ai软件定制开发

数据准备

数据收集：从数据库、API、传感器等获取结构化/非结构化数据。

数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据。

数据增强：通过旋转、裁剪、噪声注入（图像）或同义词替换（文本）扩充数据集。

特征工程

特征选择（如PCA降维）、特征编码（独热编码、词嵌入）。

模型选择与训练

任务类型：分类（ResNet）、回归（线性回归）、聚类（K-ns）、生成（GAN）。

训练优化：使用优化器（Adam、SGD）、损失函数（交叉熵、MSE）、正则化（Dropout、L1/L2）。

模型评估与调优

评估指标：准确率、F1分数、AUC-ROC（分类）；MAE、RMSE（回归）。

超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化。

模型部署

轻量化：模型压缩（剪枝、量化）、转换为ONNX格式。

部署方式：REST API（Flask/FastAPI）、嵌入式设备（TensorFlow Lite）、云服务（AWS SageMaker）。