機器學習在數(shù)據(jù)分析中的應用

機器學習將是下述內(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識和了解，詳細內(nèi)容如下。

一、機器學習在數(shù)據(jù)分析中的應用

機器學習是一種能夠自動從數(shù)據(jù)中學習和改進的人工智能技術(shù)。它在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中發(fā)揮著重要的作用，并且被廣泛應用于各個行業(yè)。本文將介紹機器學習在數(shù)據(jù)分析中的常見應用，包括預測分析、分類與聚類、異常檢測以及數(shù)據(jù)可視化等方面。

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

分類與聚類： 分類和聚類是機器學習在數(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)點分組。這對于數(shù)據(jù)分析師來說非常有用，因為它們可以幫助他們發(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，可以使用機器學習算法對潛在客戶進行分類，以便更好地定位目標市場。聚類技術(shù)可以幫助企業(yè)識別具有相似特征的顧客群體，并根據(jù)他們的需求制定個性化的營銷策略。

異常檢測： 異常檢測是指識別數(shù)據(jù)集中與正常模式不符的異常數(shù)據(jù)點。機器學習在數(shù)據(jù)分析中廣泛應用于異常檢測任務。通過訓練模型并根據(jù)已有數(shù)據(jù)的模式，機器學習可以自動檢測到不符合預期的觀測值。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，機器學習可以通過分析用戶的交易模式和行為，自動識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。機器學習在數(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)，機器學習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)務用戶來說非常重要，因為它們可以幫助他們更好地理解數(shù)據(jù)背后的故事，并做出基于數(shù)據(jù)的決策。

機器學習在數(shù)據(jù)分析中有廣泛的應用。從預測分析到分類與聚類、異常檢測以及數(shù)據(jù)可視化，機器學習為數(shù)據(jù)分析師提供了強大的工具和技術(shù)。通過機器學習，我們可以更準確地預測未來事件和趨勢，將數(shù)據(jù)分為不同的類別并發(fā)現(xiàn)其中的模式，自動識別異常數(shù)據(jù)點以及生成有意義的數(shù)據(jù)可視化結(jié)果。

二、選擇機器學習與深度學習的考慮因素

1、數(shù)據(jù)注意事項

了解可用的數(shù)據(jù)集有助于確定是否應將機器學習或深度學習應用于給定任務。

通常，當有更有限的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可用時，會使用機器學習。大多數(shù)機器學習算法旨在將模型訓練為表格數(shù)據(jù)(組織成獨立的行和列)。如果數(shù)據(jù)是非表格的，則可以應用機器學習，但它確實需要一些數(shù)據(jù)操作 - 即傳感器數(shù)據(jù)可以通過使用常見的統(tǒng)計指標(平均值，中位數(shù)，標準差，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)機器學習技術(shù)一起使用。

深度學習通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)來確保網(wǎng)絡(luò)很可能有數(shù)千萬個參數(shù)，并且不會過度擬合訓練數(shù)據(jù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計用于對圖像數(shù)據(jù)進行操作，盡管它們也可以通過對信號執(zhí)行時頻計算(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)進行操作。

2、可用的硬件和部署

確定應應用哪種AI方法還取決于可用的硬件。

機器學習算法需要較少的計算能力。例如，臺式機 CPU 足以訓練這些模型。

對于深度學習模型，由于更高的內(nèi)存和計算要求，通常需要專用硬件。專用硬件也是合適的，因為在深度神經(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)。

深度學習模型需要強大的計算能力。如果 GPU 可用，或者是否有時間在 CPU 上運行訓練(這將花費更長的時間)，則應考慮它們。

由于與獲取 GPU 相關(guān)的高成本，在集群或云上訓練深度學習模型在深度學習中越來越受歡迎。此選項允許多個研究人員共享硬件。

部署到嵌入式 GPU 也越來越受歡迎，因為它可以在部署的環(huán)境中提供快速的推理速度。GPU Coder 支持從 MATLAB 中的深度學習模型生成代碼，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 上的獨立應用程序。

3、不斷發(fā)展的科學指南

雖然總是會有反復試驗，但上述內(nèi)容可以幫助指導決策，并加速剛接觸機器學習和深度學習的工程師和科學家的整體設(shè)計過程。通過了解機器學習和深度學習之間的差異，了解項目的最終應用并考慮數(shù)據(jù)和硬件可用性，設(shè)計團隊將更快地了解哪種方法最適合各自的項目。

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和鼓舞。希望大家對機器學習已經(jīng)具備了初步的認識，最后的最后，祝大家有個精彩的一天。