机器学习的毕业论文方向

1. 具有领域感知（domain-awareness）的机器学习，以促进科学领域知识关键问题：如何将领域知识有效地纳入机器学习方法？结合领域知识可以大大降低数据需求，加速培训和预测，并提高科学机器学习模型的准确性和可防御性。进展将需要新的数学方法，可以解释物理原理，对称性，不确定性和约束。2. 可解释的科学机器学习，以获得可解释和可理解的结果关键问题：使用日益复杂的机器学习模型与用户理解结果和获得新见解的需求之间的平衡是什么？将领域知识更多地整合到科学机器学习方法中可以提高这些方法的可解释性。更高级的将需要开发新的探索和可视化方法，以使用领域知识来解释和调试复杂模型。3. 基于稳定、精心设计和高效的稳健性机器学习关键问题：如何开发和实施有效的科学机器学习方法，以确保结果不会对训练数据和模型选择中的扰动过度敏感？科学机器学习模型的一般形式，内部结构和相关参数存在不确定性。为了提高可靠性，新方法必须达到主流科学计算算法所期望的严格水平。研究将侧重于科学的机器学习方法和实施，这些方法和实施是稳定、良好和有效的。4. 用于自动化科学推理和数据分析的数据密集型机器学习关键问题：可以开发哪些新方法可以在高维，嘈杂或不确定的输入数据中可靠地找到信号，模式或结构？科学机器学习有可能揭示隐藏在来自实验，观察，模拟和其他来源的大量科学数据中的有价值信息。5. 用于预测科学计算的机器学习增强建模和仿真关键问题：在开发预测计算模型和自适应算法时使用科学机器学习有哪些障碍和潜在优势？ 科学机器学习有可能提高降阶或子网格物理模型的保真度，自动化计算转向，并在多尺度科学模拟中优化参数调整。6. 为复杂系统的管理和控制提供智能自动化和决策支持关键问题：为复杂系统和流程的决策支持和自动化开发科学机器学习有哪些挑战？科学机器学习广泛用于改进科学用户设施，通信网络，电网或其他配备传感器的基础设施和复杂过程的操作能力。前三个研究方向描述了所有机器学习方法的发展所共有的基础研究主题，对应于领域感知（方向1），可解释性（方向2）和稳健性（方向3）的需要。其他三个方向描述了能力研究主题，并对应于科学机器学习的三个主要用例，用于大规模科学数据分析（方向4），机器学习增强建模和模拟（方向5），以及智能自动化和决策 - 支持复杂系统（方向6）。

方向如下：

推荐神经网络和深度学习，神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向——深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

简介：

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。

近年来，有很多新型的机器学习技术受到人们的广泛关注，也在解决实际问题中，提供了有效的方案。这里，我们简单介绍一下深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习，让大家可以明确机器学习的方向都有哪些，这样再选择自己感兴趣或擅长的研究方向，我觉得这是非常理智的做法。▌深度学习不同于传统的机器学习方法，深度学习是一类端到端的学习方法。基于多层的非线性神经网络，深度学习可以从原始数据直接学习，自动抽取特征并逐层抽象，最终实现回归、分类或排序等目的。在深度学习的驱动下，人们在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破，达到或甚至超过了人类水平。深度学习的成功主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算，因此这三个方向都是当前研究的热点。在过去的几十年中，很多不同的深度神经网络结构被提出，比如，卷积神经网络，被广泛应用于计算机视觉，如图像分类、物体识别、图像分割、视频分析等等；循环神经网络，能够对变长的序列数据进行处理，被广泛应用于自然语言理解、语音处理等；编解码模型（Encoder-Decoder）是深度学习中常见的一个框架，多用于图像或序列生成，例如比较热的机器翻译、文本摘要、图像描述（image captioning）问题。▌强化学习2016 年 3 月，DeepMInd 设计的基于深度卷积神经网络和强化学习的 AlphaGo 以 4:1 击败顶尖职业棋手李世乭，成为第一个不借助让子而击败围棋职业九段棋手的电脑程序。此次比赛成为AI历史上里程碑式的事件，也让强化学习成为机器学习领域的一个热点研究方向。强化学习是机器学习的一个子领域，研究智能体如何在动态系统或者环境中以“试错”的方式进行学习，通过与系统或环境进行交互获得的奖赏指导行为，从而最大化累积奖赏或长期回报。由于其一般性，该问题在许多其他学科中也进行了研究，例如博弈论、控制理论、运筹学、信息论、多智能体系统、群体智能、统计学和遗传算法。▌迁移学习迁移学习的目的是把为其他任务（称其为源任务）训练好的模型迁移到新的学习任务（称其为目标任务）中，帮助新任务解决训练样本不足等技术挑战。之所以可以这样做，是因为很多学习任务之间存在相关性（比如都是图像识别任务），因此从一个任务中总结出来的知识（模型参数）可以对解决另外一个任务有所帮助。迁移学习目前是机器学习的研究热点之一，还有很大的发展空间。▌对抗学习传统的深度生成模型存在一个潜在问题：由于最大化概率似然，模型更倾向于生成偏极端的数据，影响生成的效果。对抗学习利用对抗性行为（比如产生对抗样本或者对抗模型）来加强模型的稳定性，提高数据生成的效果。近些年来，利用对抗学习思想进行无监督学习的生成对抗网络（GAN）被成功应用到图像、语音、文本等领域，成为了无监督学习的重要技术之一。▌对偶学习对偶学习是一种新的学习范式，其基本思想是利用机器学习任务之间的对偶属性获得更有效的反馈/正则化，引导、加强学习过程，从而降低深度学习对大规模人工标注数据的依赖。对偶学习的思想已经被应用到机器学习很多问题里，包括机器翻译、图像风格转换、问题回答和生成、图像分类和生成、文本分类和生成、图像转文本和文本转图像等等。▌分布式学习分布式技术是机器学习技术的加速器，能够显著提高机器学习的训练效率、进一步增大其应用范围。当“分布式”遇到“机器学习”，不应只局限在对串行算法进行多机并行以及底层实现方面的技术，我们更应该基于对机器学习的完整理解，将分布式和机器学习更加紧密地结合在一起。▌元学习元学习（meta learning）是近年来机器学习领域的一个新的研究热点。字面上来理解，元学习就是学会如何学习，重点是对学习本身的理解和适应，而不仅仅是完成某个特定的学习任务。也就是说，一个元学习器需要能够评估自己的学习方法，并根据特定的学习任务对自己的学习方法进行调整。

工智能论文要抓住现在智能的特点。例如是语音操控还是 是手机操控。现在比较流行懒人模式，都是语音操控的比较多。