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工作內容： 1.數(shù)據(jù)收集：根據(jù) K12 教育的具體需求，收集各種相關數(shù)據(jù)，如學生的學習記錄、考試成績、課堂表現(xiàn)等結構化數(shù)據(jù)，以及教學視頻、音頻、圖片、文本資料等非結構化數(shù)據(jù)。 2.模型訓練：選擇適合 K12 教育場景的機器學習或深度學習模型，如神經網絡、決策樹等，使用標注好的數(shù)據(jù)對模型進行訓練，通過調整模型的參數(shù)，讓模型逐漸學習到數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式。