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。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學習：在未加標簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強化學習：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征，產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射到一個實值預測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的來自：百科
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4、參賽者可5~7人組隊參賽，且每位選手只能加入一支隊伍。 5、參賽者需確保報名信息準確有效，大賽組委會有權(quán)取消不符合條件隊伍的參賽資格及獎勵。 【提交方法】 完成作品開發(fā)后，請在在大賽平臺“提交作品”頁面提交所有作品材料。*每支隊伍總有5次提交機會，請謹慎使用。 注：可以多次提來自：百科![]()
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二等獎2名 ：2萬現(xiàn)金 三等獎3名：1萬現(xiàn)金 優(yōu)秀獎4名：價值約3000元禮品 最佳NAIE平臺推廣獎230名：獎品詳情見【邀友參賽活動獎勵】 【參賽對象】 企業(yè)員工(包括企業(yè)、運營商研究所等機構(gòu))，非企業(yè)員工(包括學生、行業(yè)人員、個人興趣愛好者等)均可。 【報名須知】 1.參來自：百科![]()
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然而，傳統(tǒng)軟件開發(fā)模式存在著諸多挑戰(zhàn)：如技術(shù)復雜度高、開發(fā)效率低、開發(fā)人才匱乏等，難以滿足日新月異的需求變化。正如Gartner的報告指出：2025年全球數(shù)字經(jīng)濟將催生出超過5億個新應用，相當于過去40年應用的總和，但這也是當前專業(yè)開發(fā)者可承受能力的4倍。因此，通過組裝式交付模式降低應用開來自：百科![]()
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