一、機器學習模型：DeepSeek的降維打擊
1.1 監督學習與無監督學習的"左右互搏"
監督學習就像學霸刷題——給標注數據（參考答案）訓練模型。DeepSeek在信貸風控場景中，用邏輯回歸模型分析百萬級用戶數據，通過特征工程挖掘出"凌晨3點頻繁申請貸款"這類魔鬼細節，壞賬率直接砍半。
無監督學習則是讓AI自己找規律，比如電商平臺用DeepSeek的聚類算法把用戶分成"薅羊毛黨"“品質控”"價格敏感型"等8大類，個性化推薦轉化率飆升300%。更絕的是他們的半監督學習方案，只用10%標注數據就能達到全監督90%的準確率，省下百萬級標注成本。
1.2 模型選擇與調優的"九陽神功"
選模型就像選兵器——數據量小用SVM（瑞士軍刀），結構化數據用XGBoost（屠龍刀），非結構化數據直接上深度神經網絡（倚天劍）。DeepSeek的AutoML工具能自動遍歷200+模型組合，某醫療客戶用這個功能三天就找到最優的
