数据预处理：从杂乱到有序 🛠️
- 清洗数据：使用
pandas处理缺失值和异常数据 - 标准化格式：确保数据集符合机器学习模型输入要求
- 特征工程：通过
scikit-learn进行维度降维与特征选择
模型优化：提升性能的技巧 🧠
- 超参数调优：利用
Optuna或Keras Tuner实现自动化调参 - 交叉验证：采用
sklearn.model_selection.KFold避免过拟合 - 模型压缩：使用
TensorRT或ONNX进行部署优化
部署策略：从开发到生产 📦
- 容器化部署：通过Docker打包模型与依赖
- API接口设计：使用FastAPI构建高效服务
- 监控系统：集成Prometheus+Grafana进行模型性能追踪
伦理与合规：AI开发的底线 ⚖️
- 遵守数据隐私法规（如GDPR）
- 避免算法偏见，使用
AI Fairness 360工具检测 - 保留模型可解释性，通过
LIME或SHAP实现