十二月下旬内容焕新丨技能实战、智慧提效与生态拓展

年终冲刺,进步不停!十二月下旬新内容聚焦技能实战、智慧提效、场景解析与开发拓展,助你在数据与智能的浪潮中更进一步!

一、场景化课程上线完结

驱动增长:汽车制造营销分析主题课程→聚焦汽车行业营销场景,学习如何利用数据驱动业务增长。

价值引擎:汽车制造财务分析主题课程→深入财务数据分析,助力企业价值挖掘与决策支持。

二、场景应用上线

【漏斗图】漏斗洞察:三分钟,看透流程的每一步→ 快速掌握漏斗分析,优化业务流程效率。

模型篇:如何构建支撑AlChat的证券数据模型》→ 解析证券行业数据模型构建,赋能AI助手智能基础。

【地图】先导篇:一眼看透数据在空间中的故事→ 入门地图可视化,发现数据背后的地理逻辑。

【地图】区域地图:直观对比,掌控全局→ 学习区域地图制作,实现跨区域数据对比分析。

三、技术经验分享

乱码大作战:从“乱码地狱”到“数据天堂”的爆“效”指南》→ 攻克数据乱码难题,带你高效实现数据质量的跃升。

四、二次开发视频

扩展包开发知识点——知识库升级以及查询对象》→ 深化扩展包开发能力,学习知识库升级与查询对象优化。

五、任务持续上线

【图表应用】绘制漏斗图,诊断转化瓶颈→ 学习漏斗图绘制,精准定位业务流程中的转化短板。

AlChat入门闯关计划 - 第二关》→ 继续AI助手探索之旅,掌握更智能的对话交互技能。

【图表应用】测测你是否真的“看懂”地图?》→ 检验地图图表理解能力,提升空间数据解读水平。

【场景实战系列】即席查询,赢取278麦豆!》→ 实战演练即席查询,灵活获取所需数据。

【场景实战系列】透视分析,赢取278麦豆!》→ 掌握数据透视技巧,实现多维度业务洞察。

【图表应用】区域地图在手,业绩分布一目了然→ 借助区域地图,直观掌握业务区域表现。

BI知识闯关】乱码大作战:从“乱码地狱”到“数据天堂”的爆“效”指南》→ 通过闯关巩固乱码处理知识,学以致用。

【调研】社区内容调研,1分钟即可得100麦豆!》→为了未来能为您提供更精彩的内容和活动,我们想聆听您的真实心声

六、全新素材上线

HTTP API接口测试工具》→ 提供便捷的接口测试支持,助力开发调试更高效。

七、互动活动开启

2025年售后服务问卷调研有奖活动》→ 参与调研反馈,助力产品优化,更有机会赢取好礼。

任务详情

1091
已领取任务数
393
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

任务有效期:2025-08-11 至 2025-08-17 模块:AIChat 您可领取次数:1

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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