欢迎来到AI实践领域！以下是关于机器学习项目的核心内容与资源建议：
项目类型推荐 📚
- 数据清洗与预处理 🧹
- 使用Pandas、NumPy等工具处理缺失值与异常数据
- 示例：图像分类项目
- 模型训练与优化 🚀
- 从Scikit-learn到深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）
- 可参考：模型调参教程
- 部署与应用 📦
- 将模型封装为API或移动应用
- 推荐学习：模型部署指南
必备工具与库 🛠️
| 工具 | 功能 |
|---|---|
| 📊 Matplotlib | 数据可视化 |
| 🧮 Scikit-learn | 传统机器学习算法 |
| 🤖 PyTorch | 深度学习框架 |
| 📁 GitHub | 项目代码托管 |
学习路径规划 🧭
- 先掌握基础：Python编程入门
- 学习核心算法：机器学习算法详解
- 实战项目：推荐系统实践
- 深入研究：强化学习项目