Phenquestions
V tem trenutnem svetu, ki ga poganja tehnologija, je strojno učenje pomembno področje, zaradi katerega je naš stroj ali elektronska naprava inteligentna. Namen tega področja je pretvoriti preprost stroj v stroj z umom. V tem članku raziskujemo projekte strojnega učenja in umetne inteligence, da povečamo vaše zanimanje. Ker so ti projekti AI in ML tako konkurenčni, kočljivi in zanimivi za razvoj. Trdno sem prepričan, da so ti projekti najboljše mesto za vlaganje svojega časa in spretnosti. Nadaljujmo z raziskovanjem zanimivih, inovativnih in enostavnih projektov strojnega učenja.
Najboljši projekti AI in strojnega učenja
Spodaj predstavljamo 20 najboljših zagonskih podjetij in projektov strojnega učenja. Če ste začetnik ali novinec v tem svetu strojnega učenja, vam predlagam, da se najprej odpravite na tečaj strojnega učenja. Tu smo našteli tečaje strojnega učenja. Zdaj pa začnimo s podrobnostmi.
1. Analizator sentimenta družbenih medijev
To je eden izmed zanimivih in inovativnih projektov strojnega učenja. Ker so družbeni mediji, kot so Facebook, Twitter in YouTube, ocean velikih podatkov. Zato je lahko pridobivanje teh podatkov koristno na več načinov za razumevanje uporabnikovega mnenja in mnenja.
Poleg tega je ta projekt lahko učinkovit za digitalno trženje in blagovno znamko za razumevanje mnenja ali reakcije na izdelek ali storitev kupca. Če želite razumeti funkcionalnost tega projekta, si oglejte primer tukaj.
Poudarki projekta
- To je eden od projektov strojnega učenja in umetne inteligence za začetnike v pythonu.
- Za usposabljanje sistema nam lahko razvijalec projekta pomaga z objavami v družabnih omrežjih, tvitmi s kratkimi sporočili ali pregledi strank na podlagi sistemskih zahtev.
- Za začetnike so lahko podatki v Twitterju v pomoč, saj tweet vsebuje hashtag, lokacijo in še veliko več, enostavno za analizo.
- Z uporabo nabora podatkov Twitter lahko dobimo veliko podatkov, saj je sestavljen iz 31.962 tweetov.
- Kot začetnik lahko svoj model sestavite tako, da podatke razvrstite med pozitivne ali negativne.
2. Razvrstitev cvetov perunike
Če ste začetnik v svetu strojnega učenja, potem je ta preprost zagon strojnega učenja za začetnike v pythonu primeren za vas. Ta projekt je znan tudi kot "Hello World" projektov strojnega učenja. Ta projekt lahko razvijete tudi v R.
Ta projekt je mogoče razviti z nadzorovano metodo, kot je podporna vektorska metoda strojnega učenja. Podatkovni niz irskih cvetov ima številčne atribute, tj.e., dolžina in širina ločilnih lističev in cvetnih listov. Kot začetnik morate ugotoviti, kako podatke uporabiti.
Poudarki projekta
- Podatkovni nabor cvetov Iris je majhen in ga ni treba predhodno obdelati.
- Ta nabor podatkov o cvetovih irisov lahko prenesete od tukaj.
- Naloga tega projekta AI je razvrstitev cvetov med tri vrste - virginica, setosa ali versicolor.
- Izvorno kodo lahko dobite pri GitHub.
3. Prepoznavanje svežnjev izdelkov iz prodajnih podatkov
Projekt z naslovom "Prepoznavanje paketov izdelkov iz prodajnih podatkov" je eden izmed zanimivih projektov strojnega učenja v R. Če želite razviti ta projekt v R, morate uporabiti tehniko združevanja v skupine, ki je subjektivna segmentacija, če želite ugotoviti svežnje izdelkov iz podatkov o prodaji.
Poudarki projekta
- Če želite razviti ta projekt, morate vedeti o znanosti o podatkih. Tu smo opisali tečaje znanosti o podatkih.
- Uporabljeni jezik: R
- Prav tako morate vedeti o pristopih strojnega učenja, kot je nenadzorovana metoda združevanja v skupine.
- Za identifikacijo snopov mora uporabiti Analiza tržne košarice.
4. Sistem za glasbena priporočila
Ste ljubitelj glasbe? Vedno radi poslušajte svojega najljubšega? Potem boste z veseljem izvedeli o tej zanimivi ideji projekta strojnega učenja. To je lahko tudi inovativen projekt. Cilj tega projekta je priporočiti glasbo, ki temelji na zgodovini poslušanja uporabnikov.
Poudarki projekta
- Ta zagon z umetno inteligenco je mogoče razviti v obeh jezikih, tj.e., python in R.
- Če želite pripraviti nabor podatkov za usposabljanje in preizkušanje, morate v določenem obdobju zbrati podatke iz zgodovine poslušanja uporabnika.
- Podatki o usposabljanju in testiranju so razdeljeni glede na čas.
- Nabor podatkov in opis projekta lahko dobite tukaj.
5. A Gladiator strojnega učenja
Če ste začetnik, je zelo enostavna ideja za strojno učenje in projekt umetne inteligence. Ta projekt vam bo pomagal povečati znanje o poteku izdelave modelov. Z razvojem tega projekta lahko vadite, kako uvoziti podatke, kako očistiti podatke, predhodno obdelavo in preoblikovanje, navzkrižno validacijo in inženiring funkcij.
Poudarjanje tega projekta
- Morate vedeti o algoritmih regresije, razvrščanja in združevanja.
- Nabor podatkov lahko najdete v UCI Storage Learning Repository ali kaggle.
- Ta projekt lahko razvijete v obeh jezikih, tj.e., python in R.
- Z razvojem tega projekta boste hitro spoznali modele izdelave prototipov.
6. TensorFlow
Ali želite izboljšati svoje znanje strojnega učenja? Za izboljšanje svojega znanja lahko vadite s to vsestransko programsko opremo in ogrodjem za umetno inteligenco in strojno učenje. TensorFlow je eden najboljših in priljubljenih odprtokodnih projektov strojnega učenja. V bistvu je del skupine Google Brain v Googlovi organizaciji Machine Intelligence Research. Povezava GitHub je tukaj.
Poudarki projekta
- To je odprtokodna knjižnica programske opreme.
- Uporablja se za numerično računanje z uporabo grafov pretoka podatkov.
- Hitro in prilagodljivo za široko paleto aplikacij.
- Ima enostaven za uporabo vmesnik python.
- Poleg tega vključuje API-je za Javo.
7. Napoved prodaje BigMart
Ste začetnik? Vas zanima, kako zgraditi model strojnega učenja? Nato se vaše iskanje tukaj konča. Ta napoved prodaje BigMart je eden najlažjih projektov strojnega učenja in umetne inteligence za začetnike v pythonu. To je tudi projekt znanosti o podatkih. Namen tega projekta je razviti napovedni model in ugotoviti prodajo vsakega izdelka v določeni trgovini BigMart.
Poudarki projekta
- Ta nabor podatkov vsebuje podatke o prodaji za leto 1559 za 1559 izdelkov v 10 različnih prodajnih mestih.
- Za napoved prodaje vsakega od 1559 izdelkov morate zgraditi regresijski model.
- Z razvojem tega projekta lahko razumete vizualizacijo prodajnih podatkov.
- Vedeli boste, kako uporabljati tehnike strojnega učenja pri napovedovanju prodaje v Pythonu.
- Celotna rešitev za ta projekt je na voljo tukaj.
8. Predvidite kakovost vina
Če radi razvijate zanimiv in inovativen zagon strojnega učenja, kot sem jaz, potem je ta napoved projekta kakovosti vina samo za vas. Ta projekt lahko razvijete s pomočjo nabora podatkov o kakovosti vina. Cilj tega projekta je predvideti kakovost vina na podlagi njegovih kemijskih lastnosti. To je eden izmed preprostih projektov strojnega učenja za začetnike v R.
Poudarki projekta
- Raziskovanje podatkov boste izvedeli z razvojem tega projekta.
- Če želite razviti ta projekt, morate vedeti o regresijskih modelih.
- Spoznali boste vizualizacijo podatkov.
- Vedeli boste tudi o R in osnovnih statistikah.
9. Scikit-nauči se
Še en odprtokodni zagon umetne inteligence je scikit-learn. To je povsem enostavno razviti. To orodje je python modul za projekte strojnega učenja. To je učinkovito dostopno in zelo uporabno za različne domene. Ta projekt lahko najdete na GitHub.
Poudarki projekta
- Učinkovito orodje za podatkovno rudarjenje in analizo podatkov.
- Namestiti morate nekaj python knjižnic z imenom NumPy in pand.
- To orodje je brezplačno.
- Lahko je koristno orodje za razvoj projektov umetne inteligence za vstop v svet strojnega učenja.
10. Walmart prodaja Napoved
Ali želite vedeti, kako dostopati do nabora podatkov? Kako ga uvoziti in naložiti? Potem je ta projekt nabora podatkov Walmart za napovedovanje prodaje eden najzanimivejših projektov strojnega učenja za vas. Naloga tega projekta je napovedati prodajo za vsak oddelek v vseh prodajnih mestih, da bi jim pomagali pri ustvarjanju večjih na znanju temelječih odločitev za izboljšanje kanalov in oblikovanje zalog.
Poudarki projekta
- Podatkovni niz Walmart vsebuje podatke za 98 izdelkov v 45 prodajnih mestih.
- V računalnik morate namestiti R-studio.
- V celotnem razvojnem procesu tega projekta boste izvedeli, kako upravljati s podatki v R in kako preoblikovati paket R.
- Spoznali boste tudi pogojne stavke in zanko v R.
11. MNIST lastnoročna klasifikacija številk
Če želite postati strokovnjak za strojno učenje, morate vaditi različne domene. Poglobljeno učenje in nevronske mreže so takšno področje, kjer lahko kot začetnik vložite svoj čas in spretnosti, saj imajo ključno vlogo pri uporabi prepoznavanja slik. Naloga tega projekta umetne inteligence je narediti sliko, ki je ročno napisana enomestna številka, in ugotoviti, kaj je ta številka.
Poudarki projekta
- Nabor podatkov MNISt je preprost in lahko dostopen.
- Podatkovni niz MNIST je sestavljen iz vnaprej obdelanih in formatiranih 60.000 slik z rokopisnimi številkami 28 × 28 slikovnih pik.
- Ves čas razvoja tega projekta boste obogatili svoje znanje globokega učenja in logistične regresije.
- Naučili se boste, kako pretvoriti podatke v slikovnih pikah v sliko.
- Za vaše udobje boste tukaj našli celotno rešitev - MNIST lastnoročna klasifikacija številk.
12. Theano
Theano, še en odprtokodni zagon ali projekt strojnega učenja. To orodje je knjižnica python, ki omogoča razvijalcu strojnega učenja, da učinkovito opredeli in optimizira matematične izraze ter jih ovrednoti, vključno z večdimenzionalnimi nizi,.
Orodje Theano vključuje sistem računalniške algebre (CAS) z optimizacijskim prevajalnikom. Uporabite ga lahko tudi za akademsko raziskovanje. Če jo uporabljate za svoje izobraževalne raziskovalne namene, jo morate navesti.
Poudarki projekta
- To orodje je integrirano z NumPy.
- Učinkovito ovrednoti izražanje.
- Ta odprtokodni projekt lahko zazna številne vrste napak.
- URL GitHub je tukaj.
13. Reševanje primerov uporabe več klasifikacij z uporabo H2O
Če ste strokovnjak za strojno učenje in imate predstavo o več področjih, kot so H20, znanost o podatkih in algoritmi strojnega učenja. Potem je ta projekt za vas, kjer lahko uporabite te veščine. To je eden od projektov strojnega učenja in umetne inteligence v R. V tem projektu morate uporabiti H20 in funkcionalnost za razvoj modelov strojnega učenja.
Poudarki projekta
- Spoznali boste razširljivost modela z uporabo H2O v okolju Hadoop.
- H20 vključuje številne algoritme strojnega učenja, kot so linearna regresija, logistična regresija, Naive Bayes, združevanje K-pomeni in word2vec.
- Uporabiti morate te: R-studio, R in H2O.
- H2O vključuje metodo zloženih ansamblov.
14. Keras
Če ste razvijalec na srednji ravni in želite izboljšati svoje znanje za resnične izzive strojnega učenja? Zato morate vedeti o odprtokodnih projektih strojnega učenja. Keras je eden najboljših odprtokodnih projektov strojnega učenja. To orodje ima nekaj vidnih lastnosti, kot so lahka razširljivost, prijaznost do uporabnika, prav tako pa lahko delate v pythonu. URL GitHub je na voljo tukaj.
Poudarki projekta
- To je API za nevronske mreže na visoki ravni, ki je napisan v pythonu.
- To odprtokodno orodje omogoča enostavno in hitro izdelavo prototipov s svojimi vidnimi lastnostmi.
- To orodje je združljivo z: Python 2.7-3.6.
- Ta platforma podpira tako konvolucijska omrežja kot ponavljajoča se omrežja, poleg tega pa tudi kombinaciji teh dveh omrežij.
15. PyTorch
Ali poznate NLP - obdelava naravnega jezika? Vas zanima to obetavno področje? Če je vaš odgovor pritrdilen, potem je ta odprtokodni projekt ali platforma za vas. Dobesedno je PyTorch odprtokodna knjižnica strojnega učenja za python, ki temelji na Torchu. To orodje se uporablja za aplikacije strojnega učenja, kot je obdelava naravnega jezika.
Poudarki projekta
- Ima dve funkciji na visoki ravni: tenzorsko računanje, tj.e., NumPy z močnim pospeševanjem GPU in globokimi nevronskimi mrežami, zgrajenimi na tračnem sistemu samodejnih razlik.
- PyTorch uporablja tehniko samodejne diferenciacije.
- Hibridni čelni del tega orodja zagotavlja prilagodljivost in hitrost.
- Podroben opis tega orodja je tukaj - PyTorch.
16. Napovedovanje bolezni
Če želite strojno učenje uporabiti v medicinski znanosti, potem vam bo ta zagonski program strojnega učenja o napovedovanju bolezni zanimiv. Naloga tega projekta AI je napovedovanje različnih bolezni. V R-ju morate z R-Studiom zgraditi model strojnega učenja.
Poudarki projekta
- Lahko uporabite ta nabor podatkov o raku dojk v Wisconsinu (Diagnostika). Prenesete ga lahko iz repozitorija strojnega učenja UC Irvine.
- V tem naboru podatkov obstajata dva napovedovalna razreda: maligna ali benigna masa dojk.
- Če želite razviti ta projekt, morate vedeti o naključnem gozdu.
- Podroben opis tega projekta dobite tukaj.
17. Napoved cene delnic
Če vas zanima delo s področjem financ, bo ta neverjetna ideja morda zanimiva. Cilj ali naloga tega sistema je predvideti prihodnje cene delnic. Ta sistem se uči iz uspešnosti podjetja.
Poudarki projekta
- Podatkovne nize delniškega trga je mogoče prenesti iz Quandla.com ali Quantopian.com.
- Izzivi pri delu s tem projektom so, da so podatki o cenah delnic podrobni in so različni, kot so indeksi volatilnosti, cene, temeljni kazalci itd.
- Vaš sistem lahko enostavno preverite z novimi podatki.
- Če ste začetnik, lahko nalogo projekta omejite in lahko predvidevate le šestmesečna gibanja cen, odvisno od četrtletnega poročila organizacije.
18. A Priporočeni sistemi, ki uporabljajo Movielensov nabor podatkov
Danes ljudi bolj zanima film po spletu kot film po televiziji. Če ste navdušeni nad sodelovanjem s tako inovativno in vznemirljivo projektno idejo, vam bo ta ideja morda v pomoč. Cilj tega sistema je razviti učinkovit sistem priporočil.
Poudarki projekta
- Nabor podatkov Movielens vsebuje 1.000.209 ocen filmov 3.900 filmov, ki jih je posnelo 6040 uporabnikov Movielensa.
- Ta sistem je mogoče razviti v obeh jezikih, tj.e., R in python.
- Ta projekt strojnega učenja je koristen za začetnike.
- Za razvijanje sistema, ki ga priporoča film, lahko ustvarite svetovno vizualizacijo filmskih naslovov v oblaku.
19. Sistem za prepoznavanje človeške dejavnosti
Sistem za prepoznavanje človeške dejavnosti je model klasifikatorja, ki lahko prepozna človekove fitnes dejavnosti. Če želite razviti ta projekt, morate uporabiti nabor podatkov za pametne telefone, ki vsebuje fitnes aktivnost 30 ljudi, ki je zajeta s pametnimi telefoni. Ta projekt vam bo pomagal razumeti postopek reševanja problema z več klasifikacijami. Če ste začetnik, potem je ta projekt popolnoma za vas, da izboljšate svoje znanje strojnega učenja.
Poudarki projekta
- Ta projekt umetne inteligence je problem s klasifikacijo. Kot začetnik razvijalec vam bo pomagal izboljšati svoje spretnosti reševanja problemov.
- Spoznali boste SVM in Adaboost.
- Nabor podatkov je bil naključno razdeljen za fazo usposabljanja in testiranja. V fazi usposabljanja je 70% podatkov in 30% za testiranje.
- Podrobnosti tega projekta najdete tukaj.
20. Neon
Odprtokodni projekt strojnega učenja in umetne inteligence, neon, je najboljši za starejše ali strokovne razvijalce strojnega učenja. To orodje je knjižnica globokega učenja Intel Nervane, ki temelji na Pythonu. To orodje zagotavlja visoko zmogljivost s funkcijami enostavnosti uporabe in razširljivosti. URL GitHub je tukaj: neon.
Poudarki projekta
- To je okvir za vizualizacijo.
- Ima vmesnik strojne opreme, ki ga je mogoče zamenjati.
- Kodo lahko napišete enkrat in jo namestite na CPE, GPU ali strojno opremo Nervana.
- To orodje podpira pogosto uporabljene modele, vključno s samostani, samodejnimi kodirniki, LSTM-ji in RNN-ji.
Konec misli
Vse podrobnosti govorijo o 20 najboljših projektih strojnega učenja in upamo, da boste z branjem tega članka dobili zanimivo idejo o projektu. Ta članek smo organizirali tako, da se lahko, ne glede na vašo stopnjo začetnika, srednješolca ali strokovnjaka, naučite nekaj novega ali pa iz tega članka veste kaj novega.
Nazadnje si lahko ogledate še nekaj zanimivih projektov, to sta projekta Raspberry Pi in Arduino. Najlepša hvala, ker ste ostali z nami.
