南邮自动化人工智能7机器学习.pptx

南京邮电大学自动化学院坐落于古都南京,是中国顶尖的工科院校之一。该学院拥有先进的教学设施和实验室,致力于培养创新型自动化人才。学院注重实践教学,丰富的社团活动让学生充分发挥才能,为未来发展奠定坚实基础。ＯabyＯＯＯＯＯＯＯＯＯ

人工智能与机器学习概述什么是人工智能?人工智能指使用计算机系统来模拟人类智能行为,诸如学习、推理和感知。它广泛应用于各行各业。机器学习是什么?机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习并做出预测和决策。人工智能与机器学习的关系人工智能是更广泛的概念,机器学习是实现人工智能的重要技术。两者密切相关,相互促进发展。

机器学习的基本原理机器学习是通过数据和算法来学习和改进计算机程序的性能。机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等技术。机器学习算法以数学模型为基础,通过分析大量数据得到洞见和预测结果。

监督学习算法1分类任务监督学习算法用于对输入数据进行分类,如预测图像是否包含猫狗等目标。算法通过大量带标签的训练数据学习识别模式。2回归任务监督学习算法也可用于预测连续值,如预测房价、股票价格等。算法通过训练数据学习输入和输出之间的关系。3常见算法监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等,每种算法都有其独特的优势和适用场景。

无监督学习算法无监督学习算法不需要预先标记的数据,而是根据数据本身的特征自动发现其中的模式和结构。这类算法包括聚类分析、降维技术、异常检测等,能够有效发掘数据中隐藏的规律和关系。通过无监督学习,可以更好地理解数据的内在特性,为后续的分析和应用提供基础。

强化学习算法强化学习是一种通过与环境互动来学习最优策略的机器学习算法。它不需要预先标注的数据集,而是通过反复试错,从而探索最佳的决策方案。这种算法在各种复杂环境中广泛应用,如游戏、机器人控制和资源调度等领域。强化学习的核心是价值函数和策略函数。价值函数估算当前状态的期望回报,而策略函数则决定采取何种行动。通过不断调整这两个函数,强化学习代理可以学会在复杂环境中做出最优决策。

深度学习简介认知启发深度学习模仿人脑结构和功能,通过多层神经网络学习数据的抽象表示。算法创新深度学习利用强大的计算能力和海量数据,创新性地发展反向传播、卷积等算法。性能提升深度学习在语音识别、计算机视觉等领域取得突破性进展,显著提升了系统性能。

卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的深度学习网络模型，它能够有效地学习和提取输入数据的空间特征。CNN擅长于处理二维图像数据，广泛应用于计算机视觉、图像识别等领域。CNN的核心是卷积层，能够提取局部特征。通过多个卷积层和池化层的组合，可以逐步学习出更高层次的特征。与全连接网络相比，CNN更适合处理结构化数据。

循环神经网络时间序列学习循环神经网络能够学习时间序列数据,在语音识别、机器翻译等任务中广泛应用。状态传递机制循环神经网络通过内部状态的传递,能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。网络结构灵活循环神经网络可以采用多种不同的网络结构,如单向、双向和堆叠等,以适应不同的任务需求。

生成对抗网络1生成器生成逼真的人工样本2判别器识别真实样本和生成样本3对抗训练生成器与判别器不断博弈提升生成对抗网络是一种深度学习架构,由两个神经网络-生成器和判别器-通过对抗训练的方式学习生成逼真的人工样本。生成器尽可能生成难以区分的样本,而判别器则不断提升识别能力,最终达到平衡。这种对抗训练方式能够突破传统监督学习的局限,应用广泛。

自然语言处理语言分析自然语言处理技术能够对人类语言进行深入的理解和分析,包括词汇、语法、语义等多个层面。对话系统基于自然语言处理的对话系统可以与用户自然交互,提供个性化的信息查询和服务。深度学习深度学习技术在自然语言处理领域取得了重大突破,大大提升了机器理解和生成语言的能力。机器翻译自然语言处理技术支持高质量的机器翻译,助力跨语言交流和信息共享。

计算机视觉计算机视觉是人工智能的一个重要分支,旨在通过软硬件系统实现计算机对图像和视频的感知、理解和处理。它涉及图像获取、图像预处理、特征提取、目标检测、图像识别等多个核心技术。图像获取通过摄像头、扫描仪等硬件获取数字图像或视频数据。图像预处理对获取的图像进行降噪、增强对比度等处理,提高后续处理的质量。特征提取从图像中提取纹理、颜色、形状等关键特征,为后续识别奠定基础。目标检测在图像中定位和识别感兴趣的目标,如人脸、汽车、建筑物等。图像识别根据提取的特征信息,对图像进行分类、检测或识别,实现对图像语义的理解。

语音识别1语音捕获从话筒获取声音信号2特征提取分析语音特征参数3模式匹配与模型进行对比分析4语音转文字输出识别结果语音识别是将人类的语音信号转换