大数据之人工智能与机器学习介绍课件

大数据之人工智能与机器学习介绍课件目录引言人工智能基础机器学习原理与方法数据处理与特征工程模型评估与优化策略实践项目：基于Python实现简单分类器总结与展望01引言人工智能（AI）定义模拟人类智能的理论、设计、开发和应用系统的一门新的技术科学，旨在让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。机器学习（ML）定义一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。AI与ML关系机器学习是人工智能的一个子集，是实现人工智能的一种手段。人工智能涵盖了更广泛的领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。人工智能与机器学习关系大数据为AI/ML提供了海量的数据资源，使得机器可以通过学习大量数据来优化决策和预测。数据驱动决策特征提取与选择模型训练与优化大数据处理技术可以帮助从原始数据中提取有用的特征，以供机器学习算法使用。大数据为机器学习模型的训练提供了丰富的样本，有助于提高模型的准确性和泛化能力。030201大数据在AI/ML中作用本课程旨在让学生了解人工智能与机器学习的基本概念、原理和方法，掌握相关算法和技术，并具备应用所学知识解决实际问题的能力。课程目标本课程将涵盖人工智能与机器学习的基本概念、发展历程、核心算法、应用场景等内容。具体包括线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树等机器学习算法，深度学习、强化学习等高级技术，以及自然语言处理、计算机视觉等应用领域。内容概述课程目标与内容概述02人工智能基础VS人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。发展历程人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思维的研究，连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思维，而深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。人工智能定义人工智能定义与发展历程神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，通过大量神经元的相互连接和权重调整，实现对输入数据的分类、识别等任务。深度学习是神经网络的一种延伸，通过构建多层神经网络结构，实现对输入数据的逐层抽象和特征提取，进而完成复杂的模式识别和分类任务。关键技术：神经网络、深度学习等深度学习神经网络应用领域人工智能已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、智能问答等领域。案例分析以图像识别为例，通过训练深度神经网络模型，可以实现对图像中目标物体的自动检测和识别，应用于安防监控、智能交通等领域。同时，智能推荐系统可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的商品或服务，提高用户体验和满意度。应用领域及案例分析03机器学习原理与方法监督学习原理：通过已知输入和输出数据进行训练，使模型能够对新输入数据做出预测。监督学习包括分类和回归两种任务。决策树（DecisionTrees）：通过树形结构对数据进行分类或回归。每个节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，最终叶节点表示类别或数值结果。支持向量机（SupportVectorMachines）：通过寻找一个超平面，使得不同类别的样本在该超平面上的投影距离最大，从而实现分类。K近邻算法（K-NearestNeighbors）：根据输入数据在特征空间中的K个最近邻样本的类别进行投票，以确定输入数据的类别。监督学习原理及算法举例非监督学习原理及算法举例非监督学习原理通过对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和模式。非监督学习包括聚类、降维和异常检测等任务。K均值聚类（K-meansCluste…将数据划分为K个簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而不同簇间的数据尽可能不同。层次聚类（HierarchicalCl…通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状的聚类结构。主成分分析（PrincipalComp…通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，用于提取数据的主要特征分量，实现降维。强化学习原理：智能体（agent）在与环境（environment）的交互中，通过不断试错学习最优策略，以最大化累积奖励（reward）。强化学习包括基于值的方法、基于策略的方法和混合方法等。Q学习（Q-learning）：一种基于值的方法，通过更新Q值表来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作的预期奖励。策略梯度（PolicyGradient）：一种基于策略的方法，直接对策略进行建模和优化。通过计算策略梯度来更新策略参数，以最大化期望奖励。演员-评论家算法（Actor-CriticAlgorithms）：一种混合方法，结合了基于值和基于策略的方法。演员负责根据当前策略选择动作，评论家负责评估演员的表现并指导演员进行改进。强化学习原理及算法举例04数据处理与特征工程去除重复、无效和异常数据，处理缺失值和异常值，保证数据质量。数据清洗将数据转换为适合机器学习的格式，如文本数据转换为数值型数据，分类变量转换为哑变量等。数据转换将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，去除数据的量纲影响，使不同特征具有相同的尺度。数据标准化数据清洗、转换和标准化流程特征提取通过变换或组合原始特征，构造新的特征，以更好地表示数据的内在结构和规律。降维技巧采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法，将高维数据降至低维空间，减少计算复杂度和过拟合风险。特征选择从原始特征中挑选出对模型训练有重要影响的特征，去除冗余和不相关特征。特征选择、提取和降维技巧数据集划分将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、参数调优和性能评估。评估指标根据任务类型选择合适的评估指标，如分类任务中常用的准确率、精确率、召回率和F1值等；回归任务中常用的均方误差、均方根误差和决定系数等。数据集划分和评估指标05模型评估与优化策略模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差，即模型过于复杂，学习了训练集中的噪声。过拟合问题增加训练数据、降低模型复杂度、使用正则化技术、采用交叉验证等。解决方法模型在训练集和测试集上表现均较差，即模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式。欠拟合问题增加模型复杂度、添加更多特征、减少正则化强度等。解决方法过拟合、欠拟合问题及其解决方法模型性能评估指标介绍准确率（Accuracy）：分类模型中正确分类的样本占总样本的比例。精确率（Precision）：正类样本被正确分类的比例。召回率（Recall）：实际为正类的样本中被正确分类的比例。F1值（F1Score）：精确率和召回率的调和平均值，用于综合评估模型性能。AUC（AreaUndertheCurve）：ROC曲线下的面积，用于评估二分类模型的性能。超参数调整技巧分享网格搜索（GridSearch）通过遍历多种超参数组合，寻找最优的超参数配置。随机搜索（RandomSearch）在指定的超参数范围内随机采样，寻找最优的超参数配置。贝叶斯优化（BayesianOptim…利用贝叶斯定理和先验知识，在较少的尝试次数内找到最优的超参数配置。交叉验证（Cross-Validatio…将数据集划分为多个子集，多次训练和验证模型，以评估超参数调整的效果和模型的泛化能力。06实践项目：基于Python实现简单分类器123下载并安装合适版本的Python解释器，配置环境变量。安装Python解释器推荐安装PyCharm、JupyterNotebook等IDE，方便编写和运行Python代码。安装集成开发环境（IDE）使用pip或conda等包管理器安装numpy、pandas、scikit-learn等库，以便进行数据处理和机器学习建模。安装必要库Python编程环境搭建指南从公开数据集网站（如UCI机器学习库、Kaggle等）下载合适的数据集，了解数据集的基本信息和特征。数据集获取对数据进行清洗、转换和标准化等操作，以便用于机器学习建模。例如，处理缺失值、异常值和数据类型转换等。数据预处理从原始数据中提取有用的特征，以便用于训练机器学习模型。例如，使用文本处理技术提取文本数据的关键词或短语等。特征提取数据集获取、预处理和特征提取过程展示模型训练、评估及优化步骤演示选择合适的机器学习算法（如逻辑回归、决策树、随机森林等），使用训练数据集对模型进行训练。调整模型参数以提高模型的性能。模型评估使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值等指标，以评估模型的性能。模型优化根据模型评估结果，对模型进行优化。例如，调整模型参数、增加特征数量或改进特征提取方法等，以提高模型的性能。模型训练07总结与展望介绍了人工智能的概念、发展历程和重要应用领域。人工智能定义及发展历程机器学习原理及算法深度学习技术与应用大数据与人工智能关系详细阐述了机器学习的基本原理、常用算法和模型评估方法。探讨了深度学习的基本原理、常用模型以及在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用。分析了大数据对人工智能发展的推动作用，以及人工智能在大数据处理和分析中的应用。课程回顾与知识点总结人工智能和机器学习未来发展趋势预测智能化水平提升随着算法和模型的不断优化，人工智能和机器学习的智能化水平将不断提升，更加贴近人类智能。技术融合创新人工智能和机器学习将与云计算、大数据、物联网等技术进行融合创新，形成更加强大的技术体系。应用领域拓展人工智能和机器学习将在更多领域得到应用，如智能制造、智慧城市、智慧医疗等，推动社会各领域的智能化发展。伦理和安全问题关注随着人工智能和机器学习的广泛应用，相关伦理和安全问题将受到更多关注，需要制定相应的法律法规和道德规范进行约束和引导。深入学习人工智能、机器