Phenquestions
В этом современном мире, основанном на технологиях, машинное обучение является важной областью, которая делает наши машины или электронные устройства интеллектуальными. Цель этой области - превратить простую машину в машину с разумом. В этой статье мы исследуем проекты машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы заинтересовать вас. Потому что эти проекты AI и ML настолько конкурентоспособны, сложны и интересны в разработке. Я твердо верю, что эти проекты - лучшее место, где можно инвестировать свое время и навыки. Давайте перейдем к изучению интересных, инновационных и простых проектов машинного обучения.
Лучшие проекты в области искусственного интеллекта и машинного обучения
Ниже мы рассказываем о 20 лучших стартапах и проектах машинного обучения. Если вы новичок или новичок в этом мире машинного обучения, я предлагаю вам сначала пройти курс машинного обучения. Здесь мы перечислили курсы машинного обучения. Теперь приступим к деталям.
1. Анализатор настроений в социальных сетях
Это один из интересных и инновационных проектов машинного обучения. Поскольку социальные сети, такие как Facebook, Twitter и YouTube, - это океан больших данных. Таким образом, анализ этих данных может быть полезен по ряду причин для понимания настроений и мнений пользователей.
Кроме того, этот проект может быть эффективным для цифрового маркетинга и брендинга, чтобы понять мнение или реакцию клиента на продукт или услугу. Чтобы понять функциональность этого проекта, посмотрите пример здесь.
Основные моменты проекта
- Это один из проектов машинного обучения и искусственного интеллекта для новичков в Python.
- Чтобы обучить систему, разработчик проекта может помочь нам с публикациями в социальных сетях, короткими сообщениями в Твиттере или отзывами клиентов в зависимости от системных требований.
- Для новичков данные Twitter могут быть полезны, поскольку твит содержит хэштег, местоположение и многое другое, которые легко анализировать.
- Используя набор данных Twitter, можно получить много данных, поскольку он состоит из 31 962 твитов.
- Как новичок, вы можете построить свою модель, чтобы классифицировать данные как положительные или отрицательные.
2. Классификация цветов ириса
Если вы новичок в мире машинного обучения, то этот простой стартап машинного обучения для новичков в Python подойдет вам. Этот проект также известен как «Hello World» проектов машинного обучения. Вы также можете разработать этот проект на R.
Этот проект может быть разработан с использованием контролируемого метода, такого как метод опорных векторов машинного обучения. Набор данных ирландских цветов имеет числовые атрибуты, i.е., длина и ширина чашелистика и лепестка. Как новичку, вам нужно понять, как использовать данные.
Основные моменты проекта
- Набор данных цветов ириса невелик, и предварительная обработка не требуется.
- Вы можете скачать этот набор данных о цветках ириса здесь.
- Классификация цветов на три вида - вирджиника, сетоса или разноцветный - задача этого проекта ИИ.
- Вы можете получить исходный код с GitHub.
3. Определение наборов продуктов на основе данных о продажах
Проект под названием «Идентификация пакетов продуктов на основе данных о продажах» - один из интересных проектов машинного обучения в R. Чтобы разработать этот проект на R, вы должны использовать метод кластеризации, который представляет собой субъективную сегментацию, чтобы узнать комплекты продуктов из данных о продажах.
Основные моменты проекта
- Чтобы разработать этот проект, вы должны знать о науке о данных. Здесь мы изложили курсы по науке о данных.
- Используемый язык: R
- Кроме того, вы должны знать о подходах к машинному обучению, таких как неконтролируемый метод кластеризации.
- Чтобы идентифицировать пакеты, Анализ рыночной корзины должен использовать.
4. Система музыкальных рекомендаций
Ты любитель музыки?? Всегда люблю слушать свою любимую? Тогда вы будете рады узнать об этой интересной идее проекта машинного обучения. Это тоже может быть инновационный проект. Цель этого проекта - рекомендовать музыку на основе истории прослушивания пользователем.
Основные моменты проекта
- Этот стартап в области искусственного интеллекта может быть разработан с использованием обоих языков, i.е., Python и R.
- Чтобы создать набор данных для обучения и тестирования, вы должны собрать данные из истории прослушивания пользователя за определенный период.
- Набор данных для обучения и тестирования разделен по времени.
- Вы можете получить набор данных и описание проекта здесь.
5. А Гладиатор с машинным обучением
Это очень простая идея проекта машинного обучения и искусственного интеллекта, если вы новичок. Этот проект поможет вам расширить свои знания о рабочем процессе построения модели. Разрабатывая этот проект, вы можете попрактиковаться в импорте данных, их очистке, предварительной обработке и преобразовании, перекрестной проверке и разработке функций.
Выделение этого проекта
- Вы должны знать об алгоритмах регрессии, классификации и кластеризации.
- Вы можете найти набор данных в репозитории машинного обучения UCI или в kaggle.
- Вы можете разработать этот проект, используя оба языка, я.е., Python и R.
- Разрабатывая этот проект, вы быстро узнаете о моделях прототипов.
6. TensorFlow
Вы хотите улучшить свои навыки машинного обучения?? Вы можете попрактиковаться в этом универсальном программном обеспечении для искусственного интеллекта и машинного обучения и расширить свои знания. TensorFlow - один из лучших и популярных проектов машинного обучения с открытым исходным кодом. По сути, это часть команды Google Brain в организации Google Machine Intelligence Research. Ссылка на GitHub здесь.
Основные моменты проекта
- Это программная библиотека с открытым исходным кодом.
- Он используется для численных расчетов с использованием графов потоков данных.
- Быстро и гибко для широкого спектра приложений.
- Имеет простой в использовании интерфейс Python.
- Кроме того, он включает API для Java.
7. Прогноз продаж BigMart
Ты новичок? Вам интересно узнать, как построить модель машинного обучения?? Тогда ваш поиск заканчивается здесь. Прогноз продаж BigMart - один из самых простых проектов машинного обучения и искусственного интеллекта для новичков в Python. Это также проект по науке о данных. Цель этого проекта - разработать прогностическую модель и выяснить продажи каждого продукта в конкретном магазине BigMart.
Основные моменты проекта
- Этот набор данных состоит из данных о продажах 1559 товаров в 10 различных торговых точках за 2013 год.
- Вы должны построить регрессионную модель, чтобы спрогнозировать продажи каждого из 1559 продуктов.
- Разрабатывая этот проект, вы можете понять визуализацию данных о продажах.
- Вы узнаете, как применять методы машинного обучения для прогнозирования продаж на Python.
- Вы можете получить доступ к полному решению для этого проекта здесь.
8. Прогнозировать качество вина
Если вы любите развивать интересный и инновационный стартап с машинным обучением, как я, то этот прогноз проекта по качеству вина именно для вас. Вы можете разработать этот проект, используя набор данных качества вина. Цель этого проекта - прогнозировать качество вина на основе его химических свойств. Это один из простых проектов машинного обучения для новичков в R.
Основные моменты проекта
- Вы узнаете об исследовании данных, разработав этот проект.
- Чтобы разработать этот проект, вы должны знать о регрессионных моделях.
- Вы узнаете о визуализации данных.
- Вы также узнаете о R и базовой статистике.
9. Scikit-Learn
Еще один стартап в области искусственного интеллекта с открытым исходным кодом - scikit-learn. Довольно легко развить. Этот инструмент представляет собой модуль Python для проектов машинного обучения. Это эффективно доступно и многократно используется в различных доменах. Вы можете найти этот проект на GitHub.
Основные моменты проекта
- Эффективный инструмент для интеллектуального анализа и анализа данных.
- Вам необходимо установить несколько библиотек Python с именами NumPy и pandas.
- Этот инструмент бесплатный.
- Это может быть полезным инструментом для разработки проектов искусственного интеллекта, чтобы войти в мир машинного обучения.
10. Walmart Продажи Прогнозирование
Вы хотите знать, как получить доступ к набору данных?? Как его импортировать и загрузить? Тогда этот проект набора данных Walmart по прогнозированию продаж - один из интересных проектов машинного обучения для вас. Задача этого проекта - прогнозировать продажи для каждого отдела в каждой торговой точке, чтобы помочь им в создании более основанных на знаниях решений для улучшения каналов и проектирования запасов.
Основные моменты проекта
- Набор данных Walmart содержит данные по 98 продуктам в 45 торговых точках.
- Вам необходимо установить R-studio на свой компьютер.
- В процессе разработки этого проекта вы узнаете, как управлять данными в R и как изменять форму пакета R.
- Также вы узнаете об условных операторах и циклах в R.
11. Классификация рукописных цифр MNIST
Если вы хотите стать экспертом в области машинного обучения, вам нужно практиковаться в различных областях. Глубокое обучение и нейронные сети - это такая область, в которую вы можете инвестировать свое время и навыки как новичок, поскольку они играют жизненно важную роль в применении распознавания изображений. Задача этого проекта искусственного интеллекта - взять изображение, которое представляет собой рукописную единственную цифру, и определить, что это за цифра.
Основные моменты проекта
- Набор данных MNISt прост и легкодоступен.
- Набор данных MNIST состоит из предварительно обработанных и отформатированных 60000 изображений рукописных цифр размером 28 × 28 пикселей.
- Вы обогатите свои навыки глубокого обучения и логистической регрессии на протяжении всего процесса разработки этого проекта.
- Вы узнаете, как преобразовать пиксельные данные в изображение.
- Для вашего удобства вы найдете здесь полное решение - Классификация рукописных цифр MNIST.
12. Theano
Theano, еще один стартап или проект по машинному обучению с открытым исходным кодом. Этот инструмент представляет собой библиотеку Python, которая позволяет разработчику машинного обучения эффективно определять и оптимизировать математические выражения и оценивать их, включая многомерные массивы.
Инструмент Theano объединяет систему компьютерной алгебры (CAS) с оптимизирующим компилятором. Вы также можете использовать его для академических исследований. Если вы используете его в образовательных исследовательских целях, вам придется процитировать его.
Основные моменты проекта
- Этот инструмент интегрирован с NumPy.
- Эффективно оценивает выражение.
- Этот проект с открытым исходным кодом может обнаруживать многие типы ошибок.
- URL-адрес GitHub находится здесь.
13. Решение нескольких сценариев использования классификации с использованием H2O
Если вы являетесь экспертом в области машинного обучения и имеете представление о нескольких областях, таких как H20, наука о данных и алгоритмы машинного обучения. Тогда этот проект для вас, где вы можете применить эти навыки. Это один из проектов машинного обучения и искусственного интеллекта в R. В этом проекте вы должны использовать H20 и функциональность для разработки моделей машинного обучения.
Основные моменты проекта
- Вы узнаете о масштабируемости модели с помощью H2O в среде Hadoop.
- H20 объединяет множество алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, наивный байесовский метод, кластеризация с использованием K-средних и word2vec.
- Вы должны использовать их: R-studio, R и H2O.
- H2O включает метод Stacked Ensembles.
14. Керас
Если вы разработчик среднего уровня и хотите улучшить свои навыки для решения реальных задач машинного обучения? Следовательно, вы должны знать о проектах с открытым исходным кодом машинного обучения. Keras - один из лучших проектов машинного обучения с открытым исходным кодом. Этот инструмент имеет некоторые выдающиеся особенности, такие как простая расширяемость, удобство использования, а также вы можете работать на python. URL-адрес GitHub доступен здесь.
Основные моменты проекта
- Это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на python.
- Этот инструмент с открытым исходным кодом позволяет легко и быстро создавать прототипы с его характерными особенностями.
- Этот инструмент совместим с: Python 2.7-3.6.
- Эта платформа поддерживает как сверточные сети, так и рекуррентные сети, а также комбинации этих двух сетей.
15. PyTorch
Знаете ли вы о NLP - обработке естественного языка?? Вас интересует эта перспективная сфера?? Если ваш ответ утвердительный, то этот проект или платформа с открытым исходным кодом для вас. Буквально PyTorch - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для питона на основе Torch. Этот инструмент используется для приложений машинного обучения, таких как обработка естественного языка.
Основные моменты проекта
- Он имеет две высокоуровневые функции: тензорное вычисление, i.е., NumPy с сильным ускорением графического процессора и глубокими нейронными сетями, построенными на ленточной системе автоматического определения различий.
- PyTorch использует технику автоматического дифференцирования.
- Гибридный интерфейс этого инструмента обеспечивает гибкость и скорость.
- Подробное описание этого инструмента здесь - PyTorch.
16. Прогнозирование заболеваний
Если вы хотите внедрить машинное обучение в медицину, то этот стартап машинного обучения по прогнозированию заболеваний может быть вам интересен. Задача этого проекта AI - предсказывать различные заболевания. Вы должны построить модель машинного обучения в R с помощью R Studio.
Основные моменты проекта
- Вы можете использовать этот набор данных по раку груди, штат Висконсин (диагностический). Вы можете скачать его из репозитория машинного обучения UC Irvine.
- В этом наборе данных есть два класса предикторов: злокачественное или доброкачественное новообразование груди.
- Чтобы разработать этот проект, вы должны знать о случайном лесу.
- Вы можете получить подробное описание этого проекта здесь.
17. Прогноз цен на акции
Если вы заинтересованы в работе с финансовой сферой, эта замечательная идея может быть интересной. Цель или задача этой системы - предсказать будущие цены на акции. Эта система учится на результатах деятельности компании.
Основные моменты проекта
- Наборы данных о фондовом рынке можно загрузить с Quandl.com или квантопический.ком.
- Проблемы при работе с этим проектом заключаются в том, что данные о ценах на акции являются детализированными, и это данные разных типов, такие как индексы волатильности, цены, фундаментальные индикаторы и т. Д.
- Вы можете легко проверить свою систему с новыми данными.
- Если вы новичок, вы можете ограничить задачу проекта и можете прогнозировать только шестимесячные движения цен в зависимости от ежеквартального отчета организации.
18. A Рекомендуемые системы, использующие набор данных Movielens
Сегодня людям интереснее смотреть фильм онлайн, чем смотреть фильм по телевизору. Если вы увлечены работой с такой инновационной и захватывающей идеей проекта, то эта идея может вам помочь. Цель этой системы - разработать эффективную рекомендательную систему.
Основные моменты проекта
- Набор данных Movielens состоит из 1 000 209 оценок фильмов из 3 900 фильмов, созданных 6040 пользователями Movielens.
- Эта система может быть разработана с использованием обоих языков, i.е., R и питон.
- Этот проект машинного обучения полезен для начинающих.
- Вы можете создать мировую облачную визуализацию названий фильмов, чтобы разработать рекомендованную для фильмов систему.
19. Система распознавания человеческой деятельности
Система распознавания человеческой активности - это модель классификатора, которая может идентифицировать фитнес-деятельность человека. Для разработки этого проекта вы должны использовать набор данных для смартфонов, который содержит фитнес-активность 30 человек, которая фиксируется с помощью смартфонов. Этот проект поможет вам понять процедуру решения задачи множественной классификации. Если вы новичок, то этот проект абсолютно для вас, чтобы улучшить свои навыки машинного обучения.
Основные моменты проекта
- Этот проект искусственного интеллекта представляет собой проблему классификации. Итак, как начинающему разработчику, это поможет вам улучшить свои навыки решения проблем.
- Вы узнаете о SVM и Adaboost.
- Набор данных был случайным образом разделен на этапы обучения и тестирования. На этапе обучения 70% данных и 30% для тестирования.
- Подробности этого проекта можно найти здесь.
20. Неон
Неон - это проект машинного обучения и искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который лучше всего подходит для опытных или опытных разработчиков машинного обучения. Этот инструмент представляет собой библиотеку глубокого обучения Intel Nervana на основе Python. Этот инструмент обеспечивает высокую производительность благодаря простоте использования и расширяемости. URL-адрес GitHub находится здесь: неон.
Основные моменты проекта
- Это фреймворк для визуализации.
- Имеет заменяемое аппаратное обеспечение.
- Вы можете написать код один раз и развернуть его на процессорах, графических процессорах или оборудовании Nervana.
- Этот инструмент поддерживает часто используемые модели, включая конвенты, автокодеры, LSTM и RNN.
Конечные мысли
Все подробности касаются 20 лучших проектов машинного обучения, и, надеюсь, вы получите интересную идею проекта, прочитав эту статью. Мы организовали эту статью так, чтобы независимо от вашего уровня - новичок, средний или экспертный - вы могли узнать что-то новое или узнать что-то новое из этой статьи.
Наконец, вы также можете увидеть еще несколько интересных проектов, которые являются проектами Raspberry Pi и Arduino. Большое спасибо за то, что остаетесь с нами.
