您应该使用哪些 AI/ML 模型，为什么？ 机器学习 （ML） 工程师和数据科学家通常需要为任务选择合适的机器学习模型或算法。ML 中没有放之四海而皆准的模型。每种型号都有其优点和缺点。 机器学习模型 (1) 线性回归 (1) 卷积神经网络 (1) 长短期记忆 (1) 生成对抗网络 (1) BERT (2) 2024年10月30日 | 阅读 34
微调机器学习模型的指南 微调是机器学习中的一种重要技术，它通过对预训练模型进行小幅调整，以适应新任务，提高模型效率和准确性。本文介绍了微调的基本原理和实施步骤，包括选择预训练模型、调整模型参数和训练过程，并通过 BERT 模型的实例演示了如何在文本分类任务中应用微调。 微调 (2) 预训练模型 (2) 机器学习 (7) 文本分类 (1) BERT (2) 数据集 (2) 2024年9月7日 | 阅读 119