Ml I Ia

Els 20 millors projectes d’intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic

20 Best Artificial Intelligence

Inici ML i IA Els 20 millors projectes d’intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic PerMehedi Hasan EnML i IA 5740 0

CONTINGUTS

  1. Millors projectes d’IA i aprenentatge automàtic
    1. 1. Analitzador de sentiments de xarxes socials
    2. 2. Classificació de les flors d’iris
    3. 3. Identificació de paquets de productes a partir de dades de vendes
    4. 4. Un sistema de recomanació musical
    5. 5. Un gladiador d’aprenentatge automàtic
    6. 6. TensorFlow
    7. 7. Predicció de vendes de BigMart
    8. 8. Predicció de la qualitat del vi
    9. 9. Scikit-aprendre
    10. 10. Previsió de vendes de Walmart
    11. 11. Classificació de dígits manuscrits del MNIST
    12. 12. Theano
    13. 13. Resolució de casos d’ús de classificació múltiple mitjançant H2O
    14. 14. Dures
    15. 15. PyTorch
    16. 16. Predicció de malalties
    17. 17. Predicció del preu de les accions
    18. 18. Sistemes recomanats que utilitzen el conjunt de dades Movielens
    19. 19. Sistema de reconeixement d’activitats humanes
    20. 20. Neó
    21. Pensaments finals

En aquest món actual basat en la tecnologia, l’aprenentatge automàtic és una àrea destacada que fa que la nostra màquina o dispositiu electrònic sigui intel·ligent. El propòsit d’aquest camp és transformar una màquina simple en una màquina amb la ment.En aquest article, explorem projectes d’aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial per augmentar el vostre interès. Perquè aquests projectes d’IA i ML són tan competitius, complicats i interessants de desenvolupar.Crec fermament que aquests projectes són el millor lloc per invertir el vostre temps i habilitats. Anem a explorar projectes d’aprenentatge automàtic interessants, innovadors i fàcils.



Millors projectes d’IA i aprenentatge automàtic


projectes d’aprenentatge automàticA continuació estem narrant les 20 millors iniciatives i projectes d’aprenentatge automàtic. Si sou principiants o nouvinguts en aquest món de l’aprenentatge automàtic, us proposaré primer un curs d’aprenentatge automàtic. Aquí enumerem els cursos d’aprenentatge automàtic. Comencem ara amb els detalls.

1. Analitzador de sentiments de les xarxes socials


anàlisi del sentiment de les xarxes socials





Aquest és un dels interessants i innovadors projectes d’aprenentatge automàtic. Així, les xarxes socials com Facebook, Twitter i YouTube són l’oceà del big data. Per tant, l'explotació d'aquestes dades pot ser beneficiosa en diverses maneres d'entendre els sentiments i opinions dels usuaris.

A més, aquest projecte pot ser eficaç per al màrqueting i la marca digitals per entendre l'opinió o la reacció d'un producte o servei d'un client. Per entendre la funcionalitat d’aquest projecte, vegeu-ne un exemple aquí .



Aspectes més destacats del projecte

  • Aquest és un dels projectes d’aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial per a principiants en python.
  • Per formar el sistema, el desenvolupador del projecte ens pot ajudar amb publicacions a les xarxes socials, tuits de missatges curts o ressenyes de clients segons els requisits del sistema.
  • Per a principiants, les dades de Twitter poden ser útils, ja que un tuit conté un hashtag, una ubicació i molts altres, fàcils d’analitzar.
  • Mitjançant un conjunt de dades de Twitter, es poden obtenir moltes dades, ja que consten de 31.962 tuits.
  • Com a principiant, podeu crear el vostre model per classificar les dades com a positives o negatives.

2. Classificació de les flors d’iris


Classificació de les flors irlandeses

Si sou un principiant al món de l’aprenentatge automàtic, aquesta fàcil iniciació a l’aprenentatge automàtic per a principiants a Python us convé. Aquest projecte també es coneix amb el nom de Hello World dels projectes d’aprenentatge automàtic. També podeu desenvolupar aquest projecte a R.

Aquest projecte es pot desenvolupar mitjançant un fitxer mètode supervisat com el mètode vectorial d’aprenentatge automàtic. El conjunt de dades de flors irlandeses té atributs numèrics, és a dir, longitud i amplada de sèpals i pètals. Com a principiant, heu d’esbrinar com utilitzar les dades.

Aspectes més destacats del projecte

  • El conjunt de dades de flors d’Iris és petit i no necessita fer un pre-processament.
  • Podeu descarregar aquest conjunt de dades de flors d’iris aquí .
  • Classificar les flors entre les tres espècies: virginica, setosa o versicolor és la tasca d’aquest projecte d’IA.
  • Podeu obtenir el codi font des de GitHub .

3. Identificació de paquets de productes a partir de dades de vendes


paquets de productes

El projecte titulat 'Identificació de paquets de productes a partir de dades de vendes' és un dels interessants projectes d'aprenentatge automàtic de R. Per desenvolupar aquest projecte en R, heu d'utilitzar una tècnica de clusterització que sigui la segmentació subjectiva per esbrinar els paquets de productes a partir de dades de vendes. .

diferència percentual excel·lent entre 2 nombres

Aspectes més destacats del projecte

  • Per desenvolupar aquest projecte, heu de saber sobre ciència de dades. Aquí es detallen cursos de ciències de la informació.
  • El llenguatge utilitzat: R
  • A més, heu de conèixer els enfocaments d'aprenentatge automàtic com un mètode sense supervisió per agrupar.
  • Per identificar paquets, s’ha d’utilitzar Market Basket Analysis.

4. Un sistema de recomanació musical


sistema de recomanació musical

Ets un amant de la música? Sempre us agrada escoltar el vostre preferit? A continuació, estareu encantats de conèixer aquesta interessant idea de projecte d’aprenentatge automàtic. Aquest també pot ser un projecte innovador. L’objectiu d’aquest projecte és recomanar música basada en l’historial d’escolta dels usuaris.

Aspectes més destacats del projecte

  • Aquesta posada en marxa d’intel·ligència artificial es pot desenvolupar utilitzant els dos llenguatges, és a dir, Python i R.
  • Per fer el vostre conjunt de dades d’entrenament i proves, heu de recopilar dades de l’historial d’escolta de l’usuari en un període determinat.
  • El conjunt de dades de formació i proves es divideixen en funció del temps.
  • Podeu obtenir el conjunt de dades i la descripció del projecte aquí .

5. A Machine Learning Gladiator


És una idea de projecte d’aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial molt fàcil si sou principiant. Aquest projecte us ajudarà a augmentar el vostre coneixement sobre el flux de treball de la construcció de models. En desenvolupar aquest projecte, podeu practicar com importar dades, com netejar-les, pre-processar-les i transformar-les, validar-les de manera creuada i enginyeria de funcions.

Destaquem aquest projecte

  • Heu de conèixer els algorismes de regressió, classificació i agrupació.
  • Podeu trobar el conjunt de dades a Dipòsit UCI Machine Learning o bé kaggle .
  • Podeu desenvolupar aquest projecte utilitzant els dos idiomes, és a dir, Python i R.
  • En desenvolupar aquest projecte, coneixereu els models de prototipatge ràpidament.

6. TensorFlow


tensorflow

Voleu millorar les vostres habilitats d’aprenentatge automàtic? Podeu practicar amb aquest versàtil programari i marc d’intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic per millorar el vostre coneixement. TensorFlow és un dels millors i populars projectes de codi obert d’aprenentatge automàtic. Bàsicament, forma part de l’equip de Google Brain a l’organització de Google Intelligence Research de la màquina. L’enllaç de GitHub és aquí .

Aspectes més destacats del projecte

  • Es tracta d’una biblioteca de programari de codi obert.
  • S'utilitza per al càlcul numèric mitjançant gràfics de flux de dades.
  • Ràpid i flexible per a una àmplia gamma d'aplicacions.
  • Té una interfície Python fàcil d'utilitzar.
  • A més, inclou API per a Java.

7. Predicció de vendes de BigMart


predicció de vendes

Ets principiant? T’interessa aprendre a construir un model d’aprenentatge automàtic? Llavors, la vostra cerca acaba aquí. Aquesta predicció de vendes de BigMart és un dels projectes d’aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial més fàcils per a principiants en python. Aquest és també un projecte de ciència de dades. L’objectiu d’aquest projecte és desenvolupar un model predictiu i conèixer les vendes de cada producte en una determinada botiga BigMart.

Aspectes més destacats del projecte

  • Aquest conjunt de dades consta de dades de vendes del 2013 de 1559 productes en 10 punts de venda diferents.
  • Heu de construir un model de regressió per predir les vendes de cadascun dels 1559 productes.
  • En desenvolupar aquest projecte, podeu entendre la visualització de les dades de vendes.
  • Coneixerà com aplicar les tècniques d’aprenentatge automàtic a la predicció de vendes a Python.
  • Podeu accedir a una solució completa per a aquest projecte aquí .

8. Prediu la qualitat del vi


predir la qualitat del vi

Si us agrada desenvolupar una startup d’aprenentatge automàtic innovadora i interessant com jo, aquesta predicció del projecte de qualitat del vi és només per a vosaltres. Podeu desenvolupar aquest projecte mitjançant Wine Quality Dataset. L’objectiu d’aquest projecte és predir la qualitat del vi en funció de les seves propietats químiques. Aquest és un dels senzills projectes d’aprenentatge automàtic per a principiants a R.

Aspectes més destacats del projecte

  • Aprendreu l’exploració de dades desenvolupant aquest projecte.
  • Per desenvolupar aquest projecte, heu de conèixer els models de regressió.
  • Coneixeràs la visualització de dades.
  • També coneixereu R i estadístiques bàsiques.

9. Scikit-aprendre


scikit-aprendre

Una altra posada en marxa d’intel·ligència artificial de codi obert és scikit-learn. És bastant fàcil de desenvolupar. Aquesta eina és un mòdul python per a projectes d’aprenentatge automàtic. Això és eficaçment accessible i altament reutilitzable en diversos dominis. Podeu trobar aquest projecte a GitHub .

Aspectes més destacats del projecte

  • Una eina eficient per a la mineria de dades i l’anàlisi de dades.
  • Cal instal·lar algunes biblioteques Python anomenades NumPy i pandas.
  • Aquesta eina és gratuïta.
  • Pot ser una eina útil per desenvolupar projectes d’intel·ligència artificial per entrar al món de l’aprenentatge automàtic.

10. Vendes de Walmart Previsió


previsió de vendes

Voleu saber com accedir a un conjunt de dades? Com importar-lo i carregar-lo? A continuació, aquest projecte de conjunt de dades de previsió de vendes de Walmart és un dels vostres projectes d’aprenentatge automàtic interessants. La tasca d’aquest projecte és predir les vendes de tots els departaments de tots els punts de venda per ajudar-los a crear opcions més altes basades en el coneixement per a la millora de canals i el disseny d’inventari.

Aspectes més destacats del projecte

  • El conjunt de dades de Walmart conté dades de 98 productes en 45 punts de venda.
  • Heu d’instal·lar R-studio al vostre PC.
  • Durant tot el procés de desenvolupament d’aquest projecte, aprendràs a manipular les dades en R i a remodelar el paquet R.
  • A més, aprendreu sobre enunciats condicionals i el bucle a R.

11. Classificació de dígits manuscrits MNIST


dígit escrit a mà

Si voleu ser un expert en aprenentatge automàtic, heu de practicar diversos dominis. L’aprenentatge profund i les xarxes neuronals són un abast en el qual podeu invertir el vostre temps i habilitats com a principiants ja que tenen un paper vital en l’aplicació del reconeixement d’imatges. La tasca d’aquest projecte d’intel·ligència artificial és agafar una imatge que sigui un sol dígit escrit a mà i determinar quin és aquest dígit.

Aspectes més destacats del projecte

  • El conjunt de dades MNISt és senzill i de fàcil accés.
  • El conjunt de dades MNIST consta de 60.000 imatges preprocessades i formatades de dígits manuscrits de 28 × 28 píxels.
  • Enriquirà les seves habilitats en aprenentatge profund i regressió logística durant tot el desenvolupament d’aquest projecte.
  • Aprendràs a convertir dades de píxels en una imatge.
  • Per a la vostra comoditat, aquí trobareu la solució completa: Classificació de dígits manuscrits MNIST .

12. Theano


Theano, un altre projecte o startup d'aprenentatge automàtic de codi obert. Aquesta eina és una biblioteca Python que permet al desenvolupador d'aprenentatge automàtic definir i optimitzar expressions matemàtiques i avaluar-les, incloses matrius multidimensionals, de manera eficient.

L'eina, Theano, integra un sistema d'àlgebra informàtica (CAS) amb un compilador d'optimització. Podeu utilitzar-lo també per a la vostra investigació acadèmica. Si l’utilitzeu per a la vostra investigació educativa, haureu de citar-lo.

Aspectes més destacats del projecte

com es fa que totes les altres línies estiguin ombrejades en Excel
  • Aquesta eina està integrada amb NumPy.
  • Avalua l’expressió de manera eficient.
  • Aquest projecte de codi obert pot detectar molts tipus d’errors.
  • L'URL de GitHub és aquí .

13. Resolució de casos d’ús de classificació múltiple mitjançant H2O


Si sou experts en aprenentatge automàtic i teniu una idea sobre diversos dominis com H20, ciències de les dades i algorismes d’aprenentatge automàtic. A continuació, aquest projecte és per a vosaltres on podeu utilitzar aquestes habilitats. Aquest és un dels projectes d’aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial de R. En aquest projecte, cal desenvolupar H20 i funcionalitat models d’aprenentatge automàtic .

Aspectes més destacats del projecte

  • Coneixerà l’escalabilitat del model mitjançant H2O en un entorn Hadoop.
  • H20 integra molts algoritmes d'aprenentatge automàtic com la regressió lineal, la regressió logística, Naive Bayes, l'agrupació de mitjans K i word2vec.
  • Heu d’utilitzar aquests: R-studio, R i H2O.
  • H2O inclou un mètode de conjunts apilats.

14. Dures


dur

Si sou un desenvolupador de nivell mitjà i voleu millorar la vostra habilitat per a reptes d'aprenentatge automàtic del món real? Per tant, haureu de conèixer els projectes de codi obert d’aprenentatge automàtic. Keras és un dels millors projectes d’aprenentatge automàtic de codi obert. Aquesta eina té algunes funcions destacades, com ara una fàcil extensibilitat, facilitat d’ús i també podeu treballar en python. L'URL de GitHub està disponible aquí .

Aspectes més destacats del projecte

  • És una API de xarxes neuronals d’alt nivell que s’escriu en python.
  • Aquesta eina de codi obert permet fer prototips fàcils i ràpids amb les seves funcions destacades.
  • Aquesta eina és compatible amb: Python 2.7-3.6.
  • Aquesta plataforma admet xarxes de convolució i xarxes recurrents, a més de les combinacions d’aquestes dues xarxes.

15. PyTorch


pirtorx

Coneixeu el PNL: processament del llenguatge natural? T’interessa aquest camp prometedor? Si la vostra resposta és afirmativa, aquest projecte o plataforma de codi obert és per a vosaltres. Literalment, PyTorch és una biblioteca d'aprenentatge automàtic de codi obert per a un python basat en Torch. Aquesta eina s'utilitza per a aplicacions d'aprenentatge automàtic, com ara el processament del llenguatge natural.

Aspectes més destacats del projecte

  • Té dues funcions d’alt nivell: càlcul tensorial, és a dir, NumPy amb forta acceleració de la GPU i xarxes neuronals profundes basades en un sistema de diferències automàtiques basat en cintes.
  • PyTorch utilitza la tècnica de diferenciació automàtica.
  • El frontal híbrid d’aquesta eina proporciona flexibilitat i rapidesa.
  • Aquí trobareu la descripció detallada d’aquesta eina. PyTorch .

16. Predicció de malalties


predicció de malalties

Si voleu desplegar l’aprenentatge automàtic en ciències mèdiques, és possible que aquest inici d’aprenentatge automàtic sobre predicció de malalties us pugui interessar. La tasca d’aquest projecte d’IA és predir diferents malalties. Heu de construir un model d’aprenentatge automàtic a R mitjançant R Studio.

Aspectes més destacats del projecte

  • Podeu utilitzar aquest conjunt de dades de diagnòstic de càncer de mama de Wisconsin. Podeu descarregar-lo des de Repositori d'aprenentatge automàtic UC Irvine .
  • En aquest conjunt de dades, hi ha dues classes predictores: massa mamària maligna o benigna.
  • Per desenvolupar aquest projecte, heu de conèixer el bosc aleatori.
  • Obteniu una descripció detallada d’aquest projecte aquí .

17. Predicció del preu de les accions


predictor de valors

Si esteu interessats en treballar amb el domini financer, aquesta sorprenent idea pot ser interessant. L'objectiu o tasca d'aquest sistema és predir els preus futurs de les accions. Aquest sistema s’aprèn del rendiment d’una empresa.

Aspectes més destacats del projecte

  • Els conjunts de dades del mercat de valors es poden descarregar des de Quandl.com o Quantopian.com.
  • Els reptes per treballar amb aquest projecte són que les dades de preus de les accions són granulars, i aquestes dades són de diferents tipus, com ara índexs de volatilitat, preus, indicadors fonamentals, etc.
  • Podeu validar fàcilment el vostre sistema amb dades noves.
  • Si sou principiant, podeu limitar la tasca del projecte i només podeu predir els moviments de preus de sis mesos segons un informe organitzatiu trimestral.

sistema recomanat pel·lícula

Avui la gent està interessada en veure una pel·lícula en línia en lloc de veure una pel·lícula a la televisió. Si us apassiona treballar amb una idea de projecte tan innovadora i emocionant, aquesta idea us pot ajudar. L'objectiu d'aquest sistema és desenvolupar un sistema de recomanació eficient.

Aspectes més destacats del projecte

  • El conjunt de dades Movielens consta de 1.000.209 pel·lícules de 3.900 pel·lícules realitzades per 6.040 usuaris de Movielens.
  • Aquest sistema es pot desenvolupar utilitzant els dos idiomes, és a dir, R i python.
  • Aquest projecte d’aprenentatge automàtic és útil per a principiants.
  • Podeu crear una visualització en el núvol mundial de títols de pel·lícules per desenvolupar un sistema recomanat per a pel·lícules.

19. Sistema de reconeixement d’activitats humanes


reconeixement de l’activitat humana

Un sistema de reconeixement d’activitats humanes és un model classificador que permet identificar activitats de condicionament físic humà. Per desenvolupar aquest projecte, heu d’utilitzar un conjunt de dades de telèfons intel·ligents, que conté l’activitat física de 30 persones, que es captura a través dels telèfons intel·ligents. Aquest projecte us ajudarà a entendre el procediment de resolució del problema de la multi-classificació. Si sou principiant, aquest projecte us ajudarà a millorar les vostres habilitats d’aprenentatge automàtic.

com es crea una fórmula vlookup a Excel

Aspectes més destacats del projecte

  • Aquest projecte d’intel·ligència artificial és un problema de classificació. Per tant, com a desenvolupador principiant, us ajudarà a augmentar la vostra capacitat de resolució de problemes.
  • Coneixeràs SVM i Adaboost.
  • El conjunt de dades s’ha dividit aleatòriament per a la fase d’entrenament i proves. A la fase d’entrenament, hi ha un 70% de dades i un 30% per a les proves.
  • Es trobaran els detalls d’aquest projecte aquí .

20. Neó


neó

El neó, el projecte d’aprenentatge automàtic de font oberta i intel·ligència artificial, és el millor per a desenvolupadors d’aprenentatge automàtic sèniors o experts. Aquesta eina és la biblioteca d'aprenentatge profund basada en Python d'Intel Nervana. Aquesta eina proporciona un alt rendiment gràcies a les seves funcions d’ús fàcil i extensibilitat. L'URL de GitHub és aquí: neó .

Aspectes més destacats del projecte

  • És un marc per a la visualització.
  • Té un back-end de maquinari permutable.
  • Podeu escriure codi una vegada i desplegar-lo en CPU, GPU o maquinari Nervana.
  • Aquesta eina admet models d'ús habitual, inclosos convents, codificadors automàtics, LSTM i RNN.

Pensaments finals


Tots els detalls sobre els 20 millors projectes d’aprenentatge automàtic i, amb sort, tindreu una idea interessant de projecte llegint aquest article. Hem organitzat aquest article de manera que sigui quin sigui el vostre nivell per a principiants, mitjans o experts, pugueu aprendre alguna cosa nova o en pugueu saber alguna cosa nova.

Per últim, també podeu veure alguns projectes més interessants que són el Raspberry Pi i Arduino projectes. Moltes gràcies per romandre amb nosaltres.

  • Etiquetes
  • Dades massives
  • Mineria de dades
Compartir Facebook Twitter Pinterest WhatsApp ReddIt Telegrama Viber

    DEIXA UNA RESPOSTA Cancel·la la resposta

    Comentari: Introduïu el vostre comentari. Nom: * Introduïu aquí el vostre nom Correu electrònic: * Heu introduït una adreça de correu electrònic incorrecta. Introduïu la vostra adreça de correu electrònic aquí Lloc web:

    Deseu el meu nom, el correu electrònic i el lloc web en aquest navegador per a la propera vegada que comenti.

    spot_img

    Últim missatge

    Android

    10 millors aplicacions d'intercanvi de cares per a dispositius Android i iOS

    Sistema operatiu Windows

    Com programar Windows 10 per buidar automàticament la paperera de reciclatge

    Android

    Les 10 millors aplicacions de facturació per a dispositius Android per pagar ràpidament

    Sistema operatiu Windows

    Els 10 millors programes de referència de la GPU per al vostre PC

    Cal llegir

    La computació en núvol

    Els 30 millors marcs de Chatbot per construir potents robots AI

    ML i IA

    Top 50 de les preguntes i respostes més freqüents de l’entrevista d’aprenentatge automàtic

    ML i IA

    Top 20 millors llibres d’aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial

    ML i IA

    Els 20 millors paquets d'aprenentatge automàtic de R per sortir ara

    Publicació relacionada

    Top 10 idees de projectes d’aprenentatge profund per a principiants i professionals

    Les 10 tendències emergents d’aprenentatge profund a veure en un futur proper

    10 principals conceptes de IoT vs M2M que heu d’entendre

    Top 10 algorismes d’aprenentatge profund que tots els entusiastes de la IA haurien de conèixer

    Els 10 millors sistemes de domòtica mitjançant IoT (Internet de les coses)

    10 millors interfícies gràfiques d'usuari de programació gratuïta per a R



    ^