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D建模基础PPT课件,汇报人目录0102添加目录项标题D建模基础概述0304D建模的基本流程D建模的关键技术0506D建模的常见算法D建模的实践案例07D建模的未来发展Part One单击添加章节标题Part TwoD建模基础概述D建模的定义D建模是一种D建模包括几D建模广泛应D建模技术可通过计算机技何建模、纹理用于游戏、电以大大提高工术将现实世界贴图、光照渲影、建筑、工作效率和设计中的物体或场染等步骤业设计等领域质量景转化为数字模型的过程D建模的原理l3D建模是通过计算机软件将二维图像转换为三维模型的过程l3D建模的基础是几何学和数学,通过计算和模拟物体的形状、大小和位置l3D建模可以分为实体建模和曲面建模两种方式l3D建模的应用领域广泛,包括游戏、电影、建筑、工业设计等D建模的应用场景工业设计产品、机械、设影视制作角色、场景、特备等建模效等建模建筑设计建筑、室内、景医学领域人体、器官、手观等建模术模拟等建模游戏开发角色、场景、道教育领域教学模型、虚拟具等建模实验室等建模Part ThreeD建模的基本流程数据收集与整理数据来源包括图片、视频、音频等数据预处理包括去噪、增强、分割等数据标注包括目标检测、语义分割、实例分割等数据清洗包括数据清洗、数据融合、数据去重等数据清洗与预处理数据清洗去除重复、缺数据预处理数据归一化、数据转换将原始数据转失、异常值等数据标准化、离散化等操作换为适合建模的数据格式数据选择选择与建模目数据分割将数据集划分数据可视化对数据进行标相关的特征变量为训练集和测试集可视化分析,了解数据的分布和特征数据探索与可视化数据探索通过数据清洗、数据转换、模型构建根据数据分析结果,构建相数据合并等操作,对数据进行初步探索应的D模型,用于预测、分类、聚类等和分析任务可视化利用图表、图形等方式,将数模型评估对构建的D模型进行评估,据以直观、易懂的方式展示出来,便于包括准确率、召回率、F1值等指标,以理解和分析验证模型的有效性和可靠性数据分析通过对数据进行统计分析、模型应用将D模型应用于实际业务中,预测分析等操作,挖掘数据背后的规律解决实际问题,如预测、推荐、分类等和价值任务模型训练与优化数据预处模型选择模型训练模型评估模型优化模型部署调整模型理清洗、根据任务设置学习使用准确将训练好参数、增归一化、选择合适率、批次率、召回的模型部加数据量、分词等的模型,大小等参率、F1值署到实际使用正则如C NN、数,进行等指标评应用场景化等方法RNN等模型训练估模型性中进行模型能优化Part FourD建模的关键技术特征工程特征选择选择与目标变量相关的特征特征提取从原始数据中提取出有用的特征特征变换对特征进行变换,如归一化、标准化等特征组合将多个特征组合成一个新的特征,如特征交叉、特征聚合等模型选择与调参模型选择根据任务需求选择合适的模型,如分类、回归、聚类等调参方法使用交叉验证、网格搜索等方法进行参数调整调参目标提高模型性能,降低过拟合和欠拟合风险调参技巧关注模型性能指标,如准确率、召回率、F1值等,根据指标调整参数过拟合与欠拟合问题处理过拟合模型过欠拟合模型过过拟合处理方法欠拟合处理方法于复杂,对训练于简单,对训练增加训练数据、增加模型复杂度、数据拟合过度,数据拟合不足,正则化、交叉验调整模型参数等导致对新数据的导致对新数据的证等预测效果不佳预测效果不佳模型评估与优化优化方法通过调整模型参模型选择根据实际需求选数、优化算法等方式提高模择合适的模型,如分类、回型性能归、聚类等模型评估对模型进行准确模型更新根据新的数据或度、速度、稳定性等方面的需求对模型进行更新和优化评估Part FiveD建模的常见算法线性回归模型线性回归模型是一种常用的统计分析方法,用于描述和解释变量之间的关系线性回归模型的基本形式是y=ax+b,其中y是因变量,x是自变量,a和b是参数线性回归模型的优点是简单易懂,易于实现,适用于处理线性关系线性回归模型的缺点是只能处理线性关系,对于非线性关系无能为力决策树模型决策树是一种常用的分类和回归方决策树的优点是易于理解和实现,法适用于各种数据类型添加标题添加标题添加标题添加标题决策树的基本思想是利用特征对数决策树的缺点是容易过拟合,需要据进行分类剪枝和交叉验证来避免过拟合神经网络模型l概念一种模拟人脑神经网络的结构和功能的数学模型l特点具有自学习、自适应、自组织等特性l应用广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域l结构包括输入层、隐藏层、输出层等,各层之间通过神经元连接l训练方法反向传播算法、梯度下降法等l发展趋势深度学习、强化学习等方向支持向量机模型原理通过最大化分类间隔来寻找最优超平面特点适用于非线性分类问题,具有较强的泛化能力应用场景图像识别、文本分类、生物信息学等领域优缺点优点是泛化能力强,缺点是计算复杂度高,对大规模数据不适用Part SixD建模的实践案例案例一房价预测介绍房价预测的背景和意义展示房价预测的D建模结果添加标题添加标题添加标题添加标题简述房价预测的D建模过程分析房价预测的D建模优缺点案例二客户分类客户分类的目的客户分类的方法客户分类的应用客户分类的效果了解客户需求,提根据客户消费习惯、制定营销策略,提提高销售业绩,降供个性化服务购买频率、购买金高客户满意度和忠低营销成本额等进行分类诚度案例三股票预测l背景股票市场是一个复杂的系统,需要预测未来走势l方法使用D建模技术,结合历史数据和市场信息进行预测l结果预测结果准确率较高,能够为投资者提供参考l应用在实际投资中,可以结合其他因素进行综合考虑,提高投资决策的准确性案例四推荐系统添加项标题l推荐系统简介推荐系统是一种根据用户的历史行为和偏好,为用户推荐可能感兴趣的商品或服务的系统添加项标题l推荐系统的应用场景电商、社交媒体、视频网站等添加项标题l推荐系统的D建模实践使用D建模技术,可以更好地理解用户的行为和偏好,提高推荐系统的准确性和个性化程度添加项标题l推荐系统的D建模技术包括用户画像、商品画像、协同过滤、深度学习等Part SevenD建模的未来发展D建模与其他技术的结合3D打印将D建虚拟现实将D增强现实将D人工智能将D模与3D打印技术建模与虚拟现实建模与增强现实建模与人工智能相结合,实现快技术相结合,创技术相结合,实技术相结合,提速原型制造造沉浸式体验现虚拟与现实的高建模效率和准融合确性D建模在人工智能领域的应用前景3D建模在AI领域的应用广泛,如3D建模可以提高AI的决策能力和自动驾驶、机器人、AR/VR等预测能力添加标题添加标题添加标题添加标题3D建模可以帮助AI更好地理解和3D建模可以帮助AI更好地理解和处理现实世界的信息处理复杂的环境信息D建模面临的挑战与解决方案解决方案采用可视化工具,提高模型可挑战数据量庞大,处理速度慢解释性解决方案采用分布式计算,提高数据处挑战数据隐私和安全问题理速度解决方案采用加密技术,保护数据隐私挑战模型复杂度高,难以理解和安全THANKS汇报人。