解读:一文让你了解数据采集

　　解读:一文让你了解数据采集

　　随着云计算、大数据、人工智能的发展，数据采集作为数据的重要手段，已经成为企业的迫切需求。

　　所谓“得数据者得人工智能”，人工智能早已在我们的生活中随处可见。比如“人脸识别”、“语音唤醒音频”都属于人工智能的范畴。然而，人工智能的上游基础产业——数据采集却鲜为人知。

　　什么是数据采集

？

　　数据采集​​，顾名思义，分为“采集”和“采集”。“获取”主要是数据的获取，可以有多种形式（详见下一节）；“采集”是数据的清洗、连接、整合，将低价值密度的数据转化为高价值密度的数据。

　　有哪些类型的数据采集

？

　　数据采集​​分为：图片采集、语音采集、文字采集、视频采集。

　　

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　　商品采集、命令词采集、英文采集、粤语采集……凡凡相信大家对这些数据采集项目都不陌生吧~

　　是你们的支持和付出，默默的推动着人工智能的发展，是不是赚大了呢~~

　　如何使用采集

到的数据？

　　电影中，智能助手贾维斯的出色表现让大家对智能语音助手充满期待。

　　本节以语音采集为例，具体采集到的语言数据如何被机器使用？

　　语音识别技术就是让机器人听懂你在说什么。它就像“机器的听觉系统”。该技术允许机器通过识别和理解将语音信号转换为相应的文本或命令。

　　语音识别系统本质上是一个模式识别系统，包括：特征提取、模式匹配、参考模式库等单体基本单元。

　　它由“训练”和“识别”两部分组成。

　　

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　　训练：大量的未知语音（也就是我们用户提供的语言数据）被麦克风转换成电信号，然后加到识别系统的输入中。首先经过预处理，根据人类语音的特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析，提取所需的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。

　　区别：识别过程通常可以分为“前端”和“后端”两个模块。“前端”模块的主要功能是进行端点检测（去除多余的静音和非语音）、降噪、特征提取等；“后端”模块的作用是利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对用户语音的特征向量进行统计模式识别（也称为“解码”），得到文本信息它收录

。

　　数据采集

应用在哪里？

　　本节仍以语音采集为例

　　喵电视推出的全球首款人工智能语音电视小米电视4A主打“高性价比”，只需一个语音按键即可实现搜索关键词搜索、人气排行、打开应用游戏等10多种语音交互功能。

　　谋米还有其他使用语音识别的产品，比如人工智能（AI）音箱，其唤醒词和二维人物“小爱”深入人心。

　　谋宏推出CHiQ人工智能电视Q5N和OLED电视Q5A系列，主打功能依旧是语音控制。一些Er、一些L等也推出了可以进行语音搜索的人工智能电视。

　　看到这里，是不是对数据采集的大纲有了大概的了解呢？

　　解决方案:如何为你的机器学习项目抓取网页数据？

　　不久前，我在 LearnML 子论坛上看到了一篇帖子。发帖人在这篇帖子中提到，他需要为他的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回复中给出了自己的方法，主要是学习如何使用BeautifulSoup和Selenium。

　　我在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将向您展示如何用一些有用的数据抓取网页并将其转换为 pandas 数据结构 (DataFrame)。

　　为什么要转换成数据结构呢？这是因为大多数机器学习库都可以处理 pandas 数据结构并以最少的修改编辑您的模型。

　　首先，我们要在维基百科上找一张表，转换成数据结构。我抓取的这张表显示了维基百科上观看次数最多的运动员。

　　大部分工作之一是浏览 HTML 树以获取我们需要的表格。

　　通过请求和正则表达式库，我们开始使用 BeautifulSoup。

　　from bs4 import BeautifulSoup

import requests

import re

import pandas as pd

　　复制代码

　　接下来，我们将从网页中提取 HTML 代码：

<p>website_url = requests.get(&#39;https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Multiyear_ranking_of_most_viewed_pages&#39;).text

soup = BeautifulSoup(website_url, &#39;lxml&#39;)

print(soup.prettify())

</a>

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