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文本内容:
《机器学习》课件AI5PPT在这篇课件中,我们将探索机器学习的概述、应用场景以及与人工智能PPT的关系我们还将深入了解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等方面人工智能发展历程年11943首个电子计算机的诞生标志着人工智能的雏形诞生ENIAC年21956达特茅斯会议将人工智能确定为一个独立学科领域,并奠定了人工智能的奠基石年31997的超级计算机击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,引起了全球的IBM DeepBlue人工智能热潮机器学习分类监督学习无监督学习通过已知的输入和输出数据来训练模型,预测从未标记的数据中发现模式、结构和关系,帮新的输入数据对应的输出助理解数据的内在特征半监督学习强化学习结合有标记的数据和未标记的数据进行训练,通过与环境进行交互学习,从试错中获取反馈,提高模型的泛化能力不断优化策略和决策机器学习应用场景医疗研究自动驾驶智能制造机器学习在医学领域中被广泛应机器学习为自动驾驶汽车提供了机器学习在机器人操作和自动化用,如基因研究、疾病预测和药强大的感知和决策能力,实现了生产线中发挥着重要作用,提高物开发等自主导航了生产效率和产品质量自然语言处理文本分类情感分析12根据文本的内容将文档分为不同的类别,例通过识别和分析文本中的情感信息,了解用如新闻分类和垃圾邮件过滤户的情绪和态度,例如社交媒体评论的情感分析机器翻译语音识别34将一种语言的文本翻译成另一种语言,例如将语音信号转换为文本,用于语音助理和语英文翻译成中文音交互系统图像识别目标检测图像分类图像生成检测图像中的各种目标,将图像分为不同的类别,利用机器学习生成新的•••如人脸、车辆、建筑物例如动物、自然景观、图像,如艺术风格转换等食物等和图像编辑广泛应用于安防监控、•自动驾驶和物体识别等常用于图片搜索引擎、为艺术家和设计师提供••领域广告识别和图像标注等创作灵感和工具数据挖掘关联规则挖掘发现数据中的相关性,例如购物篮分析和推荐系统聚类分析将数据分组成相似的集合,用于市场细分和用户分群异常检测识别异常或离群数据点,对于欺诈检测和故障诊断非常有用时间序列分析分析时间相关的数据,识别趋势、周期和季节性变化模型选择线性回归决策树12适用于预测数值型输出的问题,基于线性关通过树状结构进行决策判断,能够处理分类系建立回归模型和回归问题支持向量机深度学习34寻找超平面进行分类或回归,对于高维数据通过多层神经网络进行特征学习和模式识别,和非线性关系非常有效对于复杂问题具有出色的性能超参数调整网格搜索1通过遍历给定超参数组合的集合,找到最优的参数组合随机搜索2在给定超参数范围内随机采样,减少超参数搜索的计算成本贝叶斯优化3通过建立高斯过程模型估计目标函数的概率分布,指导超参数搜索。