核心概念

  • 模型优化：使用梯度下降、正则化（L1/L2）和学习率调度器提升模型性能
  • 深度学习框架：掌握 TensorFlow 和 PyTorch 的高级 API 与分布式训练技巧
  • 特征工程：探索自动特征选择（如递归特征消除）和嵌入式特征生成方法
  • 模型评估：理解交叉验证、混淆矩阵与 ROC 曲线的进阶应用
机器学习模型

应用领域

  • 计算机视觉：目标检测（YOLOv8）、图像生成（GANs）与迁移学习
  • 自然语言处理：BERT 微调、多任务学习与对话系统优化
  • 强化学习：策略梯度、DQN 算法及多智能体协作框架
数据可视化

学习资源

模型训练过程