Python 机器学习项目初学者

学习机器学习和人工智能的主题并不容易。在本教程中，我们将能够获得许多关于用Python编写的人工智能项目想法。

为什么人工智能需求量很高？

人工智能自20世纪50年代开始发展，自问世以来，其发展呈指数级增长。我们可能知道，在过去几年里，对人工智能专业人才的需求显著增加。我们可能会想，“如果人工智能已经使用了六十多年，它怎么会在近年来变得如此受欢迎？”

我们近年来在技术方面的进步在使人工智能普及方面发挥了至关重要的作用。机器学习和人工智能应用需要大量的计算能力，而这并非易事。在过去50年里，计算机算力增长了数万亿倍，这使得执行人工智能进程成为可能。

随着移动电话和互联网的普及，我们每天产生的数据量呈指数级增长。我们在社交媒体上发帖、阅读新闻报道、在线购物以及进行许多其他活动，这些都会产生大量数据。人工智能和机器学习是处理所有这些数据的最有效方法。

IBM、微软和特斯拉等科技巨头的发展极大地推动了人工智能成为一种潮流。它们做出了进行该领域研究所需的财务承诺。

在讨论了使用Python创建人工智能项目的优势以及该技术为何如此受欢迎之后，我们可以开始讨论Python人工智能项目的各种想法。

Python人工智能项目

虚假评论检测器

每个人都在阅读在线评论。Yelp、Trustpilot、Gripeo和Google My Business是消费者访问以阅读有关公司评论的知名评论网站。一些公司试图通过虚假的正面评论来欺骗顾客。我们可以构建一个分类系统，它可以识别虚假评论，并确保网站上不允许出现任何虚假评论。

虚假评论通常包含某些词语和语气，我们可以训练我们的模型来识别它们。

这是一个初学者项目。如果我们以前从未在Python上做过人工智能项目，这是一个很好的开始。

手写识别

计算机视觉是人工智能的重要组成部分。如果我们想更多地了解计算机视觉，应该从这个任务开始。在这个项目中，我们必须找到一种方法来识别手写内容。要完成这项任务，了解计算机视觉的基本原理很重要。

这对于初学者来说也是一个理想的任务。建议先学习符号的基本知识，例如0或1，然后进阶到更复杂的符号。

剧透拦截器

在这种情况下，我们将需要开发一个检测和阻止垃圾信息（spam）的程序。这对于讨论论坛和Reddit、Tumblr等平台可能很有用。我们都讨厌剧透。如果我们想创建娱乐和媒体工具，这是一个绝佳的想法。

我们还可以添加我们电影或节目的标题。如果其中有提及，该工具将用我们喜欢的图片替换该图片。

我们在此项目上所做的工作将有助于我们理解自然语言处理，这是人工智能和机器学习的重要组成部分。

垃圾信息识别器

我们还有另一个自然语言处理项目。在这种情况下，我们将需要设计一个可以识别与垃圾信息（spam）相关内容的应用程序。垃圾信息识别器如今很常见，从Gmail到Truecaller都有。许多设备都使用垃圾信息识别器来简化用户体验。

我们可以使用自然语言处理来创建一个。与虚假评论项目类似，我们需要识别垃圾信息消息中经常使用的特定语气和词语。

然后，我们将需要利用这些数据来构建我们的模型。

交通分析仪

在这种情况下，我们将需要创建一个分析工具，该工具可以建议前往特定目的地的最有效路线。该工具必须考虑交通密度、路线长度和出行方式等因素，同时提供最佳路线。

我们可以从Google Maps获得这个项目的灵感。除了Google Maps，Uber和Ola等在线出租车公司也使用这项技术。

这就是为什么我们在这个项目上所做的工作将极大地使我们受益。

网站用户评论情感分析

情感分析是人工智能中最常用的应用之一。在这种情况下，我们将构建一个解决方案来分析用户在网站上的评论，以找出网站的整体意见。

通过摄像头进行火灾定位和检测

我们可以创建一个程序，通过监控摄像头馈送来检测和定位火灾。这是一个中级项目，我们将需要CNN来完成它。

一开始，我们必须从火灾识别系统开始，并加入识别火灾的功能，以便人们可以安全逃生。

游戏自动化器（T-rex Dino）

每个互联网用户都玩过Google Chrome的Dino游戏。这是一款我们控制一只不断奔跑的恐龙的游戏，它必须通过跳跃和下蹲来躲避障碍物。我们可以创建一个人工智能解决方案，通过从错误中学习来自动化这个恐龙。

对于这项任务，我们必须了解强化学习算法。这个项目是获得惊人高分的好方法。

为什么我们应该使用Python来创建这些项目？

使用Python来实现人工智能有很多好处。如果我们刚开始学习机器学习和人工智能，我们可能会想知道Python在该领域如此广泛使用的原因。

Python之所以如此受欢迎，主要原因在于它众多的库，它提供了一个可以处理我们能想象到的几乎所有任务的库。Python自带scikit-learn、NumPy、TensorFlow以及其他许多库，这些都使机器学习变得简单。

人工智能和机器学习项目需要大量的编程。Python的预定义程序有助于简化这个过程，因为它们减少了我们需要编写的代码行数。

Python是最容易掌握的编程语言之一。它的语法易于理解，因此任何人都可以使用。这在使其成为人工智能和机器学习专业人士的热门选择方面发挥了巨大作用。

Python流行的另一个主要原因是它的兼容性。我们可以将Python与大多数操作系统一起使用，例如Windows、macOS和Linux。

由于Python已经存在很长时间并且具有许多优点，因此它已经建立了一个非常活跃的社区。它的社区非常友好，这使其成为初学者学习人工智能或机器学习的绝佳选择。