机器学习是人工智能领域的重要分支，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测。无论是图像识别、自然语言处理，还是推荐系统，机器学习都扮演着核心角色！📚
学习路径推荐 📚
- 基础篇
- 理解监督学习与无监督学习的区别 📊
- 掌握常用算法：线性回归、决策树、神经网络等 🧠
- 学习Python基础（推荐路径：/ai_tutorials_python）
- 进阶篇
- 深入优化技巧与交叉验证方法 🔧
- 探索集成学习与深度学习的结合点 🤖
- 实战项目：用Kaggle数据集训练模型 📁
- 实战篇
- 搭建自己的机器学习流水线 🏭
- 部署模型到生产环境 🧑💻
- 参与开源项目提升实战能力 🌐
必学工具与框架 🛠️
- Python库：Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow
- 可视化工具：Matplotlib、Seaborn
- 云平台：AWS SageMaker、Google Colab（免费试用）