核心概念入门
机器学习已从基础模型演进到复杂场景，以下是关键方向👇
深度学习
- 神经网络架构（Neural_Network）
- 激活函数与优化算法（Activation_Function）
- 查看深度学习实战教程 💡
强化学习
- 策略梯度与Q-learning（Q_Learning）
- 环境交互与奖励机制（Reward_Mechanism）
- 📌 推荐：AlphaGo原理解析
集成学习
- 随机森林（Random_Forest）
- XGBoost/LightGBM调参技巧
- 📎 扩展阅读：模型融合方法对比
主流算法实践
| 算法类型 | 代表模型 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 卷积神经网络 | CNN | 图像识别/视频分析 🎥 |
| 循环神经网络 | RNN/LSTM | 时序预测/自然语言处理 📖 |
| 图神经网络 | GNN | 社交网络分析/推荐系统 💼 |
⚠️ 注意：实际部署需考虑计算资源限制，建议使用模型压缩技术优化性能
实战技巧
- 使用PyTorch Lightning加速训练 🚀
- 部署时采用ONNX格式实现跨平台兼容 📦
- 超参数调优推荐使用Optuna库 🔧
- 查看完整代码示例（含GPU加速配置）