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2024年用大模型制作AI应用 人工智能建模五种类型
2023-12-24 15:33阅读(63)
2024年用大模型制作AI应用，要注意确定应用场景、目标用户、合适的大模型等。当前AI技术飞速发展，许多公司也开始投入到AI模型的制作上，一旦这种模型制作完毕，
2024年用大模型制作AI应用，要注意确定应用场景、目标用户、合适的大模型等。当前AI技术飞速发展，许多公司也开始投入到AI模型的制作上，一旦这种模型制作完毕，将会极大程度上提高他们的运营效率，且大模型的出现，也降低的AI应用的开发门槛，如今人们便可以使用大模型来完成AI应用的制作，只是在制作的过程中，还有五种大数据模型需要注意，本文也会进行说明。
分类模型
分类模型就是指把数据划分成不同的类别，并将这些样本进行全新的分类，常见的分类模型包括决策树、逻辑回归等，这是算法按照已经编入的数据进行深度学习以后编辑好的分类，提前掌握这样的几种模型，在以后进行操作时，也能节省更多时间。
聚类模型
聚类模型就是指按照样本的相似性进行分组，聚类模型不需要操作者事先了解每一种样本，他们只要按照层次聚类算法，就可以按照样本之间的相似度，将其划分为不同的簇，然后把这些簇应用到实际使用过程中，完成对用户画像的构造，对市场进行细分。
回归模型
回归模型包括线性回归、多项式回归，是指按照常规算法，将已知的数值型变量，统计出对应的关系，在最新的模型中，回归模型的准确性是比较高的，一般被用在股票价格预测和房价预测领域。
推荐模型
推荐模型是指根据用户的使用情况，对他们进行个性化推荐，包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法等。
深度学习模型
这是指利用大模型的深度神经网络进行建模和求解的过程，相比传统的机器学习，深度学习能处理大量复杂数据，带来更高的准确度，还支持语音识别等。
分类模型就是指把数据划分成不同的类别，并将这些样本进行全新的分类，常见的分类模型包括决策树、逻辑回归等，这是算法按照已经编入的数据进行深度学习以后编辑好的分类，提前掌握这样的几种模型，在以后进行操作时，也能节省更多时间。
聚类模型就是指按照样本的相似性进行分组，聚类模型不需要操作者事先了解每一种样本，他们只要按照层次聚类算法，就可以按照样本之间的相似度，将其划分为不同的簇，然后把这些簇应用到实际使用过程中，完成对用户画像的构造，对市场进行细分。
回归模型
回归模型包括线性回归、多项式回归，是指按照常规算法，将已知的数值型变量，统计出对应的关系，在最新的模型中，回归模型的准确性是比较高的，一般被用在股票价格预测和房价预测领域。
推荐模型
推荐模型是指根据用户的使用情况，对他们进行个性化推荐，包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法等。
深度学习模型
这是指利用大模型的深度神经网络进行建模和求解的过程，相比传统的机器学习，深度学习能处理大量复杂数据，带来更高的准确度，还支持语音识别等。
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