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【深度学习新浪潮】大模型时代,我们还需要学习传统机器学习么?

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在大模型时代,AI 工程师仍需掌握传统机器学习知识,这不仅是技术互补的需求,更是应对复杂场景和职业发展的关键。以下从必要性和学习路径两方面展开分析:

一、传统机器学习在大模型时代的必要性

  1. 技术互补性
    大模型(如GPT、BERT)擅长处理复杂语义和生成任务,但在数据量少、可解释性要求高或资源受限的场景中表现有限。例如,医疗诊断需要模型解释决策逻辑以辅助医生判断,传统决策树或SVM可提供清晰的特征权重和规则路径。此外,传统方法在特征工程、数据预处理(如聚类清洗离群点)和小数据场景(如药物研发中的百例样本)中仍有重要应用价值

  2. 理论基础与工程实践
    传统机器学习的数学框架(如统计学习、优化理论)是理解深度学习的基石。例如,梯度下降、正则化等概念贯穿所有机器学习领域,而传统模型的偏差-方差权衡分析能帮助工程师优化大模型的泛化能力。在工程实践中,传统方法常作为大模型的前置或后置处理环节,例如用决策树进行特征选择以减少大模型的输入维度,或用逻辑回

http://www.xdnf.cn/news/6813.html

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