10、超大规模集成电路计算机辅助设计中的机器学习视角

超大规模集成电路计算机辅助设计中的机器学习视角

1. 机器学习的基本范式

机器学习的基本模型包含多个步骤，具体流程如下：
1. 数据收集 ：从环境、情境或经验中收集数据样本，这些已有的数据样本有助于机器学习特定任务。
2. 数据准备 ：收集数据后，需要去除错误值、缺失值、重复值等。
3. 选择算法模型 ：不同任务需要选择不同的算法模型，机器学习中有众多学习算法。
4. 模型训练 ：对模型进行迭代训练。
5. 模型评估 ：使用未知数据样本对模型进行测试。
6. 参数调优 ：调整模型参数以提高模型性能。
7. 实际预测 ：在实际场景中进行预测。

随着机器在执行任务过程中积累经验并不断更新模型，其任务执行性能会逐步提升。机器学习基本模型的流程可用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据准备]
    B --> C[选择算法模型]
    C --> D[模型训练]
    D --> E[模型评估]
    E --> F[参数调优]
    F --> G[实际预测]

2. 机器学习的应用领域

机器学习有着无数的应用场景，能为许多实时问题提