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服务介绍	监督学习（Supervised Learning）：在监督学习中，模型使用带有标签的训练数据进行学习，其中每个数据样本都有预定义的输入和输出。模型的目标是根据输入数据预测正确的输出。常见的算法包括线性回归、决策树、支持向量机（SVM）和神经网络等。无监督学习（Unsupervised Learning）：在无监督学习中，模型使用未标记的数据进行学习，即没有明确的输入和输出对应关系。模型的目标是在数据中发现模式、聚类或降维等。常见的算法包括聚类算法（如K均值聚类）和关联规则挖掘等。强化学习（Reinforcement Learning）：在强化学习中，模型通过与环境进行交互来学习，并根据“奖励”和“惩罚”信号进行决策优化。该过程以试错和反馈为基础，通过优化累积奖励来学习最佳策略。著名的应用包括AlphaGo等。
服务团队	项目经理产品经理 UI设计师前端工程师后端开发测试工程师数据工程师算法工程师自动化工程师
项目工期	一般工期： 2周到1个月最优工期： 2周
延期风险点	需求变更技术难题外部因素
甲方配合资料	业务需求文档软硬件环境需求安全和保密要求其他相关资料
交付文件	项目源码文件数据库文件 API文档用户手册开发和测试报告部署指南