<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Industrial Applications on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/industrial-applications/</link><description>Recent content in Industrial Applications on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 06 Jul 2025 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/industrial-applications/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>迁移学习（十二）：工业应用与最佳实践</title><link>https://www.chenk.top/zh/transfer-learning/12-%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%8E%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5/</link><pubDate>Sun, 06 Jul 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/transfer-learning/12-%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%8E%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5/</guid><description>&lt;p>一家金融科技初创公司的三人团队仅用两周便上线了一套欺诈检测模型，性能超越了此前由 12 名工程师耗时六个月构建的旧系统。秘诀在于他们没有从零设计基于规则的集成模型，而是在 5,000 条标注交易数据上对预训练 Transformer 模型进行了微调——该模型上线首月即多识别出 23% 的欺诈行为，并将误报率降低了一半。当工程副总裁问及旧团队为何耗时如此之久时，答案很简单：他们没有采用迁移学习。&lt;/p></description></item></channel></rss>