一、机器学习核心算法实战（51-70阶段）

1. 监督学习算法深度解析（51-55）

• 线性回归与逻辑回归：从数学原理到Scikit-learn实现，重点掌握特征缩放（StandardScaler）和模型评估（MSE/Accuracy）。例如，使用波士顿房价数据集实现多元线性回归：
  ```python
  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  from sklearn.datasets import load_boston

X, y = load_boston(return_X_y=True)
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
model = LinearRegression().fit(X_scaled, y)

- **决策树与随机森林**：理解信息增益、Gini指数等核心概念，通过GridSearchCV调参优化模型。示例：使用随机森林分类鸢尾花数据集：
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_estimators': [100, 200], 'max_depth': [5, 10]}
grid = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=5)
grid.fit(X_iris, y_iris)  # 假设已加载鸢尾花数据集

2. 非监督学习与降维技术（56-60）

• K-Means聚类：掌握肘部法则确定K值，结合PCA进行可视化。例如，对MNIST手写数字降维后聚类：
  ```python
  from sklearn.decomposition import PCA
  from sklearn.cluster import KMeans

pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_mnist) # 假设X_mnist为MNIST数据
kmeans = KMeans(n_clusters=10).fit(X_pca)

- **关联规则挖掘（Apriori算法）**：使用mlxtend库实现购物篮分析，代码示例：
```python
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
# 假设df为交易数据框，编码为one-hot格式
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

3. 模型优化与调参技巧（61-70）

• 交叉验证与超参数调优：对比KFold与StratifiedKFold的适用场景，使用Bayesian Optimization替代网格搜索。
• 特征工程进阶：学习目标编码（Target Encoding）、WOE编码等处理分类变量的方法，结合FeatureTools实现自动化特征生成。

二、深度学习框架与应用（71-85阶段）

1. PyTorch基础与张量计算（71-75）

• 自动微分机制：理解动态计算图与静态计算图的区别，实现自定义梯度计算。示例：
  ```python
  import torch

x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = x * 3 + 2 x
y.backward()
print(x.grad) # 输出dy/dx在x=2时的值

- **神经网络层实现**：从零编写全连接层、卷积层，理解权重初始化（Xavier/Kaiming）的影响。
#### 2. 计算机视觉实战（76-80）
- **CNN架构设计**：复现ResNet残差块，使用迁移学习微调预训练模型。例如，在CIFAR-10上微调ResNet18：
```python
import torchvision.models as models
from torchvision import transforms
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Linear(512, 10)  # 修改全连接层
# 数据预处理需匹配ImageNet的均值标准差

• 目标检测与分割：使用YOLOv5或Mask R-CNN进行实例分割，掌握COCO数据集格式处理。

3. 自然语言处理（81-85）

• 词嵌入与RNN：实现Word2Vec的Skip-gram模型，对比LSTM与GRU在序列建模中的差异。
• Transformer架构：从零实现多头注意力机制，使用Hugging Face库加载BERT进行文本分类：
  ```python
  from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-chinese’)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(‘bert-base-chinese’, num_labels=2)

输入处理需添加[CLS]和[SEP]标记

### 三、AI工程化与部署（86-100阶段）
#### 1. 模型压缩与加速（86-90）
- **量化与剪枝**：使用TensorRT进行FP16量化，对比剪枝前后模型大小与精度变化。
- **知识蒸馏**：将大模型（如ResNet50）的知识迁移到轻量级模型（MobileNet），代码框架：
```python
# 教师模型输出作为软标签
teacher_outputs = teacher_model(inputs)
student_model.train()
student_outputs = student_model(inputs)
loss = criterion(student_outputs, teacher_outputs.detach())  # 使用KL散度

2. 生产环境部署（91-95）

• REST API开发：使用FastAPI部署模型，添加Prometheus监控端点。示例：
  ```python
  from fastapi import FastAPI
  import torch

app = FastAPI()
model = torch.jit.load(‘model.pt’) # 加载TorchScript模型

@app.post(‘/predict’)
def predict(data: dict):
tensor = torch.tensor([data[‘features’]])
return {‘prediction’: model(tensor).tolist()}
```

• 容器化与K8s部署：编写Dockerfile封装模型服务，使用Kubernetes实现水平扩展。

3. 行业解决方案（96-100）

• 推荐系统架构：构建基于协同过滤与深度学习的混合推荐系统，使用Redis缓存实时特征。
• AIOps实践：利用LSTM预测服务器负载，结合Prometheus告警规则实现自动扩缩容。

四、学习资源与进阶建议

1. 实战项目推荐：参与Kaggle竞赛（如Titanic生存预测）、复现论文代码（如Transformer论文）。
2. 社区与工具：关注PyTorch官方论坛、加入AIQQ群组获取最新论文解读。
3. 持续学习路径：每季度精读1篇顶会论文（NeurIPS/ICML），每月实践1个开源项目。

通过本路线图，开发者可系统掌握从算法原理到工程落地的全流程能力，为进入AI行业或深化技术栈奠定坚实基础。