九月上旬更新速递丨 AI赋能、技术实战与智能探索

AI浪潮席卷,九月更新携智能发布会、实战经验与开发进阶强势登场!助您紧跟技术前沿,玩转数据智能!

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一、任务持续上线

特征工程和数据预处理有什么区别?强化记忆,巩固学习成果。
SmartBI玩转Top N分析,轻松揪出数据》→检验分析能力,突破业务洞察瓶颈。

二、实战技巧分享

SmartBI同比环比分析大揭秘:让数据“笑”出真相!》→让数据不再沉闷,让趋势跃然纸上!

SmartBI玩转Top N分析,轻松揪出数据"尖子生"!》→面对海量数据,如何高效地提取最有价值的信息,快速识别关键数据项

、开发技能突破

扩展包简介→通过了解扩展包的实现原理和作用,让我们对扩展包有大致的认知。

四、AI每日一学

LLM 中的 Token 和 Embedding 到底是啥?》→深入浅出解析自然语言处理中的基础概念,夯实AI理解基石。

特征工程和数据预处理有什么区别?→厘清特征处理与数据清洗的边界,为模型训练铺平道路。

注意力机制、自注意力机制、多头注意力揭秘Transformer核心机制,助力理解现代AI模型架构。


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任务详情

428
已领取任务数
213
参与用户

【AI每日一学知识问答】简单的介绍一下数据增强、特征工程、特征选择

20麦豆

任务时间:2025年08月11日-2025年08月17日 模块:AIChat

已结束 人数不限 20位麦粉已参与

小Tips:虽然没有限制领取人数,但是只有最快提交并且答对的前十名麦粉能够赢取20麦豆!如果审核不通过,不一定是答案不正确,更可能是没抢到前十名哦,任务结束后会在该任务详情公布答案~

答案藏在上期神帖【简单的介绍一下数据增强、特征工程、特征选择】中~

Ready go!


AI知识问答(知识巩固)

1、数据增强的主要目的是什么?

A. 减少原始数据的总量以加速训练

B. 仅用于提升模型在训练集上的准确率

C. 通过变换增加数据量和多样性,提高模型泛化能力,减少过拟合

D. 直接替代特征工程的作用


2、特征工程的核心在于?

A. 只负责删除无用的特征

B. 将原始数据转化为更能被模型有效利用的特征

C. 仅关注特征的标准化和归一化

D. 等同于特征选择过程


3、下列哪种特征选择方法是在模型训练过程中自动进行的?

A. 过滤式(Filter) - 基于统计量(如信息增益)

B. 包裹式(Wrapper) - 基于模型性能评估

C. 嵌入式(Embedded) - 如L1正则化在训练时进行特征选择

D. 以上都不是



答案:CBC

1、数据增强目的:让模型在更多不同的样本上进行训练,从而提高模型的泛化能力,减少过拟合现象,使模型能够更好地应对各种实际情况。

2、特征工程是将原始数据转化为更能被模型有效利用的特征的过程

3、嵌入式:在模型训练过程中自动进行特征选择,如L1正则化会使一些特征的权重变为0,从而起到特征选择的作用。


领取任务后即将进入倒计时,请在规定时间内完成,注意每个任务只能领取一次且只有一次提交的机会。若超时未完成将自动提交,即审核不通过。按时完成且通过审核的,将根据评审结果进行打赏对应的麦豆。
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