商品推荐引擎实验版
简介：
根据用户画像、交易行为和商品特征，用户智能推荐的方式帮助用户找到最合适的商品<br />数据源:用户数据、交易数据、商品数据<br />数据大小:184 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:归一化,过滤与映射,SQL脚本,缺失值填充,读数据表,JOIN,类型转换<br />
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使用PAI和LLaMA Factory框架，基于全参方法微调 Qwen2-VL模型，使其能够进行文旅领域知识问答，同时通过人工测试验证了微调的效果。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习，掌握机器学习的概念和常用的算法。
