20 parimat tehisintellekti ja masinõppe projekti

Selles praeguses tehnoloogiapõhises maailmas on masinõpe silmapaistev valdkond, mis muudab meie masina või elektroonilise seadme intelligentseks. Selle välja eesmärk on muuta lihtne masin mõistusega masinaks. Selles artiklis uurime teie huvi suurendamiseks masinõppe ja tehisintellekti projekte. Kuna need tehisintellekti ja ML-i projektid on nii konkurentsivõimelised, keerulised ja huvitavad välja töötada. Usun kindlalt, et need projektid on parim koht oma aja ja oskuste investeerimiseks. Edasi uurime huvitavaid, uuenduslikke ja lihtsaid masinõppeprojekte.

Parimad tehisintellekti ja masinõppe projektid

Allpool jutustame 20 parimat masinõppe alustajat ja projekti. Kui olete selles masinõppe maailmas algaja või uustulnuk, soovitan teil kõigepealt minna masinõppe kursusele. Siin on loetletud masinõppe kursused. Nüüd alustame üksikasjadega.

1. Sotsiaalmeedia meeleoluanalüsaator

See on üks huvitavaid ja uuenduslikke masinõppeprojekte. Nagu sotsiaalmeedia nagu Facebook, Twitter ja YouTube, on suurandmete ookean. Seetõttu võib nende andmete kaevandamine olla kasulik mitmel viisil, et mõista kasutajate arvamusi ja arvamusi.

Lisaks võib see projekt olla tõhus digitaalse turunduse ja kaubamärgi jaoks, et mõista kliendi toote või teenuse arvamust või reaktsiooni. Selle projekti funktsionaalsuse mõistmiseks vaadake siin näidet.

Projekti tipphetked

See on üks masinate õppimise ja tehisintellekti projektidest algajatele Pythonis.
Süsteemi koolitamiseks saab projekti arendaja aidata meid sotsiaalmeedia postituste, lühisõnumite säutsude või kliendiarvustustega vastavalt süsteemi nõuetele.
Algajatele võivad Twitteri andmed olla kasulikud, kuna säuts sisaldab räsimärki, asukohta ja palju muud, mida on lihtne analüüsida.
Twitteri andmekogumit kasutades saab palju andmeid, kuna see koosneb 31 962 säutsust.
Algajana saate koostada oma mudeli, et liigitada andmed positiivseks või negatiivseks.

2. Iirise lillede klassifikatsioon

Kui olete masinõppe maailmas algaja, on see Pythoni algajatele mõeldud lihtne masinaõppimise käivitamine teile sobiv. Seda projekti tuntakse ka masinõppeprojektide “Hello World” nime all. Seda projekti saate arendada ka R-s.

Seda projekti saab arendada juhendatud meetodi abil, nagu masinõppe tugivektori meetod. Iiri lillede andmestikul on numbrilised atribuudid, s.t.e., tupe- ja kroonlehe pikkus ja laius. Algajana peate välja mõtlema, kuidas andmeid kasutada.

Projekti tipphetked

Iirise lille andmekogum on väike ja eeltöötlust pole vaja teha.
Selle Irise lille andmekogumi saate alla laadida siit.
Lillede klassifitseerimine kolme liigi - virginica, setosa või versicolor - hulka on selle AI projekti ülesanne.
Lähtekoodi saate GitHubist.

3. Tootekogumite tuvastamine müügiandmete põhjal

Projekt pealkirjaga „Tootekogumite tuvastamine müügiandmetest” on üks huvitavaid masinõppeprojekte R-s. Selle projekti arendamiseks R-s peate tootekogumite müügiandmetest teada saamiseks kasutama klastritehnikat, mis on subjektiivne segmentimine.

Projekti tipphetked

Selle projekti arendamiseks peate teadma andmeteadusest. Siin tutvustasime andmeteaduse kursusi.
Kasutatav keel: R
Samuti peate teadma masinõppe lähenemisviiside kohta, nagu järelevalveta meetod klastrite loomiseks.
Kimpude tuvastamiseks tuleb kasutada turukorvianalüüsi.

4. Muusikasoovituste süsteem

Kas olete muusikaarmastaja? Armastage alati oma lemmikut kuulata? Siis on teil hea meel teada saada sellest huvitavast masinõppe projekti ideest. See võib olla ka uuenduslik projekt. Selle projekti eesmärk on soovitada muusikat kasutajate kuulamisajaloo põhjal.

Projekti tipphetked

Seda tehisintellekti käivitamist saab arendada mõlema keele abil, s.t.e., püüton ja R.
Koolituse ja testandmete kogumi koostamiseks peate koguma andmeid kasutaja kuulamisajaloost antud ajavahemikul.
Koolituse ja testimise andmekogum jaguneb aja järgi.
Andmekogumi ja projekti kirjelduse saate siit.

5. A Masinõppimise gladiaator

See on väga lihtne masinõppe ja tehisintellekti projekti idee, kui olete algaja. See projekt aitab teil suurendada oma teadmisi mudeli ehitamise töövoo kohta. Selle projekti väljatöötamisel saate harjutada andmete importimist, andmete puhastamist, eeltöötlust ja teisendamist, ristvalideerimist ja funktsioonide väljatöötamist.

Selle projekti esiletõstmine

Peate teadma regressiooni-, klassifitseerimis- ja klastrialgoritme.
Andmekogumi leiate UCI masinõppe hoidlast või kaggle'ist.
Seda projekti saate arendada mõlema keele abil, st.e., püüton ja R.
Selle projekti väljatöötamisel saate kiiresti teada prototüüpimudelitest.

6. TensorFlow

Kas soovite oma masinõppe oskusi parandada? Oma teadmiste suurendamiseks võite harjutada selle mitmekülgse tehisintellekti ja masinõppe tarkvara ning raamistikuga. TensorFlow on üks parimaid ja populaarsemaid masinõppe avatud lähtekoodiga projekte. Põhimõtteliselt on see osa Google'i aju meeskonnast Google'i masinateabe uurimise organisatsioonis. GitHubi link on siin.

Projekti tipphetked

See on avatud lähtekoodiga tarkvarakogu.
Seda kasutatakse numbriliseks arvutamiseks andmevoo graafikute abil.
Kiire ja paindlik mitmesuguste rakenduste jaoks.
Sellel on hõlpsasti kasutatav pythoni liides.
Lisaks sisaldab see Java-i API-sid.

7. BigMarti müügiennustus

Kas olete algaja? Kas soovite teada, kuidas masinõppemudelit üles ehitada?? Siis teie otsing lõpeb siin. See, BigMarti müügiprognoos, on Pythoni algajatele üks lihtsamaid masinõppe ja tehisintellekti projekte. See on ka andmeteaduse projekt. Selle projekti eesmärk on välja töötada ennustav mudel ja teada saada iga toote müük antud BigMarti kaupluses.

Projekti tipphetked

See andmekogum koosneb 1559 toote 2013. aasta müügiandmetest 10 erinevas müügikohas.
Iga 1559 toote müügi prognoosimiseks peate koostama regressioonimudeli.
Selle projekti väljatöötamisel saate aru müügiandmete visualiseerimisest.
Saate teada, kuidas masinõppe tehnikaid Pythonis müügiennustuses rakendada.
Selle projekti terviklahendusele pääsete juurde siit.

8. Ennusta veini kvaliteeti

Kui teile meeldib arendada minusugust huvitavat ja innovaatilist masinaõppe alustajat, on see veinikvaliteedi projekti ennustus just teile. Seda projekti saate arendada veini kvaliteedi andmekogumi abil. Selle projekti eesmärk on ennustada veini kvaliteeti selle keemiliste omaduste põhjal. See on üks lihtsamaid masinõppeprojekte R-i algajatele.

Projekti tipphetked

Andmete uurimise kohta saate teavet selle projekti arendamise kaudu.
Selle projekti väljatöötamiseks peate teadma regressioonimudelitest.
Saate teada andmete visualiseerimise kohta.
Samuti saate teada R-st ja põhistatistikast.

9. Scikit-õppida

Teine avatud lähtekoodiga tehisintellekti käivitusprogramm on scikit-learn. Seda on üsna lihtne arendada. See tööriist on pythoni moodul masinõppeprojektide jaoks. See on tõhusalt juurdepääsetav ja väga mitmekordselt kasutatav erinevates valdkondades. Selle projekti leiate GitHubist.

Projekti tipphetked

Tõhus vahend andmete kaevandamiseks ja andmete analüüsimiseks.
Peate installima mõned Pythoni teegid nimega NumPy ja pandas.
See tööriist on tasuta.
See võib olla kasulik vahend tehisintellekti projektide väljatöötamiseks masinõppe maailma jõudmiseks.

10. Walmarti müük Prognoosimine

Kas soovite teada, kuidas pääseda juurde andmekogumile? Kuidas seda importida ja laadida? Seejärel on see müügiprognoosimisega Walmarti andmekogumi projekt teie jaoks üks huvitavaid masinõppeprojekte. Selle projekti ülesandeks on prognoosida iga müügikoha kõigi osakondade müüki, et aidata neil luua kõrgemaid teadmistepõhiseid valikuid kanalite täiustamiseks ja varude kujundamiseks.

Projekti tipphetked

Walmarti andmekogum sisaldab 98 toote kohta andmeid 45 müügikoha kohta.
Peate oma arvutisse installima R-studio.
Kogu selle projekti arendusprotsessi jooksul saate teada, kuidas R-s olevate andmetega manipuleerida ja kuidas R-paketti ümber kujundada.
Samuti saate teada tingimuslausete ja silmuse R-st.

11. MNIST käsitsi kirjutatud numbrite klassifikatsioon

Kui soovite saada masinõppe eksperdiks, peate harjutama erinevaid domeene. Sügav õppimine ja närvivõrgud on selline ulatus, kuhu saate investeerida oma aega ja oskusi algajana, kuna neil on pildituvastuse rakendamisel ülioluline roll. Selle tehisintellekti projekti ülesanne on teha pilt, mis on käsitsi kirjutatud ühekohaline, ja teha kindlaks, mis see number on.

Projekti tipphetked

MNISti andmekogum on lihtne ja hõlpsasti juurdepääsetav.
MNIST-andmekogum koosneb eeltöödeldud ja vormindatud 60 000 pildist 28 × 28-pikslise käsitsi kirjutatud numbriga.
Te rikastate oma oskusi sügavas õppimises ja logistilises taandarengus kogu selle projekti arendamise vältel.
Õpid, kuidas piksliandmeid pildiks teisendada.
Mugavuse huvides leiate siit täieliku lahenduse - MNIST käsitsi kirjutatud numbriklassifikatsioon.

12. Theano

Theano, teine avatud lähtekoodiga masinõppe käivitamine või projekt. See tööriist on pythoni teek, mis võimaldab masinaõppe arendajal matemaatilisi väljendeid määratleda ja optimeerida ning neid, sealhulgas mitmemõõtmelisi massiive, tõhusalt hinnata.

Tööriist Theano integreerib arvutialgebrasüsteemi (CAS) optimeeriva kompilaatoriga. Saate seda kasutada ka oma akadeemiliste uuringute jaoks. Kui kasutate seda oma haridusuuringute eesmärgil, peate selle kindlasti tsiteerima.

Projekti tipphetked

See tööriist on integreeritud NumPy-ga.
See hindab väljendust tõhusalt.
See avatud lähtekoodiga projekt suudab tuvastada mitut tüüpi vigu.
GitHubi URL on siin.

13. Mitme klassifikatsiooni kasutamise juhtumite lahendamine H2O abil

Kui olete masinõppe ekspert ja teil on idee mitmest domeenist, näiteks H20, andmeteadus ja masinõppe algoritmid. Seejärel on see projekt teile mõeldud, kus saate neid oskusi kasutada. See on üks masinaõppe ja tehisintellekti projektidest R-is. Selles projektis peate masinõppemudelite väljatöötamiseks kasutama H20 ja funktsionaalsust.

Projekti tipphetked

Saate teada mudeli mastaapsuse kohta H2O abil Hadoopi keskkonnas.
H20 integreerib paljusid masinõppe algoritme, nagu lineaarne regressioon, logistiline regressioon, Naiivne Bayes, K-tähendab klastreerimist ja word2vec.
Peate kasutama neid: R-studio, R ja H2O.
H2O sisaldab virnastatud ansamblite meetodit.

14. Keras

Kui olete kesktaseme arendaja ja soovite oma oskusi reaalsetes masinõppe väljakutsetes täiendada? Seetõttu peate teadma masinõppe avatud lähtekoodiga projektide kohta. Keras on üks parimaid avatud lähtekoodiga masinõppeprojekte. Sellel tööriistal on mõned silmapaistvad funktsioonid, nagu lihtne laiendatavus, kasutajasõbralikkus ja saate töötada ka pythonis. GitHubi URL on saadaval siin.

Projekti tipphetked

See on kõrgetasemeline närvivõrkude API, mis on kirjutatud pythonis.
See avatud lähtekoodiga tööriist võimaldab oma silmapaistvate omadustega hõlpsat ja kiiret prototüüpimist.
See tööriist ühildub: Python 2-ga.7-3.6.
See platvorm toetab nii konvolutsioonivõrke kui ka korduvaid võrke, pealegi nende kahe võrgu kombinatsioone.

15. PyTorch

Kas teate NLP-loomuliku keele töötlemise kohta? Kas olete huvitatud sellest paljulubavast valdkonnast? Kui teie vastus on jaatav, siis on see avatud lähtekoodiga projekt või platvorm teie jaoks. Sõna otseses mõttes on PyTorch Torchil põhineva pythoni avatud lähtekoodiga masinõppe kogu. Seda tööriista kasutatakse masinõpperakenduste jaoks, näiteks loomuliku keele töötlemiseks.

Projekti tipphetked

Sellel on kaks kõrgetasemelist omadust: Tensori arvutamine, s.t.e., Tugeva GPU kiirendusega NumPy ja lindil põhinevale automaatse diff-süsteemile ehitatud sügavad närvivõrgud.
PyTorch kasutab automaatset diferentseerimistehnikat.
Selle tööriista hübriidne esiosa pakub paindlikkust ja kiirust.
Selle tööriista üksikasjalik kirjeldus on siin - PyTorch.

16. Haiguste ennustamine

Kui soovite masinaõpet arstiteaduses rakendada, võib see masinate õppimise käivitamine haiguse ennustamisel teile huvitav olla. Selle tehisintellekti ülesanne on ennustada erinevaid haigusi. R-st peate ehitama masinõppemudeli, kasutades R Studio.

Projekti tipphetked

Võite kasutada seda rinnavähi Wisconsini (diagnostiline) andmekogumit. Selle saate alla laadida UC Irvine Machine Learning hoidlast.
Selles andmekogumis on kaks ennustajate klassi: pahaloomuline või healoomuline rinnamass.
Selle projekti arendamiseks peate teadma juhuslikku metsa.
Selle projekti üksikasjaliku kirjelduse saate siit.

17. Börsihinna ennustus

Kui olete huvitatud finantsvaldkonnaga töötamisest, võib see hämmastav idee olla huvitav. Selle süsteemi eesmärk või ülesanne on ennustada tulevasi aktsiahindu. See süsteem õpib ettevõtte tulemuslikkusest.

Projekti tipphetked

Börsi andmekogumeid saab alla laadida Quandlist.com või kvantoopia.com.
Selle projektiga töötamise väljakutsed on, et aktsiahindade andmed on üksikasjalikud ja need andmed on erinevat tüüpi, näiteks volatiilsuse indeksid, hinnad, põhinäitajad jne.
Saate oma süsteemi hõlpsalt uute andmetega kinnitada.
Kui olete algaja, saate projekti ülesannet piirata ja prognoosida ainult kuuekuulisi hinnaliikumisi sõltuvalt kvartali korraldusaruandest.

18. Soovitatavad süsteemid, mis kasutavad Movielensi andmekogumit

Tänapäeval on inimesed huvitatud filmi vaatamisest veebis, mitte televiisorist filmi vaatamisest. Kui olete kirglik sellise uudse ja põneva projektiideega töötamise vastu, võib see idee teid aidata. Selle süsteemi eesmärk on välja töötada tõhus soovitajate süsteem.

Projekti tipphetked

Movielensi andmekogum koosneb 1 000 209 filmireitingust 3900 filmist, mille on teinud 6040 Movielensi kasutajat.
Seda süsteemi saab arendada mõlema keele abil, s.t.e., R ja püthon.
See masinõppeprojekt on abiks algajatele.
Filmide soovitatud süsteemi väljatöötamiseks saate luua filmipealkirjade pilvevisualiseerimise pilvepildis.

19. Inimtegevuse äratundmise süsteem

Inimtegevuse äratundmise süsteem on klassifikaatori mudel, mis võimaldab tuvastada inimese sobivust. Selle projekti arendamiseks peate kasutama nutitelefonide kaudu kogutud nutitelefoni andmekogumit, mis sisaldab 30 inimese treeningtegevust. See projekt aitab teil mõista mitme liigituse probleemi lahendamise protseduuri. Kui olete algaja, siis on see projekt täiesti teie jaoks, et oma masinõppe oskusi täiendada.

Projekti tipphetked

See tehisintellekti projekt on klassifitseerimisprobleem. Nii et algaja arendajana aitab see teil oma probleemide lahendamise oskust suurendada.
Saate teada SVM-ist ja Adaboostist.
Andmekogum on koolituse ja testimise etapiks jaotatud juhuslikult. Koolitusetapis on 70% andmetest ja 30% testimiseks.
Selle projekti üksikasjad leiate siit.

20. Neoon

Neooni avatud lähtekoodiga masinõppe ja tehisintellekti projekt sobib kõige paremini masinaõppe vanuritele või ekspertidele. See tööriist on Intel Nervana Pythoni-põhine süvaõppekogu. See tööriist tagab suure kasutusomaduste ja laiendamisfunktsioonide abil suure jõudluse. GitHubi URL on siin: neoon.

Projekti tipphetked

See on visualiseerimise raamistik.
Sellel on vahetatav riistvara tagumine osa.
Võite koodi kirjutada üks kord ja juurutada selle keskseadmetele, GPU-dele või Nervana riistvarale.
See tööriist toetab tavaliselt kasutatavaid mudeleid, sealhulgas konvente, autokoodereid, LSTM-e ja RNN-e.

Lõpumõtted

Kõik üksikasjad käsitlevad 20 parimat masinõppeprojekti ja loodetavasti saate selle artikli lugemisel huvitava projektiidee. Korraldasime selle artikli nii, et olenemata teie taseme algajast, keskeast või asjatundjast saaksite õppida midagi uut või sellest artiklist teada saada midagi uut.

Lõpuks võite näha ka veel mõnda huvitavat projekti, milleks on Raspberry Pi ja Arduino projektid. Suur aitäh, et viibisite meie juures.