Phenquestions
Ebben a jelenlegi, technológiák által vezérelt világban a gépi tanulás kiemelkedő terület, amely intelligenssé teszi gépünket vagy elektronikus eszközünket. Ennek a mezőnek az a célja, hogy egy egyszerű gépet az elmével géppé alakítson. Ebben a cikkben a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia projektjeit tárjuk fel az érdeklődés fokozása érdekében. Mivel ezek az AI és ML projektek olyan versenyképesek, trükkösek és érdekesek fejleszteni. Meggyőződésem, hogy ezek a projektek jelentik a legjobb helyet az idő és a készség befektetésére. Folytassuk érdekes, innovatív és egyszerű gépi tanulási projektek felfedezésével.
A legjobb AI és gépi tanulási projektek
Az alábbiakban elmeséljük a 20 legjobb gépi tanulási startupot és projektet. Ha kezdő vagy újonc a gépi tanulás ezen a világán, akkor azt javaslom, hogy először menjen el egy gépi tanfolyamra. Itt gépi tanfolyamokat soroltunk fel. Most kezdjük el a részleteket.
1. A közösségi média hangulatelemzője
Ez az egyik érdekes és innovatív gépi tanulási projekt. Mivel a közösségi média, mint a Facebook, a Twitter és a YouTube, a nagy adatok óceánja. Ezért ezeknek az adatoknak a bányászata számos szempontból hasznos lehet a felhasználói érzelmek és vélemények megértéséhez.
Ez a projekt hatékony lehet a digitális marketing és a márkaépítés szempontjából is, hogy megértse az ügyfél termékével vagy szolgáltatásával kapcsolatos véleményét vagy reakcióját. A projekt funkcionalitásának megértéséhez nézzen meg egy példát itt.
A projekt legfontosabb elemei
- Ez az egyik gépi tanulási és mesterséges intelligencia projekt a kezdők számára a pythonban.
- A rendszer kiképzéséhez a projektfejlesztő segíthet nekünk a közösségi média bejegyzéseiben, rövid üzeneteinek tweetjeiben vagy a rendszerkövetelményeken alapuló ügyfél-áttekintésekben.
- A kezdők számára a Twitter-adatok hasznosak lehetnek, mivel a tweet tartalmaz hashtaget, helyet és még sok minden mást, könnyen elemezhető.
- A Twitter-adatkészlet használatával rengeteg adat nyerhető, mivel 31 962 tweetből áll.
- Kezdőként felépítheti modelljét, hogy az adatokat pozitív vagy negatív kategóriába sorolja.
2. Az íriszvirágok osztályozása
Ha kezdő vagy a gépi tanulás világában, akkor ez az egyszerű gépi tanulási indítás kezdőknek a pythonban megfelelő az Ön számára. Ez a projekt a gépi tanulási projektek „Hello World” néven is ismert. Ezt a projektet R-ben is kifejlesztheti.
Ez a projekt felügyelt módszerrel fejleszthető, például a gépi tanulás támogató vektoros módszerével. Az ír virágok adatkészlete numerikus attribútumokkal rendelkezik, azaz.e., csészelevél és szirom hossza és szélessége. Kezdőként meg kell találnia, hogyan lehet felhasználni az adatokat.
A projekt legfontosabb elemei
- Az írisz virág adatkészlete kicsi, és nem szükséges előzetes feldolgozást végezni.
- Az Iris virágadatkészlet innen letölthető.
- A virágoknak a három faj - virginica, setosa vagy versicolor - kategóriába sorolása ennek az AI projektnek a feladata.
- A forráskódot a GitHub webhelyről szerezheti be.
3. Termékcsomagok azonosítása az értékesítési adatok alapján
A „Termékcsomagok azonosítása az értékesítési adatokból” című projekt az egyik érdekes gépi tanulási projekt R-ben. A projekt R-ben történő fejlesztéséhez klaszterezési technikát kell alkalmaznia, amely a szubjektív szegmentálás, hogy megtudja a termékcsomagokat az értékesítési adatokból.
A projekt legfontosabb elemei
- A projekt kidolgozásához ismernie kell az adattudományt. Itt vázoltuk az adattudományi tanfolyamokat.
- A használt nyelv: R
- Ismernie kell a gépi tanulási megközelítéseket, például a fürtözés felügyelet nélküli módszerét.
- A csomagok azonosításához a Market Basket Analysis-t kell használni.
4. Zeneajánló rendszer
Szereted a zenét? Mindig imádja hallgatni a kedvencét? Akkor örömmel fog tudni erről az érdekes gépi tanulási projekt ötletről. Ez innovatív projekt is lehet. A projekt célja a zenehallgatás ajánlása a felhasználói hallgatási előzmények alapján.
A projekt legfontosabb elemei
- Ez a mesterséges intelligencia indítás mindkét nyelv segítségével kifejleszthető, azaz.e., python és R.
- A képzési és tesztelési adatkészlet elkészítéséhez adatokat kell gyűjtenie a felhasználó hallgatási előzményeiből egy adott időszakban.
- A képzési és tesztelési adatkészletet az idő alapján osztják fel.
- Az adatkészletet és a projekt leírását innen szerezheti be.
5. A Gépi tanulási gladiátor
Ez egy nagyon könnyű gépi tanulás és a mesterséges intelligencia projekt ötlete, ha Ön kezdő. Ez a projekt segít abban, hogy bővítse ismereteit a modellépítés munkafolyamatáról. A projekt fejlesztésével gyakorolhatja az adatok importálását, az adatok tisztítását, az előfeldolgozást és az átalakítást, a keresztellenőrzést és a funkciótervezést.
A projekt kiemelése
- Tudnia kell a regresszióról, az osztályozásról és a fürtözési algoritmusokról.
- Megtalálhatja az adatkészletet az UCI Machine Learning Repository-ból vagy kaggle-ből.
- Fejlesztheti ezt a projektet mindkét nyelv használatával, azaz.e., python és R.
- A projekt fejlesztésével gyorsan megismerheti a prototípus-készítési modelleket.
6. TensorFlow
Javítani akarja gépi tanulási készségét? Gyakorolhat ezzel a sokoldalú mesterséges intelligencia és gépi tanulási szoftverrel és keretrendszerrel, hogy bővítse ismereteit. A TensorFlow az egyik legjobb és legnépszerűbb nyílt forráskódú gépi tanulási projekt. Alapvetően a Google Brain csapatának része a Google Machine Intelligence Research szervezetében. Itt van a GitHub link.
A projekt legfontosabb elemei
- Ez egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár.
- Numerikus számításra használják adatfolyam-grafikonok segítségével.
- Gyors és rugalmas az alkalmazások széles köréhez.
- Könnyen használható python felülettel rendelkezik.
- Ezenkívül tartalmaz API-kat a Java számára.
7. A BigMart értékesítési előrejelzése
Kezdő vagy? Szeretne megtanulni egy gépi tanulási modell felépítését? Ezután a keresés itt ér véget. Ez a BigMart értékesítési előrejelzés az egyik legegyszerűbb gépi tanulási és mesterséges intelligencia projekt a kezdők számára a pythonban. Ez egy adattudományi projekt is. A projekt célja egy prediktív modell kidolgozása és az egyes termékek eladásainak megismerése egy adott BigMart üzletben.
A projekt legfontosabb elemei
- Ez az adatkészlet 1559 termék 2013-as értékesítési adatait tartalmazza 10 különböző üzletben.
- Regressziós modellt kell készítenie az 1559 termék eladásának előrejelzéséhez.
- A projekt fejlesztésével megértheti az értékesítési adatok megjelenítését.
- Tudni fogja, hogyan kell alkalmazni a gépi tanulás technikáit az értékesítés előrejelzésében a Pythonban.
- A projekt teljes megoldását itt érheti el.
8. Megjósolni a bor minőségét
Ha szeretsz egy érdekes és innovatív gépi tanulási startupot fejleszteni, mint én, akkor a borminőségi projekt ezen jóslata csak neked szól. Ezt a projektet a Wine Quality Dataset segítségével fejlesztheti. A projekt célja a bor minőségének előrejelzése kémiai tulajdonságai alapján. Ez az egyik egyszerű gépi tanulási projekt R kezdőknek.
A projekt legfontosabb elemei
- A projekt fejlesztésével megismerheti az adatfeltárást.
- A projekt kidolgozásához ismernie kell a regressziós modelleket.
- Megtudhatja az adatok vizualizációját.
- Tudni fog az R-ről és az alapvető statisztikákról is.
9. Scikit-tanulni
Egy másik nyílt forráskódú mesterséges intelligencia indítás a scikit-learn. Elég könnyű fejleszteni. Ez az eszköz egy python modul gépi tanulási projektekhez. Ez hatékonyan hozzáférhető és nagymértékben újrafelhasználható a különböző területeken. A GitHubon megtalálhatja ezt a projektet.
A projekt legfontosabb elemei
- Hatékony eszköz az adatbányászathoz és az adatelemzéshez.
- Telepítenie kell néhány NumPy és pandas nevű python könyvtárat.
- Ez az eszköz ingyenes.
- Hasznos eszköz lehet a gépi tanulás világába való belépéshez szükséges mesterséges intelligencia projektek kidolgozásához.
10. Walmart Sales Előrejelzés
Szeretné tudni, hogyan lehet hozzáférni egy adatkészlethez? Hogyan importálja és töltse be? Ezután ez az értékesítést előrejelző Walmart adatkészlet-projekt az egyik érdekes gépi tanulási projekt az Ön számára. Ennek a projektnek az a feladata, hogy előre jelezze az eladások minden részlegének minden üzlethelyiségében, hogy segítsen nekik magasabb tudásalapú döntések megalkotásában a csatornák fejlesztésére és a készlet tervezésére.
A projekt legfontosabb elemei
- A Walmart adatkészlet 98 termék adatait tartalmazza 45 üzletben.
- Telepítenie kell az R-stúdiót a számítógépére.
- A projekt fejlesztési folyamata során megtanulja, hogyan kell kezelni az adatokat az R-ben, és hogyan kell átalakítani az R-csomagot.
- Ezenkívül megismerheti a feltételes utasításokat és a ciklust az R-ben.
11. MNIST kézzel írott számjegy osztályozás
Ha a gépi tanulás szakértőjévé akar válni, akkor különféle területeket kell gyakorolnia. A mély tanulás és a neurális hálózatok olyan terület, ahol kezdőként befektetheti idejét és készségeit, mivel ezek alapvető szerepet játszanak a képfelismerés alkalmazásában. Ennek a mesterséges intelligencia projektnek az a feladata, hogy olyan képet készítsen, amely kézzel írott egyjegyű, és meghatározza, hogy mi ez a számjegy.
A projekt legfontosabb elemei
- Az MNISt adatkészlet egyszerű és könnyen hozzáférhető.
- Az MNIST adatkészlet előre feldolgozott és formázott 60 000 képből áll, 28 × 28 pixeles, kézzel írott számjegyekből.
- Gazdagítja a mély tanulás és a logisztikai regresszió készségét a projekt fejlesztése során.
- Megtudhatja, hogyan kell átalakítani a pixeladatokat képpé.
- Az Ön kényelme érdekében itt megtalálja a teljes megoldást - MNIST kézzel írott számjegy osztályozás.
12. Theano
Theano, egy másik nyílt forráskódú gépi tanulási indítás vagy projekt. Ez az eszköz egy python könyvtár, amely lehetővé teszi a gépi tanulás fejlesztőjének, hogy hatékonyan definiálja és optimalizálja a matematikai kifejezéseket, és hatékonyan értékelje őket, beleértve a többdimenziós tömböket.
A Theano eszköz integrálja a számítógépes algebrai rendszert (CAS) egy optimalizáló fordítóval. Akadémiai kutatásaihoz is felhasználhatja. Ha oktatási célokra használja, akkor meg kell idéznie.
A projekt legfontosabb elemei
- Ez az eszköz integrálva van a NumPy-vel.
- Hatékonyan értékeli a kifejezést.
- Ez a nyílt forráskódú projekt sokféle hibát képes észlelni.
- Itt van a GitHub URL.
13. Többszörös osztályozás felhasználási esetek megoldása H2O alkalmazásával
Ha Ön a gépi tanulás szakértője, és ötlete van több domainről, például a H20-ról, az adattudományról és a gépi tanulási algoritmusokról. Ezután ez a projekt az Ön számára készült, ahol felhasználhatja ezeket a készségeket. Ez az egyik gépi tanulási és mesterséges intelligencia projekt. Ebben a projektben a gépi tanulási modellek fejlesztéséhez H20-at és funkcionalitást kell alkalmaznia.
A projekt legfontosabb elemei
- Megismerheti a modell méretezhetőségét H2O használatával Hadoop környezetben.
- A H20 számos gépi tanulási algoritmust integrál, például lineáris regressziót, logisztikai regressziót, Naiv Bayes-t, K-csoportosítást és word2vec-et.
- Ezeket kell használnia: R-studio, R és H2O.
- A H2O magában foglalja a Stacked Ensembles módszert.
14. Keras
Ha középszintű fejlesztő vagy, és tovább akarod fejleszteni képességeidet a valós gépi tanulási kihívásokhoz? Ezért ismernie kell a gépi tanulás nyílt forráskódú projektjeiről. A Keras az egyik legjobb nyílt forráskódú gépi tanulási projekt. Ennek az eszköznek van néhány olyan kiemelkedő tulajdonsága, mint az egyszerű bővíthetőség, a felhasználóbarát működés, valamint a pythonban is dolgozhat. A GitHub URL itt érhető el.
A projekt legfontosabb elemei
- Ez egy magas szintű neurális hálózatok API, amelyet pythonban írnak.
- Ez a nyílt forráskódú eszköz egyszerű és gyors prototípus-készítést tesz lehetővé kiemelkedő jellemzőivel.
- Ez az eszköz kompatibilis a következővel: Python 2.7-3.6.
- Ez a platform mind a konvolúciós, mind a visszatérő hálózatokat támogatja, ráadásul e két hálózat kombinációit.
15. PyTorch
Tud-e az NLP-Natural Language Processing-ről? Érdekli ez az ígéretes terület? Ha igen, akkor ez a nyílt forráskódú projekt vagy platform az Ön számára készült. Szó szerint a PyTorch egy nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár a Pych-en alapuló python számára. Ezt az eszközt gépi tanulási alkalmazásokhoz használják, például természetes nyelv feldolgozásához.
A projekt legfontosabb elemei
- Két magas szintű jellemzője van: a tenzorszámítás, azaz.e., NumPy erős GPU-gyorsítással és mély neurális hálózatokkal, amelyek szalagos alapú automatikus diff rendszerre épülnek.
- A PyTorch az automatikus differenciálási technikát használja.
- Az eszköz hibrid elülső része rugalmasságot és sebességet biztosít.
- Az eszköz részletes leírása itt található: PyTorch.
16. Betegség előrejelzése
Ha a gépi tanulást ki szeretné terjeszteni az orvostudományba, akkor érdekes lehet ez a gépi tanulási indítás a betegség előrejelzésében. Ennek az AI projektnek a feladata a különböző betegségek előrejelzése. Az R Studio segítségével gépi tanulási modellt kell készítenie R-ben.
A projekt legfontosabb elemei
- Használhatja ezt a mellrák Wisconsin (diagnosztikai) adatkészletet. Letöltheti az UC Irvine Machine Learning Repository-ból.
- Ebben az adatkészletben két prediktor osztály létezik: rosszindulatú vagy jóindulatú melltömeg.
- A projekt kidolgozásához ismernie kell a véletlenszerű erdőt.
- A projekt részletes leírását itt találja.
17. Részvényár-előrejelzés
Ha érdekel a pénzügyi terület, akkor ez a csodálatos ötlet érdekes lehet. Ennek a rendszernek a célja vagy feladata a jövőbeni részvényárfolyamok előrejelzése. Ez a rendszer egy vállalat teljesítményéből tanul.
A projekt legfontosabb elemei
- A tőzsdei adatkészletek letölthetők a Quandl webhelyről.com vagy Quantopian.com.
- A projekttel való együttműködés kihívása az, hogy a részvényáradatok részletesek, és ezek az adatok különböző típusúak, például volatilitási indexek, árak, alapvető mutatók stb.
- Könnyedén érvényesítheti rendszerét új adatokkal.
- Ha Ön kezdő, akkor korlátozhatja a projekt feladatát, és csak a hat hónapos ármozgásokat képes megjósolni egy negyedéves szervezeti jelentéstől függően.
18. A Movielens adatkészletet használó ajánlott rendszerek
Manapság az embereket online filmnézés érdekli, nem pedig a tévében való filmnézés. Ha szenvedélyesen dolgozik egy ilyen innovatív és izgalmas projektötlettel, akkor ez az ötlet segíthet Önnek. Ennek a rendszernek a célja egy hatékony ajánló rendszer kifejlesztése.
A projekt legfontosabb elemei
- A Movielens Dataset 1 000 209 filmértékelésből áll, mely 3900 filmet 6040 Movielens felhasználó készített.
- Ez a rendszer mindkét nyelv segítségével kifejleszthető, azaz.e., R és python.
- Ez a gépi tanulási projekt hasznos a kezdők számára.
- A filmek által ajánlott rendszer fejlesztése érdekében elkészítheti a filmcímek világfelhő-megjelenítését.
19. Az emberi tevékenység felismerési rendszere
Az emberi tevékenység felismerési rendszere olyan osztályozó modell, amely képes azonosítani az emberi fitnesz tevékenységeket. A projekt kidolgozásához egy okostelefon-adatkészletet kell használni, amely 30 ember fitnesz tevékenységét tartalmazza, amelyet okostelefonok rögzítenek. Ez a projekt segít megérteni a többosztályozási probléma megoldási eljárását. Ha Ön kezdő, akkor ez a projekt abból a célból áll, hogy fejlessze gépi tanulási képességeit.
A projekt legfontosabb elemei
- Ez a mesterséges intelligencia projekt osztályozási probléma. Tehát kezdő fejlesztőként segíthet a problémamegoldó képesség fejlesztésében.
- Megtudhatja az SVM-et és az Adaboost-ot.
- Az adatkészletet véletlenszerűen osztották fel a képzési és tesztelési szakaszra. A képzési szakaszban az adatok 70% -a, a tesztelésé pedig 30%.
- A projekt részletei itt találhatók.
20. Neon
A nyílt forráskódú gépi tanulás és a mesterséges intelligencia projekt, a neon a legjobb az idősebb vagy szakértő gépi tanulási fejlesztők számára. Ez az eszköz az Intel Nervana Python-alapú mélytanuló könyvtár. Ez az eszköz nagyszerű teljesítményt nyújt könnyű használatával és bővíthetőségével. A GitHub URL itt van: neon.
A projekt legfontosabb elemei
- Ez a megjelenítés kerete.
- Cserélhető hardveres háttérrel rendelkezik.
- Írhat egyszer kódot, és telepítheti azt CPU-kra, GPU-kra vagy Nervana hardverre.
- Ez az eszköz támogatja az általánosan használt modelleket, beleértve a rendházakat, az auto-kódolókat, az LSTM-eket és az RNN-eket.
Gondolatok befejezése
Minden részlet a 20 legjobb gépi tanulási projektről szól, és remélhetőleg érdekes cikket kap a cikk elolvasásával. Úgy szerveztük ezt a cikket, hogy bármi legyen is a kezdő, középszint vagy szakértő, tanulhat valami újat, vagy tudhat valami újat ebből a cikkből.
Végül néhány érdekes projektet is láthat, amelyek a Raspberry Pi és az Arduino projektek. Nagyon köszönöm, hogy velünk tartott.
