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如何入門AI 五大新手項目奉上

jmiy_worldofai ? 來源:工程師李察 ? 2019-04-25 14:51 ? 次閱讀

這年頭不學點AI知識,可能都不好意思說自己是新時代的接班人了。

人工智能風頭正盛,無論你是支持還是懷疑,AI對這個時代的影響都已逐漸滲透到各行各業(yè)當中,哪怕身處非互聯網行業(yè),也能感受到AI的滾滾浪潮。

學習已成剛需,不過對于初學者而言,要正正經經上手機器學習,如何入門就有點讓人頭大了。

好在計算機領域向來有和諧互助之風,德國程序猿Michiel Mulders近日就精心炮制了一份機器學習入門新手指南。一起來看看AI大法該當如何修煉吧。

入門指南

欲練此功,首先要知道,紙上談兵是本門大忌。

吳恩達就曾經說到,想要入門機器學習,應該進行一些項目實踐。所以入門第一步,從選擇一個數據集開始:

找到一個大小合宜,并且相對容易分析的數據集。UCL ML Repository和Kaggle盛產此物。

對數據集進行試驗。挑幾個頂級的機器學習算法跑一跑這些數據,看看數據的表現,了解一下每種算法的性能。

挑選表現最佳的算法,調教它。

這就完事了?no,no,no,本份指南還貼心奉上五佳項目,任君挑選?!?/p>

TOP 5

項目:監(jiān)督式機器學習數據集:鳶尾花數據集

鳶尾花數據集堪稱機器學習領域的“Hello World”。對數據一無所知?那么選擇它就對了。

這個數據集的好處是足夠小,僅僅只有150行,并且它只有四個屬性:花瓣長度,花瓣寬度,萼片長度和萼片寬度。

通過判別四個已知屬性,四種不同類型的鳶尾花在數據集中被標記出來,所以你可以拿它來學學監(jiān)督式機器學習。

這里建議使用多元分類訓練方法。

另外,記得給自己設立一個小目標:根據花瓣和萼片的大小對三種花進行分類。

相關鏈接:

UCI機器學習倉庫(UCI ML Repository):https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

Kaggle數據集:https://www.kaggle.com/datasets項目:交易預測平臺:GNY

很多流行的機器學習服務價格高昂,對于新手十分不友好。不如選擇GNY團隊的機器學習平臺,這個平臺挺好挺強大,最重要的是提供免費的下載安裝。

GNY團隊還發(fā)布了一個通過神經網絡預測零售交易的demo,正式版本將在今夏登陸,還將提供定制服務。

對于機器學習新人小白來說,這個demo不失為一個有趣的入門項目。你可以到MLWave上找一個數據集,根據消費歷史來預測哪些人會成為回頭客。

相關鏈接:

GNY機器學習平臺:https://www.gny.io/

MLWave回頭客數據集:https://mlwave.com/predicting-repeat-buyers-vowpal-wabbit/

項目:情緒分析數據集:twitter

情緒分析是機器學習里非常有趣的一種應用,檢索數據也很容易獲得,Reddit、Facebook和Linkedln都提供了易于使用的API。不過首選還是Twitter的數據,Twitter平臺上的數據格式一致,預處理也要容易得多。

首先!pipinstallPython-twitter,然后就開動吧,不過過度使用可是會被列入黑名單的喲。

再列幾個具體的方向以供參考:

分析對新發(fā)布電影的情緒,并將其與IMDB和其他評級網站上的評論進行比較。

分析圍繞特定選舉或任何其他政治話題的情緒。

根據推文的情緒預測前50種加密貨幣未來的價格。

相關鏈接:

Twitter數據集:https://github.com/shaypal5/awesome-twitter-data

項目:推薦系統(tǒng)數據集:Movielens

想必沒有人會對推薦系統(tǒng)感到陌生。

推薦系統(tǒng)是機器學習技術在商業(yè)中最成功和最廣泛的應用之一,幾乎滲入到了日常生活的每一個角落。網易云音樂的個性推薦,神奇的抖音算法都屬于這一范疇。

關于推薦系統(tǒng),可以使用兩種算法:

基于內容推薦算法:尋找內容的相似性。

協(xié)作過濾算法:尋找交互中的相似性。即對一大群人進行分析,確認品位相近的人。

如何入門AI 五大新手項目奉上

Movielens是最受歡迎的電影評級數據集之一,對初學者來說是試驗推薦算法的理想數據集。

于是你可以再立一個小目標了:根據用戶評分來預測他們會喜歡哪部電影。

項目:股票價格預測數據集:Quandl

對于股民來說,如果能預測股票價格,那豈不是亦可賽艇?但不管你是不是股民,都可以試試用機器學習來實現股票價格預測。

我們先來列列關鍵字:

波動率指數

歷史價格

全球宏觀經濟指標

基本面分析

指標技術分析

股票市場具有更短的反饋周期,也就是預測的結果可以更快被驗證,十分適合新手學習。

選擇一個簡單的機器學習示例,到Quandl.com上下載股票市場數據集,就可以動手預測未來6個月的股票價格變化了。友情提醒:AI只負責產生結果,不對結果負責。

相關鏈接:

Quandl數據集:https://www.quandl.com/

新手向TOP 5項目介紹完畢??吹竭@里,是不是已經摩拳擦掌,感覺自己可以分分鐘入門AI啦?快拎上數據集,AI江湖等你亮劍~

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:如何入門AI?五大新手項目奉上

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