‹ 上一集 ☰ 目录 EP20 · 两种范式 下一集 ›
EP20 · AI 通识

两种范式:同一堆数据,两种世界观

表层区别是标签,本质区别是目标——学得准但贵,与便宜但模糊

标签成本 — 分类准确率 — 聚类与标签吻合度 —

范式对比演示:左侧为同一份二维数据。有监督模式只用带标签的点学出一条分界线;无监督模式不看你给的答案,自己找结构。

标签预算

15%

标签要钱:标注比例越低,有监督的边界越抖。

中间的灰色地带

少量标签 + 大量未标注
从数据自身造标签(大模型预训练主路)
学决策的第三家

怎么选,看问题不看热闹:先问目标是什么,再问有没有标准答案,最后才问规模。工具与任务错配,是用筛子筛水。