推荐5个有趣又实用的机器学习项目，AI初学者也能玩起来！

随着人工智能（AI）的持续快速发展，对机器学习（ML）的掌握对于该领域的所有参与者而言变得越来越重要。 这是因为AI和ML相互补充。

虽然教科书和学习材料将为你提供有关机器学习所需的全部知识，但除非你将时间投入到现实生活中的实践实验（机器学习项目）上，否则你永远无法真正掌握机器学习。 当你开始研究机器学习项目的想法时，你不仅可以测试自己的长处和短处，而且还将获得可以极大地帮助你发展事业的机会。

以下是面向初学者的机器学习项目的一些不错的项目：

此面向学生的机器学习项目列表适合初学者以及刚从机器学习或数据科学入手的初学者。这些机器学习项目构想将使你具备在作为机器学习专业人员的职业生涯中取得成功所需的所有实践。这些机器学习项目的重点是针对初学者的机器学习算法，即不需要你对机器学习有深入了解的算法，因此非常适合学生和初学者。

此外，如果你正在寻找最新的机器学习项目，那么此列表应该可以助你一臂之力。因此，不用多说，让我们直接进入一些机器学习项目构想，这些构想将巩固你的基础并让你攀登新台阶。

1. 体育运动预测器

在迈克尔·刘易斯（Michael Lewis）的《 Moneyball》中，奥克兰田径队通过在他们的游戏计划中加入分析性球员侦察技术来改变棒球的面貌。就像他们一样，你也可以改变现实世界中的运动！

由于体育界没有数据，因此你可以利用这些数据来构建有趣且富有创造力的机器学习项目，例如使用大学体育统计数据来预测哪个运动员在特定体育项目中拥有最佳职业（人才搜寻）。你还可以通过分析团队中球员的优缺点并进行相应分类来选择加强团队管理。

凭借大量的体育数据和数据，这都是磨练你数据探索和可视化技能的绝佳场所。对于任何精通Python的人来说，Scikit-Learn将是理想的选择，因为它包括用于回归分析，分类，数据提取等的一系列有用工具。在最后一年提到机器学习项目可以帮助你的简历看起来比其他有趣得多。

2. 股票价格预测器

为学生动手实践机器学习项目的最佳想法之一是研究股票价格预测器。当今的商业组织和公司都在寻找可以监视和分析公司业绩并预测各种股票未来价格的软件。股市上有如此多的数据，这对于有金融倾向的数据科学家来说是一个机会的温床。但是，在开始之前，你必须在以下几个方面拥有相当多的知识：

预测分析：针对各种数据处理（例如数据挖掘，数据浏览等）利用各种AI技术来“预测”可能结果的行为。

回归分析：回归分析是一种基于因变量（目标）和自变量（s）（预测变量）之间相互作用的预测技术。

动作分析：在这种方法中，将分析上述两种技术执行的所有动作，然后将结果输入到机器学习内存中。

统计建模：它涉及建立现实过程的数学描述，并详细说明该过程中的不确定性。

3. 开发情绪分析器

尽管我们大多数人都使用社交媒体平台来传达我们的个人感受和观点，让全世界看到，但最大的挑战之一是了解社交媒体帖子背后的“情感”。对于下一个机器学习项目，这是一个完美的想法！

社交媒体蓬勃发展，产生了大量用户生成的内容。 通过创建一个可以分析文本或帖子背后的情感的ML系统，组织将更容易理解消费者的行为。 反过来，这将使他们能够改善他们的客户服务，从而提供最佳消费者满意度的范围。

你可以尝试从微博或头条挖掘数据，以开始进行情感分析机器学习项目。 这可能是深度学习项目中很少见的案例之一，也可以在其他方面为你提供帮助。

4. 加强医疗保健

AI和ML应用程序已经开始渗透医疗保健行业，并且正在迅速改变全球医疗保健的面貌。由于AI支持的机器学习算法，医疗保健可穿戴设备，远程监控，远程医疗，机器人手术等都是可能的。他们不仅帮助HCP（医疗保健提供者）提供快速，更好的医疗服务，而且在很大程度上减少了医生的依赖性和工作量。

那么，为什么不使用你的技能来开发基于医疗保健的令人印象深刻的机器学习项目呢？对于初学者来说，使用机器学习算法来处理项目可能会有助于从头开始建立你的职业。

医疗保健行业拥有大量数据可供使用。通过利用这些数据，你可以创建：

1. 诊断护理系统可以自动扫描图像，X射线等，并提供对可能疾病的准确诊断。

2. 预测预防流行性感冒，疟疾等流行病可能性的预防保健应用程序。

5. 电影票定价系统

随着腾讯、优酷、爱奇艺等等OTT平台的扩展，人们更喜欢根据自己的兴趣观看内容。收费与内容质量和营销等因素影响了这些平台的成功。

近来，制作一部全长电影的成本成倍增长。制作的电影中只有10％能够获利。 微视＆OTT平台竞争激烈，加上高昂的票价，使电影更难赚钱。剧院门票价格的上涨（以及爆米花的价格）使电影院的大厅空了。先进的票务定价系统绝对可以帮助电影制作人和观众。

随着机票需求的增加，机票价格可能会更高，反之亦然。观众预订电影的时间越早，电影的需求就越少。该系统应根据观看者的兴趣，社交信号和供求因素来聪明地计算价格。

有想法，该如何动手实践？

实践、动手做AI相关的项目，是最能锻炼自己解决问题的综合能力的途径之一。有过具体的AI技术相关项目经历，也会为AI从业者的简历锦上添花。AI涉及到计算机视觉、语音识别、自然语言处理、人机交互、语音合成等等多个领域和专业，有过基础的AI知识，下一步该怎么做？你需要一个工具来时间自己的初步想法，或者说——原型设计。

市场新宠人工智能迷你电脑钛灵AIX，最近被AI爱好者们给炒上了圈内头条。因为这款外形酷似"宇宙魔方"的立方体，既让他们感受到了黑科技的洗礼，也成为他们爱不释手的人工智能"秘密武器"。

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结论：

机器学习在世界范围内仍处于早期阶段。有很多项目要做，还有很多需要改进。凭借聪明的头脑和敏锐的构想，支持业务的系统将变得更好，更快，更有利。如果你希望在机器学习方面表现出色，则必须收集有关此类机器学习项目的动手经验。只有通过使用ML工具和ML算法，你才能了解ML基础架构如何在现实中工作。现在将你通过教科书和教程收集的所有知识，配合AI开发工具，建立自己的人工智能项目吧！