机器学习与深度学习：实现高效模型训练的关键技术

机器学习和深度学习是当今人工智能领域的重要技术，它们在各种任务中展现出了强大的能力。在实际应用中，高效的模型训练是取得优异结果的关键。本文将介绍一些实现高效模型训练的关键技术，并提供相应的源代码示例。

1. 数据预处理
   在进行机器学习和深度学习任务之前，通常需要对原始数据进行预处理。数据预处理包括数据清洗、特征提取和特征归一化等步骤。这些步骤的目的是将原始数据转换为适合模型训练的格式，并且提取出对任务有用的特征。

下面是一个数据预处理的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设我们有一个包含特征和标签的数据集
X = np.array(