【实战篇】【深度解析DeepSeek:从机器学习到深度学习的全场景落地指南】
一、机器学习模型:DeepSeek的降维打击
1.1 监督学习与无监督学习的"左右互搏"
监督学习就像学霸刷题——给标注数据(参考答案)训练模型。DeepSeek在信贷风控场景中,用逻辑回归模型分析百万级用户数据,通过特征工程挖掘出"凌晨3点频繁申请贷款"这类魔鬼细节,坏账率直接砍半。
无监督学习则是让AI自己找规律,比如电商平台用DeepSeek的聚类算法把用户分成"薅羊毛党"“品质控”"价格敏感型"等8大类,个性化推荐转化率飙升300%。更绝的是他们的半监督学习方案,只用10%标注数据就能达到全监督90%的准确率,省下百万级标注成本。
1.2 模型选择与调优的"九阳神功"
选模型就像选兵器——数据量小用SVM(瑞士军刀),结构化数据用XGBoost(屠龙刀),非结构化数据直接上深度神经网络(倚天剑)。DeepSeek的AutoML工具能自动遍历200+模型组合,某医疗客户用这个功能三天就找到最优的
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