一、入门级案例
1. 鸢尾花分类
使用经典数据集,通过花萼/花瓣的4个特征预测品种
掌握数据预处理、特征选择、基础分类算法(如SVM、决策树)
```python
示例代码框架
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target)
```
2. 糖尿病预测
基于医疗数据的二分类问题
学习数据清洗、特征工程、逻辑回归应用
二、进阶级项目
1. 车牌识别系统
包含图像标注(矩形框绘制、字符识别)、数据增强技术
使用CNN实现车牌定位与OCR识别,需处理倾斜、光照等问题
关键点:标注误差需控制在2%以内以保证模型精度
2. 新闻文本分类
应用NLP技术(TF-IDF、Word2Vec)
实践文本清洗、词向量训练、LSTM/Transformer模型
三、企业级应用
1. 电影票房预测
综合时间序列分析、舆情数据挖掘
需处理多源异构数据,建立回归模型
2. 智能客服系统
基于大模型的对话生成(如GPT架构)
涉及意图识别、多轮对话管理、迁移学习
四、学习路径建议
1. 技术栈进阶
基础:Python/PyTorch/TensorFlow → 中级:数据标注/特征工程 → 高级:模型微调(LoRA)、部署优化
大模型开发需掌握Prompt工程、LangChain等工具链
2. 实战方法论
采用"案例引入→项目驱动"模式,每个项目覆盖完整开发流程
推荐先完成5-10个小规模项目再挑战复杂系统
五、延伸方向
AI Agent开发:实现环境感知-决策-行动的闭环(如自动驾驶模拟)
多模态应用:结合Stable Diffusion等模型开发文生图系统
建议从标注数据等基础环节开始实践,逐步深入模型调参和业务落地,过程中需特别注意数据质量对最终效果的影响。
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