AI與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)踐培訓(xùn)課件

匯報(bào)人：文小庫(kù)2023-12-29AI與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)踐培訓(xùn)課件目錄AI與機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與優(yōu)化AI與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景AI與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)01AI與機(jī)器學(xué)習(xí)概述AI是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，旨在研究、開(kāi)發(fā)能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。AI（人工智能）機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一個(gè)子集，它使用算法和統(tǒng)計(jì)模型使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)，而無(wú)需進(jìn)行明確的編程。機(jī)器學(xué)習(xí)AI與機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)AI的一種方式AI是一個(gè)更廣泛的概念，包括許多不同的技術(shù)和方法，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)AI的一種方式，它使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)。AI和機(jī)器學(xué)習(xí)相互促進(jìn)隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和模型也在不斷改進(jìn)和優(yōu)化，使得機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍和效果不斷擴(kuò)大。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的成功應(yīng)用也促進(jìn)了AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和普及。AI與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系A(chǔ)I的發(fā)展可以追溯到上世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)科學(xué)家們開(kāi)始研究計(jì)算機(jī)能否像人一樣思考。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，AI經(jīng)歷了符號(hào)主義、連接主義和深度學(xué)習(xí)等不同的發(fā)展階段。AI的發(fā)展歷程機(jī)器學(xué)習(xí)的起源可以追溯到上世紀(jì)80年代，當(dāng)時(shí)科學(xué)家們開(kāi)始研究如何從數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取有用的信息。隨著大數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的不斷提升，機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了從有監(jiān)督學(xué)習(xí)到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、從淺層學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)的不同發(fā)展階段。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程AI與機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程02機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理監(jiān)督學(xué)習(xí)算法線性回歸（LinearRegressi…通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的均方誤差，學(xué)習(xí)得到線性模型參數(shù)。邏輯回歸（LogisticRegres…用于二分類問(wèn)題，通過(guò)sigmoid函數(shù)將線性模型輸出映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于正類的概率。支持向量機(jī)（SupportVector…通過(guò)尋找最大間隔超平面，實(shí)現(xiàn)樣本的二分類。核函數(shù)可將其擴(kuò)展到非線性分類問(wèn)題。決策樹(shù)（DecisionTree）通過(guò)樹(shù)形結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸，易于理解和可視化。K均值聚類（K-meansClustering）：將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，使得同一簇內(nèi)樣本盡可能相似，不同簇間樣本盡可能不同。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）：通過(guò)降維技術(shù)，將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，保留數(shù)據(jù)的主要特征。層次聚類（HierarchicalClustering）：通過(guò)計(jì)算樣本間距離，構(gòu)建層次化的嵌套聚類樹(shù)。自編碼器（Autoencoder）：通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示，可用于數(shù)據(jù)降維、特征提取和異常檢測(cè)等任務(wù)。非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法Q學(xué)習(xí)（Q-learning）基于值迭代的方法，通過(guò)不斷更新Q值表來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。策略梯度（PolicyGradient）基于策略迭代的方法，直接優(yōu)化策略參數(shù)以最大化期望回報(bào)。深度Q網(wǎng)絡(luò)（DeepQ-Network…結(jié)合深度學(xué)習(xí)和Q學(xué)習(xí)的方法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近Q值函數(shù)。演員-評(píng)論家算法（Actor-Criti…同時(shí)學(xué)習(xí)值函數(shù)和策略函數(shù)的方法，通過(guò)評(píng)論家評(píng)估演員的表現(xiàn)并指導(dǎo)演員進(jìn)行改進(jìn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）：專門(mén)用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)卷積層、池化層等提取圖像特征。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory,LSTM）：一種特殊的RNN結(jié)構(gòu)，通過(guò)引入門(mén)控機(jī)制解決梯度消失問(wèn)題，適用于處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）：由生成器和判別器組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相近的新數(shù)據(jù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork,RNN）：用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠捕捉序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。深度學(xué)習(xí)算法03數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程去除重復(fù)、無(wú)效、異常數(shù)據(jù)，處理缺失值和異常值。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)編碼對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以適應(yīng)模型訓(xùn)練。將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼等。030201數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理從原始特征中挑選出對(duì)模型訓(xùn)練有益的特征，去除無(wú)關(guān)或冗余特征。特征選擇通過(guò)變換或組合原始特征，生成新的有意義的特征。特征提取采用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法降低特征維度。降維處理特征選擇與提取通過(guò)函數(shù)變換改變特征數(shù)據(jù)的分布或形式，如對(duì)數(shù)變換、Box-Cox變換等。特征轉(zhuǎn)換利用特征之間的相關(guān)性或共線性，減少特征數(shù)量，提高計(jì)算效率。特征降維對(duì)特征進(jìn)行縮放處理，使得不同特征具有相同的尺度，便于模型訓(xùn)練。特征縮放特征轉(zhuǎn)換與降維交叉驗(yàn)證采用k折交叉驗(yàn)證等方法，充分利用數(shù)據(jù)信息進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估。數(shù)據(jù)集劃分將原始數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以評(píng)估模型性能。模型評(píng)估指標(biāo)根據(jù)具體任務(wù)選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。數(shù)據(jù)集劃分與評(píng)估04機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與優(yōu)化

模型訓(xùn)練方法與技巧批量梯度下降法通過(guò)計(jì)算整個(gè)數(shù)據(jù)集的梯度來(lái)更新模型參數(shù)，適用于大數(shù)據(jù)集，但收斂速度較慢。隨機(jī)梯度下降法每次隨機(jī)選取一個(gè)樣本計(jì)算梯度并更新模型參數(shù)，收斂速度較快，但可能陷入局部最優(yōu)。小批量梯度下降法每次選取一小部分樣本計(jì)算梯度并更新模型參數(shù)，結(jié)合了前兩者的優(yōu)點(diǎn)。隨機(jī)搜索在超參數(shù)空間內(nèi)隨機(jī)采樣進(jìn)行搜索，適用于超參數(shù)較多的情況。貝葉斯優(yōu)化利用貝葉斯定理對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模，通過(guò)不斷迭代尋找最優(yōu)解，適用于復(fù)雜模型和高維超參數(shù)空間。網(wǎng)格搜索通過(guò)遍歷所有可能的超參數(shù)組合來(lái)尋找最優(yōu)解，適用于超參數(shù)較少的情況。超參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化分類問(wèn)題中正確分類的樣本占總樣本的比例。準(zhǔn)確率分別表示預(yù)測(cè)為正樣本中實(shí)際為正樣本的比例和實(shí)際為正樣本中被預(yù)測(cè)為正樣本的比例。精確率與召回率精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評(píng)估模型性能。F1分?jǐn)?shù)通過(guò)繪制不同閾值下的真正類率和假正類率曲線，評(píng)估模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。AUC-ROC曲線模型評(píng)估指標(biāo)與方法通過(guò)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量來(lái)提高模型的泛化能力，減少過(guò)擬合現(xiàn)象。增加數(shù)據(jù)量將訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子集進(jìn)行交叉驗(yàn)證，評(píng)估模型的泛化能力并選擇合適的模型復(fù)雜度。交叉驗(yàn)證通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行變換、組合等方式生成新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)多樣性。數(shù)據(jù)增強(qiáng)在損失函數(shù)中添加正則項(xiàng)來(lái)約束模型復(fù)雜度，減少過(guò)擬合現(xiàn)象。常見(jiàn)的正則化方法包括L1正則化和L2正則化。正則化模型過(guò)擬合與欠擬合處理05AI與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景通過(guò)訓(xùn)練模型識(shí)別圖像中的不同對(duì)象，并進(jìn)行分類，如人臉識(shí)別、物體識(shí)別等。圖像分類與識(shí)別在視頻中實(shí)時(shí)檢測(cè)并跟蹤目標(biāo)對(duì)象的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡，如自動(dòng)駕駛中的車(chē)輛和行人檢測(cè)。目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤利用生成模型生成新的圖像或?qū)ΜF(xiàn)有圖像進(jìn)行編輯，如風(fēng)格遷移、圖像修復(fù)等。圖像生成與編輯計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域應(yīng)用03問(wèn)答系統(tǒng)根據(jù)用戶提出的問(wèn)題，在大量文檔或知識(shí)庫(kù)中檢索相關(guān)信息并生成簡(jiǎn)潔明了的回答。01情感分析分析文本中的情感傾向和情感表達(dá)，用于產(chǎn)品評(píng)論、社交媒體分析等。02機(jī)器翻譯將一種自然語(yǔ)言文本自動(dòng)翻譯成另一種自然語(yǔ)言文本，促進(jìn)跨語(yǔ)言交流。自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域應(yīng)用語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本信息，用于語(yǔ)音助手、聽(tīng)寫(xiě)工具等。語(yǔ)音合成將文本信息轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音信號(hào)，用于語(yǔ)音播報(bào)、虛擬人物對(duì)話等。說(shuō)話人識(shí)別識(shí)別語(yǔ)音信號(hào)的說(shuō)話人身份，用于身份驗(yàn)證、語(yǔ)音門(mén)禁等。語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用根據(jù)用戶的歷史行為和興趣偏好，為用戶推薦個(gè)性化的內(nèi)容或服務(wù)，如電商商品推薦、音樂(lè)推薦等。個(gè)性化推薦根據(jù)廣告主的需求和用戶的興趣偏好，將廣告內(nèi)容精準(zhǔn)地推送給目標(biāo)用戶群體。廣告推薦分析用戶的觀看歷史和興趣偏好，為用戶推薦相關(guān)的視頻內(nèi)容，提高視頻平臺(tái)的用戶粘性和活躍度。視頻推薦推薦系統(tǒng)領(lǐng)域應(yīng)用06AI與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)任務(wù)難度動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的合理分配。自動(dòng)化模型設(shè)計(jì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)性能優(yōu)異的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。模型壓縮技術(shù)通過(guò)剪枝、量化、知識(shí)蒸餾等方法減小模型大小，提高運(yùn)算效率。深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化研究123將復(fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，通過(guò)分層策略解決大規(guī)模決策問(wèn)題。分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究多個(gè)智能體在復(fù)雜環(huán)境中的協(xié)同學(xué)習(xí)和決策問(wèn)題。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)學(xué)習(xí)環(huán)境模型，提高智能體的決策效率和泛化能力?；谀Ｐ偷膹?qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在復(fù)雜任務(wù)中的應(yīng)用條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：通過(guò)引入條件信息，指導(dǎo)生成器生成符合特定要求的樣本。循環(huán)一致性生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（CycleGAN）：實(shí)現(xiàn)不同領(lǐng)域圖像之間的風(fēng)格遷移和轉(zhuǎn)換。自監(jiān)督生成對(duì)抗