人工智能與機器學習入門

人工智能與機器學習入門匯報人：PPT可修改2024-01-21目錄人工智能概述機器學習基礎(chǔ)知識深度學習在人工智能中應(yīng)用特征工程在機器學習中的重要性模型評估與優(yōu)化策略實踐案例分析與挑戰(zhàn)探討01人工智能概述人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，旨在研究、開發(fā)能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。定義人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了符號主義、連接主義和深度學習三個階段。符號主義認為人工智能源于對人類思維的研究，連接主義主張通過訓(xùn)練大量神經(jīng)元之間的連接關(guān)系來模擬人腦的思維，而深度學習則通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。發(fā)展歷程定義與發(fā)展歷程技術(shù)原理人工智能的技術(shù)原理主要包括算法、計算能力和數(shù)據(jù)三個方面。算法是人工智能的基礎(chǔ)，通過設(shè)計各種復(fù)雜的算法來模擬人類智能的行為和思維；計算能力是實現(xiàn)人工智能的關(guān)鍵，需要強大的計算機硬件和軟件支持；數(shù)據(jù)則是訓(xùn)練人工智能模型的重要資源，通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和學習，使模型具備智能化的能力。要點一要點二核心思想人工智能的核心思想是模擬人類智能的行為和思維，通過機器學習和深度學習等技術(shù)手段，讓計算機能夠像人類一樣具備學習、推理、理解、判斷和創(chuàng)造等能力。技術(shù)原理及核心思想應(yīng)用領(lǐng)域與前景展望人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，如自然語言處理、計算機視覺、語音識別、智能推薦、智能家居、自動駕駛等。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓展，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)絹碓綇V泛。應(yīng)用領(lǐng)域未來，隨著算法的不斷優(yōu)化、計算能力的不斷提升和數(shù)據(jù)的不斷積累，人工智能將會取得更加顯著的進步和發(fā)展。同時，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的普及和應(yīng)用，人工智能的應(yīng)用場景也將會更加豐富和多樣化。未來的人工智能將會更加智能化、自主化和人性化，為人類的生活和工作帶來更加便捷和高效的體驗。前景展望02機器學習基礎(chǔ)知識機器學習是一種通過訓(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。機器學習的定義根據(jù)學習方式和任務(wù)類型，機器學習可分為監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習等。機器學習的分類機器學習定義及分類監(jiān)督學習通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學習輸入與輸出之間的映射關(guān)系，然后對新輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)測或分類。常見的監(jiān)督學習算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、決策樹等，可應(yīng)用于預(yù)測股票價格、識別圖像中的對象等任務(wù)。監(jiān)督學習原理與實踐監(jiān)督學習的實踐監(jiān)督學習的原理非監(jiān)督學習的原理非監(jiān)督學習通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式來學習數(shù)據(jù)的表示和特征，無需預(yù)先標注數(shù)據(jù)。非監(jiān)督學習的實踐常見的非監(jiān)督學習算法包括聚類分析、降維算法（如主成分分析）、自編碼器等，可應(yīng)用于市場細分、社交網(wǎng)絡(luò)分析等任務(wù)。非監(jiān)督學習原理與實踐強化學習的原理強化學習通過智能體與環(huán)境交互，根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵或懲罰來學習最優(yōu)決策策略。強化學習的實踐常見的強化學習算法包括Q-learning、策略梯度方法等，可應(yīng)用于機器人控制、游戲AI等領(lǐng)域。同時，深度強化學習結(jié)合深度學習技術(shù)，在圍棋、星際爭霸等復(fù)雜任務(wù)上取得了顯著成果。強化學習原理與實踐03深度學習在人工智能中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的工作原理，接收輸入信號并產(chǎn)生輸出。引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意非線性函數(shù)。輸入信號通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層層傳遞，最終得到輸出結(jié)果。根據(jù)輸出結(jié)果與真實結(jié)果的誤差，反向調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)。神經(jīng)元模型激活函數(shù)前向傳播反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理介紹卷積層池化層全連接層經(jīng)典模型通過卷積核提取圖像特征，實現(xiàn)局部感知和權(quán)值共享。降低數(shù)據(jù)維度，減少計算量，同時保留重要特征。將提取的特征進行整合，輸出最終分類結(jié)果。LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。0401卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別中應(yīng)用0203具有記憶功能，能夠處理序列數(shù)據(jù)。循環(huán)神經(jīng)單元解決RNN長期依賴問題，提高模型性能。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）簡化LSTM結(jié)構(gòu)，減少計算量。門控循環(huán)單元（GRU）機器翻譯、文本生成、情感分析、語音識別等。應(yīng)用場景循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在自然語言處理中應(yīng)用010203生成器與判別器生成器負責生成數(shù)據(jù)，判別器負責判斷數(shù)據(jù)真?zhèn)巍褂?xùn)練生成器與判別器進行對抗訓(xùn)練，共同提高模型性能。應(yīng)用場景圖像生成、圖像修復(fù)、超分辨率重建、風格遷移等。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在數(shù)據(jù)生成和圖像修復(fù)中應(yīng)用04特征工程在機器學習中的重要性

特征提取和選擇方法論述特征提取從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的信息，如文本數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞、圖像數(shù)據(jù)中的邊緣和紋理等。特征選擇從提取的特征中選擇與目標變量最相關(guān)的特征，以提高模型的性能和可解釋性。方法包括過濾法（如卡方檢驗、互信息法等）、嵌入法（如決策樹、隨機森林等）、包裝法（如遞歸特征消除等）。處理缺失值、異常值和重復(fù)值，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)編碼通過標準化、歸一化等方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學習的格式。將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，如獨熱編碼、標簽編碼等。030201數(shù)據(jù)預(yù)處理技巧分享主成分分析（PCA）通過線性變換將原始特征空間變換為新的特征空間，使得新特征空間的主成分具有最大的方差。線性判別分析（LDA）通過尋找最佳投影方向，使得同類樣本投影后盡可能接近，異類樣本投影后盡可能遠離。流形學習利用流形假設(shè)，即高維數(shù)據(jù)實際上位于一個低維流形上，通過尋找數(shù)據(jù)的低維嵌入來實現(xiàn)降維。常見方法包括Isomap、LLE等。特征降維技術(shù)探討05模型評估與優(yōu)化策略ABDC準確率（Accuracy）正確分類的樣本占總樣本的比例，適用于樣本均衡的情況。精確率（Precision）真正例占預(yù)測為正例的比例，適用于關(guān)注預(yù)測為正例的準確性的場景。召回率（Recall）真正例占實際為正例的比例，適用于關(guān)注實際為正例被找出的場景。F1分數(shù)（F1Score）精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了精確率和召回率。模型評估指標介紹過擬合和欠擬合問題解決方案增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集更多的數(shù)據(jù)，增加模型的泛化能力。使用正則化通過添加懲罰項，限制模型的復(fù)雜度，減少過擬合。采用交叉驗證：將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，通過交叉驗證選擇合適的模型。過擬合和欠擬合問題解決方案提取更多與任務(wù)相關(guān)的特征，增加模型的表達能力。增加特征使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，如增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量。選擇更復(fù)雜的模型通過調(diào)整學習率、批次大小等超參數(shù)，優(yōu)化模型的訓(xùn)練過程。調(diào)整超參數(shù)過擬合和欠擬合問題解決方案超參數(shù)調(diào)整技巧分享利用貝葉斯定理對目標函數(shù)進行建模，通過不斷迭代更新目標函數(shù)的后驗分布來選擇下一組超參數(shù)進行嘗試。這種方法可以在較少的嘗試次數(shù)內(nèi)找到較好的超參數(shù)組合。貝葉斯優(yōu)化（BayesianOptimizatio…對多個超參數(shù)的不同取值進行組合，遍歷所有組合進行模型訓(xùn)練，選擇最優(yōu)的超參數(shù)組合。網(wǎng)格搜索（GridSearch）在指定的超參數(shù)取值范圍內(nèi)隨機選擇超參數(shù)組合進行模型訓(xùn)練，多次嘗試后選擇最優(yōu)的超參數(shù)組合。隨機搜索（RandomSearch）06實踐案例分析與挑戰(zhàn)探討通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對圖像進行特征提取和分類，應(yīng)用于人臉識別、物體識別等領(lǐng)域。圖像分類利用深度學習模型對語音信號進行處理和識別，實現(xiàn)語音轉(zhuǎn)文字、語音合成等功能。語音識別運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等模型對文本數(shù)據(jù)進行處理和分析，包括情感分析、機器翻譯等任務(wù)。自然語言處理經(jīng)典案例解讀：圖像分類、語音識別等模型泛化如何讓模型在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好是機器學習領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn)之一。數(shù)據(jù)標注大規(guī)模高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標注是訓(xùn)練有效模型的基礎(chǔ)，但目前數(shù)據(jù)標注過程往往耗時耗力且易出錯。計算資源深度學習模型訓(xùn)練通常需要大量的計算資源，如何高效利用計算資源也是一個亟待解決的問題。當前面臨挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)標注、模型泛化等通過融合不同模型或遷移已有模型的知識來解決新問題，提高模型的適應(yīng)性和效率