模型动态调整

模型动态调整是一种优化算法，它可以根据实时数据的变化自动调整模型参数，以提高模型的性能。这种方法通常用于机器学习和人工智能领域，可以帮助模型更好地适应不断变化的环境。例如，在金融风控领域，模型动态调整可以根据市场变化及时调整信用评分模型，以降低风险。此外，模型动态调整还可以应用于推荐系统、自然语言处理等领域。总之，模型动态调整是一种强大的工具，可以帮助我们更好地利用数据，提高模型的准确性和可靠性。