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使用 L1、L2、dropout 和提前停止等正则化技术，防止过拟合并提高模型泛化能力。了解更多！
了解什么是机器学习中的召回率（Recall），为什么它很重要，以及它如何确保 AI 模型有效地捕获关键的阳性实例。
了解 ROC 曲线和 AUC 如何评估 AI/ML 中的分类器性能，从而优化 TPR 与 FPR，以用于欺诈检测和医疗诊断等任务。
了解 Ultralytics YOLO 如何实现实时推理，为自动驾驶和安全系统等 AI 应用提供即时预测。
了解机器人流程自动化 (RPA) 如何通过自动化任务来提高效率，从而补充 AI 和 ML 以实现智能工作流程。
了解随机森林这一强大的集成学习算法如何在分类、回归和现实世界人工智能应用中脱颖而出。
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探索 Reformer 模型：一种开创性的 Transformer 架构，针对具有 LSH 注意力和可逆层的长序列进行了优化。
了解 CNN 中感受野对于计算机视觉的重要性。 了解它们如何影响目标检测、分割和 AI 优化。
了解人类反馈强化学习 (RLHF) 如何通过使模型与人类价值观保持一致来优化 AI 性能，从而实现更安全、更智能的 AI。
探索 ReLU 的强大功能，它是深度学习中的关键激活函数，使高效神经网络能够学习 AI 和 ML 的复杂模式。
