機器學習將是下述內容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對它的相關情況以及信息有所認識和了解，詳細內容如下。

一、機器學習在數據分析中的應用

機器學習是一種能夠自動從數據中學習和改進的人工智能技術。它在數據分析領域中發(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據分析中的常見應用，包括預測分析、分類與聚類、異常檢測以及數據可視化等方面。

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

分類與聚類： 分類和聚類是機器學習在數據分析中常用的技術。分類用于將數據分為不同的類別，而聚類則是將相似的數據點分組。這對于數據分析師來說非常有用，因為它們可以幫助他們發(fā)現數據中的模式和結構。例如，在市場調研中，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。聚類技術可以幫助企業(yè)識別具有相似特征的顧客群體，并根據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據集中與正常模式不符的異常數據點。機器學習在數據分析中廣泛應用于異常檢測任務。通過訓練模型并根據已有數據的模式，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、網絡安全等領域尤為重要。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。

數據可視化： 數據可視化是將數據以圖表、圖形等形式展示出來，使其更加易于理解和解釋。機器學習在數據可視化方面發(fā)揮著重要作用。通過分析大量的數據，機器學習可以幫助生成有意義的可視化結果。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據背后的故事，并做出基于數據的決策。

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

二、選擇機器學習與深度學習的考慮因素

1、數據注意事項

了解可用的數據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，當有更有限的結構化數據可用時，會使用機器學習。大多數機器學習算法旨在將模型訓練為表格數據(組織成獨立的行和列)。如果數據是非表格的，則可以應用機器學習，但它確實需要一些數據操作 - 即傳感器數據可以通過使用常見的統計指標(平均值，中位數，標準差，偏度，峰度等)提取窗口特征來轉換為表格表示，然后與傳統機器學習技術一起使用。

深度學習通常需要大量的訓練數據來確保網絡很可能有數千萬個參數，并且不會過度擬合訓練數據。卷積神經網絡設計用于對圖像數據進行操作，盡管它們也可以通過對信號執(zhí)行時頻計算(例如頻譜圖)來用于傳感器數據。循環(huán)神經網絡，如LSTM(長短期記憶)網絡，旨在對信號和文本等順序數據進行操作。

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，因為在深度神經網絡中執(zhí)行的操作(例如卷積)非常適合 GPU 的并行架構。

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據和硬件可用性，設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具備了初步的認識，最后的最后，祝大家有個精彩的一天。