Phenquestions
V tomto současném světě založeném na technologiích je strojové učení významnou oblastí, díky které je náš stroj nebo elektronické zařízení inteligentní. Účelem tohoto pole je přeměnit jednoduchý stroj na stroj s myslí. V tomto článku prozkoumáme projekty strojového učení a umělé inteligence, abychom zvýšili váš zájem. Protože tyto projekty AI a ML jsou tak konkurenceschopné, složité a zajímavé pro vývoj. Pevně věřím, že tyto projekty jsou tím nejlepším místem pro investování vašeho času a dovedností. Pojďme dále prozkoumat zajímavé, inovativní i snadné projekty strojového učení.
Nejlepší projekty AI a strojového učení
Níže uvádíme 20 nejlepších startupů a projektů strojového učení. Pokud jste v tomto světě strojového učení začátečník nebo nováček, navrhuji nejdříve absolvovat kurz strojového učení. Zde uvádíme kurzy strojového učení. Nyní pojďme začít s podrobnostmi.
1. Analyzátor sentimentu sociálních médií
Jedná se o jeden ze zajímavých a inovativních projektů strojového učení. Sociální média jako Facebook, Twitter a YouTube jsou oceánem velkých dat. Proto může být těžba těchto dat prospěšná mnoha způsoby, jak porozumět náladám a názorům uživatelů.
Navíc tento projekt může být efektivní pro digitální marketing a branding, aby pochopil názor nebo reakci na produkt nebo službu zákazníka. Abyste pochopili funkčnost tohoto projektu, podívejte se na příklad zde.
Hlavní body projektu
- Toto je jeden z projektů strojového učení a umělé inteligence pro začátečníky v pythonu.
- Při školení systému nám může vývojář projektu pomoci s příspěvky na sociálních médiích, tweety s krátkými zprávami nebo recenze zákazníků na základě systémových požadavků.
- Pro začátečníky mohou být data z Twitteru užitečná, protože tweet obsahuje hashtag, umístění a mnoho dalších, snadno analyzovatelných.
- Pomocí datové sady Twitter můžete získat spoustu dat, protože se skládá z 31 962 tweetů.
- Jako začátečník můžete svůj model sestavit tak, aby klasifikoval data jako pozitivní nebo negativní.
2. Klasifikace Iris Flowers
Pokud jste začátečník ve světě strojového učení, pak je pro vás vhodný tento snadný start strojového učení pro začátečníky v pythonu. Tento projekt je také známý jako „Hello World“ projektů strojového učení. Tento projekt můžete také vyvinout v R.
Tento projekt lze vyvinout pomocí supervizované metody, jako je metoda vektorového podpory strojového učení. Datová sada irských květin má číselné atributy, tj.E., délka a šířka plátku a plátku. Jako začátečník musíte přijít na to, jak data využít.
Hlavní body projektu
- Datová sada květů Iris je malá a není nutné provádět předběžné zpracování.
- Tuto datovou sadu květin Iris si můžete stáhnout zde.
- Zařazení květů mezi tři druhy - virginica, setosa nebo versicolor je úkolem tohoto projektu AI.
- Zdrojový kód můžete získat z GitHubu.
3. Identifikace balíků produktů z prodejních dat
Projekt s názvem „Identifikace produktových balíků z prodejních dat“ je jedním ze zajímavých projektů strojového učení v R. Chcete-li tento projekt vyvinout v R, musíte použít klastrovací techniku, která je subjektivní segmentací, abyste zjistili balíčky produktů z prodejních dat.
Hlavní body projektu
- Chcete-li tento projekt vyvinout, musíte vědět o vědě o datech. Zde jsme nastínili kurzy vědy o datech.
- Použitý jazyk: R
- Také musíte vědět o přístupech strojového učení, jako je metoda bez dozoru pro shlukování.
- K identifikaci balíčků je nutné použít Market Basket Analysis.
4. Systém doporučení hudby
Jste milovníkem hudby? Vždy rád poslouchám svůj oblíbený? Pak budete rádi, když se dozvíte o této zajímavé myšlence projektu strojového učení. Může to být také inovativní projekt. Cílem tohoto projektu je doporučit hudbu založenou na historii poslechu uživatele.
Hlavní body projektu
- Toto spuštění umělé inteligence lze vyvinout pomocí obou jazyků, tj.E., krajta a R.
- Chcete-li vytvořit datovou sadu školení a testování, musíte v daném období shromáždit data z historie poslechu uživatele.
- Datová sada pro školení a testování je rozdělena podle času.
- Odtud můžete získat datovou sadu a popis projektu.
5. A Gladiátor strojového učení
Pokud jste začátečník, je to velmi snadný nápad na strojové učení a projekt umělé inteligence. Tento projekt vám pomůže rozšířit znalosti o pracovním postupu vytváření modelů. Při vývoji tohoto projektu můžete procvičit, jak importovat data, jak čistit data, předběžné zpracování a transformace, křížové ověřování a inženýrství funkcí.
Zvýraznění tohoto projektu
- Musíte vědět o regresních, klasifikačních a klastrových algoritmech.
- Datovou sadu najdete z úložiště strojového učení UCI nebo kaggle.
- Tento projekt můžete vyvinout pomocí obou jazyků, tj.E., krajta a R.
- Při vývoji tohoto projektu se rychle dozvíte o prototypových modelech.
6. TensorFlow
Chcete zlepšit své dovednosti strojového učení? S tímto všestranným softwarem a frameworkem pro umělou inteligenci a strojové učení můžete procvičovat své znalosti. TensorFlow je jedním z nejlepších a nejoblíbenějších projektů open source strojového učení. V zásadě je součástí týmu Google Brain v organizaci Google Machine Intelligence Research. Odkaz na GitHub je zde.
Hlavní body projektu
- Toto je softwarová knihovna s otevřeným zdrojovým kódem.
- Používá se pro numerický výpočet pomocí grafů toku dat.
- Rychlý a flexibilní pro širokou škálu aplikací.
- Má snadno použitelné rozhraní pythonu.
- Navíc obsahuje API pro Javu.
7. Predikce prodeje BigMart
Jsi začátečník? Máte zájem se naučit, jak vytvořit model strojového učení? Zde vaše hledání končí. Tato predikce prodeje BigMart je jedním z nejjednodušších projektů strojového učení a umělé inteligence pro začátečníky v pythonu. Toto je také projekt datové vědy. Účelem tohoto projektu je vyvinout prediktivní model a zjistit prodej každého produktu v daném obchodě BigMart.
Hlavní body projektu
- Tato datová sada se skládá z údajů o prodeji za rok 2013 u 1559 produktů v 10 různých prodejnách.
- Musíte předpovědět prodej každého z 1559 produktů a vytvořit regresní model.
- Při vývoji tohoto projektu můžete pochopit vizualizaci údajů o prodeji.
- Budete vědět, jak aplikovat techniky strojového učení v predikci prodeje v Pythonu.
- Kompletní řešení tohoto projektu najdete zde.
8. Předvídat kvalitu vína
Pokud rádi vyvíjíte zajímavý a inovativní startup strojového učení jako já, pak je tato předpověď projektu kvality vína právě pro vás. Tento projekt můžete vyvinout pomocí datové sady kvality vína. Cílem tohoto projektu je předpovědět kvalitu vína na základě jeho chemických vlastností. Toto je jeden z jednoduchých projektů strojového učení pro začátečníky v R.
Hlavní body projektu
- Dozvíte se o průzkumu dat vytvořením tohoto projektu.
- Chcete-li tento projekt vyvinout, musíte vědět o regresních modelech.
- Dozvíte se o vizualizaci dat.
- Budete také vědět o R a základních statistikách.
9. Scikit-učit se
Dalším spuštěním otevřené umělé inteligence je scikit-learn. Je to docela snadné vyvíjet. Tento nástroj je pythonový modul pro projekty strojového učení. To je efektivně přístupné a vysoce znovu použitelné v různých doménách. Tento projekt najdete na GitHubu.
Hlavní body projektu
- Efektivní nástroj pro dolování a analýzu dat.
- Musíte nainstalovat několik knihoven pythonu s názvem NumPy a pandy.
- Tento nástroj je zdarma.
- Může to být užitečný nástroj pro vývoj projektů umělé inteligence pro vstup do světa strojového učení.
10. Walmart prodeje Prognózy
Chcete vědět, jak přistupovat k datové sadě? Jak jej importovat a načíst? Pak je tento projekt datové sady Walmart s předpovědí prodeje pro vás jedním ze zajímavých projektů strojového učení. Úkolem tohoto projektu je předpovědět prodeje pro každé oddělení v každé prodejně, aby jim pomohly při vytváření možností založených na vyšších znalostech pro vylepšení kanálu a návrh inventáře.
Hlavní body projektu
- Datová sada Walmart obsahuje data pro 98 produktů ve 45 prodejnách.
- Musíte si do počítače nainstalovat R-studio.
- V průběhu procesu vývoje tohoto projektu se naučíte, jak manipulovat s daty v R a jak změnit tvar R balíčku.
- Dozvíte se také o podmíněných příkazech a smyčce v R.
11. Klasifikace ručně psaných číslic MNIST
Pokud se chcete stát odborníkem na strojové učení, musíte procvičovat různé domény. Hluboké učení a neuronové sítě jsou takovým oborem, kde můžete investovat svůj čas a dovednosti jako začátečník, protože hrají zásadní roli v aplikaci rozpoznávání obrazu. Úkolem tohoto projektu umělé inteligence je pořídit obrázek, který je ručně psanou jedinou číslicí, a určit, co tato číslice je.
Hlavní body projektu
- Datová sada MNISt je jednoduchá a snadno přístupná.
- Datová sada MNIST se skládá z předem zpracovaných a naformátovaných 60 000 obrazů ručně psaných číslic 28 × 28 pixelů.
- Během vývoje tohoto projektu obohatíte své dovednosti v hlubokém učení a logistické regrese.
- Naučíte se, jak převést pixelová data na obrázek.
- Pro vaše pohodlí zde najdete kompletní řešení - klasifikace ručně psaných číslic MNIST.
12. Theano
Theano, další spuštění nebo projekt strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem. Tento nástroj je knihovna pythonu, která umožňuje vývojáři strojového učení efektivně definovat a optimalizovat matematické výrazy a hodnotit je, včetně vícerozměrných polí.
Nástroj Theano integruje počítačový algebraický systém (CAS) s optimalizujícím kompilátorem. Můžete jej použít také pro svůj akademický výzkum. Používáte-li jej pro účely pedagogického výzkumu, musíte jej uvést.
Hlavní body projektu
- Tento nástroj je integrován s NumPy.
- Efektivně hodnotí výraz.
- Tento projekt s otevřeným zdrojovým kódem dokáže detekovat mnoho typů chyb.
- URL GitHub je zde.
13. Řešení více případů použití klasifikace pomocí H2O
Pokud jste odborníkem na strojové učení a máte představu o více doménách, jako je H20, datová věda a algoritmy strojového učení. Pak je pro vás tento projekt, kde můžete tyto dovednosti využít. Toto je jeden z projektů strojového učení a umělé inteligence v R. V tomto projektu musíte použít H20 a funkčnost k vývoji modelů strojového učení.
Hlavní body projektu
- Dozvíte se o škálovatelnosti modelu pomocí H2O v prostředí Hadoop.
- H20 integruje mnoho algoritmů strojového učení, jako je lineární regrese, logistická regrese, Naive Bayes, shlukování K-means a word2vec.
- Musíte použít tyto: R-studio, R a H2O.
- H2O zahrnuje metodu Stacked Ensembles.
14. Keras
Pokud jste vývojář na střední úrovni a chcete zlepšit své dovednosti pro výzvy strojového učení v reálném světě? Proto musíte mít informace o open source projektech strojového učení. Keras je jedním z nejlepších projektů strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem. Tento nástroj má některé prominentní funkce, jako je snadná rozšiřitelnost, uživatelská přívětivost a také můžete pracovat v pythonu. URL GitHub je k dispozici zde.
Hlavní body projektu
- Je to API na vysoké úrovni neuronových sítí, které je napsáno v pythonu.
- Tento nástroj s otevřeným zdrojovým kódem umožňuje snadné a rychlé prototypování se svými prominentními funkcemi.
- Tento nástroj je kompatibilní s: Python 2.7-3.6.
- Tato platforma podporuje jak konvoluční sítě, tak i opakující se sítě, navíc kombinace těchto dvou sítí.
15. PyTorch
Víte o NLP - zpracování přirozeného jazyka? Zajímá vás toto slibné pole?? Pokud je vaše odpověď ano, pak je tento open source projekt nebo platforma pro vás. Doslova je PyTorch knihovna open source strojového učení pro python založená na Torch. Tento nástroj se používá pro aplikace strojového učení, jako je zpracování přirozeného jazyka.
Hlavní body projektu
- Má dvě funkce na vysoké úrovni: výpočet tenzoru, tj.E., NumPy se silnou akcelerací GPU a hlubokými neuronovými sítěmi postavenými na páskovém systému automatického rozdílu.
- PyTorch používá techniku automatické diferenciace.
- Hybridní front-end tohoto nástroje poskytuje flexibilitu a rychlost.
- Podrobný popis tohoto nástroje je zde - PyTorch.
16. Předpověď nemoci
Pokud chcete nasadit strojové učení do lékařské vědy, může být pro vás toto spuštění strojového učení na predikci nemocí zajímavé. Úkolem tohoto projektu AI je předvídat různé nemoci. Musíte vytvořit model strojového učení v R pomocí R Studio.
Hlavní body projektu
- Můžete použít tuto datovou sadu pro rakovinu prsu ve Wisconsinu (diagnostická). Můžete si jej stáhnout z úložiště UC Irvine Machine Learning Repository.
- V této datové sadě existují dvě třídy prediktorů: maligní nebo benigní hmota prsu.
- Chcete-li tento projekt vyvinout, musíte vědět o náhodném lese.
- Zde získáte podrobný popis tohoto projektu.
17. Predikce ceny akcií
Pokud máte zájem pracovat s finanční doménou, tento úžasný nápad by mohl být zajímavý. Cílem nebo úkolem tohoto systému je předpovídat budoucí ceny akcií. Tento systém se učí z výkonu společnosti.
Hlavní body projektu
- Datové sady Stock Market lze stáhnout z Quandlu.com nebo Quantopian.com.
- Výzvy při práci s tímto projektem spočívají v tom, že údaje o cenách akcií jsou podrobné a tyto údaje jsou různých typů, jako jsou indexy volatility, ceny, základní ukazatele atd.
- Váš systém můžete snadno ověřit pomocí nových dat.
- Pokud jste začátečník, můžete omezit úkol projektu a můžete předvídat pouze šestiměsíční pohyby cen závislé na čtvrtletním organizačním přehledu.
18. Doporučené systémy využívající datovou sadu Movielens
Dnes se lidé zajímají spíše o sledování filmu online než o sledování v televizi. Pokud máte rádi práci s tak inovativním a vzrušujícím nápadem na projekt, pak vám tento nápad může pomoci. Cílem tohoto systému je vyvinout efektivní systém doporučení.
Hlavní body projektu
- Datová sada Movielens se skládá z 1 000 209 hodnocení 3 900 filmů vytvořených 6 040 uživateli Movielens.
- Tento systém lze vyvinout pomocí obou jazyků, tj.E., R a python.
- Tento projekt strojového učení je užitečný pro začátečníky.
- Můžete vytvořit vizualizaci světových cloudů filmových titulů a vyvinout systém doporučený pro filmy.
19. Systém rozpoznávání lidské činnosti
Systém rozpoznávání lidské činnosti je model klasifikátoru, který dokáže identifikovat lidské fitness aktivity. Chcete-li tento projekt vyvinout, musíte použít datový soubor smartphonu, který obsahuje fitness aktivitu 30 lidí, která je zachycena pomocí smartphonů. Tento projekt vám pomůže pochopit postup řešení problému s více klasifikacemi. Pokud jste začátečník, pak je tento projekt naprosto pro vás, abyste vylepšili své dovednosti strojového učení.
Hlavní body projektu
- Tento projekt umělé inteligence představuje problém klasifikace. Jako začínající vývojář vám tedy pomůže zvýšit dovednosti v řešení problémů.
- Dozvíte se o SVM a Adaboost.
- Soubor dat byl pro fázi školení a testování náhodně rozdělen. Ve fázi školení je 70% dat a 30% pro testování.
- Podrobnosti o tomto projektu naleznete zde.
20. Neon
Otevřený projekt strojového učení a umělé inteligence, neon je nejlepší pro starší nebo zkušené vývojáře strojového učení. Tímto nástrojem je knihovna hlubokého učení založená na technologii Intel Nervana založená na Pythonu. Tento nástroj poskytuje vysoký výkon díky jeho snadnému použití a rozšiřitelnosti. URL GitHub je zde: neon.
Hlavní body projektu
- Je to rámec pro vizualizaci.
- Má vyměnitelný hardware back-end.
- Kód můžete napsat jednou a nasadit na CPU, GPU nebo hardware Nervana.
- Tento nástroj podporuje běžně používané modely, včetně klášterů, autoencoderů, LSTM a RNN.
Končící myšlenky
Všechny podrobnosti jsou o 20 nejlepších projektech strojového učení a doufejme, že čtením tohoto článku získáte zajímavý nápad na projekt. Tento článek jsme uspořádali tak, že ať je vaše úroveň začátečník, střední nebo odborník, můžete se naučit něco nového nebo něco nového z tohoto článku.
Nakonec můžete také vidět několik dalších zajímavých projektů, které jsou projekty Raspberry Pi a Arduino. Moc děkujeme, že jste s námi zůstali.
