项目九第二课时 了解机器学习中的数据采集与预处理(共31张PPT)+教案+素材

中小学教育资源及组卷应用平台 项目九 了解手写数字识别 ———体验人工智能 第二课时 了解机器学习中的数据采集与预处理 ■教材分析 “了解机器学习中的数据采集与预处理”这一小节，让学生通过了解手写数字识别的核心技术———机器学习，感受人工智能技术。 机器学习是人工智能的核心研究领域之一，它研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身的性能。机器学习是一门研究学习算法的学问，它利用已有的数据来建立模型，再用模型去解决未知的问题。 机器学习的一般过程为：用采集到的数据进行训练，以建立一个模型，再对模型进行验证和评估，然后投入应用。 ■教学目标 1、知识和技能 （1）了解“机器学习”概念。 （2）了解机器学习的一般过程。 2、过程与方法 让学生通过了解手写数字识别的核心技术———机器学习，感受人工智能技术。学生通过了解机器学习的含义、应用及作用，了解机器学习的一般过程。 3、情感态度与价值观 （1）了解手写数字识别的核心技术———机器学习，感受人工智能技术。学生通过了解人工智能和机器学习的含义、应用及作用，提升对人工智能技术作用的认识，发展信息社会责任； （2）通过学生通过使用 Ｐｙｔｈｏｎ 及其第三方工具进行手写数字识别学习过程的体验，在完成项目的过程中了解人工智能解决问题的思想方法，促进计算思维的形成与发展。 ■教学重点： 了解机器学习的概念。 ■教学难点： 机器学习的一般过程。 ■教学准备 多媒体教室。 ■教学过程： 一、新课导入 教师播放机器人与机器人对话和机器人与人对话的视频。 提出问题：“机器人为什么有很多简单话都听不董？”以此引出机器学习的概念及一般过程。 二、机器学习 机器学习是人工智能的核心研究领域之一，它研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身的性能。 人类学习的机理，一般认为是通过积累并利用经验来构造或修改对于所经历事物的判断。机器学习正是从人类学习中受到启发：机器要学会某一个概念，可以通过从数据中获取一些规则性的东西，来形成一个可用于判断未知事物的模型。实际上，机器学习是一门研究学习算法的学问，它利用已有的数据来建立模型，再用模型去解决未知的问题。和一般计算机程序中的算法不同的是，学习算法具有不断改善自身性能的能力，从而使机器的能力变得越来越强，甚至算法设计者本人也不能预测机器的能力可以达到何种程度。特别是在大数据的背景下，用大量长期积累的数据学习得到的模型，已经表现出了优越的性能。数据为王，未来的机器其能力将以数据为依托，提升空间巨大。 近年来，机器学习在许多应用领域中均发挥了重要作用，极大地推动了社会的进步，如下图所示。 在机器学习中，要解决的问题可以分为分类(识别)和回归(预测)两大类。 分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别是什么，这是一种定性输出，也叫离散变量预测。指纹识别、人脸识别、图像分类等都属于分类问题。 回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值是多少，这是种定量输出，也叫连续变量预测。天气预报、市场测、金融分析等都属于回归问题。 根据已有数据的不同，机器学习又可以分为监督学习和无监督学习。针对已被标注的数据，采用监督学习；针对未被标注的数据，采用无监督学习。目前，监督学习已在工业界取得了很多成功应用。无监督学习是众多科研工作者一直在努力的研究方向。如果在无监督学习方向能有所突破，将会极大地推动机器学习的发展，产生巨大的社会效益。 三、机器学习的一般过程 机器学习的一般过程为：用采集到的数据进行训练， ... ...