深度学习神经网络自然语言处理数据预测 [数据服务]
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一、核心技术能力
1. 深度学习与神经网络
模型架构：
CNN（卷积神经网络）：图像分类、目标检测（如ResNet、EfficientNet）；
RNN/LSTM/GRU：时间序列预测、文本生成（如股价预测、诗歌生成）；
Transformer：NLP核心架构（如BERT、GPT-3/4），支持长距离依赖建模；
GAN（生成对抗网络）：图像生成、数据增强（如DCGAN、StyleGAN）。
优化技术：
自适应优化器（Adam、RAdam）；
学习率调度（Cosine Annealing、ReduceLROnPlateau）；
正则化（Dropout、BatchNorm、Label Smoothing）。
2. 自然语言处理（NLP）
基础技术：
词嵌入（Word2Vec、GloVe）、预训练模型（BERT、RoBERTa、GPT）；
文本分类（FastText、TextCNN）、命名实体识别（BiLSTM-CRF）；
机器翻译（Transformer）、问答系统（BERT-SQuAD）、文本生成（GPT）。
高级应用：
情感分析（Fine-tune BERT实现舆情监控）；
文本摘要（BART、T5）、对话系统（Rasa、Dialogflow）；
多语言处理（XLM-RoBERTa）、低资源场景迁移学习。
3. 数据预测与时间序列分析
传统方法：
ARIMA、Prophet（Facebook）、指数平滑（Holt-Winters）；
回归模型（线性回归、Lasso、Ridge）。
深度学习方法：
LSTM、GRU（单变量/多变量时间序列预测）；
Temporal Fusion Transformer（TFT）、N-BEATS（高精度预测）；
注意力机制融合（Transformer + CNN）。
技术实施流程
1. 数据工程
数据采集：API接口、数据库（MySQL/MongoDB）、日志文件；
预处理：缺失值填充（KNNImputer）、异常值检测（Isolation Forest）；
特征工程：
文本：TF-IDF、BERT嵌入；
时序：滑动窗口统计、傅里叶变换；
图像：数据增强（旋转、裁剪）、目标检测标注（LabelImg）。
2. 模型训练与调优
框架选择：PyTorch、TensorFlow 2.x、FastAPI（部署）；
超参优化：Optuna、Ray Tune，自动化调参（贝叶斯/TPE算法）；
分布式训练：Horovod（多GPU）、Kubeflow（K8s集群）。
3. 部署与监控
模型服务化：
Docker容器化，Kubernetes编排；
RESTful API（FastAPI）、gRPC高性能接口；
模型版本管理（MLflow）、A/B测试（Seldon）。
监控体系：
性能监控：Prometheus + Grafana（延迟、QPS）；
数据漂移检测：Evidently AI、Alibi-Detect；
模型更新：Canary部署、影子模式（Shadow Mode）。
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