全文共2252字，預計學習時長
7分鐘
作為一個滿懷抱負的數據科學家，提高技能水平的最佳方法就是練習。
那麼什麼是有效練習？怎樣提高聯繫效率呢？
眾所周知，沒有什麼比開發項目更好的方法來練習技能了。
個人項目是職業發展的重要組成部分，讓你離數據科學的夢想更近一步。項目能豐富知識，提升技能和提高信心。在簡歷中展示這些項目，可以更輕鬆地找到數據科學工作。
話不多說，進入正題
2020年數據科學項目的10大創意想法！
1.虛假新聞檢測
該項目旨在建立一個機器學習模型，該模型可以檢測任何社交媒體帖子發佈的新聞是否真實。可以使用TfidfVectorizer和PassiveAggressive分類器來構建此模型。術語頻率（TF）是單詞在文檔中出現的次數，反文檔頻率（IDF）是根據單詞在不同文檔中出現的次數來衡量單詞的重要性。文檔中出現的常用詞並不是很重要。
TFIDFVectorizer分析文檔集合，並根據該文檔創建TF-IDF矩陣。如果分類結果正確，則PassiveAggressive分類器將保持被動狀態，但如果分類結果不正確，則主動更改其分類標準。使用這些方法可以建立一個機器學習模型，將新聞分類為虛假或真實。
2.乳腺癌檢測
乳腺癌檢測項目使用組織學圖像，對患者是否患有浸潤性導管癌進行分類。該項目使用IDC數據集將組織學圖像分類為惡性或良性，卷積神經網絡最適用此任務。可以使用約80％的數據集訓練模型，其餘的數據集用於訓練後測試模型的準確性。
3.人體動作識別
人體動作識別模型會查看人類執行某些動作的短片，並嘗試根據動作進行分類。這一模型使用卷積神經網絡，在包含短視頻和與之相關的加速度計數據的數據集上進行訓練。該項目首先將加速度計數據轉換為時間片表示形式，然後使用Keras庫，根據數據集訓練、驗證和測試網絡。
4.聊天機器人
聊天機器人在商業中發揮著重要作用，有助於提供完善的個性化服務並節省人力。
聊天機器人可以通過深度學習技巧來進行訓練，結合使用數據集與詞彙表、常用句子列表，其背後的意圖及合適的回覆。訓練聊天機器人的最常用方法是使用遞歸神經網絡（RNN）。機器人由一個編碼器組成，該編碼器根據輸入的句子以及意圖更新狀態，並將狀態傳遞給機器人。然後，機器人根據單詞及其背後的意圖，使用解碼器找到合適的回覆。可以使用Python輕鬆執行聊天機器人。以下是使用Python構建聊天機器人的完整指南。
5.性別和年齡檢測（請查看相關項目）
性別和年齡檢測是計算機視覺和機器學習項目，利用的是卷積神經網絡（CNN）。該項目旨在通過分析人臉的單個圖像來檢測其性別和年齡。性別分為男性或女性，年齡分為0-2歲、4-6歲、8-2歲、15-20歲、25-32歲、38-43歲、48-53歲和60-100歲。由於化妝、照明、面部表情等因素，識別單一圖像的性別和年齡可能很困難。因此，該項目使用了分類模型而不是迴歸模型。
6.字符識別
該項目著重於計算機識別和理解人類手寫字符的能力。使用MNIST數據集訓練卷積神經網絡，有助於神經網絡以合理的準確度識別手寫字符。該項目使用深度學習，同時需要Keras和Tkinter庫。
7.森林火災預測
在當今世界，森林火災和野火已成為常見的災難，令人擔憂。這些災難對生態系統造成了很大的破壞，同時也造成了巨大的資金和基礎設施損失。使用k-均值聚類，可以識別森林火災熱點和該地點的火災嚴重性，從而更好地分配資源，更快地做出響應。使用氣象數據，例如常見火災季節的數據和加劇火災的天氣條件數據，可以進一步提高結果的準確性。
8.駕駛員睡意檢測
夜間駕駛實在不易。當駕駛員感到睏倦或昏昏欲睡時，會發生很多事故。這一項目旨在識別駕駛員何時可能快要睡著併發出警報。該項目使用深度學習模型對人們眼睛睜開或閉著的圖像進行分類，根據眼睛保持閉合的時間來保持得分。如果分數增加超過指定的閾值，模型就會引發警報。在此處可以找到相關的數據集和源代碼。
9.網頁流量時間序列預測
時間序列預測是統計和機器學習中非常重要的概念。預測網頁流量是時間序列預測的流行應用，可以幫助網頁服務器更好地管理其資源，避免中斷。為了使項目更加有趣，可以使用波網代替傳統的神經網絡。波網使用因果卷積，從而更加高效輕量。
10.氣候變化對全球糧食供應的影響
如今，氣候變化和異常現象已成為世界的共同問題，開始影響到地球上人類生活的各個方面。
該項目著重於量化氣候變化對現在以及將來全球糧食生產的影響。該項目旨在評估氣候變化對主糧產量的潛在影響，把二氧化碳對植物生長的影響以及氣候變化的不確定性納入考慮範圍，評估了溫度和降水變化的影響。該項目涉及數據可視化，以及在不同時間和不同地區對產量進行比較。
這些項目非常實用且不斷髮展，是提高技能並邁向精通的完美途徑。
千里之行始於足下，現在就開始練習吧~
我們一起分享AI學習與發展的乾貨
閱讀更多 讀芯術 的文章
