轉(zhuǎn)移概率等動態(tài)規(guī)劃在強化學(xué)習中的應(yīng)用策略評估、策略改進等馬爾可夫決策過程與動態(tài)規(guī)劃Q值表、Q值更新規(guī)則、ε-貪婪策略等Q-learning算法原理在線學(xué)習、Q值更新規(guī)則、與Q-learning的對比等Sarsa算法原理Q-learning與Sarsa算法策略梯度方法Actor-Critic框架、PPO、TRPO等深度強化學(xué)習應(yīng)用案例游戲AI、機器人控制、自然語言處理等深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）原理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)驗回放、固定Q目標等深度強化學(xué)習與應(yīng)用案例06機器學(xué)習實戰(zhàn)案例圖像分類目標檢測實例分割圖像分類與目標檢測使用YOLO、SSD等算法實現(xiàn)目標檢測任務(wù)，包括邊界框回歸、非極大值抑制等技術(shù)。結(jié)合目標檢測和語義分割技術(shù)，實現(xiàn)圖像中不同實例的精確分割。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對圖像進行分類，包括數(shù)據(jù)集準備、模型構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化等步驟。包括分詞、去除停用詞、詞向量表示等文本預(yù)處理方法。文本預(yù)處理情感分析問答系統(tǒng)利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或Transformer等模型進行情感分析，識別文本中的情感傾向。構(gòu)建基于自然語言處理技術(shù)的問答系統(tǒng)，實現(xiàn)自動回答用戶問題的功能。030201自然語言處理與情感分析介紹協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等推薦算法的原理和實現(xiàn)方法。推薦算法構(gòu)建用戶畫像，包括用戶特征提取、標簽體系建立等步驟。用戶畫像結(jié)合推薦算法和用戶畫像，實現(xiàn)個性化推薦功能，提高用戶滿意度和活躍度。個性化推薦推薦系統(tǒng)與用戶畫像構(gòu)建