大家好我是木木，自从2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT后，大模型迅速火热起来，人工智能作为当下最火的行业之一，2025年春节期间DeepSeek R1模型大火。前面学习很多机器学习算法，接下来讲解下如果要做机器学习项目的实战步骤。

 

要想找机器学习的项目进行练习或者参加比赛，给大家推荐几个网站：

1、阿里云：天池数据集_阿里系唯一对外开放数据分享平台-阿里云天池

里面可以参加天池大赛，也可以在里面找到很多机器学习、深度学习等项目的数据集进行下载

2、github：GitHub - dbolya/yolact: A simple, fully convolutional model for real-time instance segmentation.

国外的一个代码仓库里面有很多可以完整项目，可以直接下载到本地进行体验。

由于github是国外的一个网站，很多时候会打不开，可以访问国内替代github产品的官网功能跟github类似不过是国内公司开发的

gitee：Gitee 帮助中心 | Gitee 帮助中心

项目实战步骤

1、明确目标和结果：

目标：清楚项目要做什么，是要解决什么问题？分类、回归？

结果：预测的准确率要达到多少才算能够交付？

评价指标：根据问题选择合适的评价指标，比如分类评估用准确率，回归问题用均方差。。

 

2、数据的收集和预处理

收集和数据清洗：根据不同的渠道收集项目相关的数据集，需要确保数据的质量和完整性，避免数据中有异常值、缺省值、重复值等异常数据。

预处理：对数据进行处理，比如特征信息太多，不同特征值相差太大需要做数据预处理（归一化、标准化等操作）、机器学习处理的都是数值问题如果有文字需要进行特征编码转为数值类型

 

3、模型的选择和训练

模型的选择：根据不同的问题和数据情况选择合适的机器学习模型。

训练：将数据集进行划分用于模型的训练。

 

4、模型评估和调优

评估：对模型性能进行评估

调优：如果模型性能不理想，要对模型进行调优，而人工智能工程师很多时候被戏称为调参侠，也是因为工程师需要花费大量时间来尝试不同的参数组合，使模型性能找到最优的参数设置

 

5、模型的部署和监控

部署：部署到环境进行模型的使用，要想尝试部署模型，可以看

一步步实现本地部署DeepSeek R1模型+可视化图形交互-CSDN博客 体验下目前很火的DeepSeek R1模型部署的操作

监控：经常关注模型评估性能，因为模型使用久了后可能因为其他原因导致模型性能下降，需要重新进行模型更新和训练。