基础知识
- 数学基础：线性代数、概率论与数理统计、微积分。
- 编程基础：Python 或 R 语言。
- 机器学习理论：监督学习、非监督学习、强化学习等。
实践技能
- 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换等。
- 特征工程：特征选择、特征提取等。
- 模型选择与调优：选择合适的模型，进行参数调优。
工具与平台
- 机器学习框架：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等。
- 大数据处理：Hadoop、Spark 等。
- 云计算平台：阿里云、腾讯云等。
进阶学习
- 深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
- 自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。
- 计算机视觉：图像识别、目标检测、人脸识别等。
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机器学习