机器学习

大语言模型背后的深度学习原理：预训练与微调机制的核心逻辑大语言模型（LLM）如 GPT、BERT、LLaMA 的爆发，本质是深度学习 “预训练 + 微调” 范式在自然语言处理领域的…

机器学习与深度学习在推荐系统中的融合应用：精准度与多样性平衡推荐系统的核心使命是在 “猜你喜欢” 的精准性与 “拓展视野” 的多样性之间找到动态平衡 —— 过度追求精准易导致 “信…

卷积神经网络（CNN）进阶：从基础结构到图像分割的实战技巧卷积神经网络（CNN）从 LeNet-5 的简单架构发展到如今的千亿参数模型，核心突破在于对视觉特征的层级化捕捉能力。从图…

机器学习模型部署指南：从训练环境到生产系统的落地挑战机器学习模型的价值，最终需通过生产环境的实际应用来实现。然而，从实验室的训练环境到真实业务场景的生产系统，模型部署往往面临 “最…

深度学习中的过拟合问题：成因、检测与正则化技术详解过拟合是深度学习模型训练中最常见的 “顽疾”—— 当模型在训练数据上表现近乎完美（准确率 99%），但在未见过的测试数据上却一塌糊…

小样本学习难题：机器学习与深度学习的应对方案及局限性小样本学习（Few-Shot Learning）是机器学习领域的 “圣杯级” 挑战 —— 当训练样本少至个位数（如 5 个样本识…

Transformer 架构如何重塑深度学习？从 NLP 到计算机视觉的跨界突破2017 年，Google 团队在《Attention Is All You Need》中提出的 T…

机器学习算法入门：决策树、SVM 与随机森林的原理及应用对比在机器学习的基础算法体系中，决策树、支持向量机（SVM）和随机森林是三类应用广泛的经典模型。它们在原理上各有侧重，适用场…

深度学习模型优化实战：从参数调优到算力分配的高效策略深度学习模型的优化并非单纯追求精度提升，而是在性能、效率与资源约束间寻找最优解。从参数微调至算力调度，每一环的策略选择都直接影响…

从机器学习到深度学习：核心区别与适用场景全解析在人工智能的发展脉络中，机器学习与深度学习是两个既一脉相承又存在显著差异的技术体系。理解二者的核心区别，是掌握 AI 应用逻辑的关键。…