7行Python程式碼，搭建可以識花的機器學習App|視訊教程

AI科技大本營發表於2019-03-12
Python機器學習APP

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你想學Python，卻不知如何著手，那你需要一種更加有趣的學習方式。

 

Siraj Raval是一位人工智慧領域的程式設計高手，畢業於哥倫比亞大學，曾任職於 Twilio 和 Meetup，他通過製作教程類短視訊的方式在Youtube上積累了大量的粉絲，視訊內容包含：如何搭建神經網路、聊天機器人、AI遊戲、AI作曲家、遞迴神經網路、無人駕駛汽車等在內的大量實用的案例，這些視訊長度大多都在10分鐘以內，加上Siraj Raval豐富的演講表情，你絕對不會覺得學程式設計是一件枯燥無趣的事情。


以下Siraj Raval的Python視訊教程，已有中文字幕哦（CSDN已獲得翻譯授權）~


視訊1：《利用Python，用4分鐘時間搭建一個情感分析系統》



本視訊中的情感分析是一個通過分析文字從而識別出其中所蘊含情感的一個過程。人類在這方面很擅長，因為看到一段評論我們會很快的知道這條評論的情感是正面還是負面的。世界上已經有很多公司開始使用機器學習來自動化地解決此類問題，這在快速進行使用者滿意度調查方面非常實用。一旦明白了使用者的想法，就可以分辨出使用者到底是喜歡還是討厭你的產品，還能構建針對使用者的精準推薦系統。

程式碼連結

https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/details/part-1-for-beginners-bag-of-words


視訊2：《7行Python程式碼，搭建一個可以識花的機器學習App》



如果你想設計一個軟體可以識別特定的蝴蝶花，假如不用機器學習來實現的話，你需要寫出大量的不同方法來檢測蝴蝶花所具有的特徵。問題是有很多特殊情況，你不可能一個不落的寫進去，例如，葉子有所破損，或者花變異成另一種顏色，又或者，它的形狀你沒有預料到。所以就必須使用機器學習來解決這個問題。


重點來了，Siraj Raval認為機器學習超級簡單，你不需要精通數學，整個過程只有四步：


  • 收集資料

  • 選擇模型

  • 訓練模型

  • 測試模型


它的本質是給一個模型資料，從而讓模型自己找到規律。


程式碼連結：


https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn


視訊3：《10行Python，搭建一個可以自動作曲的神經網路》


音樂是人們傳遞情感的工具，它跟數學有密不可分的關係，倍頻、和絃、節拍、按鍵這些全都和數學有關係。音樂其實是由通過擠壓空氣形成的聲波，我們所聽到的取決於氣壓變化的頻率。機器創造音樂是將這些不同的聲音與一系列指令集匹配，機器學習就是用資料去訓練模型來尋找規律並進行預測。


今天的這個視訊中 Siraj Raval 會分享自己如何利用 Python 搭建一個可以自動作曲的神經網路。


程式碼連結

https://github.com/llSourcell/AI_Compose



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