2、机器学习算法与硬件加速器定制

机器学习算法与硬件加速器定制

1 机器学习概述

1.1 机器学习介绍

机器学习是一种通过数据分析来自动改进和优化模型的技术，它可以从大量数据中提取有用信息并做出预测。机器学习的核心在于构建数学模型，这些模型可以根据已有数据进行训练，并在未来遇到新数据时进行预测或分类。

机器学习的兴起源于其在多个领域的广泛应用，包括但不限于图像识别、自然语言处理、推荐系统等。随着数据量的不断增加和技术的进步，机器学习逐渐成为现代科技的重要组成部分。

1.2 机器学习算法的分类

根据不同的应用场景，机器学习算法大致可以分为以下几类：

• 监督学习 ：给定一组带有标签的数据，通过训练模型来预测未知数据的标签。常见的算法有线性回归、逻辑回归和支持向量机等。
• 无监督学习 ：当没有明确的目标变量时，使用此类算法发现数据中的潜在结构。例如聚类分析（如K-means）和降维技术（如PCA）。
• 强化学习 ：通过与环境交互不断调整行为策略以最大化奖励。这类方法广泛应用于游戏、机器人等领域。

类别	描述
监督学习	利用带标签的数据集训练模型，以预测未来数据的输出
无监督学习