揭秘ML过程：从数据预处理到模型训练，深度理解机器学习的全过程探索，郑州艺书高中全力护航高考，温暖送考助力学子梦想月活用户超1.5亿，OPPO小布助手成为接入DeepSeek设备量行业第一“华为十多个实验室与伙伴们的工程师组成“大杂烩”团队，面对天成AI集群系统和单芯片性能的严峻工程挑战，他们创造性应用数学补物理、非摩尔补摩尔、系统补单点等思想，在散热、供电、高速、高密及大芯片在板可靠性等工程领域突破极限。”
九十年代初，随着计算机科学领域的飞速发展，机器学习（Machine Learning）作为一门新兴的技术开始崭露头角。它通过模拟人类大脑在处理复杂问题时的思维方式和行为方式，实现对大量数据进行自动分析、挖掘、推断，并从中发现规律性，从而帮助机器自动完成特定任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
一、数据预处理
数据预处理是机器学习的重要环节，其主要目的是将原始的非结构化或半结构化的数据转换为可被机器学习算法处理的形式。以下是数据预处理的主要步骤：
1. 数据清洗：去除无用信息：例如重复值、缺失值、异常值等，确保数据的质量和完整性。常见的清洗方法包括统计量清理、去重、填充空值等。
2. 数据转换：将分类变量转化为数值变量：对于二元分类问题，可以将类别编码为数值变量，例如整数或浮点数；对于多类分类问题，可以将类别编码为向量或矩阵，例如二维数组或三维数组。
3. 特征工程：创建新的特征：通过对现有特征进行改造，提升模型的表现能力。这可能涉及到调整特征的重要性、选择合适的特征组合、提取特征相关性等操作。
4. 数据归一化或标准化：使得所有特征具有相同的尺度，以便于后续的计算和比较。常见的归一化方法有最小-最大规范化（Min-Max Normalization）、Z-score标准化等，而标准化的方法则包括归一化或对数变换等。
5. 划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，用于评估模型的性能。训练集占总样本的比例大约在60%-80%，测试集占总样本的比例则在20%-30%。
二、模型训练
在经过数据预处理后，接下来就是模型的构建和训练。以下是一些常用的机器学习模型及其基本原理：
1. 监督学习模型：如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，它们通过构建模型参数和损失函数，预测输出变量与给定标签之间的关系。其中，监督学习是一种无监督学习，需要标注的数据集才能训练模型。
2. 非监督学习模型：如聚类算法（K-means、DBSCAN等）、关联规则学习（Apriori、Fisher's exact test等）、降维算法（主成分分析（PCA）、t-SNE等），它们通过对未知数据进行分群或聚类，找出数据中的潜在模式或联系。
3. 强化学习模型：如Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）等，它们通过与环境交互，不断调整行动策略，以获得奖励最大化或最小化目标函数。这类模型广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。
三、深度理解机器学习的全过程探索
随着深度学习的发展，许多高级的模型已经成功地解决了复杂的机器学习问题，但背后的机制仍然相对复杂，难以直接解析。以下是从数据预处理、模型训练和深度理解机器学习全过程三个关键阶段对深度学习的理解：
1. 数据预处理：深度学习模型通常采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深层次的结构，这些模型能够学习到更抽象、更丰富的特征表示，有助于解决传统机器学习模型无法处理的问题，如图像分类、语音识别等。数据预处理阶段，深度学习模型不仅要处理数据的量化属性，还要关注数据的时空特征、噪声等问题，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
2. 模型训练：在深度学习模型中，模型内部包含大量的隐藏层和非线性层，每个隐藏
6月7日，高考首日，郑州艺书高级中学的送考现场涌动着温暖与力量。学校精心组织大巴车统一送考，从行程安排到后勤保障，用细致服务为考生筑牢“安心防线”。
清晨校园里的大巴车已整齐列队，车身张贴着“金榜题名”的祝福标语。学校提前规划送考路线，精准计算发车时间，确保考生按时抵达考点。随队教师手持考生名单，逐一核对身份、提醒证件，用“唠叨”传递着牵挂。
筑牢安全屏障
为确保2025年高考送考工作安全、有序、高效进行，我校组织开展高考送考全流程实战演练，模拟高考当日送考场景，细化各环节工作流程，为考生筑牢“安全防线”。
送考安排详细化
演练现场引导考生有序排队
带队老师统一保管准考证及身份证
老师们化身“移动答疑站”，随处可见师生围坐的身影。数学公式再梳理、作文素材再巩固，甚至连“答题别紧张，字写工整”的细节也反复叮咛。
入场前解答学生问题
深夜守护温暖护航
夜幕降临，校园里依然灯火通明。全体教师分组巡寝，轻声提醒考生调整作息，细心查看空调温度、门窗关合。每晚巡到孩子们都安静休息了，我们才放心。
从晨光熹微到星斗满天，郑州艺书高级中学用“一站式”送考服务，将“以生为本”的理念融入每个细节。愿少年们带着这份爱意轻装上阵，在考场书写属于自己的璀璨篇章！
6月10日，OPPO正式宣布旗下人工智能助手“小布助手”月活用户数突破1.5亿。自今年3月全面接入 DeepSeek-R1满血版以来，小布助手不仅实现行业首家支持联网深度识图功能，活跃用户数也显著攀升，成为全球接入DeepSeek设备量最大的手机智能助理。目前，OPPO全线产品、超过50款机型均支持搭载了DeepSeek的小布助手。
多年来，OPPO始终致力于成为AI手机时代的引领者和普及者，小布助手也随着OPPO AI战略的持续落地，逐步实现功能性和体验性的全面升级。
2018年12月，小布助手的前身Breeno语音在OPPO开发者大会上首次亮相，面向开发者群体开放了语音技能平台；历经2年积淀，2020年12月，Breeno语音正式更名为“小布助手”并同步推出2.0版本，在通用能力上实现大幅升级，针对日常出行、商务差旅等不同场景，提供智能场景识别和个性化推荐等服务。凭借用户体验的革命性提升，小布助手很快成为国内首家月活跃用户破1亿的手机语音助手。
此后，小布助手持续稳步向前。2023年，基于OPPO自主训练的安第斯大模型的全面赋能，小布助手在AI通话摘要、全局自然对话等方面迎来体验突破，成为深受用户喜爱的专属AI伙伴；2024年1月，随着生成式AI的全面爆发，OPPO凭借多年来在AI领域的持续积淀，正式发布OPPO首款AI手机Find X7系列，率先引领手机行业进入AI手机时代，全新小布助手以及众多AI功能被率先推送至超千万OPPO手机。
2025年，OPPO引领行业进入系统级AI时代，小布助手全面实现与DeepSeek的深度融合，基于后者的深度思考能力，最大程度挖掘意图搜索、一键问屏等众多系统级AI功能，让用户通过最直觉的交互，就可以调用最领先的 AI 能力。