适合AI初学者的10个机器学习项目和1个工具！

机器学习听起来很像：包括平板电脑和计算机在内的各种形式的技术，都可以基于编程和其他数据来学习一些东西。它看起来像一个未来派的概念，但是大多数人其实每天都在使用这种技术。语音识别就是一个很好的例子。Siri和Alexa等虚拟助手使用该技术来朗读、提醒，回答问题并遵循命令。

随着机器学习的激增，越来越多的专业人员从事机器学习工程师的职业。入门的最佳方法之一是动手实践并开发项目，并且在线上有许多免费资源。这是一些适合初学者的最佳机器学习项目，所有这些都需要一定程度的机器学习知识。通过AI和机器学习增强职业技能并促进职业发展。

1.Movielens Dataset

如今，几乎所有的电视节目平台都在使用AI技术来播放电影和电视节目。尽管弄清楚接下来要播放的内容可能会令人生畏，但通常平台会根据观众的历史记录和偏好提出建议。这其实就是通过机器学习完成的，对于初学者而言，这可能是一个有趣而轻松的项目。新手程序员可以使用Python或R语言进行编程，并使用Movielens数据集中的数据进行训练。Movielens由6,000多名用户提供，目前包含3,900部电影的超过100万的电影评级。

2.TensorFlow

这个开源的人工智能库是初学者提高机器学习技能的绝佳工具。借助TensorFlow，他们可以使用该库来创建数据流程图，使用Java的项目以及一系列应用程序。而且，它还包括Java API。

3.Walmart Sales Forecasting

尽管可能无法准确预测未来的销售，但机器学习可以尽可能接近这个预约。例如，沃尔玛提供了45个销售点的98种产品的数据集，因此开发人员可以按位置和部门访问有关每周销售的信息。这个范围内的项目的目标是在渠道优化和库存计划中做出更好的数据驱动决策。

4.股票价格预测

与销售预测相似，股票价格预测基于过去价格，波动率指数和基本指标的数据集。初学者可以从这样的项目开始，然后使用股票市场数据集来创建未来几个月的预测。这是熟悉基于大量数据集创建预测的好方法。

5.智能手机对人类活动的识别

当今的许多移动设备都旨在自动检测用户何时进行特定活动，例如跑步或骑自行车。这是机器学习的工作。为了进行此类项目的实践，机器学习新手工程师使用的数据集包含一些人的健身活动记录（越多越好），这些记录是通过配备有惯性传感器的移动设备收集的。然后，学习者可以建立分类模型，以准确地预测未来的活动。这也可以帮助他们了解如何解决多分类问题。

6.Wine Quality预测

Wine Quality葡萄酒质量数据集可以说是一个有趣的机器学习项目，其中包含此类详细信息以帮助预测质量。通过该项目，ML初学者可以获得有关数据可视化、数据探索，回归模型和R编程的经验。

7.乳腺癌预测

这个机器学习项目使用的数据集可以帮助确定乳腺肿瘤是恶性还是良性的可能性。考虑各种因素，包括肿块的厚度等等。这也是新手机器学习专业人员练习R编程的绝佳方法。

8.鸢尾花分类

IrisFlowers数据集是众所周知的机器学习项目中最古老、最简单的项目之一，供初学者学习。通过该项目，学习者必须弄清楚处理数值和数据的基础知识。数据点包括萼片和花瓣的长度和宽度尺寸。通过机器学习，一个成功的项目可将鸢尾花分为三种。

9.新闻特定信息流的排序

在理想的情况下，最好快速过滤包含特定关键词和信息的推文。幸运的是，有一个初学者级的机器学习项目，程序员可以利用该项目创建一种算法，该算法使用通过自然语言处理器运行的抓取推文来确定哪些更可能匹配特定主题，谈论某些个人等等。

10.将手写文档转换为电子版本

这种类型的项目是实践深度学习和神经网络的完美方法，这是机器学习中图像识别的基本要素。初学者还可以学习如何将像素数据转换为图像，以及如何使用逻辑回归和MNIST数据集。

化繁为简，简单3步，只需5分钟。

在人工智能愈发热门的大背景下，学习、体验新技术的需求也日渐增多。即便是初学者，也能快速开发一个AI应用。

钛灵 AIX是一款集计算机视觉与智能语音交互两大核心功能为一体的人工智能“超级大脑”，搭载 Intel 专业级 AI 加速运算芯片与多种传感技术。它支持边缘深度学习，搭配 Model Play 人工智能模型共享平台，开发者可以轻松将 AI 模型移植到程序中开发应用。

1. 下载预训练并编译好的AI模型

2. 读取模型文件，将图像或音频文件送入模型中，即可获得AI模型的推理结果

3. 将模型的推理结果配合自己编写的python代码，即可以开发一个属于自己的AI小程序