AI策略自动生成与参数优化实战

📚 共计 30 章节

策略自动化概述

AI策略的定义、自动化生成的价值、与传统策略的区别、应用场景全景图

策略参数空间

参数类型（连续/离散/条件）、参数边界设定、参数依赖关系、搜索空间可视化

参数可视化

随机搜索算法

纯随机采样、均匀分布与对数分布、随机搜索的优缺点、实战：参数随机采样

网格搜索算法

全网格搜索、稀疏网格、自适应网格、维度灾难问题、实战：网格搜索调参

贝叶斯优化基础

高斯过程回归、采集函数（EI/PI/UCB）、探索与利用平衡、实战：贝叶斯优化调参

贝叶斯优化进阶

多目标贝叶斯优化、带约束的优化、批量贝叶斯优化、实战：多目标参数优化

多目标约束

编码方式、选择/交叉/变异操作、精英保留策略、实战：遗传算法优化策略

粒子群优化

粒子更新公式、惯性权重、局部与全局最优、实战：PSO参数优化

Metropolis准则、温度衰减策略、重退火技术、实战：模拟退火调参

CMA-ES算法原理、协方差矩阵自适应、步长控制、实战：CMA-ES优化

强化学习调参

策略梯度方法、Q-learning调参、Actor-Critic框架、实战：RL自动调参

超参数优化框架

Optuna、Hyperopt、Ray Tune对比、分布式优化、实战：框架选型

框架分布式

早停触发条件、耐心值设定、学习率衰减联动、实战：早停实现

学习率调度

余弦退火、循环学习率、Warmup策略、自适应学习率、实战：调度器选择

批量大小优化

批量大小对收敛的影响、梯度噪声分析、内存约束、实战：批量调优

正则化参数调优

L1/L2正则化、Dropout率、数据增强强度、实战：正则化搜索

网络结构搜索

NAS基础、进化NAS、梯度NAS、One-shot方法、实战：简单NAS

多任务学习优化

共享层设计、任务权重调整、梯度冲突解决、实战：多任务调参

迁移学习调参

微调策略、层冻结策略、学习率分层、实战：迁移调参

集成策略优化

Bagging/Boosting/Stacking、模型多样性、权重优化、实战：集成调参

策略评估指标

准确率/召回率/F1、AUC-ROC、业务指标、统计显著性检验

交叉验证策略

K折交叉验证、分层采样、时间序列交叉验证、实战：验证策略选择

策略稳定性分析

参数敏感性分析、鲁棒性测试、对抗性测试、实战：稳定性评估

自动化特征工程

特征生成、特征选择、特征降维、自动化pipeline、实战：AutoFE

数据增强策略

图像增强、文本增强、时间序列增强、增强搜索、实战：增强调参

模型压缩优化

剪枝、量化、蒸馏、架构搜索、实战：压缩策略调优

分布式调优

参数服务器架构、异步优化、联邦学习调参、实战：分布式搜索

分布式联邦

在线学习优化

Bandit算法、在线凸优化、自适应策略、实战：在线调参

策略部署与监控

模型版本管理、A/B测试、漂移检测、自动回滚、实战：部署pipeline

综合实战项目

端到端策略自动生成系统、多算法对比、报告生成、最佳实践总结