臺大機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程演講人：日期：機器學(xué)習(xí)概述基本概念與原理監(jiān)督學(xué)習(xí)算法介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法探討深度學(xué)習(xí)框架實踐指南強化學(xué)習(xí)原理及案例分析總結(jié)回顧與未來展望CATALOGUE目錄01機器學(xué)習(xí)概述定義與發(fā)展歷程機器學(xué)習(xí)定義機器學(xué)習(xí)是一門研究如何通過計算機算法，讓計算機從數(shù)據(jù)中進行學(xué)習(xí)并自動改進的學(xué)科。發(fā)展歷程重要里程碑機器學(xué)習(xí)起源于人工智能領(lǐng)域，經(jīng)歷了符號主義、連接主義和深度學(xué)習(xí)三個主要發(fā)展階段，目前已成為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。感知機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、深度學(xué)習(xí)等算法的發(fā)明和應(yīng)用，推動了機器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及。123應(yīng)用領(lǐng)域及前景應(yīng)用領(lǐng)域機器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理、智能推薦、金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。030201行業(yè)應(yīng)用案例在金融領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)用于信用評級、風(fēng)險控制和欺詐檢測；在醫(yī)療領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)用于疾病診斷、藥物研發(fā)和基因測序等方面。未來發(fā)展前景隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓展，機器學(xué)習(xí)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮巨大作用，如智能制造、智慧城市、自動駕駛等。課程目標(biāo)具備數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（如線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計）、編程基礎(chǔ)（如Python）和一定的相關(guān)領(lǐng)域知識（如圖像處理、自然語言處理等）。知識要求能力要求能夠靈活運用所學(xué)知識解決實際問題，并具備創(chuàng)新思維和團隊協(xié)作能力。同時，還需保持持續(xù)學(xué)習(xí)和關(guān)注最新技術(shù)動態(tài)的意識。掌握機器學(xué)習(xí)基本原理、算法和工具，能夠獨立完成實際問題的建模、求解和評估。課程目標(biāo)與要求02基本概念與原理數(shù)據(jù)集概念機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)集合，包括訓(xùn)練集、驗證集和測試集。特征表示將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成機器學(xué)習(xí)算法能夠識別的格式，如向量、矩陣等。特征提取從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，以減少數(shù)據(jù)冗余和提高算法性能。特征工程通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征轉(zhuǎn)換和特征選擇等方法，構(gòu)建出對算法友好的特征。數(shù)據(jù)集與特征表示模型評估指標(biāo)準(zhǔn)確率01分類模型預(yù)測正確的比例，是評估分類模型性能的基本指標(biāo)。精確率與召回率02用于評估分類模型在預(yù)測正例和負(fù)例方面的性能，精確率是指預(yù)測為正例的樣本中真正為正例的比例，召回率是指真正為正例的樣本中被預(yù)測為正例的比例。ROC曲線與AUC值03ROC曲線是反映分類模型在不同閾值下性能變化的曲線，AUC值則是該曲線下的面積，用于評估分類模型的整體性能。損失函數(shù)04用于衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實結(jié)果之間的差異，是模型訓(xùn)練過程中的優(yōu)化目標(biāo)。過擬合模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳，即模型過于復(fù)雜，學(xué)習(xí)了訓(xùn)練集中的噪聲和細(xì)節(jié)。欠擬合模型在訓(xùn)練集和測試集上都表現(xiàn)不佳，即模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的有效模式。解決方法通過調(diào)整模型復(fù)雜度、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、使用正則化技術(shù)、剪枝等方法來解決過擬合問題；通過增加模型復(fù)雜度、特征工程、調(diào)整超參數(shù)等方法來解決欠擬合問題。交叉驗證將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，輪流將每個子集作為驗證集，其余作為訓(xùn)練集，以評估模型的泛化能力，從而避免過擬合和欠擬合。過擬合與欠擬合問題0102030403監(jiān)督學(xué)習(xí)算法介紹線性回歸模型線性回歸模型假設(shè)輸入變量與輸出變量之間存在線性關(guān)系，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)找到最佳線性擬合。線性關(guān)系01常用的損失函數(shù)為均方誤差（MeanSquaredError,MSE），用于衡量模型預(yù)測值與真實值之間的差異。損失函數(shù)02采用梯度下降算法，通過迭代更新模型參數(shù)，使得損失函數(shù)達到最小值。優(yōu)化算法03常用的評估指標(biāo)包括均方誤差、均方根誤差（RootMeanSquaredError,RMSE）和決定系數(shù)（R-squared）等。評估指標(biāo)04應(yīng)用場景支持向量機廣泛應(yīng)用于圖像識別、文本分類和生物信息學(xué)等領(lǐng)域。支持向量支持向量機（SVM）通過尋找支持向量來確定決策邊界，這些支持向量是離決策邊界最近的點。核函數(shù)核函數(shù)用于將原始輸入空間映射到高維特征空間，以解決非線性分類問題。常見的核函數(shù)包括線性核、多項式核和徑向基核（RBF）等。軟間隔與正則化軟間隔允許部分樣本被誤分類，以提高模型的泛化能力；正則化則是通過限制模型復(fù)雜度來避免過擬合。支持向量機原理及應(yīng)用決策樹與隨機森林算法決策樹決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，通過一系列規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類或回歸。每個節(jié)點代表一個特征，每個分支代表該特征的一個取值，葉子節(jié)點代表預(yù)測結(jié)果。樹的構(gòu)建決策樹的構(gòu)建過程包括特征選擇、樹的生成和剪枝等步驟。特征選擇是指選擇最優(yōu)特征進行節(jié)點劃分；樹的生成是遞歸地構(gòu)建子樹；剪枝則是為了簡化樹結(jié)構(gòu)，提高模型泛化能力。隨機森林隨機森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個決策樹并綜合其預(yù)測結(jié)果來提高模型性能。隨機森林通過隨機選擇特征和樣本子集來構(gòu)建每棵樹，從而減少模型之間的相關(guān)性，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。決策樹與隨機森林算法優(yōu)缺點決策樹具有易于理解和解釋的優(yōu)點，但容易過擬合；隨機森林通過集成多個決策樹有效緩解了過擬合問題，但模型復(fù)雜度較高，訓(xùn)練時間較長。04無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法探討聚類分析方法論述K-means算法是一種常用的聚類算法，通過迭代的方式將數(shù)據(jù)集分為K個類別，每個類別由一個質(zhì)心代表。層次聚類DBSCAN算法通過計算數(shù)據(jù)點之間的相似度，將數(shù)據(jù)點分層次進行聚類，直到滿足停止條件?；诿芏鹊木垲愃惴ǎ梢杂行У匕l(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并能處理噪聲數(shù)據(jù)。123降維技術(shù)及其應(yīng)用場景主成分分析（PCA）通過將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，保留數(shù)據(jù)的主要特征，去除噪聲和冗余信息。030201因子分析通過尋找變量之間的相關(guān)性，將原始變量綜合為少數(shù)幾個因子，以便于解釋和建模。獨立成分分析（ICA）假設(shè)數(shù)據(jù)是由獨立成分混合而成，通過分解數(shù)據(jù)的獨立成分來實現(xiàn)降維。異常檢測策略部署假設(shè)正常數(shù)據(jù)符合某種統(tǒng)計分布，通過計算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量來檢測異常點。基于統(tǒng)計的異常檢測方法通過訓(xùn)練模型來識別正常數(shù)據(jù)的特征，對于與正常數(shù)據(jù)特征不同的數(shù)據(jù)點視為異常點。機器學(xué)習(xí)方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)進行建模和重構(gòu)，通過比較重構(gòu)數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的差異來檢測異常點。深度學(xué)習(xí)方法05深度學(xué)習(xí)框架實踐指南神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)激活函數(shù)優(yōu)化算法損失函數(shù)神經(jīng)元、層、全連接、卷積等基本概念。均方誤差、交叉熵等常見損失函數(shù)及應(yīng)用場景。Sigmoid、Tanh、ReLU等激活函數(shù)及其作用。梯度下降、隨機梯度下降、Adam等優(yōu)化算法及其原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識普及常見深度學(xué)習(xí)框架比較TensorFlow開源、社區(qū)活躍、支持分布式訓(xùn)練，適合大規(guī)模模型。02040301Keras高層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，支持TensorFlow和Theano后端，適合初學(xué)者快速上手。PyTorch靈活、易于調(diào)試、支持動態(tài)計算圖，適合快速原型開發(fā)。MXNet支持多GPU和分布式訓(xùn)練，具有高效的計算性能和靈活的編程接口。ImageNet、CIFAR-10等常見圖像數(shù)據(jù)集及其處理方法。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）等模型的選擇與訓(xùn)練技巧。學(xué)習(xí)率、批大小、迭代次數(shù)等超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，以及模型評估指標(biāo)如準(zhǔn)確率、召回率等。將訓(xùn)練好的模型部署到實際場景中，如移動端、云端等，并進行性能優(yōu)化和加速。實踐案例：圖像識別任務(wù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備模型選擇與訓(xùn)練參數(shù)調(diào)優(yōu)與評估部署與應(yīng)用06強化學(xué)習(xí)原理及案例分析強化學(xué)習(xí)基本概念引入強化學(xué)習(xí)定義一種通過讓智能體在環(huán)境中采取行動，根據(jù)獲得的獎勵或懲罰來學(xué)習(xí)最佳策略的機器學(xué)習(xí)方法。強化學(xué)習(xí)構(gòu)成要素智能體、環(huán)境、狀態(tài)、動作、獎勵等。強化學(xué)習(xí)類型基于策略、基于價值、演員-評論家等。強化學(xué)習(xí)應(yīng)用場景游戲、機器人控制、自然語言處理等。經(jīng)典強化學(xué)習(xí)算法解讀Q-Learning算法01基于價值迭代的強化學(xué)習(xí)算法，通過更新狀態(tài)-動作值函數(shù)來尋找最優(yōu)策略。SARSA算法02與Q-Learning類似，但更新方式更注重實際采取的行動。DeepQ-Network（DQN）算法03將Q-Learning與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似表示Q值函數(shù)，提高了算法的泛化能力。PolicyGradient算法04直接對策略進行參數(shù)化表示，并通過梯度上升法更新策略參數(shù)，從而找到最優(yōu)策略。游戲環(huán)境建模將游戲環(huán)境轉(zhuǎn)化為狀態(tài)空間、動作空間以及獎勵函數(shù)等強化學(xué)習(xí)要素。策略設(shè)計選擇合適的策略表示方法，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及相應(yīng)的優(yōu)化算法。訓(xùn)練與優(yōu)化通過大量的試錯學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整策略參數(shù)，以獲取更高的游戲得分。評估與測試在不同游戲場景下進行測試，驗證AI策略的泛化能力和穩(wěn)定性。案例分析：游戲AI設(shè)計思路分享07總結(jié)回顧與未來展望關(guān)鍵知識點總結(jié)回顧監(jiān)督學(xué)習(xí)包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、決策樹和隨機森林等算法。01020304無監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類算法，如K均值和層次聚類，以及降維技術(shù)，如主成分分析（PCA）和奇異值分解（SVD）。強化學(xué)習(xí)理解馬爾科夫決策過程、Q-learning、DeepQ-Network（DQN）等算法以及其在實際問題中的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)涵蓋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）以及自編碼器等技術(shù)及其應(yīng)用場景。機器學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢預(yù)測自動化機器學(xué)習(xí)（AutoML）01自動化模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)將降低機器學(xué)習(xí)應(yīng)用門檻。深度學(xué)習(xí)將進一步拓展應(yīng)用領(lǐng)域02自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域?qū)⑷〉酶笸黄?。?lián)邦學(xué)習(xí)03隨著數(shù)據(jù)隱私保護需求增加，聯(lián)邦學(xué)習(xí)等去中心化的訓(xùn)練方法將受到關(guān)注。強化學(xué)習(xí)與模擬環(huán)境的改進