8.9人工智能中的机器学习（课件）-信息技术八年级下册同步备课（浙教版）

导入 热身体验 登入“畅言智AI”平台，体验数字游戏。 机器学习可以使计算机模拟/实现人类学习的行为，以获取新的知识或者技能。 思考：机器是如何识别的？ 1 人工智能中的机器学习 机器学习的原理 观看视频并思考： 机器学习如何做到模拟人的行为。 人机对比，总结机器学习的基本流程。 活动一 机器学习可以使计算机模拟/实现人类学习的行为，以获取新的知识或者技能。 VS 机器学习的基本流程 经验 规律 新的问题 未来 输入 归纳 预测 VS 新的数据 输入 训练 模型 未知属性 预测 历史数据 机器学习的基本流程 新的数据 未知属性 输入 训练 预测 模型 历史数据 机器学习通过对大量数据、经验进行学习，以获得、改善或逼近问题求解模型。 登入平台，体验“数字识别模型”训练过程。梳理模型训练的过程。 活动二 特征提取 训练模型 优化模型 最终模型 数据集 机器学习的原理探究 思考：机器如何判断数据像不像？ 数据的特征 数据标签 数字游戏 数据集 特征提取 训练模型 优化模型 最终模型 特征提取 机器学习的原理探究 图片数据向量化。 图片数据 向量化 数字游戏 数据集 特征提取 训练模型 优化模型 最终模型 训练模型 机器学习的原理探究 使用KNN算法模型，参数为5，配置测试比，选出最优测试比。在任务单上记录 活动三 数字游戏 数据集 特征提取 训练模型 优化模型 最终模型 优化模型 机器学习的原理探究 小组合作，任选一个算法，通过参数调整，训练模型，记录准确率，找到当前算法的最优模型。 活动四 数字游戏 数据集 特征提取 训练模型 优化模型 最终模型 最终模型 机器学习的原理探究 学生结果展示 数字游戏 机器学习的原理探究 有监督学习 除了“数字游戏”，有监督学习的训练方式，在生活中还有哪些应用？ 机器学习的方法 机器学习的方法 有监督学习 无监督学习 有历史经验 无历史经验 1.了解无监督学习的过程。 2.总结有监督学习和无监督学习的区别 课后任务 下课！ 14 $$