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、情况或经验中收集数据样本，这些预先存在的数据样本有助于机器学习给定的任务。
2. 数据准备 ：收集数据后，去除错误值、缺失值、重复值等。
3. 选择算法模型 ：这是最重要的一步，不同的任务需要选择不同的算法模型。机器学习中有众多的学习算法。
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. 参数调整 ：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，其在任务中的表现会不断提升。机器学习的基本模型和流程可以用以下 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[参数调整]
    F --> G[实际预测]

2. 机器学习的应用领域

机器学习有着无数