AI 基础知识从-1到0.1：带你走进机器学习的世界

主要观点总结

本文介绍了人工智能（AI）的基础知识，包括机器学习、深度学习、大数据模型等概念，以及数据分类、监督学习、无监督学习、特征工程等技术。同时，文章还涉及了模型在业务中的应用过程，包括需求分析、数据收集、划分数据集、特征工程、模型选择等步骤。此外，文章还提到了Quick BI助力企业构建智能商业分析的相关内容。

关键观点总结

关键观点1: AI的发展脉络和关键技术

本文介绍了AI从Seq2Seq到RNN，再到Transformer和GPT模型的发展脉络，以及关键技术的原理和实现。

关键观点2: AI基础概念

本文详细解释了机器学习、深度学习、大数据模型等AI基础概念，以及数据分类、监督学习、无监督学习等技术。

关键观点3: 模型应用过程

本文介绍了模型在业务中的应用过程，包括需求分析、数据收集、划分数据集、特征工程、模型选择、训练与调优、评估与优化等步骤。

关键观点4: Quick BI助力智能商业分析

本文提到了Quick BI通过自然语言完成看板搭建与数据获取，借助AI发现异常并归因，助力企业构建智能商业分析。

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