一、特征工程核心概念
高频考点常围绕特征工程的定义和常见误区展开。例如以下典型题目：
以下关于特征工程的描述错误的是？
A. 特征工程是将原始数据转换为特征向量的过程
B. 数据和特征决定机器学习效果的上限
C. 特征只能通过人工专业知识手工提取
正确答案：C
解析：特征工程既可以通过人工经验提取，也能通过算法自动生成（如PCA降维）。错误选项C是典型对自动化特征生成的认知缺失。
二、腾讯云AI能力架构
考试重点涉及腾讯云AI服务的应用场景和技术特性：
- Hunyuan大模型快速构建对话系统
- TDSQL数据库迁移流程设计
- 云服务器CVM的API接口调用规范
典型错误包括混淆NoSQL数据库类型，如误认为MongoDB采用列存储结构（实际为文档存储）。
三、机器学习模型选择
高频考点聚焦模型适用场景判断：
- 图像识别优先选择CNN模型
- 序列数据处理使用RNN或Transformer
- 生成对抗网络(GAN)应用于数据增强
需特别注意强化学习与监督学习的区别，强化学习通过环境交互获取奖励信号，适用于机器人控制等场景。
四、数据预处理步骤
标准化处理流程包括：
- 缺失值填充（均值/中位数）
- 异常值检测与处理
- 特征编码（One-Hot/Label Encoding）
易错点在于忽略数据归一化对梯度下降算法的影响，未进行标准化会导致模型收敛速度变慢。
五、AI应用部署与优化
部署环节需掌握：
- 端口映射配置规则（如7788:80）
- 模型量化压缩技术
- API网关流量控制
注意分布式数据库迁移时需先在目标库创建数据库结构，再进行数据导入。
腾讯云AI认证考试重点考察理论与实践结合能力，考生需深入理解特征工程、模型算法原理，同时熟悉腾讯云特有服务组件的操作规范。建议结合官方实验平台进行云资源管理、API调用等实操训练。
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