使模型类型成为可选的

是指在机器学习和深度学习领域中，可以根据具体任务和需求选择不同类型的模型来进行训练和推理。不同类型的模型具有不同的结构和特点，适用于不同的问题和数据。

在机器学习中，常见的模型类型包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等。这些模型可以用于分类、回归、聚类等任务。每种模型都有其独特的优势和适用场景。

在深度学习中，常见的模型类型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。这些模型可以用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。深度学习模型通常具有更强大的表达能力和学习能力。

选择合适的模型类型需要根据具体任务的特点和数据的特征来进行判断。一般来说，线性模型适用于简单的线性关系问题，决策树模型适用于具有明显分界的分类问题，卷积神经网络适用于图像处理任务，循环神经网络适用于序列数据处理任务等。

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总之，使模型类型成为可选的意味着根据具体任务和需求选择合适的模型类型，腾讯云提供了丰富的产品和服务来支持机器学习和深度学习的应用。