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北京孕妈25万-30万【13922752523微信電話】高薪代妈(26-35)万起！包吃包住报销车费！机器学习是 AI 的核心分支，让计算机从数据中自动学习规律，无需显式编程。其基本流程包括数据采集、预处理、模型训练、验证与部署。机器学习改变了传统规则编程模式，使系统能随数据增长持续优化，是现代 AI 爆发式发展的关键基础。 自然语言处理让计算机理解、生成与处理人类语言。涵盖分词、词性标注、句法分析、情感分析、机器翻译等任务。早期基于规则与统计方法，如今以 Transformer 架构为主流。NLP 已应用于智能客服、搜索引擎、内容审核等场景。 过拟合指模型在训练集表现优异，但在测试集泛化能力差，源于过度学习数据噪声。常用解决方法包括增加数据、正则化、早停、dropout、简化模型等。控制过拟合是机器学习训练核心环节，决定模型实际使用效果。 BERT 是基于 Transformer 编码器的预训练模型，采用双向语言建模。通过海量文本无监督预训练，再在下游任务微调。BERT 在问答、分类、命名实体识别等任务刷新纪录。它标志 NLP 进入预训练微调时代，显著降低任务开发成本。