De 20 bedste projekter for kunstig intelligens og maskinindlæring

I denne nuværende teknologidrevne verden er maskinindlæring et fremtrædende område, der gør vores maskine eller elektroniske enhed intelligent. Formålet med dette felt er at omdanne en simpel maskine til en maskine med sindet. I denne artikel undersøger vi maskinlæring og kunstig intelligensprojekter for at øge din interesse. Fordi disse AI- og ML-projekter er så konkurrencedygtige, vanskelige og interessante at udvikle. Jeg er overbevist om, at disse projekter er det bedste sted at investere din tid og dygtighed. Lad os gå videre til at udforske interessante, innovative såvel som nemme maskinlæringsprojekter.

Bedste AI- og maskinindlæringsprojekter

Nedenfor fortæller vi de 20 bedste opstart og projekter til maskinlæring. Hvis du er nybegynder eller nybegynder i denne verden af maskinindlæring, vil jeg foreslå, at du først går på et maskinindlæringskursus. Her har vi angivet maskinlæringskurser. Lad os nu komme i gang med detaljerne.

1. Sentiment Analyzer af sociale medier

Dette er et af de interessante og innovative machine learning-projekter. Som, sociale medier som Facebook, Twitter og YouTube er havet af big data. Derfor kan minedrift disse data være gavnlige på en række måder til at forstå brugerstemninger og meninger.

Derudover kan dette projekt være effektivt til digital markedsføring og branding for at forstå mening eller reaktion for et produkt eller en kundes service. Se et eksempel her for at forstå funktionaliteten af dette projekt.

Projektets højdepunkter

Dette er et af maskinlærings- og kunstig intelligensprojekter for begyndere i python.
For at træne systemet kan projektudvikleren hjælpe os med indlæg på sociale medier, tweets med korte beskeder eller kundeanmeldelser baseret på systemkrav.
For begyndere kan Twitter-data være nyttige, da en tweet indeholder en hashtag, placering og mange flere, der er nemme at analysere.
Ved hjælp af et Twitter-datasæt kan man få masser af data, da det består af 31.962 tweets.
Som begynder kan du opbygge din model til at klassificere data som positive eller negative.

2. Klassificering af irisblomster

Hvis du er nybegynder i en verden af maskinindlæring, så er denne nemme maskinindlæringsstart for begyndere i python passende for dig. Dette projekt er også kendt som "Hello World" af maskinlæringsprojekter. Du kan også udvikle dette projekt i R.

Dette projekt kan udvikles ved hjælp af en overvåget metode som supportvektormetoden til maskinindlæring. Datasættet med irske blomster har numeriske attributter, dvs.e., sepal og kronbladets længde og bredde. Som nybegynder skal du finde ud af, hvordan du bruger dataene.

Projektets højdepunkter

Iris-blomsterdatasættet er lille og ikke nødvendigt at foretage forbehandling.
Du kan downloade dette Iris-blomsterdatasæt herfra.
At klassificere blomsterne i blandt de tre arter - virginica, setosa eller versicolor er opgaven med dette AI-projekt.
Du kan få kildekoden fra GitHub.

3. Identificering af produktbundter fra salgsdata

Projektet med titlen 'Identifying Product Bundles from Sales Data' er et af de interessante machine learning-projekter i R. For at udvikle dette projekt i R skal du anvende en klyngeteknik, der er den subjektive segmentering for at finde ud af produktbundterne fra salgsdata.

Projektets højdepunkter

For at udvikle dette projekt skal du have kendskab til datalogi. Her skitserede vi datavidenskabskurser.
Det anvendte sprog: R
Du skal også vide om maskinlæringsmetoder som en ikke-overvåget metode til klyngedannelse.
For at identificere bundter skal Market Basket Analysis bruge.

4. Et musikanbefalingssystem

Er du en elsker af musik? Elsker altid at lytte til din yndlings? Derefter vil du være glad for at vide om denne interessante machine learning projektide. Dette kan også være et innovativt projekt. Målet med dette projekt er at anbefale musik baseret på brugerens lyttehistorik.

Projektets højdepunkter

Denne opstart af kunstig intelligens kan udvikles på begge sprog, dvs.e., python og R.
For at oprette dit trænings- og testdatasæt skal du indsamle data fra brugerens lyttehistorik i en given periode.
Trænings- og testdatasættet er opdelt efter tid.
Du kan få datasættet og projektbeskrivelsen herfra.

5. EN Machine Learning Gladiator

Det er en meget nem maskinindlæring og kunstig intelligens projektide, hvis du er nybegynder. Dette projekt hjælper dig med at øge din viden om arbejdsgangen i modelbygning. Ved at udvikle dette projekt kan du øve dig på at importere data, hvordan man renser data, forbehandling og transformation, krydsvalidering og funktionsteknik.

Fremhævning af dette projekt

Du skal vide om regression, klassificering og klyngealgoritmer.
Du kan finde datasættet fra UCI Machine Learning Repository eller kaggle.
Du kan udvikle dette projekt ved hjælp af begge sprog, dvs.e., python og R.
Ved at udvikle dette projekt lærer du hurtigt om prototypemodellerne.

6. TensorFlow

Ønsker du at forbedre din maskinlæringsevne? Du kan øve dig med denne alsidige software til kunstig intelligens og maskinlæring og rammer for at forbedre din viden. TensorFlow er et af de bedste og populære open source-projekter til maskinindlæring. Dybest set er det en del af Google Brain-teamet i Googles Machine Intelligence Research-organisation. GitHub-linket er her.

Projektets højdepunkter

Dette er et open source softwarebibliotek.
Det bruges til numerisk beregning ved hjælp af datastrømningsgrafer.
Hurtig og fleksibel til en lang række applikationer.
Det har en brugervenlig python-grænseflade.
Derudover inkluderer det API'er til Java.

7. Salgsforudsigelse af BigMart

Er du nybegynder?? Er du interesseret i at lære at opbygge en maskinlæringsmodel? Derefter slutter din søgning her. Dette forudsigelse af BigMart-salg er et af de nemmeste maskinlærings- og kunstige intelligensprojekter for begyndere i python. Dette er også et datavidenskabeligt projekt. Formålet med dette projekt er at udvikle en forudsigende model og finde ud af salget af hvert produkt i en given BigMart-butik.

Projektets højdepunkter

Dette datasæt består af salgsdata for 2013 for 1559 produkter på tværs af 10 forskellige afsætningsmuligheder.
Du er nødt til at opbygge en regressionsmodel for at forudsige salget af hvert af 1559 produkter.
Ved at udvikle dette projekt kan du forstå visualisering af salgsdata.
Du vil vide, hvordan du anvender teknikkerne til maskinlæring i salgsforudsigelse i Python.
Du kan få adgang til en komplet løsning til dette projekt her.

8. Forudsig vinkvalitet

Hvis du elsker at udvikle en interessant og innovativ start af maskinlæring som mig, så er denne forudsigelse af vinkvalitetsprojektet kun noget for dig. Du kan udvikle dette projekt ved hjælp af Wine Quality Dataset. Formålet med dette projekt er at forudsige kvaliteten af vinen baseret på dens kemiske egenskaber. Dette er et af de enkle maskinlæringsprojekter for begyndere i R.

Projektets højdepunkter

Du vil lære om dataudforskning ved at udvikle dette projekt.
For at udvikle dette projekt skal du vide om regressionsmodellerne.
Du lærer om datavisualisering.
Du vil også vide om R og grundlæggende statistik.

9. Scikit-lær

En anden open source kunstig intelligens opstart er scikit-learning. Det er ret let at udvikle. Dette værktøj er et python-modul til maskinlæringsprojekter. Dette er effektivt tilgængeligt og meget genanvendeligt på tværs af forskellige domæner. Du kan finde dette projekt på GitHub.

Projektets højdepunkter

Et effektivt værktøj til datamining og dataanalyse.
Du skal installere et par pythonbiblioteker med navnet NumPy og pandaer.
Dette værktøj er gratis.
Det kan være et nyttigt værktøj til at udvikle kunstig intelligensprojekter til at komme ind i maskinindlæringens verden.

10. Walmart Salg Prognoser

Vil du vide, hvordan du får adgang til et datasæt? Sådan importeres og indlæses? Derefter er dette salgsprognosering Walmart datasætprojekt et af de interessante maskinindlæringsprojekter for dig. Opgaven med dette projekt er at forudsige salg til hver afdeling i alle forretninger for at hjælpe dem med at skabe højere videnstyrede valg til kanalforbedring og lagerdesign.

Projektets højdepunkter

Walmart-datasættet indeholder data for 98 produkter fordelt på 45 forretninger.
Du skal installere R-studio på din pc.
Under hele projektets udviklingsproces lærer du, hvordan du manipulerer data i R, og hvordan du omformer R-pakken.
Du vil også lære om betingede udsagn og loop i R.

11. MNIST Håndskrevet cifferklassificering

Hvis du vil blive ekspert i maskinlæring, skal du øve forskellige domæner. Deep learning og neurale netværk er sådan et omfang, hvor du kan investere din tid og dygtighed som begynder, da de spiller en vigtig rolle i anvendelsen af billedgenkendelse. Opgaven med dette kunstige intelligensprojekt er at tage et billede, der er et håndskrevet enkelt ciffer, og bestemme, hvad dette ciffer er.

Projektets højdepunkter

MNISt-datasættet er enkelt og let tilgængeligt.
MNIST-datasættet består af forbehandlede og formaterede 60.000 billeder med 28 × 28 pixel håndskrevne cifre.
Du vil berige din dygtighed inden for dyb læring og logistisk regression gennem udviklingen af dette projekt.
Du lærer at konvertere pixeldata til et billede.
For nemheds skyld finder du den komplette løsning her - MNIST Håndskrevet cifferklassificering.

12. Theano

Theano, en anden open source maskinindlæringsstart eller -projekt. Dette værktøj er et pythonbibliotek, der gør det muligt for en maskinlæringsudvikler at definere og optimere matematiske udtryk og evaluere dem, inklusive flerdimensionelle arrays, effektivt.

Værktøjet, Theano, integrerer et computeralgebrasystem (CAS) med en optimeringscompiler. Du kan også bruge det til din akademiske forskning. Hvis du bruger det til dit uddannelsesmæssige forskningsformål, bliver du nødt til at citere det.

Projektets højdepunkter

Dette værktøj er integreret med NumPy.
Det evaluerer udtryk effektivt.
Dette open source-projekt kan registrere mange typer fejl.
GitHub URL er her.

13. Løsning af tilfælde med flere klassifikationer ved brug af H2O

Hvis du er ekspert på maskinlæring og har en idé om flere domæner som H20, datalogi og maskinlæringsalgoritmer. Derefter er dette projekt noget for dig, hvor du kan bruge disse færdigheder. Dette er et af maskinlærings- og kunstig intelligensprojekter i R. I dette projekt skal du bruge H20 og funktionalitet til at udvikle maskinlæringsmodeller.

Projektets højdepunkter

Du lærer om skalerbarhed ved hjælp af H2O i et Hadoop-miljø.
H20 integrerer mange maskinlæringsalgoritmer som lineær regression, logistisk regression, Naive Bayes, K-betyder klyngedannelse og word2vec.
Du skal bruge disse: R-studio, R og H2O.
H2O inkluderer en Stacked Ensembles-metode.

14. Keras

Hvis du er en mellemniveauudvikler og ønsker at forbedre din dygtighed til maskinlæringsudfordringer i den virkelige verden? Derfor skal du have kendskab til open source-projekter inden for maskinindlæring. Keras er et af de bedste open source-maskinlæringsprojekter. Dette værktøj har nogle fremtrædende funktioner som nem udvidelse, brugervenlighed og også du kan arbejde i python. GitHub URL er tilgængelig her.

Projektets højdepunkter

Det er et højt niveau API for neurale netværk, der er skrevet i python.
Dette open source-værktøj tillader let og hurtig prototyping med sine fremtrædende funktioner.
Dette værktøj er kompatibelt med: Python 2.7-3.6.
Denne platform understøtter både konvolutionsnetværk og tilbagevendende netværk, desuden kombinationerne af disse to netværk.

15. PyTorch

Kender du til NLP- Natural Language Processing? Er du interesseret i dette lovende felt? Hvis dit svar er ja, er dette open source-projekt eller platform noget for dig. Bogstaveligt talt er PyTorch et open source maskinlæringsbibliotek til en python baseret på Torch. Dette værktøj bruges til maskinlæringsapplikationer, såsom naturlig sprogbehandling.

Projektets højdepunkter

Det har to funktioner på højt niveau: Tensorberegning, dvs.e., NumPy med stærk GPU-acceleration og dybe neurale netværk bygget på et båndbaseret auto diff-system.
PyTorch bruger den automatiske differentieringsteknik.
Den hybridfront på dette værktøj giver fleksibilitet og hastighed.
Den detaljerede beskrivelse af dette værktøj er her - PyTorch.

16. Forudsigelse om sygdom

Hvis du ønsker at implementere maskinlæring i medicinsk videnskab, kan denne opstart af maskinlæring ved sygdomsprognose være interessant for dig. Opgaven med dette AI-projekt er at forudsige forskellige sygdomme. Du skal oprette en maskinlæringsmodel i R ved hjælp af R Studio.

Projektets højdepunkter

Du kan bruge denne brystkræft Wisconsin (diagnostisk) datasæt. Du kan downloade det fra UC Irvine Machine Learning Repository.
I dette datasæt er der to prædiktorklasser: ondartet eller godartet brystmasse.
For at udvikle dette projekt skal du vide om den tilfældige skov.
Du får en detaljeret beskrivelse af dette projekt her.

17. Forudsigelse af aktiekurs

Hvis du er interesseret i at arbejde med økonomidomænet, kan denne fantastiske idé være interessant. Målet eller opgaven med dette system er at forudsige fremtidige aktiekurser. Dette system lærer af virksomhedens præstationer.

Projektets højdepunkter

Aktiemarkedsdatasættene kan downloades fra Quandl.com eller Quantopian.com.
Udfordringerne ved at arbejde med dette projekt er, at aktiekursdataene er detaljerede, og disse data er forskellige typer såsom volatilitetsindekser, priser, grundlæggende indikatorer osv.
Du kan nemt validere dit system med nye data.
Hvis du er nybegynder, kan du begrænse projektets opgave og kun forudsige seks måneders prisbevægelser afhænger af en kvartalsvis organisationsrapport.

18. Et anbefalet system ved hjælp af Movielens datasæt

I dag er folk interesseret i at se en film online snarere end at se en film på tv. Hvis du er lidenskabelig med at arbejde med en så innovativ og spændende projektidé, kan denne idé måske hjælpe dig. Målet med dette system er at udvikle et effektivt anbefalingssystem.

Projektets højdepunkter

Movielens datasæt består af 1.000.209 filmbedømmelser af 3.900 film lavet af 6.040 Movielens-brugere.
Dette system kan udvikles på begge sprog, dvs.e., R og python.
Dette maskinlæringsprojekt er nyttigt for begyndere.
Du kan oprette en verdenssky-visualisering af filmtitler for at udvikle et filmanbefalet system.

19. System til anerkendelse af menneskelig aktivitet

Et system til anerkendelse af menneskelig aktivitet er en klassificeringsmodel, der kan identificere menneskelige fitnessaktiviteter. For at udvikle dette projekt skal du bruge et smartphone-datasæt, som indeholder fitnessaktiviteten for 30 personer, som fanges gennem smartphones. Dette projekt hjælper dig med at forstå løsningsproceduren for multiklassificeringsproblemet. Hvis du er nybegynder, er dette projekt absolut til dig at forbedre din maskinlæringsevne.

Projektets højdepunkter

Dette kunstige intelligensprojekt er et klassificeringsproblem. Så som nybegynderudvikler hjælper det dig med at øge din færdighed til problemløsning.
Du lærer om SVM og Adaboost.
Datasættet er delt tilfældigt i trænings- og testfasen. I træningsfasen er der 70% af dataene og 30% til testningen.
Detaljerne om dette projekt findes her.

20. Neon

Open source-maskinlærings- og kunstig intelligensprojektet, neon, er bedst for senior eller ekspert maskinlæringsudviklere. Dette værktøj er Intel Nervanas Python-baserede dyb læringsbibliotek. Dette værktøj giver høj ydeevne med dets brugervenlige og udvidelige funktioner. GitHub URL er her: neon.

Projektets højdepunkter

Det er en ramme for visualisering.
Den har en hardware-backend, der kan skiftes.
Du kan skrive kode en gang og installere den på CPU'er, GPU'er eller Nervana-hardware.
Dette værktøj understøtter almindeligt anvendte modeller, herunder klostre, autokodere, LSTM'er og RNN'er.

Afslutter tanker

Alle detaljer handler om de 20 bedste maskinindlæringsprojekter, og forhåbentlig får du en interessant projektidé ved at læse denne artikel. Vi organiserede denne artikel, så uanset hvad dit niveau er begynder, mellem eller ekspert, kan du lære noget nyt, eller du kan vide noget nyt fra denne artikel.

Endelig kan du også se et par flere interessante projekter, der er Raspberry Pi og Arduino-projekterne. Mange tak for opholdet hos os.