计算机Java毕设实战-基于Java+SpringBoot的非遗传统手工艺购物系统【完整源码+LW+部署说明+演示视频,全bao一条龙等】
2025/12/31 23:30:28
以下是关于机器学习(ML)、深度学习(DL)与大语言模型(LLM)的实战讲解与分析,涵盖核心概念、应用场景及技术对比:
核心方法
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test)应用场景
关键技术
import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')应用场景
核心能力
from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') result = generator("AI will change the future by", max_length=50)应用场景
| 维度 | ML | DL | LLM |
|---|---|---|---|
| 数据需求 | 少量标注数据 | 大规模标注数据 | 海量无监督数据+少量标注 |
| 算力成本 | CPU即可训练 | 需GPU加速 | 需分布式GPU/TPU集群 |
| 可解释性 | 高(如决策树) | 中等(注意力机制) | 低(黑盒性质显著) |
选型建议