机器学习在数据分析中的应用

机器学习将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对它的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。

一、机器学习在数据分析中的应用

机器学习是一种能够自动从数据中学习和改进的人工智能技术。它在数据分析领域中发挥着重要的作用，并且被广泛应用于各个行业。本文将介绍机器学习在数据分析中的常见应用，包括预测分析、分类与聚类、异常检测以及数据可视化等方面。

预测分析： 预测分析是机器学习在数据分析中的核心应用之一。通过对历史数据的学习和建模，机器学习可以预测未来事件和趋势。例如，在金融领域，机器学习可以根据过去的交易数据和市场情况预测股票价格的走势。在销售和营销领域，机器学习可以根据历史客户行为预测他们可能感兴趣的产品或服务。

分类与聚类： 分类和聚类是机器学习在数据分析中常用的技术。分类用于将数据分为不同的类别，而聚类则是将相似的数据点分组。这对于数据分析师来说非常有用，因为它们可以帮助他们发现数据中的模式和结构。例如，在市场调研中，可以使用机器学习算法对潜在客户进行分类，以便更好地定位目标市场。聚类技术可以帮助企业识别具有相似特征的顾客群体，并根据他们的需求制定个性化的营销策略。

异常检测： 异常检测是指识别数据集中与正常模式不符的异常数据点。机器学习在数据分析中广泛应用于异常检测任务。通过训练模型并根据已有数据的模式，机器学习可以自动检测到不符合预期的观测值。这在金融欺诈检测、网络安全等领域尤为重要。例如，在信用卡欺诈检测中，机器学习可以通过分析用户的交易模式和行为，自动识别出潜在的欺诈行为。

数据可视化： 数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，使其更加易于理解和解释。机器学习在数据可视化方面发挥着重要作用。通过分析大量的数据，机器学习可以帮助生成有意义的可视化结果。这对于决策制定者和业务用户来说非常重要，因为它们可以帮助他们更好地理解数据背后的故事，并做出基于数据的决策。

机器学习在数据分析中有广泛的应用。从预测分析到分类与聚类、异常检测以及数据可视化，机器学习为数据分析师提供了强大的工具和技术。通过机器学习，我们可以更准确地预测未来事件和趋势，将数据分为不同的类别并发现其中的模式，自动识别异常数据点以及生成有意义的数据可视化结果。

二、选择机器学习与深度学习的考虑因素

1、数据注意事项

了解可用的数据集有助于确定是否应将机器学习或深度学习应用于给定任务。

通常，当有更有限的结构化数据可用时，会使用机器学习。大多数机器学习算法旨在将模型训练为表格数据(组织成独立的行和列)。如果数据是非表格的，则可以应用机器学习，但它确实需要一些数据操作 - 即传感器数据可以通过使用常见的统计指标(平均值，中位数，标准差，偏度，峰度等)提取窗口特征来转换为表格表示，然后与传统机器学习技术一起使用。

深度学习通常需要大量的训练数据来确保网络很可能有数千万个参数，并且不会过度拟合训练数据。卷积神经网络设计用于对图像数据进行操作，尽管它们也可以通过对信号执行时频计算(例如频谱图)来用于传感器数据。循环神经网络，如LSTM(长短期记忆)网络，旨在对信号和文本等顺序数据进行操作。

2、可用的硬件和部署

确定应应用哪种AI方法还取决于可用的硬件。

机器学习算法需要较少的计算能力。例如，台式机 CPU 足以训练这些模型。

对于深度学习模型，由于更高的内存和计算要求，通常需要专用硬件。专用硬件也是合适的，因为在深度神经网络中执行的操作(例如卷积)非常适合 GPU 的并行架构。

深度学习模型需要强大的计算能力。如果 GPU 可用，或者是否有时间在 CPU 上运行训练(这将花费更长的时间)，则应考虑它们。

由于与获取 GPU 相关的高成本，在集群或云上训练深度学习模型在深度学习中越来越受欢迎。此选项允许多个研究人员共享硬件。

部署到嵌入式 GPU 也越来越受欢迎，因为它可以在部署的环境中提供快速的推理速度。GPU Coder 支持从 MATLAB 中的深度学习模型生成代码，该模型利用英特尔、NVIDIA和 Arm的优化库。借助适用于 NVIDIA GPU 的 GPU编码器支持包，您可以将生成的 CUDA 代码交叉编译并部署为嵌入式 GPU 上的独立应用程序。

3、不断发展的科学指南

虽然总是会有反复试验，但上述内容可以帮助指导决策，并加速刚接触机器学习和深度学习的工程师和科学家的整体设计过程。通过了解机器学习和深度学习之间的差异，了解项目的最终应用并考虑数据和硬件可用性，设计团队将更快地了解哪种方法最适合各自的项目。

最后，小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读，对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。希望大家对机器学习已经具备了初步的认识，最后的最后，祝大家有个精彩的一天。