22、数据科学与机器学习的现实应用：从数据类型到算法实践

数据科学与机器学习的现实应用：从数据类型到算法实践

1 引言

在当今这个数据无处不在的时代，我们的日常生活与众多数字数据源紧密交织，涵盖了从智能手表、手机、笔记本电脑，到制造业、金融、医疗等多个领域。数据记录持续且广泛，构建起一个不断扩展的数字信息网络。

这些数据蕴含着推动各领域智能应用发展的巨大潜力，而人工智能（AI）则是这场数据革命的核心驱动力，其中数据科学分析、机器学习（ML）和深度学习（DL）更是关键的变革催化剂。

决策过程中常用的三种主要数据科学分析形式为描述性分析、预测性分析和规范性分析：
- 描述性分析 ：通过分析历史数据来揭示趋势和模式，常以可视化形式呈现。
- 预测性分析 ：运用统计建模以及机器学习和深度学习算法，评估未来可能的情景。
- 规范性分析 ：利用统计方法确定最佳行动方案，综合考虑多种情景及其影响，为企业节省时间和成本，实现最优决策，并对多个行业产生影响。

预测算法可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习方法。人工智能应用的有效性、准确性和精度与输入模型的数据质量和属性密切相关。人工智能借助回归、分类、特征选择、自然语言处理（NLP）、大语言模型（LLM）、降维、聚类、强化学习和计算机视觉等多种技术来开发应用。然而，由于数据的属性和特点，为特定领域的应用选择合适的机器学习或深度学习算法、进行调优并持续从数据中学习以实现目标，是一项极具挑战性的任务。

机器学习和深度学习使应用程序能够通过历史数据学习和发展，并随着新数据的不断输入持续改进，无需明确的基于规则的编程，成