机器学习在工程设计中的应用-机器学习应用演讲.pptx

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机器学习应用演讲
Presenter name
Agenda
机器学习基本概念
工程设计挑战需求
机器学习应用案例
机器学习应用前景
机器学习工程设计优势

机器学习基本概念和方法
智能系统的核心
实现智能系统自主学习和决策能力：智能系统可以通过自主学习和决策来提高其工作能力。
从数据中学习
通过分析大量数据，提取规律和模式，从而进行预测和决策
基于经验的改进
通过不断迭代和优化算法，提高模型的准确性和性能
机器学习的定义
1. 机器学习的定义
监督学习和无监督学习
监督学习
基于有标签数据进行模型训练和预测：模型的训练和预测需要使用有标签的数据进行。
无监督学习
基于无标签的数据进行模式发现和数据聚类
监督与无监督学习
监督学习需要标签来进行训练和预测，而无监督学习则不需要标签
引导与自由
决策树
分类和回归问题常用算法，解释性强
01
常用的机器学习算法
支持向量机
用于分类和回归问题的算法，通过构建超平面将数据分离。
02
神经网络
模仿人脑神经元网络结构的算法，用于解决复杂问题。
03
常用机器学习算法
处理缺失值、异常值和重复值
数据清洗
将不同量级的特征转换为统一的尺度
特征缩放
选择对目标变量有较强相关性的特征
特征选择
数据预处理和特征选择
精选数据

工程设计的挑战与需求
复杂性和多变性
机器学习潜在变革工程设计能力
变革潜力
复杂性和多变性使工程设计决策变得困难
决策困难
复杂性和多变性增加了工程设计中的风险
风险管理
复杂性对工程设计
紧急情况的处理
复杂问题的解决
项目时间限制
快速决策能够及时应对紧急情况：迅速做出决策以应对紧急情况的发生。
工程设计往往有严格的时间限制，需要迅速做出决策以保证进度。
工程设计中常常遇到复杂问题，需要准确的决策来解决。
快速准确的决策