cuteMom機器學習與深度學習模型：多層感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)、卷積神經網路(CNN)或是序列模型(LSTM、Transformer)等，用來擷取特徵與預測使用者行為傾向（例如使用者是否會點讚或停留較久）。 損失函數(Loss Functions)：常見如Binary Cross-Entropy、Hinge Loss或Ranking Loss等，用以度量模型預測與實際行為的偏差。 梯度下降法 (Gradient Descent)：透過反向傳播(Backpropagation)與梯度下降，不斷更新模型參數以使預測結果更加準確。 機器學習與深度學習模型：多層感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)、卷積神經網路(CNN)或是序列模型(LSTM、Transformer)等，用來擷取特徵與預測使用者行為傾向（例如使用者是否會點讚或停留較久）。 損失函數(Loss Functions)：常見如Binary Cross-Entropy、Hinge Loss或Ranking Loss等，用以度量模型預測與實際行為的偏差。 梯度下降法 (Gradient Descent)：透過反向傳播(Backpropagation)與梯度下降，不斷更新模型參數以使預測結果更加準確。