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“下一个阶段是什么?”
李洛忙掏出笔记本写着。
“有两个方向,都得试!
一个方向就是多维度学习元素,简单来说,搞一个摄像头照着你,看你在做题时候有没有分心,懂不懂?”
李洛在笔记本上写着,“我记得,Allison说过,学习兴趣和情绪分析。
还有一个方向呢?”
“还有一个是继续细化知识图谱,比如说一门课,线性代数,你懂不懂?估计你也不懂。
一门初中数学课,一般课本上大概有几十几百个知识点对吧?我们需要把知识点继续细分,越细就能越精确,越细越能建立起良好的关联网络。
最终要把这几十个知识点,细分成几千上万个节点。
这样建出来的模型,才叫一个漂亮。”
李洛被他说得一愣一愣的,一脸崇拜。
廖为以为李洛听傻了,一拍大腿,“哎呀!
你傻里吧唧地盯着我,听懂没有?比如说你,数学这么差,我给你一道微积分的题目,你解不解得出来?你要是没解出来,我怎么知道你这个憨子,究竟是不会极限理论,不会解方程,还是根本就不会乘除法?我怎么办?我是不是要建立起这么一个网络来,根据你其他知识点的掌握分数,来判断你薄弱在哪里?知识点越细,我是不是判断得越准?”
李洛使劲点头,“我听懂了。
咱们俩就好比是两个知识点。
乍一看咱俩没关系,但是如果把我们各自按照爱好、学历、工作等等拆分成各种元素的话,我们有很多共通的地方,是吧廖总?比如说,我们两个都洋葱过敏,所以如果有一天我们同时被送进了医院,也许是因为有人在公司的午饭里偷偷加了洋葱……”
廖为被这话吓得一个激灵,往后退了一步。
“那困难具体在哪儿呢?”
李洛认真地问。
“啧,我都告诉你了,你动动脑子啊!
比方说,成千上万的知识点拆分不可能全人工做吧?怎么来分?用什么算法来做?几十个知识点的模型好建,几万个知识点的模型怎么建?有没有足够的用户数据来支持?训练集如果数据不够,完蛋!
训练集数据够了,模型过度拟合,完蛋!
测试集结果太差,完蛋!
懂不懂?”
李洛此时望着廖为,眼里闪烁着感激的光芒。
眼前的这个男人也许不修边幅、骂骂咧咧,但他却在短短几分钟内,开诚布公地把潜在风险一一列举了出来。
他一面揭着自己的短,一面真诚地帮助了她。
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