Phenquestions
V tomto súčasnom svete založenom na technológiách je strojové učenie významnou oblasťou, vďaka ktorej je náš stroj alebo elektronické zariadenie inteligentné. Účelom tohto poľa je premeniť jednoduchý stroj na stroj s mysľou. V tomto článku skúmame projekty strojového učenia a umelej inteligencie, aby sme zvýšili váš záujem. Pretože tieto projekty AI a ML sú tak konkurencieschopné, zložité a zaujímavé na vývoj. Pevne verím, že tieto projekty sú najlepším miestom na investovanie vášho času a schopností. Poďme ďalej preskúmať zaujímavé, inovatívne a ľahké projekty strojového učenia.
Najlepšie projekty AI a strojového učenia
Ďalej uvádzame 20 najlepších startupov a projektov v oblasti strojového učenia. Ak ste v tomto svete strojového učenia začiatočníkom alebo nováčikom, navrhnem vám najskôr ísť na kurz strojového učenia. Tu sme uviedli kurzy strojového učenia. Teraz začnime podrobnosťami.
1. Analyzátor sentimentu sociálnych médií
Toto je jeden zo zaujímavých a inovatívnych projektov strojového učenia. Pretože sociálne médiá ako Facebook, Twitter a YouTube sú oceánom veľkých dát. Preto môže byť ťažba týchto údajov prospešná mnohými spôsobmi, ako porozumieť náladám a názorom používateľov.
Tento projekt môže byť navyše efektívny pre digitálny marketing a budovanie značky, aby pochopili názor alebo reakciu na produkt alebo službu zákazníka. Ak chcete pochopiť funkčnosť tohto projektu, pozrite si príklad tu.
Hlavné body projektu
- Toto je jeden z projektov strojového učenia a umelej inteligencie pre začiatočníkov v pythone.
- Pri zaškolení systému nám môže vývojár projektu pomôcť s príspevkami na sociálnych sieťach, tweetmi s krátkymi správami alebo recenziami zákazníkov na základe systémových požiadaviek.
- Pre začiatočníkov môžu byť údaje z Twitteru užitočné, pretože tweet obsahuje hashtag, polohu a mnoho ďalších, ktoré sa dajú ľahko analyzovať.
- Pomocou súboru údajov Twitter môžete získať veľa údajov, pretože pozostáva z 31 962 tweetov.
- Ako začiatočník môžete zostaviť svoj model na klasifikáciu údajov ako pozitívnych alebo negatívnych.
2. Klasifikácia kvetov kosatca
Ak ste začiatočníci vo svete strojového učenia, potom je pre vás vhodné toto ľahké spustenie strojového učenia pre začiatočníkov v pythone. Tento projekt je tiež známy ako „Hello World“ projektov strojového učenia. Tento projekt môžete vytvoriť aj v R.
Tento projekt je možné vyvinúť pomocou supervidovanej metódy, ako je napríklad vektorová metóda podpory strojového učenia. Dataset írskych kvetov má číselné atribúty, t.j.e., dĺžka a šírka sepalu a okvetného lístka. Ako začiatočník musíte zistiť, ako tieto údaje využiť.
Hlavné body projektu
- Súbory kvetov Iris sú malé a nie je potrebné ich predbežne spracovávať.
- Tu si môžete stiahnuť tento súbor údajov kvetov Iris.
- Úlohou tohto projektu AI je zaradiť kvety medzi tri druhy - virginica, setosa alebo versicolor.
- Zdrojový kód môžete získať na GitHub.
3. Identifikácia balíkov produktov z údajov o predaji
Projekt s názvom „Identifikácia balíkov produktov z údajov o predaji“ je jedným zo zaujímavých projektov strojového učenia v R. Ak chcete vyvinúť tento projekt v R, musíte na zistenie balíkov produktov z údajov o predaji použiť klastrovú techniku, ktorá je subjektívnou segmentáciou.
Hlavné body projektu
- Ak chcete vytvoriť tento projekt, musíte vedieť o vede o údajoch. Tu sme načrtli kurzy dátovej vedy.
- Použitý jazyk: R
- Musíte tiež vedieť o prístupoch strojového učenia, ako je napríklad metóda klastrovania bez dozoru.
- Na identifikáciu balíkov je potrebné použiť Market Basket Analysis.
4. Systém odporúčaní hudby
Ste milovníkom hudby? Vždy si rád vypočujem ten váš obľúbený? Potom budete radi, keď budete vedieť o tejto zaujímavej myšlienke projektu strojového učenia. Môže to byť tiež inovatívny projekt. Cieľom tohto projektu je odporučiť hudbu na základe histórie počúvania používateľa.
Hlavné body projektu
- Toto spustenie umelej inteligencie je možné vyvinúť pomocou oboch jazykov, t.e., pytón a R.
- Ak chcete vytvoriť svoj dátový súbor školení a testov, musíte v danom období zhromaždiť údaje z histórie počúvania používateľa.
- Súbor údajov o výcviku a testovaní je rozdelený podľa času.
- Tu môžete získať množinu údajov a popis projektu.
5. A Gladiátor strojového učenia
Ak ste začiatočník, je to veľmi ľahký nápad na projektovanie strojového učenia a umelej inteligencie. Tento projekt vám pomôže rozšíriť vaše vedomosti o pracovnom postupe vytvárania modelov. Pri vývoji tohto projektu si môžete vyskúšať, ako importovať dáta, ako čistiť dáta, predbežné spracovanie a transformácia, krížové overovanie a inžinierstvo funkcií.
Zvýraznenie tohto projektu
- Musíte vedieť o regresných, klasifikačných a klastrových algoritmoch.
- Dataset nájdete v úložisku strojového učenia UCI alebo na serveri kaggle.
- Tento projekt môžete vyvinúť v obidvoch jazykoch, t.e., pytón a R.
- Vypracovaním tohto projektu sa rýchlo dozviete o prototypových modeloch.
6. TensorFlow
Chcete si vylepšiť svoje schopnosti strojového učenia? Môžete si precvičiť tento univerzálny softvér a rámec pre umelú inteligenciu a strojové učenie, aby ste si zdokonalili svoje vedomosti. TensorFlow je jeden z najlepších a najobľúbenejších open source projektov strojového učenia. V zásade je súčasťou tímu Google Brain v organizácii Google Machine Intelligence Research. Odkaz na GitHub je tu.
Hlavné body projektu
- Toto je softvérová knižnica otvoreného zdroja.
- Používa sa na numerické výpočty pomocou grafov toku údajov.
- Rýchly a flexibilný pre širokú škálu aplikácií.
- Má ľahko použiteľné rozhranie pythonu.
- Ďalej obsahuje API pre Javu.
7. Predikcia predaja BigMart
Si zaciatocnik? Máte záujem dozvedieť sa, ako zostaviť model strojového učenia? Tu sa vaše hľadanie končí. Táto predikcia predaja BigMart je jedným z najjednoduchších projektov strojového učenia a umelej inteligencie pre začiatočníkov v pythone. Toto je tiež projekt dátovej vedy. Účelom tohto projektu je vyvinúť prediktívny model a zistiť predaj každého produktu v danom obchode BigMart.
Hlavné body projektu
- Tento súbor údajov pozostáva z údajov o predaji za rok 2013 pre 1559 produktov v 10 rôznych predajniach.
- Musíte vytvoriť regresný model na predpovedanie predaja každého z 1559 produktov.
- Pri vývoji tohto projektu môžete pochopiť vizualizáciu údajov o predaji.
- Budete vedieť, ako používať techniky strojového učenia pri predikcii predaja v Pythone.
- Kompletné riešenie tohto projektu nájdete tu.
8. Predpovedajte kvalitu vína
Ak radi vyvíjate zaujímavý a inovatívny startup so strojovým učením ako ja, potom je táto predpoveď projektu kvality vína práve pre vás. Tento projekt môžete vytvoriť pomocou množiny údajov o kvalite vína. Cieľom tohto projektu je predpovedať kvalitu vína na základe jeho chemických vlastností. Toto je jeden z jednoduchých projektov strojového učenia pre začiatočníkov v R.
Hlavné body projektu
- Vypracovaním tohto projektu sa dozviete o prieskume údajov.
- Pri vývoji tohto projektu musíte vedieť o regresných modeloch.
- Dozviete sa o vizualizácii údajov.
- Budete tiež vedieť o R a základných štatistikách.
9. Scikit-uč sa
Ďalším spustením umelej inteligencie typu open source je scikit-learn. Je to celkom ľahké vyvíjať. Tento nástroj je modul python pre projekty strojového učenia. Toto je efektívne dostupné a vysoko znovu použiteľné v rôznych doménach. Tento projekt nájdete na GitHub.
Hlavné body projektu
- Účinný nástroj na dolovanie a analýzu údajov.
- Musíte si nainštalovať niekoľko knižníc pythonu s názvom NumPy a pandy.
- Tento nástroj je zadarmo.
- Môže to byť užitočný nástroj na vývoj projektov umelej inteligencie pre vstup do sveta strojového učenia.
10. Predaj Walmart Prognózy
Chcete vedieť, ako získať prístup k množine údajov?? Ako to importovať a načítať? Potom je tento projekt množiny údajov Walmart, ktorý predpovedá predaj, pre vás jedným zo zaujímavých projektov strojového učenia. Úlohou tohto projektu je predpovedať tržby pre každé oddelenie v každej predajni, aby im pomohla pri vytváraní možností založených na vyšších znalostiach pre vylepšenie kanála a návrh inventára.
Hlavné body projektu
- Dátová sada Walmart obsahuje údaje o 98 produktoch v 45 zásuvkách.
- Musíte si nainštalovať R-studio do vášho PC.
- Počas celého procesu vývoja tohto projektu sa naučíte, ako manipulovať s dátami v R a ako zmeniť tvar R balíka.
- Dozviete sa tiež o podmienených príkazoch a cykloch v R.
11. Klasifikácia ručne písaných číslic MNIST
Ak sa chcete stať odborníkom na strojové učenie, musíte si precvičiť rôzne domény. Hlboké učenie a neurónové siete sú takým rozsahom, kde môžete investovať svoj čas a zručnosti ako začiatočníci, pretože hrajú zásadnú úlohu pri aplikácii rozpoznávania obrázkov. Úlohou tohto projektu umelej inteligencie je urobiť snímku, ktorá je ručne napísaná ako jedna číslica, a určiť, čo je táto číslica.
Hlavné body projektu
- Dátový súbor MNISt je jednoduchý a ľahko prístupný.
- Dátová sada MNIST pozostáva z vopred spracovaných a naformátovaných 60 000 obrázkov ručne napísaných číslic 28 × 28 pixelov.
- Počas vývoja tohto projektu obohatíte svoje schopnosti v oblasti hlbokého učenia a logistickej regresie.
- Dozviete sa, ako prevádzať údaje pixelov na obrázok.
- Pre vaše pohodlie tu nájdete kompletné riešenie - klasifikáciu ručne písaných číslic MNIST.
12. Theano
Theano, ďalší startup alebo projekt strojového učenia otvoreného zdroja. Tento nástroj je knižnica pythonu, ktorá umožňuje vývojárovi strojového učenia efektívne definovať a optimalizovať matematické výrazy a vyhodnocovať ich, vrátane viacrozmerných polí.
Tento nástroj, Theano, integruje počítačový algebraický systém (CAS) s optimalizačným kompilátorom. Môžete ho použiť aj pre svoj akademický výskum. Ak ho používate na účely pedagogického výskumu, musíte ho uviesť.
Hlavné body projektu
- Tento nástroj je integrovaný s NumPy.
- Efektívne hodnotí výraz.
- Tento projekt s otvoreným zdrojom dokáže zistiť veľa druhov chýb.
- URL GitHub je tu.
13. Riešenie prípadov použitia viacerých klasifikácií pomocou H2O
Ak ste odborníkom na strojové učenie a máte predstavu o viacerých doménach ako H20, dátová veda a algoritmy strojového učenia. Potom je tento projekt určený práve vám, kde môžete tieto zručnosti využiť. Toto je jeden z projektov strojového učenia a umelej inteligencie v R. V tomto projekte musíte na vývoj modelov strojového učenia použiť H20 a funkčnosť.
Hlavné body projektu
- Dozviete sa o škálovateľnosti modelu pomocou H2O v prostredí Hadoop.
- H20 integruje mnoho algoritmov strojového učenia ako lineárna regresia, logistická regresia, Naive Bayes, klastrovanie K-prostriedkov a word2vec.
- Musíte použiť tieto: R-studio, R a H2O.
- H2O obsahuje metódu Stacked Ensembles.
14. Keras
Ak ste vývojárom na strednej úrovni a chcete si vylepšiť svoje zručnosti pre výzvy strojového učenia v reálnom svete? Preto musíte vedieť o open source projektoch strojového učenia. Keras je jedným z najlepších projektov strojového učenia otvoreného zdroja. Tento nástroj má niektoré významné vlastnosti, ako je ľahká rozšíriteľnosť, užívateľská príjemnosť a tiež môžete pracovať v jazyku python. URL GitHub je k dispozícii tu.
Hlavné body projektu
- Je to API neurónových sietí na vysokej úrovni, ktoré je napísané v pythone.
- Tento nástroj s otvoreným zdrojom umožňuje ľahké a rýchle vytváranie prototypov s jeho prominentnými vlastnosťami.
- Tento nástroj je kompatibilný s: Python 2.7-3.6.
- Táto platforma podporuje konvolučné aj opakujúce sa siete, navyše kombinácie týchto dvoch sietí.
15. PyTorch
Viete o NLP - spracovaní prirodzeného jazyka? Zaujíma vás táto nádejná oblasť?? Ak je vaša odpoveď kladná, potom je tento open source projekt alebo platforma určená pre vás. Doslova je PyTorch knižnica strojového učenia otvoreného zdroja pre python založená na Torch. Tento nástroj sa používa pre aplikácie strojového učenia, ako je napríklad spracovanie prirodzeného jazyka.
Hlavné body projektu
- Má dve funkcie na vysokej úrovni: výpočet tenzora, t.j.e., NumPy so silnou akceleráciou GPU a hlbokými neurónovými sieťami postavenými na páskovom systéme automatického diferenciácie.
- PyTorch používa techniku automatickej diferenciácie.
- Hybridná predná časť tohto nástroja poskytuje flexibilitu a rýchlosť.
- Podrobný popis tohto nástroja je tu - PyTorch.
16. Predikcia chorôb
Ak chcete nasadiť strojové učenie v lekárskej vede, potom by pre vás mohlo byť zaujímavé spustenie tohto strojového učenia pri predpovedaní chorôb. Úlohou tohto projektu AI je predpovedať rôzne choroby. V R musíte vytvoriť model strojového učenia pomocou R Studio.
Hlavné body projektu
- Môžete použiť túto množinu údajov o rakovine prsníka vo Wisconsine (diagnostická). Môžete si ho stiahnuť z úložiska strojového učenia UC Irvine.
- V tomto súbore údajov existujú dve triedy prediktorov: malígna alebo benígna hmotnosť prsníka.
- Na vypracovanie tohto projektu musíte vedieť o náhodnom lese.
- Tu získate podrobný popis tohto projektu.
17. Predikcia ceny akcií
Ak máte záujem o prácu v oblasti financií, táto úžasná myšlienka by mohla byť zaujímavá. Cieľom alebo úlohou tohto systému je predpovedať budúce ceny akcií. Tento systém sa učí z výkonnosti spoločnosti.
Hlavné body projektu
- Dátové súbory Stock Market si môžete stiahnuť z Quandlu.com alebo Quantopian.com.
- Výzvy pri práci s týmto projektom spočívajú v tom, že údaje o cenách akcií sú podrobné a tieto údaje sa líšia, napríklad indexmi volatility, cenami, základnými ukazovateľmi atď.
- Váš systém môžete ľahko overiť pomocou nových údajov.
- Ak ste začiatočník, môžete obmedziť úlohu projektu a môžete predpovedať iba šesťmesačné pohyby cien, ktoré závisia od štvrťročného výkazu organizácie.
18. Odporúčané systémy využívajúce Movielens Dataset
Dnes sa ľudia zaujímajú skôr o sledovanie filmu online, ako o sledovanie filmu v televízii. Ak radi pracujete s takým inovatívnym a vzrušujúcim nápadom na projekt, potom by vám tento nápad mohol pomôcť. Cieľom tohto systému je vyvinúť efektívny odporúčací systém.
Hlavné body projektu
- Dátová sada Movielens pozostáva z 1 000 209 hodnotení 3 900 filmov vytvorených 6 040 používateľmi Movielens.
- Tento systém je možné vyvinúť pomocou oboch jazykov, t.e., R a pytón.
- Tento projekt strojového učenia je užitočný pre začiatočníkov.
- Môžete vytvoriť svetovú cloudovú vizualizáciu filmových titulov a vyvinúť systém odporúčaný pre filmy.
19. Systém rozpoznávania ľudskej činnosti
Systém rozpoznávania ľudskej činnosti je model klasifikátora, ktorý dokáže identifikovať ľudské fitness aktivity. Na vypracovanie tohto projektu musíte použiť dátový súbor smartphonu, ktorý obsahuje fitness aktivitu 30 ľudí a je zachytený prostredníctvom smartphonov. Tento projekt vám pomôže pochopiť postup riešenia problému s viacerými klasifikáciami. Ak ste začiatočník, potom je tento projekt absolútne pre vás, aby ste si zdokonalili svoje schopnosti strojového učenia.
Hlavné body projektu
- Tento projekt umelej inteligencie predstavuje problém s klasifikáciou. Ako začínajúci vývojár vám teda pomôže zvýšiť schopnosť riešenia problémov.
- Dozviete sa o SVM a Adaboost.
- Sada údajov bola náhodne rozdelená pre tréningovú a testovaciu fázu. Vo fáze školenia je k dispozícii 70% údajov a 30% na testovanie.
- Podrobnosti o tomto projekte nájdete tu.
20. Neón
Projekt strojového učenia a umelej inteligencie typu open source je neon vhodný pre starších alebo skúsených vývojárov strojového učenia. Tento nástroj je knižnica hlbokého učenia sa na platforme Intel Nervana založená na Pythone. Tento nástroj poskytuje vysoký výkon vďaka svojim funkciám ľahkého použitia a rozšíriteľnosti. URL GitHub je tu: neónové.
Hlavné body projektu
- Je to rámec pre vizualizáciu.
- Má vymeniteľný hardvérový back-end.
- Kód môžete napísať raz a umiestniť ho na CPU, GPU alebo hardvér Nervana.
- Tento nástroj podporuje bežne používané modely vrátane kláštorov, automatických kódovačov, LSTM a RNN.
Končiace myšlienky
Všetky podrobnosti sú o 20 najlepších projektoch strojového učenia. Dúfajme, že prečítaním tohto článku získate zaujímavý nápad na projekt. Tento článok sme usporiadali tak, aby ste sa na akejkoľvek úrovni začiatočníka, strednej alebo odbornej úrovne dozvedeli niečo nové alebo sa dozvedeli niečo nové z tohto článku.
Na záver môžete vidieť aj niekoľko ďalších zaujímavých projektov, ktoré sú projektmi Raspberry Pi a Arduino. Ďakujem veľmi pekne, že ste s nami zostali.
