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机器学习算法在工程质量预测中的优化方法

说明

在实际应用中，不同工程项目的背景和条件可能存在差异，如何保证模型在不同项目中的泛化能力是优化机器学习算法的又一挑战。迁移学习作为一种解决这一问题的方法，通过从一个领域中学习到的知识迁移到另一个相似领域，能够在新环境中有效应用已有模型，减少对大量新数据的需求。这种方法在工程质量预测中得到了越来越多的应用，尤其是在相似类型的项目中，迁移学习能够加速模型的训练过程，减少工程管理者的工作负担。

传统的质量管理往往依赖人工检查和经验判断，存在着判断失误和执行效率低的问题。通过引入人工智能技术，质量管理能够自动