唐宇迪人工智能開(kāi)發(fā)工程師機(jī)器學(xué)習(xí)算法詳解課件模板

唐宇迪人工智能開(kāi)發(fā)工程師機(jī)器學(xué)習(xí)算法詳解課件模板目錄機(jī)器學(xué)習(xí)概述監(jiān)督學(xué)習(xí)算法無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用01機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過(guò)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。定義從早期的符號(hào)學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，再到深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了多個(gè)發(fā)展階段，不斷推動(dòng)著人工智能技術(shù)的進(jìn)步。發(fā)展歷程機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與發(fā)展通過(guò)已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)映射關(guān)系，以預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的輸出。監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)從無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)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)境交互中通過(guò)最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。030201機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)

機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等。自然語(yǔ)言處理機(jī)器翻譯、情感分析、智能問(wèn)答等。語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字、語(yǔ)音合成、聲紋識(shí)別等。推薦系統(tǒng)金融領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域自動(dòng)駕駛機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域01020304個(gè)性化推薦、廣告投放、搜索引擎等。信用評(píng)分、股票預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)管理等。疾病診斷、藥物研發(fā)、基因測(cè)序等。車輛控制、路徑規(guī)劃、障礙物識(shí)別等。02監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的均方誤差，求解最優(yōu)參數(shù)，得到線性模型。線性回歸原理一種迭代優(yōu)化算法，用于求解線性回歸模型中的最優(yōu)參數(shù)。梯度下降法通過(guò)引入懲罰項(xiàng)，防止模型過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。正則化技術(shù)線性回歸算法利用Sigmoid函數(shù)將線性回歸模型的輸出映射到[0,1]區(qū)間，實(shí)現(xiàn)二分類任務(wù)。邏輯回歸原理通過(guò)最大化似然函數(shù)，求解邏輯回歸模型中的最優(yōu)參數(shù)。最大似然估計(jì)采用softmax函數(shù)將邏輯回歸模型擴(kuò)展到多分類任務(wù)。多分類問(wèn)題處理邏輯回歸算法核函數(shù)技巧通過(guò)引入核函數(shù)，將樣本映射到高維空間，解決非線性分類問(wèn)題。支持向量機(jī)原理通過(guò)尋找一個(gè)超平面，使得正負(fù)樣本間隔最大化，實(shí)現(xiàn)二分類任務(wù)。軟間隔與正則化允許一些樣本不滿足約束條件，同時(shí)引入正則化項(xiàng)，防止模型過(guò)擬合。支持向量機(jī)算法通過(guò)遞歸地選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，構(gòu)建一棵樹狀結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)分類或回歸任務(wù)。決策樹原理采用信息增益、基尼指數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行特征選擇，同時(shí)通過(guò)剪枝技術(shù)防止模型過(guò)擬合。特征選擇與剪枝通過(guò)集成多個(gè)決策樹模型，提高模型的泛化能力和魯棒性。隨機(jī)森林原理決策樹與隨機(jī)森林算法03無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法層次聚類算法通過(guò)構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)（樹狀圖）來(lái)揭示數(shù)據(jù)間的聚類關(guān)系，包括凝聚法和分裂法。DBSCAN算法基于密度的聚類算法，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的魯棒性。K-means算法通過(guò)迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高，不同簇間數(shù)據(jù)相似度低。聚類分析算法03自編碼器利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和解碼，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示，實(shí)現(xiàn)降維和特征提取。01主成分分析（PCA）通過(guò)線性變換將原始數(shù)據(jù)投影到低維空間中，保留數(shù)據(jù)的主要特征，實(shí)現(xiàn)降維。02t-SNE算法非線性降維算法，能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)映射到二維或三維空間中，便于可視化分析。降維算法FP-growth算法采用分而治之的策略，構(gòu)建FP樹來(lái)挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，效率較高。ECLAT算法基于深度優(yōu)先搜索的算法，利用垂直數(shù)據(jù)格式進(jìn)行挖掘，適用于稀疏數(shù)據(jù)集。Apriori算法通過(guò)挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的有趣聯(lián)系，適用于大型數(shù)據(jù)集。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法04神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層神經(jīng)元之間通過(guò)權(quán)重連接。前向傳播輸入信號(hào)通過(guò)各層神經(jīng)元逐層傳遞，最終得到輸出結(jié)果。反向傳播根據(jù)輸出結(jié)果與真實(shí)值之間的誤差，反向調(diào)整各層神經(jīng)元的權(quán)重。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)123通過(guò)卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)特征圖。卷積層對(duì)特征圖進(jìn)行降維處理，提取主要特征，減少計(jì)算量。池化層將提取的特征進(jìn)行整合，輸出最終結(jié)果。全連接層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有循環(huán)結(jié)構(gòu)，能夠處理序列數(shù)據(jù)。循環(huán)結(jié)構(gòu)通過(guò)隱藏狀態(tài)保存歷史信息，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期依賴建模。記憶能力循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中可能出現(xiàn)梯度消失或爆炸問(wèn)題，需要采取相應(yīng)措施進(jìn)行解決。梯度消失與爆炸循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成器與判別器生成器和判別器通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化自身性能，最終達(dá)到納什均衡狀態(tài)。對(duì)抗訓(xùn)練應(yīng)用領(lǐng)域生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在圖像生成、語(yǔ)音合成、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器兩部分組成，生成器負(fù)責(zé)生成數(shù)據(jù)，判別器負(fù)責(zé)判斷數(shù)據(jù)真?zhèn)?。生成?duì)抗網(wǎng)絡(luò)05強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法描述環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率。狀態(tài)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移智能體在環(huán)境中可執(zhí)行的動(dòng)作以及執(zhí)行動(dòng)作后獲得的獎(jiǎng)勵(lì)。動(dòng)作與獎(jiǎng)勵(lì)智能體的行為策略以及衡量策略優(yōu)劣的價(jià)值函數(shù)。策略與價(jià)值函數(shù)馬爾可夫決策過(guò)程Q值表01記錄狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的Q值，用于評(píng)估智能體在給定狀態(tài)下采取某個(gè)動(dòng)作的預(yù)期回報(bào)。Q值更新02根據(jù)貝爾曼方程更新Q值表，使智能體逐漸學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略。ε-貪婪策略03在探索和利用之間取得平衡，既保證智能體能夠探索未知狀態(tài)，又能夠利用已知信息獲得最大回報(bào)。Q-learning算法策略表示使用參數(shù)化概率分布表示智能體的策略，即給定狀態(tài)下采取各個(gè)動(dòng)作的概率。目標(biāo)函數(shù)定義衡量策略優(yōu)劣的目標(biāo)函數(shù)，通常為期望總獎(jiǎng)勵(lì)或期望平均獎(jiǎng)勵(lì)。梯度上升通過(guò)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)關(guān)于策略參數(shù)的梯度，使用梯度上升方法更新策略參數(shù)，使目標(biāo)函數(shù)值最大化。策略梯度方法Critic網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)評(píng)估智能體當(dāng)前策略的價(jià)值，即根據(jù)歷史狀態(tài)和動(dòng)作序列預(yù)測(cè)未來(lái)總獎(jiǎng)勵(lì)的期望值。聯(lián)合訓(xùn)練Actor網(wǎng)絡(luò)和Critic網(wǎng)絡(luò)通過(guò)共享部分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，使得智能體能夠在探索環(huán)境的同時(shí)學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略。Actor網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)生成智能體的動(dòng)作策略，即根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)輸出動(dòng)作的概率分布。Actor-Critic方法06機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐與應(yīng)用數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程去除重復(fù)、缺失、異常值等從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征對(duì)特征進(jìn)行歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等處理選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性強(qiáng)的特征數(shù)據(jù)清洗特征提取特征轉(zhuǎn)換特征選擇根據(jù)問(wèn)題類型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的模型模型選擇準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等評(píng)估指標(biāo)通過(guò)劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集來(lái)評(píng)估模型性能交叉驗(yàn)證調(diào)整模型參數(shù)以提高性能模型調(diào)優(yōu)模型選擇與評(píng)估方法遍歷所有可能的超參數(shù)組合來(lái)尋找最優(yōu)解網(wǎng)格搜索隨機(jī)搜索貝葉斯優(yōu)化自動(dòng)化調(diào)參工具在超參數(shù)空間中隨機(jī)采樣以尋找最優(yōu)解利用貝葉斯定理來(lái)優(yōu)化超參數(shù)的選擇使用自動(dòng)化工具來(lái)進(jìn)行超參數(shù)的調(diào)整和優(yōu)化超參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化方法機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例計(jì)算機(jī)視覺(jué)自然語(yǔ)言處理語(yǔ)音識(shí)別情感分析、機(jī)器翻譯、智能