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一、任务持续上线

【AI每日一学知识问答】什么是业务数据化,什么又是数据业务化?检验一下你对“业务数据化”与“数据业务化”这对数字化转型双引擎的理解吧


二、demo动态更新

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三、实战技巧分享


四、开发技能突破


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【AI每日一学】机器学习中的几种常见的学习方式与区别

AIChat 发表于 2025-7-14 11:00
发表于 2025-7-14 11:00:27

麦粉紧急集合!AI实战落地系列第十六弹高速发车!


        上回我们见证了DeepSeek-R1的推理引擎升级,就像给跑车换装了顶级涡轮增压。而今天要带大家掌握的是“驾驶技术”的本质突破——当数据道路错综复杂,如何选择最佳行驶模式?答案就在机器学习四大学习方式的战略切换中!


         按照老规矩,先来知识巩固小测试,检验大家对上一期“模型升级”的掌握程度!小福利:一周内答对的前三名的麦粉,奖励 20麦豆!答案藏在上期神帖【DeepSeek-R1-0528模型升级:推理与生态的双重升级】中~


AI知识问答(知识巩固)


1、DeepSeek-R1-0528在数学推理测试中的关键提升是什么?


A. 幻觉率降低50%


B. AIME 2025准确率从70%跃至87.5%


C. 代码生成准确率达90%


D. 支持128K上下文


2、新版模型为降低金融场景风险,重点优化了哪项能力?


A. 长文本生成


B. 工具调用


C. 幻觉控制


D. 多端兼容


3、DeepSeek-R1开源策略中,赋能小模型开发的关键动作是?


A. 提供128K上下文版本


B. 蒸馏训练的Qwen3-8B模型性能超原版10%


C. 支持Function Calling


D. 免费开放API


 


         通过这场测试,相信大家对“模型升级”已经驾轻就熟啦! 现在,是时候揭开AI最底层的学习哲学——面对不同数据路况,四大学习方式如何各显神通?今日干货直接拉满,让我们一起开启这场知识盛宴!


简单总结一下机器学习中的几种常见的学习方式与区别(今日学习)


机器学习中常见学习方式及其区别如下:


监督学习


-概述:使用标记数据训练,数据有输入特征和对应的输出标签,模型学习两者映射关系用于预测。


-应用:主要用于分类和回归任务。


-特点:预测准确性高,但需大量标记数据,数据标注成本高。


 


无监督学习


-概述:用未标记数据训练,模型发现数据内在结构和模式。


-应用:常用于聚类、降维和发现数据异常点等。


-特点:能处理大量未标记数据,发现数据潜在规律,但结果解释性相对较差。


 


 半监督学习


-概述:结合少量标记数据和大量未标记数据训练,先利用标记数据学习,再借助未标记数据优化模型。


-应用:适用于标记数据获取困难,同时存在大量未标记数据的场景。


-特点:在标记数据有限时可提高模型性能,减少标注成本,但模型训练复杂程度增加。


 


 自监督学习


-概述:无监督学习变体,通过在数据自身定义监督信号学习特征表示。


-应用:在自然语言处理和计算机视觉领域用于预训练模型,为后续任务提供特征。


-特点:能利用大规模未标记数据学习通用特征,减少对人工标注数据的依赖,但自监督任务设计需结合具体数据和应用场景。


 


主要区别



  • 监督学习依赖标记数据,目标明确,用于预测特定输出;

  • 无监督学习处理未标记数据,侧重发现数据内部结构;

  • 半监督学习结合两者,平衡数据利用和标注成本;

  • 自监督学习通过自我监督信号学习,在一些领域能有效利用未标记数据进行特征预训练。

发表于 2025-7-14 13:56:33
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发表于 2025-7-15 09:00:54
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发表于 2025-7-15 09:12:47

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发表于 2025-8-5 13:07:12

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