英文对话数据集，使用决策树分类器训练，得到了完全可用的日常英文对话模型。无论是哪种语言，何种场景，只要提供足够大量的客服对话数据，对模型稍加修改，便可得到一个轻量，完全可用的聊天机器人。

机器学习有着惊人的应用范围，包括在健康和诊断方面。本项目包含从加载数据到预测结果的完整过程，并从头开始构建X射线图像分类模型CNN，以预测X射线扫描是否显示肺炎。这在当前时期尤其有用，因为已知新冠肺炎会导致肺炎。 最终模型结果准确率为98%左右。

量化信息提取本体开发和深度学习工具构建项目是数据科学和软件开发交叉领域的一项开创性举措。通过无缝集成先进的本体设计和尖端的深度学习技术，该项目旨在创建一个强大的工具，自动提取、注释和处理来自不同文本来源的量化信息。由此产生的工具将使用户能够解锁有价值的见解，促进各个领域的知情决策。 该项目的核心是创建一个复杂的深度学习工具，该工具能够从基于网络的内容中提取、注释和处理量化信息。该工具将以精心制作的本体为基础，确保精确和上下文感知的数据注释。项目范围包括本体开发、数据集创建、机器学习集成和直观用户界面的创建。 这个项目团队一共两人，所有代码都由我完成，还有一位产品经理负责整个项目的时间线规划和沟通。 此项目还在进行中，但是本体开发，和深度学习构建工作已经完成，最终版本的模型精度已经达到99.85%。