机器学习模型开发从选择和准备正确的数据开始。当现有数据集与目标问题匹配时，可以加快开发；当可用信息不完整或不具代表性时，就需要收集新数据。数据收集方法、传感器来源、实时输入流以及特定领域的测量结果，都会直接影响模型质量。特征提取会把原始数据转换为结构化输入，使模型能够把可观测属性与期望输出行为连接起来。 模型选择取决于输入特征和输出结果之间的关系。模型可以被看作一个函数，把输入数据映射为预测、分类或决策支持结果。当数据关系清晰且大多是线性关系时，简单函数非常有用。当数据包含非线性行为、高维特征空间或复杂类别边界时，就需要更高级的模型。神经网络通过加权连接、层和激活函数来支持这种复杂性。 训练会调整模型权重，使预测输出更接近期望输出。线性关系可以通过权重拟合理解，其中正确权重定义直线斜率。非线性问题需要激活函数，因为简单线性运算组合无法表示所有非线性模式。分类问题需要决策边界或超平面，把数据分成不同类别。线性分类器、K 近邻、密度估计和支持向量机提供了不同的边界定义方法。 高维特征空间会增加计算量，并降低模型清晰度。降维会把重要特征信息组合或转换到更少维度中，通常可以减少冗余数据。主成分分析常用于在降低计算需求的同时保留强变化方向。核通过衡量相似性和从输入中提取有用局部特征来支持模式分析，例如图像像素、边缘、角点和纹理。 正则化和压缩处理机器学习模型的实际成本。正则化会简化函数、降低过拟合风险，并引导参数调节朝向更低的调整后损失。随机梯度下降可用于在训练过程中最小化损失。剪枝和量化等压缩技术可以减少模型大小、存储需求和计算需求。这些方法对于边缘设备、IoT 系统、可穿戴设备、移动平台、汽车系统以及其他内存、功耗和处理资源受限的环境尤其重要。支持 TensorFlow、PyTorch、Caffe、ONNX 和神经网络优化流程的工具链，可以帮助训练后的模型为高效部署做好准备。 Catalogue: 模型选择流程 数据收集方法 使用已有数据 收集新的数据 汽车数据收集 自动驾驶安全等级 机器学习特征 实时数据推理 模型就是函数 选择合适的模型 医疗模型选择 神经网络基础 卷积网络与循环网络 示例: 神经网络模型 模型训练 基于权重的模型训练 示例: 机器学习如何求解线性方程组 示例: 机器学习如何求解非线性方程组 示例: 机器学习如何解决分类问题 分类算法示例 特征维度降低 用于模式分析的核 正则化简化模型 压缩已训练模型 边缘AI数据增长 模型压缩工具链