一、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)II:機(jī)器學(xué)習(xí)的流程

機(jī)器學(xué)習(xí)的一般流程分為以下五步：

數(shù)據(jù)收集與探索數(shù)據(jù)：

從各種數(shù)據(jù)源中收集所需的數(shù)據(jù)。

對(duì)已有數(shù)據(jù)通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理操作，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。

訓(xùn)練模型：

使用預(yù)處理和特征工程后的數(shù)據(jù)對(duì)所選模型進(jìn)行訓(xùn)練。

構(gòu)建測(cè)試集和驗(yàn)證集，以評(píng)估模型的性能和泛化能力。

應(yīng)用不同的訓(xùn)練技術(shù)來(lái)優(yōu)化模型。

模型評(píng)估：

通過(guò)評(píng)估指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能。

如果效果不佳，可以對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，如參數(shù)調(diào)優(yōu)。

使用模型：

將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際環(huán)境中，如集成到應(yīng)用程序中、構(gòu)建API接口等。

持續(xù)監(jiān)控模型的性能，并根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的反饋對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

二、AI技術(shù)詞條 | 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)核心分支，旨在使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行決策。以下是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的詳細(xì)解釋：

定猜談納義：機(jī)器學(xué)習(xí)是通過(guò)計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律性信息，從而獲得新的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，以提升計(jì)算機(jī)的智能性。Tom M. Mitchell將其定義為“計(jì)算機(jī)利用經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改善系統(tǒng)自身性能的行為”。

算法分類：

監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過(guò)有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)目標(biāo)，旨在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)的泛化能力。典型算法包括邏輯回歸、多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，應(yīng)用于回歸分析和任務(wù)分類。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：不依賴于標(biāo)簽數(shù)據(jù)，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在模式和統(tǒng)計(jì)規(guī)律。代表算法有自動(dòng)編碼器、受限玻爾侍叢茲曼機(jī)、深度置信網(wǎng)絡(luò)等，應(yīng)用于聚類和異常穗沒(méi)檢測(cè)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過(guò)與環(huán)境交互進(jìn)行試錯(cuò)學(xué)習(xí)，旨在找到最優(yōu)策略。其應(yīng)用廣泛，如AlphaGo通過(guò)自我對(duì)弈快速學(xué)習(xí)并提升策略。

結(jié)合深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和學(xué)習(xí)，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力。結(jié)合深度學(xué)習(xí)的深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能研究的熱點(diǎn)。

一般流程：機(jī)器學(xué)習(xí)的一般流程包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、特征選擇、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和應(yīng)用等步驟。

應(yīng)用與意義：機(jī)器學(xué)習(xí)賦予計(jì)算機(jī)一定的智慧，使其能夠?qū)π聵颖具M(jìn)行智能識(shí)別，甚至進(jìn)行對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。通過(guò)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，我們可以更好地理解計(jì)算機(jī)如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從而解決復(fù)雜問(wèn)題并推動(dòng)人工智能技術(shù)的進(jìn)步。

三、人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)核心領(lǐng)域、流程與分支（基礎(chǔ)入門篇）

人工智能作為當(dāng)下新質(zhì)生產(chǎn)力代表，其技術(shù)更新已歷多個(gè)版本，隨著Chatgpt的火熱，AI逐漸走入大眾視野，影響人們生活。AI是模擬人類智能的技術(shù)，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等多領(lǐng)域。通過(guò)大量數(shù)據(jù)和算法，AI使計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)像人類一樣思考、學(xué)習(xí)和解決問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)作為AI核心，是計(jì)算機(jī)獲得智能的基礎(chǔ)。本文簡(jiǎn)要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的核心領(lǐng)域、術(shù)語(yǔ)及深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不深入復(fù)雜數(shù)學(xué)模型，通俗講解AI底層知識(shí)原理。

機(jī)器學(xué)習(xí)是AI核心，通過(guò)大量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，使計(jì)算機(jī)具備智能。從貝葉斯、拉普拉斯的最小二乘法推導(dǎo)到馬爾可夫鏈，構(gòu)成機(jī)器學(xué)習(xí)工具和基礎(chǔ)。AI主要任務(wù)是讓計(jì)算機(jī)認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)，包括圖像、文本、語(yǔ)音和傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可處理的特征。計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘是AI分支，它們處理不同形式數(shù)據(jù)，目標(biāo)統(tǒng)一，是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能計(jì)算、推理的特征。

AI應(yīng)用廣泛，核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)目前項(xiàng)目多。機(jī)器學(xué)習(xí)解決分類、回歸和聚類問(wèn)題。分類選擇固定類別，回歸預(yù)測(cè)數(shù)值區(qū)間內(nèi)值，聚類在無(wú)標(biāo)簽情況下進(jìn)行分類。有監(jiān)督學(xué)習(xí)給定標(biāo)簽，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)沒(méi)有標(biāo)簽，后者節(jié)省人力，效果不如前者。

機(jī)器學(xué)習(xí)流程包括數(shù)據(jù)獲取、特征工程、建立模型和評(píng)估模型。數(shù)據(jù)獲取時(shí)，企業(yè)、購(gòu)買、傳感器、日志、爬蟲等提供數(shù)據(jù)，需打標(biāo)簽以支持有監(jiān)督學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)預(yù)處理通過(guò)數(shù)學(xué)變換，使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化或?qū)ΨQ，便于學(xué)習(xí)。特征工程從預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取計(jì)算機(jī)能理解的特征，選擇關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)。模型基于輸入數(shù)據(jù)和結(jié)果，尋找權(quán)重參數(shù)和偏置參數(shù)。評(píng)估模型通過(guò)準(zhǔn)確率、召回率、損失值等指標(biāo)驗(yàn)證，確保預(yù)測(cè)質(zhì)量。

深度學(xué)習(xí)無(wú)需人工干涉，簡(jiǎn)化分類和回歸問(wèn)題解決。它模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，減少時(shí)間和人力成本。深度學(xué)習(xí)依賴大量數(shù)據(jù)和算力，資源有限、數(shù)據(jù)規(guī)模小的公司，機(jī)器學(xué)習(xí)算法性價(jià)比高。目前，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)環(huán)境反饋學(xué)習(xí)，不關(guān)注單個(gè)樣本結(jié)果，追求全局收益最大化。它設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰機(jī)制，適用于規(guī)則明確的場(chǎng)景，如游戲中的技能效果。強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程復(fù)雜，依賴清晰規(guī)則，適用于規(guī)則明確的游戲領(lǐng)域。

本文簡(jiǎn)要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的核心領(lǐng)域、術(shù)語(yǔ)、流程與深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這是AI最基本要素。未來(lái)將分享更多AI算法、模型和應(yīng)用領(lǐng)域知識(shí)。

四、使用線性模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的流程是什么?

使用線性模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的流程如下寬核攔：

1.初始化模型 ，包括初始化 模型參數(shù)W和 b，使得對(duì)任意X可以通過(guò) y=WX+b得到y(tǒng)的結(jié)果。

2.準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)集，即用于訓(xùn)練慎胡的X和Y

3.開(kāi)始訓(xùn)練

3.1向前傳播? 計(jì)算y_pre=WX+b

3.2計(jì)算誤差氏族(或稱損失)? 計(jì)算Loss=loss(y_pre,y)? ?其中 loss可以是mae、mse(常稱為最小二乘法，或均方誤差、平方2損失)、交叉熵等

3.3計(jì)算此時(shí)誤差關(guān)于模型參數(shù)W、b的梯度Grad_W和Grad_b

?3.4更新W=W-Grad_W*alpha,? ?b=b-Grad_b*alpha? （基于梯度下降）

4.訓(xùn)練完成，進(jìn)行驗(yàn)證