Python5.0-第五階段-課內專案

股票分析網站-東方財富網

專案目的：

使用股票API接口,來獲取股票數據並利用基本的股票分析方法,再透過Python做股票分析

PS-課內使用東方財富網站模組，搭配股票API，可完善成以下網站

透過此系統來達到練習如何串接API獲取數據和利用移動平均和布林通道進行股票分析，並將其數據作可視化後搭配使用Django網站框架來展示線上交易機制。

但由於此股票API接口為付費接口

想使用此接口可以像小幫手索取此API付費使用方法的PDF檔案。

我們也會為學員準備『Yahoo股票API』的在地化課程

教學會放置於達內報報中，也歡迎學員參考學習，平台展示如下：

東方財富網站-台股數據版本：http://122.146.89.59:8093/index-1

數據分析-新聞文本分析

為了幫新聞內容進行種類分類,在此專案我們收集各類新聞內容資料

並使用TextCNN模型來進行訓練,最後我們可以使用這個模型來幫新聞資料進行分類

並且可以得知此分類的準確率高低,進而評估模型的好壞

新聞文本分析 - 起始程式碼

新聞文本分析 - 模型加載程式碼

新聞文本分析 - 終端機執行畫面

新聞文本分析 - 分析結果畫面

新聞文本分析 - 終端機執行影片

數據分析-飯店評論分析

為了幫助飯店進行評論內容好壞區分,在此專案我們收集飯店評論資料

並使用LTMS模型來進行訓練,最後我們可以使用這個模型來對評論進行好壞分類

並且可以得知此評論的好壞和準確率高低,進而評估模型的好壞

飯店評論分析-文字預處裡程式碼

飯店評論分析-模型訓練程式碼

飯店評論分析-文字預測執行程式碼

飯店評論分析-分析執行結果

飯店評論分析-終端機執行影片

數據分析-北京房價分析

為了分析北京的房價,在此專案我們使用NumPy和pandas來獲取資料的特徵和清洗資料

並且使用matplotlib 來進行繪圖以達到數據可視化,並結合兩者藉此來評斷北京的房價狀況

專案介紹：使用Jupyter在呈現即時的網頁數據可視化效果

北京房價分析 - 模型導入&分析描述

北京房價分析 - 數據類型描述&預處裡

北京房價分析 - 數據特徵值

北京房價分析 - 數據圖形繪製

北京房價分析 - 數據可視化

北京房價分析 - Jupyter執行影片

AI 影像辨識-水果識別

為了讓電腦自動判別水果進行種類,在此專案我們收集各類水果圖片

並使用VGG模型來進行訓練,最後我們可以使用這個模型來使電腦利用圖片判斷此為何種水果

進而達到自動識別目的

專案介紹：CNN實現水果分類

水果識別 - 數據預處理

水果識別 - 水果辨識-模型搭建&訓練&保存

水果識別 - 水果辨識-模型加載&預測

水果辨識 - 執行與預測圖片

水果辨識 - 辨識結果

水果辨識 - 終端機執行影片：

AI 人臉檢測與人臉識別

掌握人臉檢測/人臉識別原理、常用模型以及模型搭建、訓練、調優等方法

瞭解常用人臉檢測/人臉識別檢測數據集、資料標注方式與原理、常用協力廠商庫

能應用人臉檢測/人臉識別解決實際工程問題

影視場景人臉檢測

密集場景人臉檢測

藝術品場景人臉檢測

卡通場景人臉檢測

演員與角色比對

兩版三國曹操比對：是否為同一個人

AI 光學字元辨識（OCR）

掌握光學字元辨識原理、常用模型以及模型搭建、訓練、調優等方法

瞭解常用目標檢測資料集、資料標注方式與原理、熟悉常用資料標注工具

能應用OCR模型解決實際工程問題

光學字元辨識是從圖片中提取文字的一種技術，應用非常廣泛。

例如車牌識別、證件識別、拍照翻譯、拍照搜題、字元識別筆等等，極大便利我們的生活

AI 票據識別

利用深度學習模型，實現高精度票據識別，從而實現紙質票據電子化。

類似功能還有證件識別、卡識別、發票識別等等。

AI 目標檢測

目標檢測是檢測出圖像中有哪些物體，並進行定位。

該項目使用了流行的YOLO3模型實現目標物體檢測。

目標檢測的應用：自動體溫檢測、口罩檢測、車輛/行人跟蹤、智慧監控等等

掌握目標檢測原理、常用模型（如R-CNN、YOLO3、SSD等）以及模型搭建、訓練、調優等方法
瞭解常用目標檢測資料集、資料標注方式與原理、熟悉常用資料標注工具
能應用目標檢測模型解決實際工程問題

AI 圖像識別

掌握圖像分類原理、模型搭建、訓練、調優等方法

掌握主流深度學習框架搭建、訓練卷積神經網路方法

能應用圖像分類模型解決實際工程問題

該專案為圖像分類、圖像識別問題。

圖像分類應用很廣，例如手寫體識別、貓狗分類、汽車識別、鮮花識別、害蟲識別等等

AI 工業產品質檢系統

商品之間是圖像技術的重要應用場景

該項目綜合利用影像處理技術，實現高準確度的工業產品品質檢測，檢測出有品質瑕疵的產品

該示例圖顯示了對膠囊產品氣泡檢測效果

綜合利用各種圖像技術，實現工業產品品質檢測

AI 文本情绪分析

文本情緒分析是自然語言處理的一個應用

旨在利用人工智慧技術分析文本中的情緒，是正面、中性或負面

在實際中有廣泛的應用，如：

1）輿情監測

2）根據財經報導、上市公司通報對股票預警

3）分析話題熱度

4）根據客戶留言分析滿意度

理解RNN/LSTM模型原理、優缺點、適用場景
理解文本情緒分析原理、實現方法。能利用常用深度學習平臺實現中文文本情緒分析
應用RNN/LSTM模型進行自然語言處理

該頁示例表名，利用深度學習模型，能準確識別文本所表達的情感傾向（正面或負面）