數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)

20/25數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)第一部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)涵及關(guān)聯(lián) 2第二部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 4第三部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)科學(xué)中的作用 7第四部分監(jiān)督學(xué)習(xí)算法概述 9第五部分無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法探索 12第六部分機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估指標(biāo) 15第七部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中的挑戰(zhàn) 18第八部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì) 20

第一部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)涵及關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)涵】

1.數(shù)據(jù)科學(xué)是一種跨學(xué)科領(lǐng)域，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和領(lǐng)域知識(shí)來(lái)提取有意義的信息和見(jiàn)解。

2.數(shù)據(jù)科學(xué)的過(guò)程包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、探索性數(shù)據(jù)分析、建模和解釋結(jié)果。

3.數(shù)據(jù)科學(xué)在各個(gè)行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用，包括醫(yī)療保健、金融和零售。

【機(jī)器學(xué)習(xí)的概念和應(yīng)用】

數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)涵及關(guān)聯(lián)

一、數(shù)據(jù)科學(xué)

1.定義

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門交叉學(xué)科，涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和其他領(lǐng)域的技術(shù)和方法。其目標(biāo)是通過(guò)從各種來(lái)源收集、處理、分析和解釋數(shù)據(jù)，從中獲取知識(shí)和洞見(jiàn)。

2.核心要素

數(shù)據(jù)科學(xué)涵蓋以下核心要素：

*數(shù)據(jù)采集：獲取和收集來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)。

*數(shù)據(jù)清洗：清理和處理數(shù)據(jù)以去除噪聲和錯(cuò)誤。

*數(shù)據(jù)探索：分析數(shù)據(jù)以識(shí)別模式、趨勢(shì)和異常值。

*建模：使用統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)模型來(lái)預(yù)測(cè)、分類或解釋數(shù)據(jù)。

*可視化：以圖形或其他視覺(jué)方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，以便于理解和溝通。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)

1.定義

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，專注于開發(fā)算法和技術(shù)，使計(jì)算機(jī)能夠在不顯式編程的情況下從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

2.類型

機(jī)器學(xué)習(xí)可分為以下類型：

*監(jiān)督式學(xué)習(xí)：算法使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，可以對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。

*無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)：算法使用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集，專注于識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式或結(jié)構(gòu)。

*強(qiáng)化學(xué)習(xí)：算法通過(guò)與環(huán)境交互并接收獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來(lái)學(xué)習(xí)。

三、數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)

1.互補(bǔ)關(guān)系

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)是緊密相關(guān)的、互補(bǔ)的學(xué)科。數(shù)據(jù)科學(xué)為機(jī)器學(xué)習(xí)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，而機(jī)器學(xué)習(xí)提供先進(jìn)的算法來(lái)處理和分析這些數(shù)據(jù)。

2.核心關(guān)系

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的核心關(guān)系表現(xiàn)在以下方面：

*機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵工具。它用于開發(fā)模型和算法來(lái)從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)。

*數(shù)據(jù)科學(xué)提供了機(jī)器學(xué)習(xí)算法所需的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)。它使機(jī)器學(xué)習(xí)工程師能夠訪問(wèn)和處理大量數(shù)據(jù)。

*兩者的共同目標(biāo)是理解和解釋數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學(xué)提供對(duì)數(shù)據(jù)的全面理解，而機(jī)器學(xué)習(xí)則專注于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)特定的模式和洞見(jiàn)。

四、數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)行業(yè)都有廣泛的應(yīng)用，包括：

*金融：欺詐檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)管理

*醫(yī)療保?。杭膊≡\斷、藥物發(fā)現(xiàn)

*零售：客戶細(xì)分、產(chǎn)品推薦

*制造：預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量控制

*運(yùn)輸：路線優(yōu)化、交通預(yù)測(cè)

五、數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)展望

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正在迅速發(fā)展，預(yù)計(jì)未來(lái)將出現(xiàn)以下趨勢(shì)：

*大數(shù)據(jù)和云計(jì)算：將帶來(lái)更大的數(shù)據(jù)集和更強(qiáng)大的計(jì)算能力。

*自動(dòng)化和人工智能：將自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)流程。

*新的算法和技術(shù)：將不斷開發(fā)，以提高機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性和效率。

*行業(yè)特定應(yīng)用：數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)將繼續(xù)在各個(gè)行業(yè)找到新的和創(chuàng)新的應(yīng)用。第二部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征工程

1.數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理：去除異常值、缺失值、噪音和冗余信息，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

2.特征選擇：識(shí)別和選擇有助于模型預(yù)測(cè)的輸入變量（特征），減少噪聲和提高模型性能。

3.特征變換：通過(guò)數(shù)學(xué)變換或編碼技術(shù)，將原始特征轉(zhuǎn)換為更適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的格式。

監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

1.回歸分析：預(yù)測(cè)連續(xù)型目標(biāo)變量，如銷售額或溫度。

2.分類算法：預(yù)測(cè)離散型目標(biāo)變量，如客戶類別或疾病分類。

3.決策樹：構(gòu)建分類或回歸模型，通過(guò)樹狀結(jié)構(gòu)逐層劃分?jǐn)?shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型的評(píng)估和優(yōu)化

1.模型評(píng)估：使用交叉驗(yàn)證、混淆矩陣和ROC曲線等指標(biāo)評(píng)估模型的性能。

2.超參數(shù)調(diào)優(yōu)：調(diào)整算法中未包含在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的參數(shù)，以提高模型的泛化能力。

3.模型選擇：比較不同算法和模型的性能，選擇最適合給定任務(wù)的模型。

非監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

1.聚類分析：將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組到具有相似特征的組中，識(shí)別數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和模式。

2.降維技術(shù)：通過(guò)主成分分析或奇異值分解等技術(shù)，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維表示。

3.異常值檢測(cè)：識(shí)別與數(shù)據(jù)集中其他點(diǎn)顯著不同的異常點(diǎn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署和監(jiān)控

1.模型部署：將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，以便進(jìn)行實(shí)際預(yù)測(cè)。

2.模型監(jiān)控：定期監(jiān)控模型的性能，并根據(jù)需要進(jìn)行更新和微調(diào)。

3.數(shù)據(jù)漂移檢測(cè)：檢測(cè)和處理隨著時(shí)間推移而發(fā)生的數(shù)據(jù)變化，以確保模型的持續(xù)準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)科學(xué)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)相互作用，提供了一個(gè)強(qiáng)大的框架，用于從大量數(shù)據(jù)中提取見(jiàn)解。數(shù)據(jù)科學(xué)提供數(shù)據(jù)獲取、清洗和處理的技術(shù)，而機(jī)器學(xué)習(xí)提供算法和模型，用于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式并做出預(yù)測(cè)。

數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)管理流程

數(shù)據(jù)科學(xué)在機(jī)器學(xué)習(xí)中發(fā)揮著以下數(shù)據(jù)管理流程的關(guān)鍵作用：

*數(shù)據(jù)獲?。菏占瘉?lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、傳感器和互聯(lián)網(wǎng)。

*數(shù)據(jù)清洗：刪除或糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤或不一致。

*數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以理解的格式。

*特征工程：創(chuàng)建和提取對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型有用的特征。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用

數(shù)據(jù)科學(xué)支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，這些算法包括：

*監(jiān)督學(xué)習(xí)：從標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，其中輸入數(shù)據(jù)與輸出標(biāo)簽配對(duì)。

*無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：從未標(biāo)記數(shù)據(jù)中尋找隱藏的模式和結(jié)構(gòu)。

*強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過(guò)試錯(cuò)互動(dòng)式地學(xué)習(xí)，并根據(jù)反饋調(diào)整行為。

數(shù)據(jù)科學(xué)在特定機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中的作用

數(shù)據(jù)科學(xué)在機(jī)器學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，例如：

*預(yù)測(cè)建模：使用歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)事件，例如銷售預(yù)測(cè)或股票價(jià)格。

*異常檢測(cè)：識(shí)別與正常模式顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)，例如欺詐檢測(cè)或系統(tǒng)故障。

*分類：將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給預(yù)定義的類別，例如圖像分類或文本分類。

*聚類：將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組為具有相似特征的組，例如客戶細(xì)分或市場(chǎng)研究。

*推薦系統(tǒng)：根據(jù)用戶過(guò)去的交互推薦項(xiàng)目，例如產(chǎn)品推薦或電影推薦。

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的協(xié)同效應(yīng)

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)相輔相成，為以下方面創(chuàng)造協(xié)同效應(yīng)：

*更有效的模型：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練更準(zhǔn)確和魯棒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

*可解釋性：良好的數(shù)據(jù)管理實(shí)踐有助于理解機(jī)器學(xué)習(xí)模型背后的原因。

*可擴(kuò)展性：數(shù)據(jù)科學(xué)流程可自動(dòng)執(zhí)行，以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

*洞察驅(qū)動(dòng)的決策：從數(shù)據(jù)中提取的見(jiàn)解可以支持基于數(shù)據(jù)的信息決策。

結(jié)論

數(shù)據(jù)科學(xué)在機(jī)器學(xué)習(xí)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，提供數(shù)據(jù)管理流程和技術(shù)，以有效地訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過(guò)協(xié)同作用，數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)賦予組織從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策的能力。第三部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)科學(xué)中的作用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)科學(xué)中的作用

簡(jiǎn)介

機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)科學(xué)中至關(guān)重要的工具，用于從大量數(shù)據(jù)中提取見(jiàn)解和做出預(yù)測(cè)。它們使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析和建模過(guò)程，揭示隱藏的模式和趨勢(shì)，并構(gòu)建能夠在給定新數(shù)據(jù)時(shí)做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的模型。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法類型

有各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可供數(shù)據(jù)科學(xué)家使用，每種算法都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景。以下是數(shù)據(jù)科學(xué)中最常用的算法類型：

*監(jiān)督學(xué)習(xí)：該算法使用標(biāo)記數(shù)據(jù)（輸入和輸出都已知）來(lái)學(xué)習(xí)映射函數(shù)。常見(jiàn)的監(jiān)督算法包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹和支持向量機(jī)。

*無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：該算法使用未標(biāo)記數(shù)據(jù)（僅輸入已知）來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督算法包括聚類、主成分分析和異常檢測(cè)。

*強(qiáng)化學(xué)習(xí)：此算法通過(guò)與環(huán)境交互并接收獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法用于機(jī)器人、游戲和優(yōu)化問(wèn)題。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)科學(xué)中擁有廣泛的應(yīng)用，包括：

*預(yù)測(cè)建模：使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來(lái)事件或結(jié)果，例如股票價(jià)格或客戶流失。

*分類：使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到特定類別，例如垃圾郵件過(guò)濾或圖像識(shí)別。

*聚類：使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組到相似的組中，例如市場(chǎng)細(xì)分或客戶細(xì)分。

*異常檢測(cè)：使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識(shí)別從正常模式中顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)，例如欺詐檢測(cè)或故障檢測(cè)。

*特征工程：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別和提取對(duì)建模任務(wù)至關(guān)重要的數(shù)據(jù)特征。

*自然語(yǔ)言處理：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理和理解自然語(yǔ)言，例如文本分類、情緒分析和機(jī)器翻譯。

*計(jì)算機(jī)視覺(jué)：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析和解釋圖像和視頻，例如對(duì)象檢測(cè)、面部識(shí)別和場(chǎng)景理解。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇

選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)于成功的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目至關(guān)重要。在選擇算法時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)考慮以下因素：

*數(shù)據(jù)類型：算法是否適合于處理給定的數(shù)據(jù)類型（例如結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化或時(shí)間序列數(shù)據(jù)）。

*問(wèn)題類型：算法是否適于解決特定的問(wèn)題類型（例如分類、回歸或聚類）。

*數(shù)據(jù)大小：算法是否能夠高效處理大型數(shù)據(jù)集。

*可解釋性：算法是否易于解釋和理解，這對(duì)于模型的部署和維護(hù)至關(guān)重要。

*計(jì)算成本：算法是否具有可接受的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)成本。

結(jié)論

機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)科學(xué)中不可或缺的工具，使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠從大量數(shù)據(jù)中提取寶貴的見(jiàn)解。通過(guò)了解不同算法類型的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以構(gòu)建強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，解決復(fù)雜的問(wèn)題并為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策提供信息。第四部分監(jiān)督學(xué)習(xí)算法概述關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)線性回歸

1.擬合一條直線以預(yù)測(cè)連續(xù)變量。

2.直線的參數(shù)通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)（例如平方誤差）來(lái)求解。

3.可用于回歸分析、時(shí)間序列預(yù)測(cè)和其他任務(wù)。

邏輯回歸

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法概述

簡(jiǎn)介

監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)類型，其中模型從標(biāo)記數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，即帶有正確輸出值的輸入數(shù)據(jù)。通過(guò)標(biāo)記數(shù)據(jù)，模型能夠?qū)W習(xí)如何映射輸入到相應(yīng)的輸出。

算法類型

線性回歸：

*用于預(yù)測(cè)連續(xù)變量。

*通過(guò)擬合一條直線來(lái)找到輸入和輸出之間的線性關(guān)系。

*損失函數(shù)通常是均方誤差(MSE)。

邏輯回歸：

*用于預(yù)測(cè)二進(jìn)制分類變量。

*輸出一個(gè)概率值，表示為0或1的類別的可能性。

*損失函數(shù)通常是交叉熵。

支持向量機(jī)(SVM)：

*用于分類和回歸。

*通過(guò)在數(shù)據(jù)集中找到最大間隔來(lái)創(chuàng)建決策邊界。

*可以使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到更高維空間，從而提高復(fù)雜性。

決策樹：

*用于分類和回歸。

*通過(guò)遞歸地分割數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建一個(gè)樹結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)決策。

*決策樹的大小和復(fù)雜性可以通過(guò)剪枝技術(shù)進(jìn)行控制。

集成學(xué)習(xí)：

*將多個(gè)基學(xué)習(xí)器結(jié)合起來(lái)提高性能。

*包括：

*隨機(jī)森林：訓(xùn)練多個(gè)決策樹，并對(duì)它們的預(yù)測(cè)進(jìn)行平均。

*梯度提升：順序訓(xùn)練決策樹，每個(gè)樹都專注于前一個(gè)樹的錯(cuò)誤。

*AdaBoost：根據(jù)預(yù)測(cè)錯(cuò)誤對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)加權(quán)，重點(diǎn)關(guān)注難以分類的樣本。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

*受大腦啟發(fā)的復(fù)雜模型。

*由稱為神經(jīng)元的層組成，這些神經(jīng)元通過(guò)權(quán)重和偏差相互連接。

*可以通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，以最小化損失函數(shù)。

超參數(shù)優(yōu)化

超參數(shù)是控制模型學(xué)習(xí)過(guò)程的參數(shù)。優(yōu)化超參數(shù)對(duì)于提高模型性能至關(guān)重要。超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)包括：

*網(wǎng)格搜索：系統(tǒng)地搜索超參數(shù)空間。

*隨機(jī)搜索：隨機(jī)抽樣超參數(shù)空間。

*貝葉斯優(yōu)化：使用概率模型指導(dǎo)超參數(shù)搜索。

評(píng)估指標(biāo)

用于評(píng)估監(jiān)督學(xué)習(xí)模型性能的常見(jiàn)指標(biāo)包括：

*分類：準(zhǔn)確度、精度、召回率

*回歸：均方根誤差(RMSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)

應(yīng)用

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用于：

*預(yù)測(cè)維護(hù)需求

*檢測(cè)欺詐

*分類文本

*推薦系統(tǒng)

*圖像識(shí)別第五部分無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法探索關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法探索

主題名稱：聚類分析

1.聚類算法將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組到相似組中，這些組被稱為簇。

2.常見(jiàn)聚類算法包括k均值聚類、層次聚類和基于密度的聚類。

3.聚類分析用于識(shí)別數(shù)據(jù)中隱藏的模式和結(jié)構(gòu)，以及識(shí)別不同的客戶群組或市場(chǎng)細(xì)分。

主題名稱：異常檢測(cè)

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法探索

概述

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法處理未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集，其中數(shù)據(jù)沒(méi)有關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽。這些算法旨在揭示數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式，為進(jìn)一步分析和決策提供見(jiàn)解。

聚類算法

聚類算法將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組到相似的組（稱為簇）中。常見(jiàn)的聚類算法包括：

*K-均值聚類：將數(shù)據(jù)點(diǎn)聚類到K個(gè)預(yù)定義的簇中。

*層次聚類：創(chuàng)建一個(gè)層次結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)點(diǎn)以嵌套的方式分組。

*DBSCAN（基于密度的空間聚類應(yīng)用）：發(fā)現(xiàn)任意形狀和密度的簇。

降維算法

降維算法將高維數(shù)據(jù)投影到較低維空間，同時(shí)保持其關(guān)鍵信息。常見(jiàn)的降維算法包括：

*主成分分析（PCA）：通過(guò)找到數(shù)據(jù)的最大方差方向來(lái)創(chuàng)建線性變換。

*奇異值分解（SVD）：將矩陣分解為三個(gè)矩陣的乘積：左奇異向量矩陣、奇異值矩陣和右奇異向量矩陣。

*t-SNE（t分布隨機(jī)鄰域嵌入）：是一種非線性降維技術(shù)，用于探索復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

異常檢測(cè)算法

異常檢測(cè)算法識(shí)別與數(shù)據(jù)集其余部分顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。常見(jiàn)的異常檢測(cè)算法包括：

*局部異常因子（LOF）：通過(guò)比較數(shù)據(jù)點(diǎn)及其鄰居來(lái)檢測(cè)異常。

*隔離森林：通過(guò)隨機(jī)分割數(shù)據(jù)來(lái)孤立異常。

*支持向量機(jī)（SVM）：使用分類邊界將異常數(shù)據(jù)點(diǎn)與正常數(shù)據(jù)點(diǎn)分開。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)目之間的頻繁模式。常見(jiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括：

*Apriori算法：使用迭代方法生成候選項(xiàng)目集并計(jì)算其支持度和置信度。

*FP-Growth（頻繁模式增長(zhǎng)）：通過(guò)構(gòu)建頻繁模式樹來(lái)高效地挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則。

異常模式檢測(cè)

異常模式檢測(cè)算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的子集，這些子集與給定模式顯著不同。常見(jiàn)的異常模式檢測(cè)算法包括：

*MINEX（最小異常子集）：識(shí)別與給定模式差異最大的數(shù)據(jù)子集。

*SPMF(SequentialPatternMiningFramework)：提供了一系列序列挖掘算法，包括異常模式檢測(cè)。

*EDD（異常密度檢測(cè)）：通過(guò)比較數(shù)據(jù)子集的密度來(lái)檢測(cè)異常。

選擇無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

選擇合適的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法取決于數(shù)據(jù)集的特征和分析目標(biāo)。以下是一些關(guān)鍵考慮因素：

*數(shù)據(jù)類型：算法是否適用于數(shù)值、類別或時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

*數(shù)據(jù)規(guī)模：算法是否能夠處理大數(shù)據(jù)集。

*分析目標(biāo)：算法是否能夠?qū)崿F(xiàn)所需的分析目標(biāo)，例如聚類、降維或異常檢測(cè)。

應(yīng)用

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在廣泛的應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，包括：

*客戶細(xì)分

*市場(chǎng)研究

*欺詐檢測(cè)

*推薦系統(tǒng)

*醫(yī)療診斷第六部分機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估指標(biāo)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)模型性能指標(biāo)

1.準(zhǔn)確率（Accuracy）：預(yù)測(cè)正確樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比值，適用于分類模型，但對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集敏感。

2.精密度（Precision）：預(yù)測(cè)為正類且實(shí)際為正類的樣本數(shù)量占預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)量的比值，衡量模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力。

3.召回率（Recall）：實(shí)際為正類且預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)量占實(shí)際為正類的樣本數(shù)量的比值，衡量模型識(shí)別正類的能力。

模型泛化能力指標(biāo)

1.F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）：精密度和召回率的加權(quán)平均值，綜合考慮模型對(duì)正負(fù)樣本的識(shí)別和區(qū)分能力。

2.受試者工作曲線（ROC曲線）：反映真實(shí)陽(yáng)性率（TPR）與虛假陽(yáng)性率（FPR）之間的關(guān)系，有助于選擇最佳分類閾值。

3.曲線下面積（AUC）：ROC曲線下方的面積，衡量模型對(duì)樣本分類的能力，不受分類閾值的影響。

模型穩(wěn)定性指標(biāo)

1.K折交叉驗(yàn)證（K-FoldCross-Validation）：將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為K個(gè)子集，依次使用其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余作為訓(xùn)練集，重復(fù)K次，取平均值作為模型性能評(píng)估。

2.自助法（Bootstrapping）：從原始數(shù)據(jù)集中有放回地抽取樣本，生成多個(gè)子集，用于訓(xùn)練和評(píng)估模型，降低樣本分布隨機(jī)性對(duì)模型性能的影響。

3.擾動(dòng)法（PerturbationMethods）：通過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)或模型參數(shù)進(jìn)行擾動(dòng)，考察模型對(duì)擾動(dòng)的魯棒性，評(píng)估模型的泛化能力和穩(wěn)定性。

數(shù)據(jù)不平衡處理指標(biāo)

1.靈敏度（Sensitivity）：召回率的同義詞，衡量模型識(shí)別正類的能力，在不平衡數(shù)據(jù)集上尤為重要。

2.特異性（Specificity）：1-FPR，衡量模型識(shí)別負(fù)類的能力，在不平衡數(shù)據(jù)集上可用于評(píng)估模型對(duì)負(fù)類的識(shí)別能力。

3.平衡準(zhǔn)確率（BalancedAccuracy）：準(zhǔn)確率對(duì)正負(fù)類的加權(quán)平均值，在不平衡數(shù)據(jù)集上避免因多數(shù)類樣本過(guò)多而高估模型性能。機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估指標(biāo)

評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能是至關(guān)重要的，它使我們能夠確定模型的有效性并做出明智的決策。評(píng)估指標(biāo)可以幫助我們了解模型的準(zhǔn)確性、泛化能力和魯棒性。

分類問(wèn)題

*準(zhǔn)確率（Accuracy）：將模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比值。簡(jiǎn)單易懂，但對(duì)于類不平衡問(wèn)題可能具有誤導(dǎo)性。

*精度（Precision）：預(yù)測(cè)為正類且實(shí)際為正類的樣本數(shù)與預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)的比值。衡量模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力。

*召回率（Recall）：預(yù)測(cè)為正類且實(shí)際為正類的樣本數(shù)與實(shí)際為正類的樣本數(shù)的比值。衡量模型找到實(shí)際正類樣本的能力。

*F1分?jǐn)?shù)：精度和召回率的調(diào)和平均值。綜合考慮了精度和召回率。

*ROC曲線：根據(jù)不同的閾值繪制靈敏度（召回率）和1-特異性（假陽(yáng)率）的關(guān)系曲線。用于可視化模型在不同閾值下的性能。

*AUC（ROC曲線下面積）：ROC曲線下的面積，表示模型對(duì)正負(fù)樣本區(qū)分的能力。

回歸問(wèn)題

*均方根誤差（RMSE）：預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平方誤差平方根。衡量模型預(yù)測(cè)誤差的絕對(duì)值。

*平均絕對(duì)誤差（MAE）：預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的絕對(duì)誤差平均值。衡量模型預(yù)測(cè)誤差的平均大小。

*R平方（R2）：模型解釋變量變異度與因變量變異度的比值。衡量模型擬合程度。

*調(diào)整R平方：考慮模型復(fù)雜度的R2，以避免過(guò)度擬合。

其他指標(biāo)

*泛化誤差：模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上的性能，衡量模型的泛化能力。

*魯棒性：模型對(duì)噪聲和異常值的影響，衡量模型的魯棒性。

*計(jì)算時(shí)間：訓(xùn)練和預(yù)測(cè)模型所需的時(shí)間，衡量模型的效率。

*可解釋性：模型輸出的可理解程度，衡量模型的透明度。

選擇評(píng)估指標(biāo)

選擇合適的評(píng)估指標(biāo)取決于問(wèn)題的類型和業(yè)務(wù)目標(biāo)。對(duì)于分類問(wèn)題，精度可能是首選，而對(duì)于回歸問(wèn)題，RMSE可能是更合適的指標(biāo)?？紤]泛化誤差和魯棒性等其他指標(biāo)也很重要，以全面評(píng)估模型的性能。

結(jié)論

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于理解和改進(jìn)模型至關(guān)重要。通過(guò)仔細(xì)選擇和解釋這些指標(biāo)，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以做出明智的決策，以構(gòu)建有效且可靠的模型。第七部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中的挑戰(zhàn)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)主題名稱：數(shù)據(jù)獲取和處理

1.數(shù)據(jù)獲取的挑戰(zhàn)：從不同來(lái)源獲取高質(zhì)量、相關(guān)數(shù)據(jù)；處理大規(guī)模和異構(gòu)數(shù)據(jù)集。

2.數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性：清理和規(guī)范數(shù)據(jù)；處理缺失值和異常值；特征工程以優(yōu)化模型性能。

3.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理：管理來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)和流處理平臺(tái)的持續(xù)數(shù)據(jù)流；實(shí)時(shí)分析和決策。

主題名稱：機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇

數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中的挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性

*缺乏高質(zhì)量、一致且結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)，這會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性。

*數(shù)據(jù)收集和清理過(guò)程耗時(shí)且容易出錯(cuò)，特別是在涉及大量異構(gòu)數(shù)據(jù)集時(shí)。

*數(shù)據(jù)可用性限制可能會(huì)阻礙模型開發(fā)和部署。

2.模型復(fù)雜性和可解釋性

*隨著模型復(fù)雜性的增加，理解和解釋其預(yù)測(cè)變得更加困難。

*黑匣子模型可能會(huì)產(chǎn)生準(zhǔn)確的結(jié)果，但難以理解其內(nèi)部決策過(guò)程。

*可解釋性對(duì)于確保決策的透明度和可信度至關(guān)重要。

3.偏見(jiàn)和公平性

*訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏差可能會(huì)導(dǎo)致模型產(chǎn)生有偏見(jiàn)的結(jié)果，加劇不公平性。

*識(shí)別和消除訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)中的偏見(jiàn)對(duì)于確保公平性和避免歧視至關(guān)重要。

*評(píng)估和緩解模型偏見(jiàn)的指標(biāo)和技術(shù)正在持續(xù)發(fā)展。

4.過(guò)擬合和欠擬合

*過(guò)擬合模型過(guò)于適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致其在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

*欠擬合模型無(wú)法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)足夠的模式，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度低。

*找到模型復(fù)雜性和訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模之間的最佳平衡對(duì)于避免過(guò)擬合和欠擬合至關(guān)重要。

5.可擴(kuò)展性和實(shí)時(shí)性

*當(dāng)數(shù)據(jù)集和模型變得更大更復(fù)雜時(shí)，可擴(kuò)展性成為一個(gè)挑戰(zhàn)。

*實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)需要低延遲、高吞吐量的處理能力。

*云計(jì)算和分布式計(jì)算平臺(tái)可以幫助解決可擴(kuò)展性和實(shí)時(shí)性問(wèn)題。

6.數(shù)據(jù)安全性和隱私

*保護(hù)敏感數(shù)據(jù)免受未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和濫用至關(guān)重要。

*數(shù)據(jù)脫敏和加密技術(shù)有助于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

*遵守?cái)?shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)對(duì)于確保合法性和消費(fèi)者信任至關(guān)重要。

7.技能和人才缺口

*對(duì)于熟練的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的需求很高，但供應(yīng)有限。

*培養(yǎng)具有必要技能和知識(shí)的專業(yè)人員對(duì)于支持?jǐn)?shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)至關(guān)重要。

8.計(jì)算資源

*訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要大量的計(jì)算資源。

*高性能計(jì)算(HPC)集群、云計(jì)算平臺(tái)和分布式計(jì)算框架可用于滿足計(jì)算需求。

9.持續(xù)監(jiān)控和維護(hù)

*部署的模型需要持續(xù)監(jiān)控以檢測(cè)偏差、性能下降和安全漏洞。

*定期重新訓(xùn)練和調(diào)整模型對(duì)于確保其準(zhǔn)確性和適用性至關(guān)重要。

10.倫理考量

*機(jī)器學(xué)習(xí)模型的決策可能會(huì)對(duì)個(gè)人和社會(huì)產(chǎn)生重大影響。

*倫理準(zhǔn)則對(duì)于指導(dǎo)模型開發(fā)和使用以減輕潛在危害至關(guān)重要。

*考慮公平性、透明度、問(wèn)責(zé)制和社會(huì)正義問(wèn)題對(duì)于負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)科學(xué)至關(guān)重要。第八部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)增強(qiáng)數(shù)據(jù)整合與可解釋性

1.數(shù)據(jù)整合技術(shù)將不斷演進(jìn)，促進(jìn)不同來(lái)源、格式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)無(wú)縫集成和共享。

2.可解釋性方法將成為機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)和部署的關(guān)鍵，幫助理解和解釋模型的決策過(guò)程。

3.數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理將變得至關(guān)重要，以確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、一致和可靠，從而支持有效的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）

1.AutoML工具將繼續(xù)成熟，使機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和部署更加自動(dòng)化和易于使用，從而降低技術(shù)門檻。

2.AutoML算法將變得更加復(fù)雜和強(qiáng)大，允許用戶在無(wú)需深入機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的情況下解決更復(fù)雜的問(wèn)題。

3.AutoML將與云計(jì)算和邊緣計(jì)算相結(jié)合，提供隨時(shí)隨地訪問(wèn)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的能力。

因果推理與協(xié)變量偏移

1.因果推理方法將變得更加普遍，用于從觀測(cè)數(shù)據(jù)中估計(jì)因果關(guān)系，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策提供可靠的依據(jù)。

2.協(xié)變量偏移檢測(cè)和調(diào)整技術(shù)將在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中得到廣泛應(yīng)用，以減輕因不同群體的樣本差異而導(dǎo)致的偏差。

3.公平性和可信度將成為機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)過(guò)程中的重要考慮因素，確保模型公平、無(wú)偏見(jiàn)地對(duì)不同人群做出預(yù)測(cè)。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)與分布式計(jì)算

1.聯(lián)邦學(xué)習(xí)將繼續(xù)發(fā)展，允許多個(gè)參與者協(xié)作訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，同時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

2.分布式計(jì)算技術(shù)將與聯(lián)邦學(xué)習(xí)相結(jié)合，使在云和邊緣設(shè)備上大規(guī)模且高效地訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型成為可能。

3.異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的出現(xiàn)將支持在不同類型計(jì)算資源（如CPU、GPU、TPU）上優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

生成式人工智能（GenerativeAI）

1.生成式人工智能的進(jìn)步將催生新的創(chuàng)造力和創(chuàng)新應(yīng)用，例如生成逼真的圖像、文本和音頻。

2.擴(kuò)散模型和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等生成式模型將變得更加復(fù)雜和多樣化，允許生成高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)。

3.生成式人工智能與強(qiáng)化學(xué)習(xí)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，將創(chuàng)造出能夠自主學(xué)習(xí)和做出決策的新型人工智能系統(tǒng)。

量子機(jī)器學(xué)習(xí)

1.量子計(jì)算為機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)了新的可能性，使解決以前不可行的復(fù)雜問(wèn)題成為可能。

2.量子算法正在開發(fā)中，用于加速機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，例如優(yōu)化、特征工程和模型訓(xùn)練。

3.量子機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用仍處于早期階段，但有望在未來(lái)幾年內(nèi)對(duì)該領(lǐng)域產(chǎn)生革命性的影響。數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

1.自動(dòng)化和智能化

*自動(dòng)化數(shù)據(jù)清理、特征工程和模型訓(xùn)練過(guò)程。

*開發(fā)可解釋的人工智能（XAI）技術(shù)，以提高模型透明度和可信度。

2.融合和多模態(tài)

*整合不同類型的數(shù)據(jù)源，例如文本、圖像和音頻。

*開發(fā)多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，處理各種類型的數(shù)據(jù)。

3.量化和因果推理

*關(guān)注因果關(guān)系的識(shí)別和建模，以深入理解數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的聯(lián)系。

*開發(fā)新的統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，量化因果效應(yīng)。

4.部署和管理

*簡(jiǎn)化模型部署過(guò)程，使其更易于在生產(chǎn)環(huán)境中使用。

*持續(xù)監(jiān)控和維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，確保最佳性能。

5.領(lǐng)域特定化

*開發(fā)針對(duì)特定行業(yè)的定制數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。

*醫(yī)療保健、金融和制造等領(lǐng)域?qū)⒁?jiàn)證顯著的創(chuàng)新。

6.隱私和安全性

*探索隱私增強(qiáng)技術(shù)，保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。

*開發(fā)安全的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和濫用。

7.云計(jì)算和分布式計(jì)算

*利用云計(jì)算平臺(tái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練復(fù)雜模型。

*開發(fā)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提高模型訓(xùn)練速度和可擴(kuò)展性。

8.邊緣計(jì)算

*將數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)功能部署到邊緣設(shè)備，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策和降低延遲。

*促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和自主系統(tǒng)的發(fā)展。

9.協(xié)作和開放源代碼

*促進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師之間的協(xié)作。

*繼續(xù)推動(dòng)開源工具和平臺(tái)的發(fā)展，增強(qiáng)社區(qū)創(chuàng)新。

10.商業(yè)價(jià)值

*專注于應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題。

*探索新的商業(yè)模式，利用機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新。

11.人工智能倫理

*探索人工智能倫理影響和負(fù)責(zé)任開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

*定義指南和最佳實(shí)踐，以確保人工智能公平、透明和負(fù)責(zé)任地使用。

12.教育和人才培養(yǎng)

*培養(yǎng)熟練的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。

*發(fā)展