在大模型時代，AI 工程師仍需掌握傳統機器學習知識，這不僅是技術互補的需求，更是應對復雜場景和職業發展的關鍵。以下從必要性和學習路徑兩方面展開分析：
一、傳統機器學習在大模型時代的必要性
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技術互補性
大模型（如GPT、BERT）擅長處理復雜語義和生成任務，但在數據量少、可解釋性要求高或資源受限的場景中表現有限。例如，醫療診斷需要模型解釋決策邏輯以輔助醫生判斷，傳統決策樹或SVM可提供清晰的特征權重和規則路徑。此外，傳統方法在特征工程、數據預處理（如聚類清洗離群點）和小數據場景（如藥物研發中的百例樣本）中仍有重要應用價值。 -
理論基礎與工程實踐
傳統機器學習的數學框架（如統計學習、優化理論）是理解深度學習的基石。例如，梯度下降、正則化等概念貫穿所有機器學習領域，而傳統模型的偏差-方差權衡分析能幫助工程師優化大模型的泛化能力。在工程實踐中，傳統方法常作為大模型的前置或后置處理環節，例如用決策樹進行特征選擇以減少大模型的輸入維度，或用邏輯回
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