深度学习使用多层神经网络来处理复杂数据。一些主要类型的神经网络包括：
卷积神经网络 (CNN)：非常适合图像和视频数据。我使用 CNN 构建了一个可以识别图像中物体的模型，结果令人惊叹。
循环神经网络 (RNN)：专为时间序列或文本等顺序数据而设计。我尝试使用 RNN 来预测股票价格，这是一次充满挑战但收获颇丰的经历。
Transformers： GPT 等现代 NLP 模型的支柱。Transformers 彻底改变了机器理解和生成文本的方式，它们的能力让我惊叹不已。
2. 集成方法
集成方法结合了多个模型来提高准确性。两种流行的方法是：
装袋（例如随机森林）： 通过平均预测来减少方差。
Boosting（例如 Gradient Boosting、AdaBoost）： 专注于纠正先前模型的错误。
在最近的一个项目中，我使用 Gradient Boosting 来预测客户 中英数据 生命周期价值，性能提升非常显著。
3.迁移学习
迁移学习利用预先训练的模型来完成新任务。例如，我使用预先训练的 ResNet 它为我节省了数周的训练时间，并取得了出色的结果。
新兴趋势
联邦学习、可解释人工智能 (XAI) 和生成模型（例如 GAN）等新技术正在塑造机器学习的未来。我对 XAI 特别感兴趣，因为它解决了人工智能模型的黑箱性质，使它们更加透明和值得信赖。