🧠 从训练到部署
ML 完整链路 · 30 章
📚
友好 · 实战目录
📌 课程目录 (30章) — 请启用JavaScript以查看交互卡片，或直接访问以下文件：
01 项目总览与需求分析
02 数据采集与标注
03 数据探索与可视化
04 数据预处理实战
05 特征工程（上）
06 特征工程（下）
07 数据集划分与验证策略
08 模型选型与基线建立
09 线性模型与正则化
10 树模型与集成学习
11 支持向量机与核方法
12 神经网络基础
13 深度学习框架实战
14 卷积神经网络
15 循环神经网络与LSTM
16 模型训练与超参数调优
17 模型评估与诊断
18 模型解释性
19 模型保存与加载
20 模型部署概述
21 REST API服务构建
22 容器化部署
23 模型服务化
24 云平台部署
25 边缘端部署
26 模型监控与漂移检测
27 CI/CD for ML
28 A/B测试与模型灰度发布
29 项目实战
30 课程总结与进阶方向