1. 为什么要写这一系列 Sample 文章？

这一系列例子都很简单，在专家大咖眼里不值一提，但却是我学习 AI 过程中真实做过的项目小练习。它们有一个共同特点：不炫技、不堆概念，只是踏踏实实地按“一个小项目”把事做完。

• 不是论文级项目，但每一个都从“为什么做”开始，而不是一上来就 import。
• 不是刷题式练习，而是尽量还原真实业务：有没有数据？数据长什么样？能不能跑通？效果够不够用？
• 不是追热点，而是围绕一些常见场景：欺诈检测、预测性维护、医学影像、爆文预测、健康监测、数据可视化等。

对刚入门或在转型路上的同学来说，很多时候不是缺“算法公式”，而是缺一个能照着走一遍的完整项目样板。写这些文章，就是想把自己走过的这条“小路”记录下来，哪怕对你只解决一个小疑惑，也值了。

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2. 每个 Sample 背后，都是一次完整的“小项目”

在每篇 Sample 文章里，我都尽量按照一个工程化 AI 项目的 6 个阶段来组织内容：

1. 需求界定：

   • 这个项目想解决什么问题？
   • 使用它的人是谁？
   • 判定“做得好”的标准是什么（准确率、召回率、响应时间、可解释性……）？

2. 数据获取：

   • 数据从哪来？公开数据集、企业内部系统、还是模拟生成？
   • 文件格式是 CSV、Excel 还是图像、PDF？
   • 有没有数据质量问题（缺失值、异常值、列名不规范）？

3. 数据分析：

   • 先看一眼数据的“样子”和“秉性”，而不是盲目上模型。
   • 做一些必要的统计和可视化，先对数据形成直觉。

4. 模型构建：

   • 为什么选这个模型，而不是另一个？
   • 特征是怎么来的？是业务含义驱动，还是“拍脑袋喂给模型”？
   • 有没有做必要的标准化、拆分训练/测试集？

5. 效果评估：

   • 只看准确率够吗？对于欺诈检测、医学影像、健康监测，召回率 / F1 / 混淆矩阵往往更重要。
   • 模型不好，是数据问题、特征问题、还是模型/参数问题？

6. 部署应用：

   • 至少做到“把模型存起来 + 提供一个干净的预测函数”。
   • 更进一步的，可以是小脚本、简单 API、可视化界面甚至 Web Demo。

这些 Sample 刻意没有追求“高大上”，但努力做到：

• 步骤完整
• 代码可跑
• 思路清晰
• 对“以后真做项目”有帮助

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3. 这些 Sample 想解决哪些痛点？

如果你有下面这些感受，可能会在本系列里找到一点共鸣：

• “看了很多教程，都是一些零散的 API 示例，不像一个完整项目。”
• “理论课讲得很高级，到写代码的时候，却不知道从哪一步开始下手。”
• “网上的项目要么太简单像 Hello World，要么太复杂，一堆框架堆在一起。”

所以，写这系列文章的目标是：

• 用“工程师视角”重新整理这些案例，而不是“教科书视角”。
• 每篇文章尽量做到：
  • 先讲清楚：我们在解决什么问题；
  • 再一步一步走完：从环境准备到模型落地；
  • 中间遇到的坑、不合理的地方，也如实记录，而不是只给一个“完美结局”。

你可以把它们当成：

• 入门 / 转型阶段的**“工作日志 + 教学案例”**；
• 准备带学生/同事做项目时的参考蓝本；
• 自己以后写项目总结或技术文档的结构模板。

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4. 已发布的 Sample 文章（持续更新中）

目前已经整理并发布的文章包括：

• 01｜基于机器学习的保险欺诈检测：用 CNN 辅助医生筛查肺炎病例

  • 任务：图像二分类（肺炎 / 正常）
  • 技术：卷积神经网络（CNN）、数据增强、训练/验证/测试集划分、模型保存与加载

• 02｜基于机器学习的保险欺诈检测：从 Kaggle 数据到可落地的分类模型

  • 任务：二分类（欺诈 / 非欺诈）
  • 技术：随机森林、逻辑回归、决策树、特征标准化、模型评估、模型保存

• 03｜AI编程实例 - 基于时间序列分析的工厂设备预测性维护：用时间序列预测“别等机器坏了才修”

  • 任务：预测设备故障 / 异常，支持时间序列分析
  • 技术：特征工程（移动平均、滞后特征）、Random Forest、Isolation Forest、ARIMA、单点预测策略

5. 写这些文章的初心

我不是“大佬”，只是一个在 AI 路上不断摸索的工程师。所以，这个系列更多是：

• 给自己看的复盘：

  • 每次做完一个小项目，如果不写下来，过一段时间就只剩“好像做过”这种模糊印象。
  • 写出来，可以逼自己把“直觉”变成“可复现的步骤”和“可解释的选择”。

• 给还在学习路上的你一点参考：

  • 你看到的不只是“结果”，还有中间的取舍、权衡和踩过的坑。
  • 有些地方写得不完美，但是真实；有些代码可以更优雅，但先让它正确地跑起来。

• 给未来的项目打地基：

  • 以后再遇到类似的业务问题，可以直接复用一整套思路：
    • 欺诈检测如何从零搭？
    • 预测性维护有哪些关键特征？
    • 医学图像怎么做数据增强？
    • 行为监测如何从无监督聚类走到健康建议？

如果这些记录，哪怕只帮你理清了一个环节的思路、解决了一个小错误，或者让你觉得“原来别人也是这么一步一步摸索过来”，对我来说就是非常大的鼓励。

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6. 如何参与、提问和共建？

如果你：

• 想看某个具体场景的示例（比如推荐系统、NLP 文本分类、时间序列预测等）；
• 对某个知识点有困惑（比如“为什么要标准化”、“如何选择评估指标”、“如何把 Notebook 变成真正能用的脚本/服务”）；
• 或者在运行这些 Sample 时踩到了坑、报了错；

欢迎在 CSDN 的评论区留言，告诉我：

• 你目前在学什么、遇到什么卡点；
• 你更希望看到哪一类项目案例；
• 哪篇文章里，有哪些地方还可以讲得更清楚。

我会尽量：

• 根据大家的反馈，补充更多有代表性的 Sample；
• 把常见问题整理成单独的小贴；
• 持续把这些“零散的小项目”，打磨成一套对实战有帮助的 AI 学习路径。

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7. 尾声

这不是一个“华丽”的系列，而是一个朴实但可落地的系列。它记录的是：一个工程师在真实环境、真实数据、真实限制下，如何一步一步把一个小 AI 项目做完。如果你也在这条路上，希望我们能一起多做几个小项目、少一点空想，多一点能跑的代码和能用的结果。

感谢你愿意花时间看完这篇“序”。后面的每一篇 Sample 文章，都欢迎你来挑毛病、提建议、一起打磨。