人工智能周刊 | 实践专区、智能农业、论文大盘点

2022-11-09 23:37:01

人工智能实践与创新

实践专区

欢迎来到人工智能实践专区！在这里，我们将分享一系列精选的实践项目，涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域，为初学者和有经验的开发者提供一个绝佳的学习和探索平台。

机器学习实战：手写数字识别

机器学习实战项目是将理论知识应用于现实世界问题的绝佳方式。手写数字识别项目旨在教会你机器学习的基本概念，如数据准备、特征提取和模型训练，帮助你理解机器如何识别手写数字。

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 导入数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 归一化数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

深度学习实战：图像分类

深入了解深度学习的世界！图像分类项目将引导你构建一个深度神经网络，它可以识别图像中的各种对象。通过这个项目，你将掌握卷积神经网络、池化和反向传播等深度学习的关键概念。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 导入数据
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_generator, epochs=10)

自然语言处理实战：文本摘要

准备好探索自然语言处理的迷人世界了吗？文本摘要项目将教你如何使用机器学习技术从大文本中提取关键信息。通过这个项目，你将学习文本预处理、词向量和序列到序列模型等 NLP 的基本原理。

import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 导入数据
with open('data/text.txt', 'r') as f:
  text = f.read()

# 文本预处理
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts([text])
sequences = tokenizer.texts_to_sequences([text])
data = pad_sequences(sequences, maxlen=50)

# 构建模型
model = Sequential([
  Embedding(len(tokenizer.word_index) + 1, 128),
  LSTM(128),
  Dense(len(tokenizer.word_index) + 1, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, data, epochs=10)