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如何入门人工智能看看这五大新手项目《新闻》合金带

发布时间:2020-08-30 01:44:57 来源:创阳机械网

这年头不学点ai知识,可能都不好意思说自己是新时代的接班人了。

人工智能风头正盛,无论你是支持还是怀疑,ai对这个时代的影响都已逐渐渗透到各行各业当中,哪怕身处非互联网行业,也能感受到ai的滚滚浪潮。

学习已成刚需,不过对于初学者而言,要正正经经上手机器学习,如何入门就有点让人头大了。

好在计算机领域向来有和谐互助之风,德国程序猿michiel mulders近日就精心炮制了一份机器学习入门新手指南。一起来看看ai大法该当如何修炼吧。

入门指南

欲练此功,首先要知道,纸上谈兵是本门大忌。

吴恩达就曾经说到,想要入门机器学习,应该进行一些项目实践。

所以入门第一步,从选择一个数据集开始:

找到一个大小合宜,并且相对容易分析的数据集。ucl ml repository和kaggle盛产此物。

对数据集进行试验。挑几个顶级的机器学习算法跑一跑这些数据,看看数据的表现,了解一下每种算法的性能。

挑选表现最佳的算法,调教它。

这就完事了?no,no,no,本份指南还贴心奉上五佳项目,任君挑选。

↓↓↓↓↓↓

top 5

项目:监督式机器学习

数据集:鸢尾花数据集

鸢尾花数据集堪称机器学习领域的“hello world”。对数据一无所知?那么选择它就对了。

这个数据集的好处是足够小,仅仅只有150行,并且它只有四个属性:花瓣长度,花瓣宽度,萼片长度和萼片宽度。

通过判别四个已知属性,四种不同类型的鸢尾花在数据集中被标记出来,所以你可以拿它来学学监督式机器学习。

这里建议使用多元分类训练方法。

另外,记得给自己设立一个小目标:根据花瓣和萼片的大小对三种花进行分类。

相关链接:

uci机器学习仓库(uci ml repository):

https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

kaggle数据集:

https://www.kaggle.com/datasets

项目:交易预测

平台:gny

很多流行的机器学习服务价格高昂,对于新手十分不友好。不如选择gny团队的机器学习平台,这个平台挺好挺强大,最重要的是提供免费的下载安装。

gny团队还发布了一个通过神经网络预测零售交易的demo,正式版本将在今夏登陆,还将提供定制服务。

对于机器学习新人小白来说,这个demo不失为一个有趣的入门项目。你可以到mlwave上找一个数据集,根据消费历史来预测哪些人会成为回头客。

相关链接:

gny机器学习平台:

https://www.gny.io/

mlwave回头客数据集:

项目:情绪分析

数据集:twitter

情绪分析是机器学习里非常有趣的一种应用,检索数据也很容易获得,reddit、facebook和linkedln都提供了易于使用的api。不过首选还是twitter的数据,twitter平台上的数据格式一致,预处理也要容易得多。

首先!pip install python -twitter,然后就开动吧,不过过度使用可是会被列入黑名单的哟。

再列几个具体的方向以供参考:

分析对新发布电影的情绪,并将其与imdb和其他评级网站上的评论进行比较。

分析围绕特定选举或任何其他政治话题的情绪。

根据推文的情绪预测前50种加密货币未来的价格。

相关链接:

twitter数据集:

https://github.com/shaypal5/awesome-twitter-data

项目:推荐系统

数据集:movielens

想必没有人会对推荐系统感到陌生。

推荐系统是机器学习技术在商业中最成功和最广泛的应用之一,几乎渗入到了日常生活的每一个角落。网易云音乐的个性推荐,神奇的抖音算法都属于这一范畴。

关于推荐系统,可以使用两种算法:

基于内容推荐算法:寻找内容的相似性。

协作过滤算法:寻找交互中的相似性。即对一大群人进行分析,确认品位相近的人。

movielens是最受欢迎的电影评级数据集之一,对初学者来说是试验推荐算法的理想数据集。

于是你可以再立一个小目标了:根据用户评分来预测他们会喜欢哪部电影。

项目:股票价格预测

数据集:quandl

对于股民来说,如果能预测股票价格,那岂不是亦可赛艇?

但不管你是不是股民,都可以试试用机器学习来实现股票价格预测。

我们先来列列关键字:

波动率指数

历史价格

全球宏观经济指标

基本面分析

指标技术分析

股票市场具有更短的反馈周期,也就是预测的结果可以更快被验证,十分适合新手学习。

选择一个简单的机器学习示例,到quandl.com上下载股票市场数据集,就可以动手预测未来6个月的股票价格变化了。友情提醒:ai只负责产生结果,不对结果负责。

相关链接:

quandl数据集:

https://www.quandl.com/

新手向top 5项目介绍完毕。看到这里,是不是已经摩拳擦掌,感觉自己可以分分钟入门ai啦?快拎上数据集,ai江湖等你亮剑~

— 完 —

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