1.2.1機器學(xué)習(xí)：讓機器“學(xué)習(xí)”的魔法《人工智能+汽車技術(shù)與應(yīng)用》教師：目

錄什么是機器學(xué)習(xí)？機器學(xué)習(xí)的核心流程導(dǎo)入：從自動駕駛的“眼睛”說起機器學(xué)習(xí)的三種方式總結(jié)與對比課堂小結(jié)與作業(yè)汽車如何“看見”世界？“汽車是如何‘看見’并‘認識’這個世界的？”“它天生就會嗎？”這不是魔法，是“機器學(xué)習(xí)”。一

機器學(xué)習(xí)技術(shù)一、機器學(xué)習(xí)技術(shù)的定義機器學(xué)習(xí)的概念機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是：讓計算機在沒有明確編程指令的情況下，通過對大量數(shù)據(jù)的分析、識別模式和規(guī)律，從而構(gòu)建適應(yīng)新數(shù)據(jù)的模型。數(shù)據(jù)驅(qū)動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而非硬編碼規(guī)則。自適應(yīng)能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)調(diào)整和改進模型。泛化能力學(xué)到的模型能應(yīng)用于新的、未見過的數(shù)據(jù)。機器學(xué)習(xí)是一種通過算法和模型使計算機從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并進行預(yù)測或決策的技術(shù)，屬于人工智能的一個分支。二

機器學(xué)習(xí)的流程二、機器學(xué)習(xí)的流程機器學(xué)習(xí)的核心流程數(shù)據(jù)準備收集、清洗、標注數(shù)據(jù)(如道路圖片)。模型選擇選擇合適的算法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)規(guī)律、調(diào)整參數(shù)(最小化誤差)。模型評估測試泛化能力(使用測試集計算準確率)?；迎h(huán)節(jié)：教機器認雞鴨請描述如何教會機器識別雞和鴨？數(shù)據(jù)準備收集大量照片，并人工打標簽。模型選擇和訓(xùn)練讓模型看圖片，不斷調(diào)整參數(shù)。模型評估拿新照片測試它認不認識。三

機器學(xué)習(xí)的方式機器學(xué)習(xí)的三種方式學(xué)習(xí)的不同“招式”根據(jù)學(xué)習(xí)方式的不同，機器學(xué)習(xí)主要分為三種：監(jiān)督學(xué)習(xí)有導(dǎo)師的教學(xué)無監(jiān)督學(xué)習(xí)自主探索發(fā)現(xiàn)強化學(xué)習(xí)在試錯中成長監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)核心：數(shù)據(jù)有標簽(正確答案)，如同有導(dǎo)師指導(dǎo)。效果好:預(yù)測準確性高。成本高:需要大量人工標注數(shù)據(jù)。應(yīng)用:圖像分類、車速預(yù)測、電池壽命預(yù)測等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)核心：數(shù)據(jù)有

無標簽，模型自主探索發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。自主發(fā)現(xiàn):挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)規(guī)則。成本低:不需要人工標注數(shù)據(jù)。應(yīng)用:客戶分群、故障模式分組、數(shù)據(jù)降維等。強化學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)核心：通過學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，追求累計最大回報。智能體與環(huán)境持續(xù)交互，追求累積回報最大化。應(yīng)用:機器人控制、汽車智能駕駛決策系統(tǒng)等。四

總結(jié)與對比三種機器學(xué)習(xí)方法的區(qū)別三種機器學(xué)習(xí)方式對比學(xué)習(xí)方式數(shù)據(jù)有無標簽學(xué)習(xí)目標應(yīng)用場景監(jiān)督學(xué)習(xí)有預(yù)測準確性分類、回歸無監(jiān)督學(xué)習(xí)無挖掘數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)聚類、降維強化學(xué)習(xí)無解決特定問題行為策略三者無優(yōu)劣之分，只有適用場景不同。小組討論：它們屬于哪種學(xué)習(xí)？根據(jù)你的駕駛習(xí)慣自動調(diào)整座椅和后視鏡。強化學(xué)習(xí)對生產(chǎn)線上的零件圖片進行缺陷檢測。監(jiān)督學(xué)習(xí)將用戶按駕駛風(fēng)格分為“穩(wěn)健型”和“激進型”。無監(jiān)督學(xué)習(xí)五

課堂小結(jié)與作業(yè)課堂小結(jié)與作業(yè)核心回顧定義:讓機器從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)規(guī)律和模型的技術(shù)。流程:數(shù)據(jù)準備→模型選擇→訓(xùn)練→評估。方式:監(jiān)督、無監(jiān)督、強化學(xué)習(xí)，核心區(qū)別在于數(shù)據(jù)和目標。