一文彻底搞懂多模态 - 基础知识

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MultiModal 在人工智能的不断发展中，多模态学习逐渐崭露头角，成为了一个重要的研究方向。它不再局限于 单一类型的数据处理 ，而是 将图像、文本、音频等多种信息源结合起来 ，为机器提供了更加丰富和多元的理解视角。 接下来 分四部分 ： 传统机器学习 、深度学习 、优化算法、应用领域， 一起来总结下多模型的基础知识。 MultiModal 一、传统机器学习 什么是传统机器学习（Machine Learning）？ 传统机器学习涉及 模型评估与选择、线性模型应用、分类与回归 等多种技术，旨在通过 训练数据集学习并构建模型 ，以实现 对未知数据的准确预测或分类 。 机器学习 什么是模型评估（Evaluate）与选择？ 在传统机器学习中，模型评估是选择最佳模型的关键步骤。这通常涉及将数据集分为训练集、测试集和验证集，使用训练集来训练模型，然后使用测试 ………………………………