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初學(xué)者友好!10個有趣且易上手的AI項目(附Python源代碼)

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人工智能已經(jīng)成為我們生活的一部分。我們在日常生活中有意或無意地使用它,如推薦影片,圖像識別,語音識別,網(wǎng)站推薦產(chǎn)品等。我將展示一些人工智能項目的有趣想法,初學(xué)者可以通過嘗試這些想法來測試他們的Python知識。

大數(shù)據(jù)文摘出品

來源:piprogramming

編譯:青檸

人工智能已經(jīng)成為我們生活的一部分。我們在日常生活中有意或無意地使用它,如推薦影片,圖像識別,語音識別,網(wǎng)站推薦產(chǎn)品等。

這就是為什么你也需要開始學(xué)習(xí)。你可以先看看2020年最好的5本人工智能書籍,然而僅了解理論是不夠的。學(xué)生應(yīng)該嘗試完成一些人工智能項目,如果你是新手,你能做的最好的事情就是花一些時間在真正的人工智能項目上,從嘗試跟隨人工智能的趨勢到做自己的一些項目。以下每個項目都有Python源代碼的鏈接!

我將展示一些人工智能項目的有趣想法,初學(xué)者可以通過嘗試這些想法來測試他們的Python知識。

這些項目將幫助你發(fā)展技能,同時也檢查你現(xiàn)有的知識。人工智能可用于許多領(lǐng)域。你對各種人工智能項目的研究越多,學(xué)到的東西就越多。

預(yù)測房價

房價是經(jīng)濟健康與否的重要決定因素,而房價的范圍是買賣雙方都關(guān)心的問題。房價由涵蓋住宅房屋幾個方面的若干指標(biāo)來確定。

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歷史定價數(shù)據(jù)通常用于獲取平均價格。除了不同房屋的價格外,你還可以使用其他數(shù)據(jù)集,包括城市的犯罪率,非零售企業(yè)的位置和市民的年齡。對于初學(xué)者來說,這是一個測試他們技能的完美項目。

以下是使用線性回歸來預(yù)測房價的教程,當(dāng)然也包括Python源代碼:https://www.youtube.com/watch?v=Mcs2x5-7bc0list=PLvk-72jrjBFFsb0dKG0l2SEwK95p4vM89index=3

股票價格預(yù)測

人工已經(jīng)幫助股市投資者一段時間了。金融機構(gòu)和投資經(jīng)理最近試圖將機器學(xué)習(xí)和人工智能納入業(yè)務(wù),以便為他們提供競爭優(yōu)勢?;谌斯ぶ悄艿慕灰灼脚_在趨勢建模方面很受歡迎,它們試圖利用大數(shù)據(jù)尋找被低估的股票。

這就是為什么它很適合成為初學(xué)者的第一個人工智能項目。你會喜歡股票市場,因為它充滿了信息。你可以獲得各種類型的數(shù)據(jù)集,并立即開始處理項目。

對于局外人來說,股市的變化就像波濤洶涌的大海。預(yù)測股票市場的價格和活動是一項非常復(fù)雜且要求很高的工作。這包括解釋經(jīng)濟走勢,評估特定行業(yè)的模式以及在金融市場內(nèi)部調(diào)整股價。這就是人工智能可以派上用場的地方。

算法交易在全球金融市場中占有很大份額,正在進(jìn)行的交易中有超過60%是基于算法。養(yǎng)老基金,共同基金,對沖基金,保險公司,散戶投資者和主要機構(gòu)交易公司使用算法在股票市場進(jìn)行交易。因此,計劃在金融部門工作的學(xué)生,簡歷上絕對應(yīng)該有自己的小“阿拉丁”(“ 阿拉丁”是貝萊德用于管理投資決策風(fēng)險的AI)。股市反饋期也很短,有助于支持你的預(yù)測。

學(xué)習(xí)前請查看本教程,其中包含Python和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測蘋果公司的股價:

https://medium.com/@randerson112358/stock-price-prediction-using-python-machine-learning-e82a039ac2bb

聊天機器人

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聊天機器人是一種人工智能驅(qū)動的軟件(Alexa,Google Assistant等)、應(yīng)用程序、網(wǎng)站或其他網(wǎng)絡(luò),旨在評估客戶的需求,然后幫助他們執(zhí)行特定任務(wù),例如交易,酒店預(yù)訂,提交表格等。當(dāng)前,聊天機器人通常用于每個公司都需要聊天機器人以減少某些客戶聯(lián)系流程的行業(yè)。公司使用聊天機器人的一些方式是:

  • 客戶支持
  • 傳遞信息

這就是為什么設(shè)置聊天機器人是基于AI的最佳項目之一。你可以從熱門網(wǎng)站上的聊天機器人中汲取靈感,首先構(gòu)建一個客戶服務(wù)聊天機器人。開發(fā)了基本的聊天機器人后,你可以對其進(jìn)行升級并構(gòu)建更高級的版本。

這是一個很好的視頻,介紹了我們喜愛的著名Siraj Raval,他在其中使用Tensorflow和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建了聊天機器人:https://www.youtube.com/watch?v=PXJtFc8DjsE

垃圾郵件標(biāo)識符

我們每天都會收到數(shù)百封電子郵件,其中大多數(shù)是垃圾郵件(spam)。順便說一句,這個短語來自1970年巨蟒劇團的《飛翔馬戲團》短劇,該短劇里餐廳的所有菜單項都是SPAM。檢測垃圾郵件是自然語言處理(NLP)的常見主題,因此請嘗試創(chuàng)建一個人工智能以根據(jù)電子郵件內(nèi)容識別垃圾郵件或非垃圾郵件。

請查看此視頻教程,你可以在其中使用Python源創(chuàng)建自己的垃圾郵件檢測器:

https://www.youtube.com/watch?v=cNLPt02RwF0

手寫數(shù)字識別

人類手寫的數(shù)字在大小和形狀上有很大的不同。創(chuàng)建一種可以識別人類手寫數(shù)字的算法,是開始你人工智能之旅的好方法。它對初學(xué)者都非常友好,有些人挑戰(zhàn)自己在5分鐘內(nèi)做到這一點!

觀看此視頻 ,獲取一些源代碼以及有關(guān)Python代碼實際功能的詳細(xì)說明:https://www.youtube.com/watch?v=Zi4i7Q0zrBs

谷歌Dino機器人

Dino是一款流行的谷歌瀏覽器游戲,可以在未連接互聯(lián)網(wǎng)的情況下玩。你應(yīng)該實施強化學(xué)習(xí),由于游戲簡單,將很容易理解它的工作原理。你可以構(gòu)建AI,它通過犯錯誤來學(xué)習(xí)。

CodeBullet就是這么做的,你可以在下面鏈接查看視頻,并在GitHub找到Python源代碼:https://www.youtube.com/watch?v=sB_IGstiWlchttps://github.com/Code-Bullet/Google-Chrome-Dino-Game-AI

下一個單詞預(yù)測器

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當(dāng)您鍵入一條消息時,手機會自動預(yù)測下一個你想用的單詞,你甚至每天在不知情的情況下使用它。但是你的手機軟件如何知道你接下來要輸入什么呢?自然語言處理(NLP)!你可以創(chuàng)建一個人工智能模型來預(yù)測最有可能出現(xiàn)的下一個單詞。它是NLP的主要任務(wù)之一,具有很多應(yīng)用。

這是一篇非常不錯的文章,其中還包括Python代碼并逐步進(jìn)行了解釋:

https://medium.com/m/global-identity?redirectUrl=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Fexploring-the-next-word-predictor-5e22aeb85d8f

Twitter情緒分析器

情感分析(也稱為情感挖掘或情感AI)是用于確定一篇寫作是正面,負(fù)面還是中立的方法。使用該技術(shù)的典型場景是發(fā)現(xiàn)公眾對特定主題的感受。由于諸如Twitter之類的媒體平臺是大數(shù)據(jù)的公開海洋,挖掘此類數(shù)據(jù)有助于以多種方式理解用戶的想法和觀點。能夠計算出圍繞著一些問題的這種感覺將提供一個很好的想法,即它將會發(fā)生什么。這可以用于多種目的,例如預(yù)測股票價格。

我個人真的很喜歡本教程,該教程中對代碼的解釋比任何一本書都更好:

https://www.youtube.com/watch?v=ujId4ipkBio

使用醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行癌癥檢測

人工智能在識別大數(shù)據(jù)的趨勢,區(qū)分大數(shù)據(jù)間的特征和發(fā)現(xiàn)人類大腦無法識別的數(shù)據(jù)特征方面蓬勃發(fā)展。深度神經(jīng)病理掃描中轉(zhuǎn)移性癌癥的自動檢測是一個很有潛力的臨床應(yīng)用領(lǐng)域。

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將人工智能與癌癥治療結(jié)合可以提高診斷的質(zhì)量和準(zhǔn)確性,有助于臨床決策并改善患者的預(yù)后。人工智能臨床護(hù)理,尤其是在低收入環(huán)境中,可能會加劇健康不平等。

你可以在本文中找到Python源代碼和很好的解釋,當(dāng)然還包括視頻:https://medium.com/@randerson112358/breast-cancer-detection-using-machine-learning-38820fe98982

面部情緒識別與檢測

進(jìn)入21世紀(jì),人臉檢測技術(shù)已成為必然。用于檢測和解釋情緒的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)旨在識別和解釋人的面部表情。它們能檢測出人類的核心情感,例如悲傷,快樂,憤怒,中立,厭惡,恐懼和驚訝。面部情緒檢測和識別系統(tǒng)的主要特點是它可以評估情緒,區(qū)分好壞,并對它們進(jìn)行正確分類。它還可以使用標(biāo)記的情緒信息來識別一個人的思維行為模式。

它是當(dāng)前最受歡迎的人工智能項目之一。盡管面部表情識別一直是研究的主題,但直到現(xiàn)在,我們才看到這項研究的具體結(jié)果。

相關(guān)報道:

https://piprogramming.org/articles/10-Interesting-and-Impressive-AI-projects-for-absolute-Beginners-(with-Python-Source-Code)-0000000007.html

【本文是51CTO專欄機構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文,微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘( id: BigDataDigest)”】

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責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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