对机器学习感兴趣？不如先来实践一下！｜《ChatGPT聊天机器人语义情绪波动检测》
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《ChatGPT聊天机器人语义情绪波动检测》项目中，同学们都做了什么。
PROGRAM
2022年11月，OpenAI发布的聊天机器人模型ChatGPT迅速爆红网络，并在不到一周的时间里就聚集了超过100万用户。该聊天机器人可以通过用户的提示模拟人类对话并且模仿语气进行情景交流。随着ChatGPT爆火，各大公司也是在加强AI的投入都在积极推进AI的发展，希望可以创造出更多的AI智能产品。
本次项目将对ChatGPT聊天语音内容进行音频特征的提取，并且对所获取的数据进行异常值、标准化等处理操作，最后配合多种机器学习的算法构建情绪波动预测模型，来对ChatGPT智能机器人的语义情绪进行检测。
优秀学员报告节选展示（左右滑动，放大查看）
该项目是一个含金量很高的机器学习应用项目，将机器学习应用到语义检测中，从最后展示的报告来看，可以看到Z同学对于python的熟练使用以及对于机器学习整体的应用流程都是很清晰的：
从模型应用角度来看不光使用了线性回归、LASSO、岭回归、随机森林、决策树等机器学习模型，并且还对这些模型进行了stacking融合可以看出Z同学对于各类机器学习的算法应用是很熟练的。
在模型对比这一块，Z同学不光对比了模型在预测精度上的结果同时还结合实际情况，考虑了模型在实际应用中运行效率的问题，从两个方面对模型的效果进行探讨最终确定最优的预测模型。
在特征工程过程中也做了很多的尝试对比了递归消除法、PCA降维等方法在留下不同数量特征下的结果好坏，最终确定下来最优的特征工程方案。
总的来说Z同学不管是机器学习建模流程中的各类算法原理还是python编程都是很熟练的，可以将机器学习算法应用到实际中解决问题。
项目背书
学习过程（点击放大）
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