机器学习概述及其在运维中的应用
电信运营的人工智能应用探索AI在运营中的实际应用
电信运营的人工智能应用探索AI在运营中的实际应用随着人工智能技术的迅猛发展，电信运营商也开始积极探索将人工智能应用于运营中。
本文将就电信运营的人工智能应用进行探索，并重点介绍AI在运营中的实际应用。
一、人工智能在客户服务中的应用1. 智能语音助手：电信运营商可以利用人工智能技术开发智能语音助手，提供24小时全天候客户服务。
智能语音助手能够识别客户的语音指令，并通过自然语言处理和机器学习算法提供准确、快捷的解决方案。
2. 智能在线客服：通过人工智能技术，电信运营商可以实现智能在线客服系统。
该系统可以通过聊天机器人等技术，为客户提供即时、个性化的问题解答和服务。
3. 智能推荐系统：基于人工智能技术，电信运营商可以开发智能推荐系统，根据客户的个人特征和偏好，为其推荐适合的套餐、业务和增值服务，提高客户的满意度和忠诚度。
二、人工智能在网络运维中的应用1. 故障自动诊断：利用人工智能技术，电信运营商可以实现网络故障自动诊断系统。
该系统可以通过监测网络数据和运行状态，利用机器学习算法对故障进行准确定位和分析，提高网络运维效率和故障响应速度。
2. 智能优化调度：电信运营商可以利用人工智能技术进行网络资源的智能优化调度。
通过分析大量的网络数据，结合机器学习算法，可以实现网络资源的智能分配和调度，提高网络资源利用率和用户体验。
3. 安全风险监测：人工智能技术可以应用于网络安全领域，实现对网络安全风险的监测和防范。
通过机器学习算法和行为分析技术，可以及时发现和应对网络攻击和安全威胁，保障网络运营的安全稳定。
三、人工智能在市场营销中的应用1. 智能营销推广：电信运营商可以利用人工智能技术进行智能营销推广。
通过分析大量的市场数据和用户行为数据，结合机器学习算法，可以为不同的用户提供个性化的营销方案，提高市场竞争力和营销效果。
2. 用户画像分析：基于人工智能技术，电信运营商可以进行用户画像分析。
通过对用户的个人特征和行为进行深度分析，可以更好地了解用户的需求和偏好，为其提供更符合需求的个性化服务。
设备运行状态监测与预测的机器学习算法研究与应用
设备运行状态监测与预测的机器学习算法研究与应用一、引言在现代工业生产中，设备运行状态监测与预测对于提高设备维护效率、降低维修成本和避免设备故障而言至关重要。
传统的设备维护依赖于人工巡检和定期保养，但这种方法存在效率低下、成本高昂以及无法提前预测设备故障的问题。
随着机器学习技术的快速发展，利用大数据和智能算法进行设备状态监测和预测成为一种有效的解决方案。
二、设备运行状态监测算法研究1. 数据采集与处理设备运行状态监测的第一步是采集设备的相关数据，并对数据进行预处理。
数据采集可以利用传感器或物联网技术实现，包括设备的振动、温度、电流等参数。
数据的预处理包括数据清洗、异常值处理和特征提取等，确保数据的质量和准确性。
2. 无监督学习算法无监督学习算法是一种无需人工标注的机器学习算法，用于从数据中发现隐藏的模式和结构。
常见的无监督学习算法包括聚类和关联规则挖掘。
在设备运行状态监测中，可以利用聚类算法对设备数据进行分组，发现数据间的相似性和差异性，从而判断设备的运行状态。
3. 监督学习算法监督学习算法是一种利用已有数据进行训练的机器学习算法，通过构建预测模型对未知数据进行预测。
在设备运行状态监测中，可以利用监督学习算法基于历史数据对设备的运行状态进行预测。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
三、设备运行状态预测算法研究与应用1. 时间序列预测算法时间序列预测算法是一种专门用于处理时间相关的数据的机器学习算法。
在设备运行状态预测中，我们可以将设备数据按时间顺序组织成时间序列，利用时间序列模型进行状态预测。
常见的时间序列模型包括ARIMA、LSTM和GRU等。
2. 基于特征的预测算法基于特征的预测算法通过从设备数据中提取相关特征，并利用这些特征构建预测模型。
在设备运行状态预测中，我们可以通过提取设备数据的频域特征、小波变换特征、能量特征等，将这些特征输入到机器学习算法中进行预测。
3. 整合多种算法的预测方法为了进一步提高设备运行状态的预测准确性，可以将多种算法进行整合。
现代物流信息技术及其在物流活动中的应用
现代物流信息技术及其在物流活动中的应用现代物流信息技术在物流活动中的应用，是为了提高运输、仓储、配送等环节的效率、准确性和可追溯性。
以下是一些常见的现代物流信息技术及其在物流活动中的应用：1.物联网（IoT）：•应用：传感器、RFID技术等通过物联网连接的设备可以实时监测货物的位置、温度、湿度等信息。
•作用：提高货物跟踪能力，减少货损、提高货物的安全性。
2.大数据分析：•应用：分析大规模的物流数据，包括订单、库存、运输等信息。
•作用：优化供应链，提高运输效率，预测需求，减少库存成本。
3.人工智能（AI）和机器学习：•应用：利用机器学习算法优化路径规划、货物分拣等。
•作用：提高配送效率，减少人为错误，实现自动化。
4.无人机和自动驾驶技术：•应用：用于库存盘点、快递配送等。
•作用：提高速度和准确性，降低成本，适用于远程或复杂环境。
5.云计算：•应用：储存和共享物流数据，提供实时的信息访问。
•作用：加速信息传递，提高决策效率，降低运维成本。
6.区块链技术：•应用：实现货物的全程追溯，确保数据的安全性和可信度。
•作用：提高透明度，减少信息篡改的可能性，改善供应链合作伙伴之间的信任。
7.移动设备和应用：•应用：物流人员可以使用移动设备进行实时数据录入、查询和通讯。
•作用：提高沟通效率，减少纸质工作，实现信息的即时更新。
8.智能仓储系统：•应用：利用自动化设备、机器人等提高仓储操作效率。
•作用：减少库存时间，提高仓储精度，降低运营成本。
这些技术的应用使得物流系统更加智能化、数字化和自动化，有助于提升整个供应链的效率、可靠性和可持续性。
物流企业通过采用这些技术，可以更好地适应市场变化，提高客户满意度，降低成本。
人工智能在电力设备运行维护中的应用
人工智能在电力设备运行维护中的应用在电力设备的运行维护中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的应用正逐渐受到广泛关注和认可。
AI在电力设备的运行维护中具有极大的潜力和巨大的优势，能够帮助电力企业降低成本、提高效率、加强管理和优化服务。
本文将详细探讨人工智能在电力设备运行维护中的应用现状和未来发展趋势。
第一部分：人工智能在电力设备运行维护中的应用现状一、电力设备故障分析与诊断随着人工智能技术的不断进步，深度学习、机器学习和模式识别等技术在电力设备故障分析和诊断中得到了广泛应用。
通过深度学习算法的训练，可以使计算机识别电力设备故障模式，从而提高故障诊断的准确性和效率，减少人力成本和误判率。
二、电力设备维护与保养人工智能技术在电力设备维护与保养中也发挥了重要作用。
通过对电力设备的运行数据和设备状况进行实时监测和分析，可以有效预测设备的故障和失效，并及时采取维护和修复措施，避免了设备的损毁和停机。
此外，还可以对电力设备的维护计划进行优化和调整，提高设备的利用率和生命周期。
三、电力设备性能评估与优化人工智能技术还可以应用于电力设备的性能评估与优化。
通过对设备的运行数据和各种参量进行监测和分析，可以得出设备的性能参数和评估结果，找出设备的弱点和改进方向，并采取针对性的措施来优化设备的性能和效率。
这样可以提升电力设备的可靠性和稳定性，降低设备的故障率和维护成本。
第二部分：人工智能在电力设备运行维护中的未来发展趋势一、大数据分析和应用未来，电力行业的数据量将呈爆炸式增长，这将为人工智能技术的发展带来更广阔的应用前景。
通过对大量的历史数据和实时数据进行分析和挖掘，可以发现许多规律和趋势，为电力设备的运行维护提供更加准确、可靠和高效的支持。
二、智能化运维管理以人工智能技术为基础的智能化运维管理系统可以实现电力设备的自动化监管、故障自动诊断和智能维护等功能，避免了人类操作和疏忽带来的风险和损失。
深度解析 AI在航空业的应用
深度解析 AI在航空业的应用深度解析 AI 在航空业的应用近年来，人工智能（AI）的发展日新月异，其在各个行业中的应用也不断升级与拓展。
航空业作为一个技术密集型行业，在提高运营效率、优化机制以及改善旅客体验方面，AI所带来的潜力无疑是巨大的。
本文将深入探讨 AI 在航空业中的应用，并显现其对该行业的重要性。
一、智能客服航空业作为一个服务型行业，客服工作显得尤为重要。
AI 的智能客服系统可以通过自然语言处理和机器学习等技术，为旅客提供及时有效的服务支持。
该系统能够回答旅客的问题、辅助预订机票、提供航班信息，甚至在飞机起飞前通过通信系统提醒旅客相关信息。
智能客服的推广不仅提升了服务质量，还减轻了人工客服的工作压力，提高了航空公司运营效率。
二、智能安全检查机场安全检查是航空旅行中不可或缺的一环。
传统的安全检查方式耗时，效率低下，易引发人员聚集，而 AI 在安全检查方面的应用将有效改善这一状况。
AI 技术可以通过计算机视觉、物体识别等技术实现行李物品的自动识别和分类，减少人工干预，提高安全检查的速度和准确性。
同时，AI 还可以通过面部识别技术对旅客进行快速准确的身份验证，简化安检程序，提高整个安全检查过程的效率。
三、航班调度与运维AI 在航空业中能够更好地协助航班调度和运维工作，提高航空公司的运作效率。
首先，在航班调度方面，AI 可以通过分析大数据、预测未来的天气、旅客流量趋势和机场状况等，优化航班的安排，提前进行航班调整，减少航班延误和取消的发生，提高航班正常运行的几率。
其次，在航空运维方面，AI 可以通过传感器等设备监测飞机的运行状况，实时分析数据，预测机械故障，避免飞机在空中出现问题，提高飞行的安全性。
四、旅客体验优化AI 的应用也在改善旅客的整体体验方面发挥着不可忽视的作用。
例如，人脸识别技术已经被应用于机场的自助值机、自助安检和自助登机等环节，大大缩短了旅客办理手续的时间，提升了整体效率。
此外，AI 技术还可以通过推荐系统为旅客提供个性化的旅行建议和信息，使旅客能够便捷地获取目的地的风土人情、美食餐厅等信息，提高旅行的品质。
运维大模型 语料-概述说明以及解释
运维大模型语料-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容应该对于运维大模型进行简要的介绍和概括。
以下是一个可能的内容示例：1.1 概述运维大模型是指基于大数据和机器学习技术构建起来的一种大规模运维管理模型。
在现代技术环境下，随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展，企业的技术架构变得越来越复杂，运维任务也日益繁重。
传统的手工运维方法已经无法满足大规模的运维需求，因此运维大模型应运而生。
运维大模型的核心思想是将大量的运维数据和知识进行整合和分析，通过机器学习算法对数据进行处理和建模，从而实现自动化的运维管理和决策支持。
这种模型可以对运维系统进行实时监控、故障预测和性能优化等工作，大大提高了运维效率和可靠性。
运维大模型在多个领域都有广泛的应用。
例如，在云计算环境下，运维大模型可以实现资源的动态调度和负载均衡，提高云服务的性能和可用性。
在网络安全领域，运维大模型可以通过分析大量的网络日志和行为数据，识别潜在的安全威胁，并进行及时的响应和防御。
在工业生产中，运维大模型可以对设备进行智能监控和故障预测，保障生产线的稳定运行。
尽管运维大模型有着诸多优势，但也面临一些挑战。
其中最主要的挑战之一是数据的质量和稳定性，因为运维数据可能存在噪声和不一致的问题，这会对模型的准确性和可靠性造成影响。
此外，运维大模型的开发和维护需要高度专业的知识和经验，因此人才的培养和技术的支持也是一个非常重要的问题。
随着人工智能和数据分析技术的不断发展，运维大模型的未来发展方向也变得更加广阔。
我们可以预见，在未来的运维领域，运维大模型将扮演更加重要的角色，为企业提供更高效、可靠的运维管理和服务。
然而，要实现这一目标，我们需要进一步研究和解决相关的技术难题，合理引导和利用大数据和机器学习等技术的力量，推动运维大模型的发展进程。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将围绕运维大模型展开讨论，分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将以概述、文章结构和目的三个小节来介绍本文的内容和写作目的。
基于机器学习的运维自动化技术研究与应用
基于机器学习的运维自动化技术研究与应用随着信息化时代的发展，IT运维人员面临管理越来越复杂的系统环境和服务系统，给能力不足的运维人员带来了很大的负担。
为了提高系统的稳定性、可靠性以及提升运维团队的效率，基于机器学习的运维自动化技术应运而生。
一、机器学习在运维自动化中的应用机器学习通过从历史数据中提取特征信息，可以让系统自适应的进行决策和调整。
这种能力可以被运用在许多运维场景中。
以下是机器学习在运维自动化中的应用：1.自动化故障处理通过对实时数据以及历史数据的分析，系统可以进行预判，并且自动处理一些故障。
例如，机器可以通过监控云端服务的一些指标，自动快速实时地判断系统是否正常，若异常则可以自动进行错误的分析，并尽快进行修复。
2.自动分配资源机器学习可以通过分析系统当前的资源情况，根据系统负载自动调整资源，并自动进行负载平衡策略。
在运维工作中，多台服务器分配资源的繁琐工作可以被机器自动完成，从而减少人为疏忽。
3.预测数据风险，自动规划调度除了进行资源分配和问题解决以外，机器学习还可以对系统的历史数据进行分析，提前预测出可能出现的风险，从而提前制定好对策和调度计划，避免系统运行中因为缺少了一些重要的数据，导致系统崩溃或者服务出现问题。
二、机器学习在运维中的优势1.提高运维精度因为机器学习是基于数据进行分析，不会出现麻烦容易出现的人为疏忽，这样可以大大提高运维工作的精度。
这个精度也意味着更高的准确率，这是机器所做不到的。
2.效率更高传统的运维流程需要人员干预，例如，更改一些系统设置、调整应用配置等操作，这些任务需要耗费大量的时间和人力。
而利用机器学习进行运维，可以有效地减少人工干预，提高运维效率。
3.有效优化成本机器学习可以有效地优化IT资产的利用率，并最大程度地降低成本。
机器学习可以自动进行负载均衡，自动选取最优的IT资源，减少无效资源的使用，从而避免了不必要的垃圾资源的浪费。
三、基于机器学习的运维自动化技术的挑战尽管基于机器学习的运维自动化技术发展迅速，但仍然存在着一些挑战。
人工智能技术在智慧运维中的应用
人工智能技术在智慧运维中的应用智能运维是一种越来越流行的服务模式，它利用现代科技手段，通过数据分析、智能感知等技术手段，提升系统的可用性、可靠性、可维护性和安全性。
人工智能技术在智慧运维中的应用也越来越广泛。
本文将讨论人工智能技术在智慧运维中的应用现状、技术特点和发展趋势。
一、智慧运维的应用现状智慧运维技术是近年来在工业、交通、医疗、能源等各领域中广泛应用的一项技术。
它的出现并不是改变了现有传统的运维模式，而是在传统运维和管理模式基础上提出了一种新型的理念。
其核心思想是通过信息技术手段增强对设备、系统的监测和管理能力，提升系统运行的效率、安全和可靠性。
智能运维可以应用于各种类型的系统和设备，例如机器人、车辆、工业设备、智能家居等等。
它可以实时监测系统状态、预测故障、诊断问题、分析数据、定制方案、优化流程、改进设计以及提高效率。
这些都需要智能识别和处理大量的数据，人工智能技术为实现这一目标提供了大量的手段和方法。
二、人工智能技术在智慧运维中的技术特点人工智能技术是智慧运维的关键组成部分，它主要包括以下几个技术特点：1、自适应性智能运维技术要求系统具有针对性和自适应性，不断学习和适应新环境和新条件。
基于人工智能的预测和诊断方法，可以探测系统的隐患并及时进行反应和修正。
2、集成化智能运维需要集成各种运维数据和信息，包括历史数据、实时数据、传感器数据等等。
同时还需要考虑数据的安全性和隐私性。
3、高可靠性智能运维的系统需要考虑高可靠性和高速度，通过对现有数据建立模型，可以对运行状态进行预测和分析，实现故障诊断和预防。
4、人机交互智能运维也需要进行人机交互操作，将预测和分析等结果显现为可视化的界面，帮助人们更好地了解设备运行状况和遇到的问题，提供更加直观和有效的运维管理方式。
5、大数据处理智能运维技术需要处理大量复杂的数据，包括旧有的工艺流程、仪器设备的运行记录、使用情况以及故障状况等。
通过人工智能技术手段，可以更加科学和高效地进行数据处理和分析。
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月均断电次 数 0.58 1.75 0.83 2.17 0.58 … 0.17
月均低压次 数 0 0.17 0.33 0.67 0
0.17
月均退服次数
0 0 0.08 0 0 … 0.08
月均断电时 长 0 0 1.73 0 0
0.49
容量/负载比
33.09 25.59 18.97 17.19 18.42
10.82 5.67
选取212个站点数据，其中电池性能好站点114个， 电池性能差站点98个。
分别计算性能好与性能差电池统计特性，7项指 标均存在差异，部分指标差异明显。
4.1.1 电池性能影响因素分析(4/4)
因电池性能差别导致均值存在差异，但80%个体无法利用单个指 标进行性能划分。
3. 常规数据小时级记录， 告警数据分钟级记录， 积累海量数据。
电池配置率高
放电曲线差异大
监控覆盖全
研究背景
注：运维监控及 电信2.0监控系统 界面
4.1 电池性能预测
4.1 电池性能预测
4.1.1 电池性能影响因素分析（1/4）
停电频率
低压频率
使用年限
环境温度
负载电流
退服次数
停电时长
4.1.1 电池性能影响因素分析(2/4)
每年放电耗费里程12.5万公里，可绕
地球3.1周，相当于10亿杯香飘飘
奶茶的高度。
算一算，你所在省份是多少？
4.1 电池性能预测
仍然以江苏为 例运维系统内站址 9.3万个；
放电试验分批次开展操作耗时0.5小时 计算（含路上耗时）
每年操作耗时4.2万小时，相当于 4.7年。
分析江苏某地市4-8月电池劣化退服数 据，共计4011分钟，月均退服501.4 分钟。
02.中文屋测试
由美国哲学家John Searle于20世 纪80年代初提出
想象一位只说英语的人身处一个 房间之中，他随身带着一本写有 中文翻译程序的书。
房间中的人可以使用他的书来翻 译这些文字并用中文回复。虽然 他完全不会中文，房间里的人可 以让任何房间外的人以为他会说 流利的中文。
1.2.2 科学狭义定义
月均高温次数 月均断电次数 月均低压次数 月均退服次数 月均断电时长 容量/负载比
使用年限
取近一年的数据，并进行月度平均 剔除FSU离线及监控模块故障站点
数据 提取资管系统电池使用时间并现场
核实确认
4.1.1 电池性能影响因素分析(3/4)
基站ID
1 2 3 4 5 … 212
月均高温次 数 0.5 0 0 0.25 0
按上面数据预估，江苏13地市，年退
服时长7.8万分钟，相当于54天。
算 一 算， 你 所 在 省 份 是 多 少？
4.1 电池性能预测
是否可以通过现有监控数据对电池寿命进行预测，从而节约放电 时间与成本？
1. 我公司通信基站普遍按照 3小时、重保站点按照7 小时进行备电，现网电池 资产占固定资产比重大。
的时候，已经有人在用马尔科夫链预测股价赚得盆满钵满。
1.1.4 政治竞选
1.2 定义机器学习
智能 学习
A 大众视角定义 B 科学广义定义 C 科学狭义定义
1.2.1 大众视角定义
智能学习就是机器可以完成人类不认为机器可以胜任的事情。
AlphaStar！
1.2.2 科学广义定义（1/2）
无论计算机以何种实现方式，只要特定环境下表现与人类相似，就说这个计算机在该领域 内具备智能。
解决 问题
统计分类、回归分析.
回归、神经网络、支持向量机等
定义
代表 算法
示例
监督学习
3.1 机器学习方式分类
数据不被特别标识，学习模型是为了推断出数 据的内在结构.
解决 问题
关联规则学习、聚类
K-均值算法、Apriori算法
定义
代表 算法
示例
非监督学习
3.1 机器学习方式分类
介于监督学习与非监督学习之间，关注如何利用少 量的标注样本和大量未标注样本进行模型训练。
云端分布式：支持多台计算机上的分布式训练， 包括AWS、GCE、Azure和Yarn集群。可以与 Flink、Spark和其他云数据流系统集成
3.2.3 XGBoost
3.2.3 XGBoost
假设一个目标函数，求该目标函 数的极小值
Xgboost的树是逐渐累加的，每 加1个树都希望性能上的提升。
m
E m
k 1 k
(1 )
wi2
i
3.2.1 人工神经网络
多次初始化随机训练 模拟退火 随机梯度下降
3.2.1 人工神经网络 RBF
SOM
Boltzmann机 卷积神经网络
3.2.2 支持向量机
问题
在样本空间中寻找一个超平 面，将不同类别的样本分开， 哪一个超平面更好？
选择最中间的平面，容忍性好，鲁棒性高，泛化能力最强！
--------- Warren E. Buffett
30多年来在桥水，我们一直在把极度透明和算法决策结合起来， 并发现这样做成效非凡。事实上我相信，不久之后，这种计算机 化决策将变得常态化，几乎和人脑决策一样正常。
--------- Ray Dalio
1.1.3 金融经济(2/2)
一根韭菜的自我修养 当你还在人云亦云打听小道消息，刻苦钻研KDJ、MACD指标
瓶颈问题
2.2 第二次研究热潮
代表流派
取得成就
瓶颈问题
专家系统：存储大量知识经 验，运用专家知识和经验解 决特定灵越问题。
出发点：知识就是力量
DENDRAL专家系统：用于 识别化合物
XCON：用于DEC配置
专家系统适用性十分局限
专家总结出知识给机器太繁 琐，有的知识人类专家不愿 意共享。
2. 每年更新电池所用投资站 整体更新改造投资70% 以上。
1. 电池由于厂家、化学材 料等不同，其放电曲线 存在差别。
2. 日常使用过程中，由于 电池所处温度、放电次 数及深度不同，其放电 曲线差别明显。。
1. 目前我公司基站动环监 控已基本做到全覆盖。
2. 电池电压、电流、环境 温度等均纳入监控范畴
计算机像人类一样，具备自主学习的能力。简而言之，无学习，非智能。
International Conference On
Machine Learning
1.3 为什么要掌握机器学习（1/2）
算法完备
硬件达标
封装便捷
天量数据
神经网络 支持向量机 随机森林 深度学习 贝叶斯网
摩尔定律 云计算 边缘计算 量子计算
无人驾驶
障碍规避 道路识别 油门刹车控制
金融经济
量化分析 自动交易 时间序列
政治竞选
民调预测 竞对分析 选民定位
1.1.1 智能家居
扫地 机器人
智能音箱
个人助理
1.1.2 无人驾驶
Waymo
Drive.ai 阿波龙
1.1.3 金融经济(1/2)
The time to be greedy is when others are afraid, and the time to be afraid is when others are greedy.
技能目标
① 了解Python开发及机器学习开发相关库 ② 根据实际工作场景选用核实算法解决问题
课程目录
1. 什么是机器学习 2. 机器学习发展史 3.机器学习基础及典型算法 4.机器学习在运维中的应用
PART ONE
什么是机器学习
1.1 身边的机器学习
智能家居
扫地机器人 智能音箱 个人助理
3.2.2 支持向量机
目标函数：arg min 1 || w ||2
2 s.t. yi (wT xi b) 1, i 1, 2,3...m
问题
在样本空间中寻找一个超平 面，将不同类别的样本分开， 哪一个超平面更好？
选择最中间的平面，容忍性好，鲁棒性高，泛化能力最强！
3.2.2 支持向量机
3.2.3 XGBoost
解决 问题
处理人工合成数据
生成式对抗网络算法
定义
代表 算法
示例
半监督学习
3.1 机器学习方式分类
给予算法一个不断是错，并具有奖励机制的场 景，最终使算法找到最佳路径或策略.
解决 问题
动态系统及机器人控制
马尔科夫决策、蒙特卡洛算法
定义
代表 算法
示例
强化学习
3.2 机器学习典型算法 03. 支撑向量机
2.3 第三次研究热潮
出发点：让机器自己学习
ML is Everywhere!
PART THREE
机器学习基础及典型算法
3.1 机器学习方式分类
01
02
监督学习 半监督学习
非监督学习 强化学习
03
04
3.1 机器学习方式分类
从给定训练数据集中学习一个模型，当新的数 据到来时，根据这个模型预测结果.
给目标函数对权重求偏导，得到一 个能够使目标函数最小的权重，把 这个权重代回到目标函数中，这个 回代结果就是求解后的最小目标函 数值
3.2.3 XGBoost
PART FOUR
机器学习在运维中的应用
4 机器学习在运维中的应用
4.1
42.2
34.3
电池性能预测 发电机油量计算 进站人脸识别
4.1 电池性能预测
Python sklearn TensorFlow Kaggle
Facebook Netflix Taobao Tecent 爬虫技术
1.3 为什么要掌握机器学习（2/2）
PART TWO
机器学习发展史
2.1 第一次研究热潮（1/2）