mac 不支持latax语法 是matplotlib支持的
图像识别 2015年成熟了 resnet
图片分类：对整张图片进行分类
猫狗分类
子类细粒度图像分类
实例级的图像分类（人脸识别）
目标检测：对局部图像进行分类+定位
光学字符识别：OCR 将图像中的文字检测并识别
图像分割：对整张图像的像素值分类
预训练（婴儿-小学）无监督学习
监督微调SFT（小学-大学）
基于人类反馈的强化学习RLHF（大学生-职场）
LLM 大模型 大语言模型 多模态的模型
GPT中的"T"代表Transformer模型。
在训练数据中 有输出数据的为有监督学习
无监督里面没有对错 只有好坏
学习的时候不预测 预测的时候不学习
边预测边学习
数据清洗：去除重复值、错误值 （pandas处理）
数据有两种：
1、连续数据
在某一个区间范围内 任意值都可能出现的情况
2、离散数据
只有几个可选值（离散值） 不会出现其他的数据
有几个离散值叫几元离散值
1、回归问题（预测值为连续值） 监督学习
典型的代表 钱
2、分类问题（预测值为离散值）监督学习
3、聚类问题 无监督学习 没有正确答案
4、降纬问题 (缩小数据规模)
