显示数据中发现的类别

[Habib01]

Reveal Category Found in Data项目可帮助您使用聚类和自然语言处理 (NLP) 探索客户评论。您将使用 K 均值聚类将 Google Play 商店评论组织为不同的类别。了解客户评论中的常见主题对于产品开发团队解决用户痛点、改进功能并通过可行的见解提高用户满意度至关重要。

尝试在不同的数据集中复制结果，例如Netflix 电影数据集。

7. 《莫比迪克》中的词频
在Moby Dick项目中的词频中，您将抓取 Herman Melville 的 Moby Dick 的文 泰国手机数据 本并使用 Python 的 nltk 库分析词频。该项目介绍了关键的自然语言处理 (NLP) 技术，并有助于理解高频词如何揭示文本中的模式。对于文学爱好者、历史学家或对文本挖掘和语言分析感兴趣的研究人员来说，这是一个很棒的项目。

8.监督学习的面部识别
在监督学习人脸识别项目中，您将使用 Python 和 scikit-learn 的监督学习技术构建人脸识别模型。该模型区分了阿诺德·施瓦辛格和其他人的图像。该项目在不断发展的面部识别技术领域非常重要，在安全、身份验证系统，甚至常使用面部检测的社交媒体平台方面有着广泛的应用。

9. 乳腺癌检测
它使用威斯康星州乳腺癌数据集来预测肿瘤是恶性还是良性。该数据集包括有关肿瘤特征的详细信息，例如纹理、周长和面积，您的目标是构建一个分类模型，根据这些特征预测诊断。

该项目在医疗保健应用中至关重要，因为它提供了医疗数据分析的宝贵见解以及开发有助于早期检测癌症的诊断工具的潜力。

10.用书本识别言语情感a
在 Librosa语音情感识别项目中，您将使用 Librosa、声音文件和 sklearn 处理声音文件，以便 MLPClassifier 从声音文件中识别情感。

您将加载和处理声音文件、执行特征提取并训练多层感知器分类器模型。该项目将教您音频处理的基础知识，以便您可以进一步训练深度学习模型以获得更高的准确性。

深度学习模型

图片来自researchgate.net

高级机器学习项目
这些先进的机器学习项目专注于构建和训练深度学习模型以及处理非结构化数据集。您将训练卷积神经网络、门控循环单元、微调大型语言模型和强化学习模型。

11. 用变形金刚搭建 Rick Sanchez 机器人
在使用 Transformers 构建 Rick Sanchez 机器人项目中，您将使用 DialoGPT 和 Transformer Hugging Face 库来构建 AI 驱动的聊天机器人。

您将处理和转换数据，在 Rick 和 Morty 对话数据集上构建和调整 Microsoft 的大规模预训练响应生成模型 (DialoGPT)。您还可以创建一个简单的 Gradio 应用程序来实时测试您的模型：Rick & Morty Block Party。