中级机器学习
理解、设计和实现基础到中级的机器学习解决方案
学习内容：
* 认识数据管道中的各个重要步骤
* 识别机器学习项目数据收集过程中常见的陷阱
* 检查收集的数据以查找潜在的特征关系和数据质量问题
* 创建数据可视化以揭示可能被利用的模式
* 选择可能提供信息的特征
* 通过解决数据质量问题清理数据集
* 组织数据集以适配模型输入
* 区分监督学习、无监督学习、半监督学习和自监督学习
* 对比传统机器学习与深度学习
* 讨论流行的监督和无监督学习模型
* 使用Scikit-learn解决基础到中级的机器学习问题
* 解释神经网络的原理
* 对比神经网络的不同变体
* 使用PyTorch实现基础到中级的深度学习解决方案
课程内容主题：
* 介绍（机器学习概述、历史、应用、数据管道）
* 数据探索与可视化（数据收集、探索性分析、可视化技术）
* 数据预处理（数据清洗、特征工程、降维）
* 机器学习分类（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、深度学习）
* 监督学习（线性回归、支持向量机、决策树、集成方法）
* 模型训练（过拟合与欠拟合、数据划分、优化策略、性能评估）
* 无监督学习（聚类、关联规则、异常检测）
* Scikit-learn实践（数据集处理、模型构建与评估）
* 深度学习基础（神经网络、卷积网络、循环网络、自编码器）
* 深度学习框架（PyTorch、Tensorflow、Jax）
课程要求：
* 不需要编程经验，但需掌握Python编程以实现模型和完成作业
* 建议具备基础的微积分和统计学知识，但非强制要求
* 无需深入理解数学原理，课程内容侧重实践应用
课程详细描述：
* 课程涵盖机器学习全流程，包括数据收集、清洗、特征工程、模型选择与训练等核心环节
* 通过案例教学，讲解监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、降维）及深度学习（如CNN、RNN）的原理与应用
* 详细解析Scikit-learn和PyTorch等主流框架的使用方法，指导学员完成端到端的机器学习项目
* 适合希望从零基础进阶到中级水平的工程师、开发者及数据科学初学者
* 课程内容与入门级课程形成递进关系，适合已完成基础学习并希望深入实践的学员
* 管理人员可通过课程了解机器学习项目的关键环节，为团队协作提供决策支持
* 课程避免复杂数学推导，注重模型应用场景与实际问题的匹配性分析
