Phenquestions
Šiame dabartiniame technologijų valdomame pasaulyje mašinų mokymasis yra svarbi sritis, dėl kurios mūsų mašina ar elektroninis prietaisas yra protingas. Šio lauko tikslas yra paprastą mašiną paversti mašina su protu. Šiame straipsnyje nagrinėjame mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto projektus, kad padidintume jūsų susidomėjimą. Nes šie AI ir ML projektai yra labai konkurencingi, keblūs ir įdomūs plėtoti. Aš tvirtai tikiu, kad šie projektai yra geriausia vieta investuoti savo laiką ir įgūdžius. Tęskime tyrinėti įdomius, novatoriškus ir lengvus mašininio mokymosi projektus.
Geriausi dirbtinio intelekto ir mašininio mokymo projektai
Žemiau mes pasakojame apie 20 geriausių mašininio mokymosi startuolių ir projektų. Jei esate pradedantysis ar naujokas šiame mašininio mokymosi pasaulyje, tada aš jums pirmiausia pasiūlysiu eiti į mašininio mokymo kursą. Čia mes išvardijome mašininio mokymo kursus. Dabar pradėkime nuo detalių.
1. Socialinių tinklų nuotaikų analizatorius
Tai yra vienas iš įdomių ir novatoriškų mašininio mokymosi projektų. Tokia socialinė žiniasklaida kaip „Facebook“, „Twitter“ ir „YouTube“ yra didelių duomenų vandenynas. Todėl šių duomenų kasyba gali būti naudinga įvairiais būdais, siekiant suprasti vartotojų nuotaikas ir nuomones.
Be to, šis projektas gali būti veiksmingas skaitmeninei rinkodarai ir prekės ženklui suprasti kliento produkto ar paslaugos nuomonę ar reakciją. Norėdami suprasti šio projekto funkcionalumą, žiūrėkite pavyzdį čia.
Svarbiausi projekto aspektai
- Tai yra vienas iš mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto projektų pradedantiesiems „python“.
- Norėdami išmokyti sistemą, projekto kūrėjas gali padėti mums paskelbti socialinės žiniasklaidos pranešimus, trumpų žinučių tweetus ar klientų atsiliepimus, atsižvelgiant į sistemos reikalavimus.
- Pradedantiesiems „Twitter“ duomenys gali būti naudingi, nes „Twitter“ įraše yra žyma, vieta ir daug daugiau, kuriuos lengva analizuoti.
- Naudojant „Twitter“ duomenų rinkinį galima gauti daug duomenų, nes jį sudaro 31 962 „tweet“.
- Kaip pradedantysis, galite sukurti savo modelį, kad duomenys būtų klasifikuojami kaip teigiami arba neigiami.
2. Vilkdalgių gėlių klasifikacija
Jei esate mašininio mokymosi pasaulio pradedantysis, šis lengvas mašininio mokymosi paleidimas pradedantiesiems Python tinkamas jums. Šis projektas taip pat žinomas kaip mašininio mokymosi projektų „Hello World“. Jūs taip pat galite plėtoti šį projektą R.
Šis projektas gali būti parengtas naudojant prižiūrimą metodą, pavyzdžiui, mašininio mokymosi palaikymo vektorių metodą. Airijos gėlių duomenų rinkinyje yra skaitiniai atributai, t.e., taurėlapio ir žiedlapio ilgis ir plotis. Kaip pradedantysis, turite išsiaiškinti, kaip panaudoti duomenis.
Svarbiausi projekto aspektai
- Vilkdalgio žiedų duomenų rinkinys yra nedidelis ir nereikia atlikti išankstinio apdorojimo.
- Šį „Iris“ gėlių duomenų rinkinį galite atsisiųsti iš čia.
- Klasifikuoti gėles į tris rūšis - virginica, setosa ar versicolor yra šio AI projekto užduotis.
- Šaltinio kodą galite gauti iš „GitHub“.
3. Produktų paketų nustatymas iš pardavimo duomenų
Projektas „Produktų paketų identifikavimas iš pardavimo duomenų“ yra vienas iš įdomių mašininio mokymosi projektų R. Norėdami plėtoti šį projektą R, turite naudoti grupavimo metodiką, kuri yra subjektyvus segmentavimas, kad sužinotumėte produktų rinkinius iš pardavimo duomenų.
Svarbiausi projekto aspektai
- Norėdami plėtoti šį projektą, turite žinoti apie duomenų mokslą. Čia mes apibūdinome duomenų mokslo kursus.
- Vartojama kalba: R
- Be to, turite žinoti apie mašininio mokymosi metodus, pvz., Neprižiūrimą grupavimo metodą.
- Norėdami nustatyti rinkinius, turite naudoti rinkos krepšelio analizę.
4. Muzikos rekomendacijų sistema
Ar esate muzikos mylėtojas? Visada mėgsti klausytis mėgstamiausio? Tada jums bus malonu sužinoti apie šią įdomią mašininio mokymosi projekto idėją. Tai taip pat gali būti novatoriškas projektas. Šio projekto tikslas yra rekomenduoti muziką, pagrįstą vartotojų klausymosi istorija.
Svarbiausi projekto aspektai
- Šis dirbtinio intelekto paleidimas gali būti sukurtas naudojant abi kalbas, t.e., pitonas ir R.
- Norėdami sudaryti mokymų ir bandymų duomenų rinkinį, turite rinkti duomenis iš vartotojo klausymosi istorijos per tam tikrą laikotarpį.
- Mokymo ir testavimo duomenų rinkinys yra padalintas pagal laiką.
- Duomenų rinkinį ir projekto aprašymą galite gauti čia.
5. A Mašinų mokymosi gladiatorius
Tai labai lengva mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto projekto idėja, jei esate pradedantysis. Šis projektas padės jums padidinti žinias apie modelio kūrimo eigą. Plėtodami šį projektą galite praktikuoti, kaip importuoti duomenis, kaip išvalyti duomenis, išankstinį apdorojimą ir transformavimą, kryžminį patvirtinimą ir funkcijų inžineriją.
Šio projekto akcentavimas
- Turite žinoti apie regresijos, klasifikavimo ir grupavimo algoritmus.
- Duomenų rinkinį galite rasti „UCI Machine Learning Repository“ arba „kaggle“.
- Galite plėtoti šį projektą naudodami abi kalbas, t.e., pitonas ir R.
- Plėtodami šį projektą, greitai sužinosite apie prototipų modelius.
6. „TensorFlow“
Ar norite pagerinti savo mašininio mokymosi įgūdžius? Norėdami patobulinti savo žinias, galite praktikuotis naudodamiesi šia universalia dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programine įranga bei sistema. „TensorFlow“ yra vienas geriausių ir populiariausių mašininio mokymosi atvirojo kodo projektų. Iš esmės tai yra „Google Brain“ komandos dalis „Google“ mašinų intelekto tyrimų organizacijoje. Čia yra „GitHub“ nuoroda.
Svarbiausi projekto aspektai
- Tai yra atviro kodo programinės įrangos biblioteka.
- Jis naudojamas skaitiniam skaičiavimui naudojant duomenų srauto grafikus.
- Greita ir lanksti įvairiausioms reikmėms.
- Jis turi lengvai naudojamą python sąsają.
- Be to, jame yra „Java“ API.
7. „BigMart“ pardavimų prognozavimas
Ar esate pradedantysis? Ar norite sužinoti, kaip sukurti mašininio mokymosi modelį? Tada jūsų paieška čia baigsis. Tai, „BigMart“ pardavimo prognozė, yra vienas lengviausių mašinų mokymosi ir dirbtinio intelekto projektų pradedantiesiems „python“. Tai taip pat duomenų mokslo projektas. Šio projekto tikslas yra sukurti nuspėjamąjį modelį ir sužinoti kiekvieno produkto pardavimą tam tikroje „BigMart“ parduotuvėje.
Svarbiausi projekto aspektai
- Šį duomenų rinkinį sudaro 1559 produktų 2013 m. Pardavimo duomenys 10 skirtingų vietų.
- Norėdami numatyti kiekvieno iš 1559 produktų pardavimus, turite sukurti regresijos modelį.
- Plėtodami šį projektą galite suprasti pardavimo duomenų vizualizaciją.
- Jūs sužinosite, kaip pritaikyti mašininio mokymosi metodus prognozuojant pardavimus „Python“.
- Čia galite rasti išsamų šio projekto sprendimą.
8. Numatykite vyno kokybę
Jei jums patinka sukurti įdomų ir novatorišką mašinų mokymosi startuolį, kaip aš, tai šis vyno kokybės projekto spėjimas yra kaip tik jums. Šį projektą galite plėtoti naudodami vyno kokybės duomenų rinkinį. Šio projekto tikslas yra numatyti vyno kokybę pagal jo chemines savybes. Tai yra vienas iš paprastų mašininio mokymosi projektų pradedantiesiems R.
Svarbiausi projekto aspektai
- Sužinosite apie duomenų tyrimą plėtodami šį projektą.
- Norėdami sukurti šį projektą, turite žinoti apie regresijos modelius.
- Sužinosite apie duomenų vizualizavimą.
- Jūs taip pat sužinosite apie R ir pagrindinę statistiką.
9. Scikit-mokykis
Kitas atvirojo kodo dirbtinio intelekto paleidimas yra „scikit-learn“. Tai gana lengva sukurti. Šis įrankis yra python modulis, skirtas mašininio mokymosi projektams. Tai yra veiksmingai pasiekiama ir daugkartinio naudojimo įvairiose srityse. Šį projektą galite rasti „GitHub“.
Svarbiausi projekto aspektai
- Veiksminga duomenų gavybos ir duomenų analizės priemonė.
- Turite įdiegti keletą pitonų bibliotekų, pavadintų „NumPy“ ir „pandos“.
- Šis įrankis yra nemokamas.
- Tai gali būti naudinga priemonė kuriant dirbtinio intelekto projektus, norint patekti į mašininio mokymosi pasaulį.
10. „Walmart Sales“ Prognozavimas
Ar norite sužinoti, kaip pasiekti duomenų rinkinį? Kaip jį importuoti ir įkelti? Tada šis pardavimų prognozavimo „Walmart“ duomenų rinkinio projektas yra vienas iš įdomiausių jums mašininio mokymosi projektų. Šio projekto užduotis yra prognozuoti kiekvieno padalinio pardavimus kiekvienoje prekybos vietoje, kad padėtų jiems rinktis aukštesnes žiniomis pagrįstus kanalų tobulinimo ir atsargų projektavimo pasirinkimus.
Svarbiausi projekto aspektai
- „Walmart“ duomenų rinkinyje yra 98 produktų 45 prekybos vietose duomenys.
- Savo kompiuteryje turite įdiegti „R-studio“.
- Viso šio projekto kūrimo proceso metu sužinosite, kaip manipuliuoti duomenimis R ir kaip pakeisti R paketą.
- Taip pat sužinosite apie sąlyginius teiginius ir kilpą R.
11. MNIST ranka rašomų skaitmenų klasifikacija
Jei norite tapti mašininio mokymosi ekspertu, turite praktikuoti įvairias sritis. Gilus mokymasis ir neuroniniai tinklai yra tokia sritis, kur galite investuoti savo laiką ir įgūdžius kaip pradedantiesiems, nes jie vaidina gyvybiškai svarbų vaidmenį atpažįstant vaizdą. Šio dirbtinio intelekto projekto užduotis yra padaryti vaizdą, kuris yra ranka parašytas vienaženklis, ir nustatyti, kas yra tas skaitmuo.
Svarbiausi projekto aspektai
- MNISt duomenų rinkinys yra paprastas ir lengvai pasiekiamas.
- MNIST duomenų rinkinį sudaro iš anksto apdoroti ir suformatuoti 60 000 vaizdų iš 28 × 28 pikselių ranka rašytų skaitmenų.
- Kurdami šį projektą praturtinsite gilaus mokymosi ir logistikos regreso įgūdžius.
- Sužinosite, kaip pikselių duomenis paversti vaizdu.
- Jūsų patogumui čia rasite išsamų sprendimą - „MNIST“ ranka parašytų skaitmenų klasifikaciją.
12. Theano
„Theano“, dar vienas atviro kodo mašininio mokymosi paleidimas ar projektas. Šis įrankis yra pitono biblioteka, leidžianti mašininio mokymosi kūrėjui efektyviai apibrėžti ir optimizuoti matematines išraiškas ir jas vertinti, įskaitant daugialypius matricas.
Įrankis „Theano“ integruoja kompiuterinę algebros sistemą (CAS) su optimizuojančiu kompiliatoriumi. Taip pat galite naudoti savo akademiniams tyrimams. Jei jį naudojate savo švietimo tyrimams, turite nurodyti tai.
Svarbiausi projekto aspektai
- Šis įrankis yra integruotas su „NumPy“.
- Tai efektyviai vertina išraišką.
- Šis atvirojo kodo projektas gali aptikti daugelio tipų klaidas.
- „GitHub“ URL yra čia.
13. Kelių klasifikacijų naudojimo atvejų sprendimas naudojant H2O
Jei esate mašininio mokymosi ekspertas ir turite idėjų apie kelias sritis, tokias kaip H20, duomenų mokslas ir mašininio mokymosi algoritmai. Tada šis projektas skirtas jums, kur galite panaudoti šiuos įgūdžius. Tai yra vienas iš mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto projektų R. Šiame projekte jūs turite naudoti H20 ir funkcionalumą, kad sukurtumėte mašininio mokymosi modelius.
Svarbiausi projekto aspektai
- Sužinosite apie modelio mastelį naudojant H2O Hadoop aplinkoje.
- H20 integruoja daugybę mašininio mokymosi algoritmų, tokių kaip linijinė regresija, logistinė regresija, naivusis Bayesas, K reiškia klasterius ir word2vec.
- Turite naudoti šiuos: R-studio, R ir H2O.
- H2O apima „Stacked Ensembles“ metodą.
14. Keras
Jei esate vidutinio lygio kūrėjas ir norite patobulinti savo įgūdžius realaus pasaulio mašininio mokymosi iššūkiams spręsti? Todėl jūs turite žinoti apie mašininio mokymosi atvirojo kodo projektus. „Keras“ yra vienas geriausių atvirojo kodo mašininio mokymosi projektų. Šis įrankis turi keletą žinomų funkcijų, tokių kaip paprastas išplėtimas, patogumas vartotojui, taip pat galite dirbti „Python“. „GitHub“ URL yra čia.
Svarbiausi projekto aspektai
- Tai aukšto lygio neuroninių tinklų API, parašyta pitone.
- Šis atvirojo kodo įrankis leidžia lengvai ir greitai sukurti prototipus su svarbiausiomis jo savybėmis.
- Šis įrankis suderinamas su: „Python 2“.7-3.6.
- Ši platforma palaiko tiek konvekcijos tinklus, tiek pasikartojančius tinklus, be to, šių dviejų tinklų derinius.
15. „PyTorch“
Ar žinote apie NLP - natūralios kalbos apdorojimą? Ar jus domina ši perspektyvi sritis? Jei jūsų atsakymas yra „taip“, tai šis atviro kodo projektas ar platforma yra jums. Žodžiu, „PyTorch“ yra atvirojo kodo mašinų mokymosi biblioteka, skirta „Torch“ pagrindu sukurtam pitonui. Šis įrankis naudojamas mašininio mokymosi programoms, tokioms kaip natūralios kalbos apdorojimas.
Svarbiausi projekto aspektai
- Jis turi dvi aukšto lygio savybes: Tensoriaus skaičiavimą, t.e., „NumPy“ su stipriu GPU pagreičiu ir giliais neuroniniais tinklais, pastatytais ant juostos pagrindo automatinio diff.
- „PyTorch“ naudoja automatinę diferenciacijos techniką.
- Hibridinė šio įrankio priekinė dalis suteikia lankstumo ir greičio.
- Išsamus šio įrankio aprašymas yra čia - „PyTorch“.
16. Ligos numatymas
Jei norite pritaikyti mašininį mokymąsi medicinos moksle, šis mašininio mokymosi paleidimas, numatant ligas, gali būti įdomus jums. Šio AI projekto užduotis yra numatyti įvairias ligas. Naudodami „R Studio“ turite sukurti mašininio mokymosi modelį R.
Svarbiausi projekto aspektai
- Galite naudoti šį krūties vėžio Viskonsino (diagnostikos) duomenų rinkinį. Jį galite atsisiųsti iš „UC Irvine Machine Learning“ saugyklos.
- Šiame duomenų rinkinyje yra dvi prediktorių klasės: piktybinė arba gerybinė krūtų masė.
- Norėdami plėtoti šį projektą, turite žinoti apie atsitiktinį mišką.
- Čia rasite išsamų šio projekto aprašymą.
17. Akcijų kainos prognozavimas
Jei jus domina darbas su finansų sritimi, ši nuostabi idėja gali būti įdomi. Šios sistemos tikslas arba užduotis yra numatyti būsimas akcijų kainas. Ši sistema mokosi iš įmonės veiklos.
Svarbiausi projekto aspektai
- Vertybinių popierių rinkos duomenų rinkinius galima atsisiųsti iš „Quandl“.com arba Quantopian.com.
- Su šiuo projektu susiję iššūkiai yra tai, kad akcijų kainų duomenys yra išsamūs ir šie duomenys yra skirtingų tipų, pvz., Kintamumo indeksai, kainos, pagrindiniai rodikliai ir kt.
- Galite lengvai patvirtinti savo sistemą naudodami naujus duomenis.
- Jei esate pradedantysis, galite apriboti projekto užduotį ir tik prognozuoti šešių mėnesių kainų pokyčius, priklausančius nuo ketvirtinės organizacijos ataskaitos.
18. Rekomenduojamos sistemos, naudojančios „Movielens“ duomenų rinkinį
Šiandien žmonėms rūpi žiūrėti filmą internete, o ne žiūrėti filmą per televizorių. Jei aistringai dirbate su tokia novatoriška ir įdomia projekto idėja, ši idėja gali jums padėti. Šios sistemos tikslas yra sukurti efektyvią rekomendavimo sistemą.
Svarbiausi projekto aspektai
- „Movielens“ duomenų rinkinį sudaro 1 000 209 filmų įvertinimai iš 3900 filmų, kuriuos sukūrė 6040 „Movielens“ vartotojų.
- Šią sistemą galima sukurti naudojant abi kalbas, t.e., R ir pitonas.
- Šis mašininio mokymosi projektas yra naudingas pradedantiesiems.
- Norėdami sukurti filmų rekomenduojamą sistemą, galite sukurti debesų filmų vizualizaciją visame pasaulyje.
19. Žmogaus veiklos atpažinimo sistema
Žmogaus veiklos atpažinimo sistema yra klasifikatoriaus modelis, pagal kurį galima nustatyti žmogaus fitneso veiklą. Norėdami plėtoti šį projektą, turite naudoti išmaniųjų telefonų duomenų rinkinį, kuriame yra 30 žmonių kūno rengybos veikla, užfiksuota per išmaniuosius telefonus. Šis projektas padės jums suprasti daugialypės klasifikacijos problemos sprendimo tvarką. Jei esate pradedantysis, šis projektas yra visiškai jums skirtas, kad galėtumėte tobulinti mašininio mokymosi įgūdžius.
Svarbiausi projekto aspektai
- Šis dirbtinio intelekto projektas yra klasifikavimo problema. Taigi, kaip kūrėjas pradedantysis, tai padės jums tobulinti problemų sprendimo įgūdžius.
- Sužinosite apie SVM ir „Adaboost“.
- Duomenų rinkinys buvo padalytas atsitiktinai mokymo ir testavimo etapui. Mokymo etape yra 70% duomenų ir 30% testavimui.
- Išsamią informaciją apie šį projektą rasite čia.
20. Neonas
Atvirojo kodo mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto projektas, neonas, geriausiai tinka vyresniesiems ar ekspertams mašininio mokymosi kūrėjams. Šis įrankis yra „Intel Nervana“ „Python“ pagrindu sukurta giluminio mokymosi biblioteka. Šis įrankis užtikrina aukštą našumą, nes jį lengva naudoti ir išplėsti. „GitHub“ URL yra čia: neonas.
Svarbiausi projekto aspektai
- Tai vizualizavimo pagrindas.
- Jis turi keičiamą aparatinės įrangos galą.
- Galite parašyti kodą vieną kartą ir įdėti jį į procesorius, GPU ar „Nervana“ aparatinę įrangą.
- Šis įrankis palaiko dažniausiai naudojamus modelius, įskaitant vienuolynus, automatinius koduotojus, LSTM ir RNN.
Baigiančios mintys
Visa išsami informacija yra apie 20 geriausių mašininio mokymosi projektų ir, tikiuosi, perskaitydami šį straipsnį gausite įdomią projekto idėją. Mes organizavome šį straipsnį taip, kad nesvarbu, koks jūsų lygis yra pradedantysis, vidurinysis ar ekspertas, jūs galite sužinoti ką nors naujo arba sužinoti ką nors naujo iš šio straipsnio.
Galiausiai, jūs taip pat galite pamatyti keletą įdomesnių projektų, kurie yra „Raspberry Pi“ ir „Arduino“ projektai. Labai ačiū, kad likote su mumis.
