機(jī)器學(xué)習(xí)將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對它的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)的人工智能技術(shù)。它在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中發(fā)揮著重要的作用，并且被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。本文將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的常見應(yīng)用，包括預(yù)測分析、分類與聚類、異常檢測以及數(shù)據(jù)可視化等方面。

預(yù)測分析： 預(yù)測分析是機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用之一。通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和建模，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測未來事件和趨勢。例如，在金融領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可以根據(jù)過去的交易數(shù)據(jù)和市場情況預(yù)測股票價(jià)格的走勢。在銷售和營銷領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可以根據(jù)歷史客戶行為預(yù)測他們可能感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)。

分類與聚類： 分類和聚類是機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中常用的技術(shù)。分類用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別，而聚類則是將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組。這對于數(shù)據(jù)分析師來說非常有用，因?yàn)樗鼈兛梢詭椭麄儼l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。例如，在市場調(diào)研中，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對潛在客戶進(jìn)行分類，以便更好地定位目標(biāo)市場。聚類技術(shù)可以幫助企業(yè)識(shí)別具有相似特征的顧客群體，并根據(jù)他們的需求制定個(gè)性化的營銷策略。

異常檢測： 異常檢測是指識(shí)別數(shù)據(jù)集中與正常模式不符的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用于異常檢測任務(wù)。通過訓(xùn)練模型并根據(jù)已有數(shù)據(jù)的模式，機(jī)器學(xué)習(xí)可以自動(dòng)檢測到不符合預(yù)期的觀測值。這在金融欺詐檢測、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域尤為重要。例如，在信用卡欺詐檢測中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過分析用戶的交易模式和行為，自動(dòng)識(shí)別出潛在的欺詐行為。

數(shù)據(jù)可視化： 數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖表、圖形等形式展示出來，使其更加易于理解和解釋。機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)可視化方面發(fā)揮著重要作用。通過分析大量的數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助生成有意義的可視化結(jié)果。這對于決策制定者和業(yè)務(wù)用戶來說非常重要，因?yàn)樗鼈兛梢詭椭麄兏玫乩斫鈹?shù)據(jù)背后的故事，并做出基于數(shù)據(jù)的決策。

機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中有廣泛的應(yīng)用。從預(yù)測分析到分類與聚類、異常檢測以及數(shù)據(jù)可視化，機(jī)器學(xué)習(xí)為數(shù)據(jù)分析師提供了強(qiáng)大的工具和技術(shù)。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，我們可以更準(zhǔn)確地預(yù)測未來事件和趨勢，將數(shù)據(jù)分為不同的類別并發(fā)現(xiàn)其中的模式，自動(dòng)識(shí)別異常數(shù)據(jù)點(diǎn)以及生成有意義的數(shù)據(jù)可視化結(jié)果。

二、選擇機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的考慮因素

1、數(shù)據(jù)注意事項(xiàng)

了解可用的數(shù)據(jù)集有助于確定是否應(yīng)將機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于給定任務(wù)。

通常，當(dāng)有更有限的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可用時(shí)，會(huì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)。大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法旨在將模型訓(xùn)練為表格數(shù)據(jù)(組織成獨(dú)立的行和列)。如果數(shù)據(jù)是非表格的，則可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，但它確實(shí)需要一些數(shù)據(jù)操作 - 即傳感器數(shù)據(jù)可以通過使用常見的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(平均值，中位數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差，偏度，峰度等)提取窗口特征來轉(zhuǎn)換為表格表示，然后與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)一起使用。

深度學(xué)習(xí)通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來確保網(wǎng)絡(luò)很可能有數(shù)千萬個(gè)參數(shù)，并且不會(huì)過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)用于對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，盡管它們也可以通過對信號執(zhí)行時(shí)頻計(jì)算(例如頻譜圖)來用于傳感器數(shù)據(jù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如LSTM(長短期記憶)網(wǎng)絡(luò)，旨在對信號和文本等順序數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。

2、可用的硬件和部署

確定應(yīng)應(yīng)用哪種AI方法還取決于可用的硬件。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要較少的計(jì)算能力。例如，臺(tái)式機(jī) CPU 足以訓(xùn)練這些模型。

對于深度學(xué)習(xí)模型，由于更高的內(nèi)存和計(jì)算要求，通常需要專用硬件。專用硬件也是合適的，因?yàn)樵谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行的操作(例如卷積)非常適合 GPU 的并行架構(gòu)。

深度學(xué)習(xí)模型需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。如果 GPU 可用，或者是否有時(shí)間在 CPU 上運(yùn)行訓(xùn)練(這將花費(fèi)更長的時(shí)間)，則應(yīng)考慮它們。

由于與獲取 GPU 相關(guān)的高成本，在集群或云上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型在深度學(xué)習(xí)中越來越受歡迎。此選項(xiàng)允許多個(gè)研究人員共享硬件。

部署到嵌入式 GPU 也越來越受歡迎，因?yàn)樗梢栽诓渴鸬沫h(huán)境中提供快速的推理速度。GPU Coder 支持從 MATLAB 中的深度學(xué)習(xí)模型生成代碼，該模型利用英特爾、NVIDIA和 Arm的優(yōu)化庫。借助適用于 NVIDIA GPU 的 GPU編碼器支持包，您可以將生成的 CUDA 代碼交叉編譯并部署為嵌入式 GPU 上的獨(dú)立應(yīng)用程序。

3、不斷發(fā)展的科學(xué)指南

雖然總是會(huì)有反復(fù)試驗(yàn)，但上述內(nèi)容可以幫助指導(dǎo)決策，并加速剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的工程師和科學(xué)家的整體設(shè)計(jì)過程。通過了解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的差異，了解項(xiàng)目的最終應(yīng)用并考慮數(shù)據(jù)和硬件可用性，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)將更快地了解哪種方法最適合各自的項(xiàng)目。

最后，小編誠心感謝大家的閱讀。你們的每一次閱讀，對小編來說都是莫大的鼓勵(lì)和鼓舞。希望大家對機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)具備了初步的認(rèn)識(shí)，最后的最后，祝大家有個(gè)精彩的一天。