对机器学习感兴趣?不如先来实践一下!|《特斯拉车辆故障自动检测系统》
很多同学在留学准备前期都经常很迷茫,对申请目标,甚至未来职业发展方向都拿不定主意,不知道要如何选择。想提前通过实习来进行全方位的了解,但无奈实习试错机会少,而通过项目实战,却是个高性价选择。
通过精心设计的项目,可以了解业界常规的作业模式,进行类似实践,这对发现职业兴趣、提升相关技能、积累实操经历都非常有益。
数据科学专业,是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。
指南者的人工智能项目实战,就以机器学习方法为核心,引用热门项目实战,由指导老师带领学员,完成数据预处理、数据变换、特征工程、模型搭建与调参、模型评价、模型集成等,切实体验机器学习的实际应用。
我们一起来看看在《特斯拉车辆故障自动检测系统》项目中,同学们都做了什么。
PROGRAM
在家用汽车的使用过程中除非定期对汽车进行全面体检,否则一般来说都是等它出了问题才会去维修。而当一些故障出现后会造成严重的后果,汽车的驾驶安全性是各个车企都十分关注的问题。如果可以在故障发生之前,就提前检测到问题可以避免很多汽车故障所造成的安全事故。
本次项目将基于特斯拉汽车的各项传感器数据来构建故障识别模型,在整个项目过程中会对传感器数据进行特征工程处理,之后构建各类的机器学习算法来进行故障检测识别,达到汽车安全性的实时检测,提早规避故障风险。
优秀学员报告节选展示(左右滑动,放大查看)
- C同学除了对于python掌握是很熟练的,同时对于numpy、pandas、matplotlib、sklearn等第三方库的应用也是很熟悉,可以将其应用到实际问题中;
- 从整体报告可以看出,C同学解决问题的思路是很清晰的,数据清洗预处理、特征工程构建、模型调参、模型对比、模型融合等步骤掌握都是很好的;
- 值得一说的是C同学在模型搭建的过程中表现还是很好的,除了构建单一的预测模型,还将模型进行了集成融合得到了更好的效果,并且从准确率、F1、AUC、ROC等多角度对模型的结果进行评判。
学习过程(点击放大)
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