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产业气象站|8个超赞的机器学习项目( 二 )


摘要已经成为解决数据过多问题的一种无可替代的有效方法 。 从对话中提取信息具有很好的商业和教育价值 ， 这可以通过捕获具有对话结构的统计、语言和情感方面的特征来解决 。
通常来说 ， 手动将报告浓缩为一个汇总摘要要花费很多时间 ， 但是用自然语言处理（NLP）来做就会简单很多 。 用深度学习生成文本摘要能够理解整篇文章的上下文 ， 对所有需要快速生成文档摘要的人来说真是太方便了 。
5、用人脸识别来检测情绪并推荐歌曲
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图源：Unsplash ， 摄自AlirezaAttari 。
人脸是人体的重要组成部分 ， 它对于了解人的心理状态尤为重要 。 用人脸识别检测心情并推荐歌曲不仅可以省去歌曲手动分类的麻烦 ， 而且有助于根据人的情绪特征生成适当的播放列表 。
人们倾向于根据心情和兴趣听音乐 。 所以 ， 我们可以创建一种应用程序 ， 通过捕获面部表情 ， 识别出用户的情绪并推荐相应的歌曲 。
计算机视觉是一个跨学科领域 ， 这一领域的研究致力于在计算机上对数字图像和视频做高水平的理解 。 计算机视觉组件可用于通过面部表情决定用户情绪 。
文章《20+EmotionRecognitionAPIsThatWillLeaveYouImpressed,andConcerned》中介绍了20多种有趣且实用的情绪识别API 。
文章链接：
https://nordicapis.com/20-emotion-recognition-apis-that-will-leave-you-impressed-and-concerned/
6、从开普勒等太空飞行器拍摄的图像中找出宜居的系外行星
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图源：Unsplash ， 摄自NickOwuor 。
在最近十年中 ， 对超过100万颗恒星进行了监测 ， 以识别正在凌日行星（transitingplanet） 。 人工解释系外行星候选者的工作量巨大 ， 并且容易出现人为错误 ， 其后果难以评估 。 卷积神经网络适用于在嘈杂的时间序列数据中 ， 以比最小二乘策略更高的准确性来识别类地系外行星 。
7、老照片修复
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图源：Pikist 。
以原始方法修复受损照片是非常耗时和痛苦的 。 因此 ， 我们可以通过深度学习找出所有的图像缺陷（如裂缝、划痕和孔洞） ， 并且借助于图像修复算法 ， 我们还可以根据像素值轻松地找出缺陷 ， 以复原老照片 ， 并为老照片着色 。
8、用深度学习生成音乐
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图源：Unsplash ， 摄自AbigailKeenan 。
音乐是一种变换频率的曲调 。 因此 ， 自动音乐生成（AutomaticMusicGeneration）是一个用最少的人为调整作出一小段曲子的过程 。 最近 ， 深度学习工程（deeplearningengineering）已成为程序化音乐生成的最前沿技术 。
【来源：小辉搞科技】
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