算法：从模型到训练范式
教材《人工智能导论》7.1.1 / 内部第3点 · 已审核
通俗解释
在实践中，算法选择往往不是在论文名词之间做选择，而是在数据形态、标注成本、目标约束与交付形态之间进行权衡。 数据是否有标签，标签获取成本高低，任务属于识别、定位、生成还是决策，以及上线阶段对延迟、资源消耗和可解释性的要求，都会直接影响方法选择。
例子
同样是图像分类任务，可先用简单基线再根据数据量和目标选择更复杂的训练方式。
容易混淆
选了模型结构不等于完成训练设计，目标、数据和评测都要确定。
检查理解
用自己的话解释“算法：从模型到训练范式”在“人工智能实践三要素”中的作用，并举出教材中的一个例子或适用场景。对照原文检查条件、公式和图表。
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要点：在实践中，算法选择往往不是在论文名词之间做选择，而是在数据形态、标注成本、目标约束与交付形态之间进行权衡。 数据是否有标签，标签获取成本高低，任务属于识别、定位、生成还是决策，以及上线阶段对延迟、资源消耗和可解释性的要求，都会直接影响方法选择。 示例：同样是图像分类任务，可先用简单基线再根据数据量和目标选择更复杂的训练方式。