20 најбољих пројеката вештачке интелигенције и машинског учења

У овом тренутном свету који је заснован на технологији, машинско учење је истакнуто подручје које чини нашу машину или електронски уређај интелигентним. Сврха овог поља је да трансформише једноставну машину у машину са умом. У овом чланку истражујемо пројекте машинског учења и вештачке интелигенције како бисмо повећали ваше интересовање. Јер су ови АИ и МЛ пројекти тако конкурентни, шкакљиви и занимљиви за развој. Чврсто верујем да су ови пројекти најбоље место за улагање вашег времена и вештина. Кренимо даље да истражујемо занимљиве, иновативне, као и једноставне пројекте машинског учења.

Најбољи пројекти за АИ и машинско учење

У наставку преносимо 20 најбољих стартупа и пројеката машинског учења. Ако сте почетник или новајлија у овом свету машинског учења, предложићу вам да прво идете на курс машинског учења. Овде смо навели курсеве машинског учења. Сада кренимо са детаљима.

1. Анализатор расположења за друштвене медије

Ово је један од занимљивих и иновативних пројеката машинског учења. Друштвени медији попут Фацебоок-а, Твиттер-а и ИоуТубе-а су океан великих података. Стога, ископавање ових података може бити корисно на више начина за разумевање расположења и мишљења корисника.

Поред тога, овај пројекат може бити ефикасан за дигитални маркетинг и брендирање да би се разумело мишљење или реакција на производ или услугу купца. Да бисте разумели функционалност овог пројекта, погледајте пример овде.

Издвајамо из пројекта

Ово је један од пројеката машинског учења и вештачке интелигенције за почетнике у питхону.
Да би обучио систем, програмер пројекта може нам помоћи у објавама на друштвеним мрежама, твеетовима са кратким порукама или рецензијама купаца на основу системских захтева.
За почетнике, подаци на Твиттер-у могу бити корисни јер твеет садржи хасхтаг, локацију и још много тога, лако за анализу.
Користећи Твиттер скуп података, може се добити пуно података јер се састоји од 31.962 твеетова.
Као почетник, можете да направите свој модел да бисте податке класификовали као позитивне или негативне.

2. Класификација цветова ириса

Ако сте почетник у свету машинског учења, онда је ово лако покретање машинског учења за почетнике у питхону прикладно за вас. Овај пројекат је познат и као „Здраво, свет“ пројеката машинског учења. Овај пројекат можете развити и на Р-у.

Овај пројекат се може развити применом надгледане методе попут методе вектора подршке за машинско учење. Скуп података ирског цвећа има нумеричке атрибуте, тј.е., дужина и ширина латица и латица. Као почетник, морате да смислите како да користите податке.

Издвајамо из пројекта

Скуп података о цветовима ириса је мали и није потребна претходна обрада.
Овај скуп података о цветовима ириса можете преузети одавде.
Задатак овог АИ пројекта је сврставање цвећа у три врсте - виргиница, сетоса или версицолор.
Изворни код можете добити са ГитХуб-а.

3. Утврђивање пакета производа из података о продаји

Пројекат под називом „Идентификовање снопова производа из продајних података“ један је од занимљивих пројеката машинског учења у Р. Да бисте развили овај пројекат у Р, морате да примените технику кластеровања која је субјективна сегментација да бисте пронашли свежње производа из података о продаји.

Издвајамо из пројекта

Да бисте развили овај пројекат, морате знати о науци о подацима. Овде смо представили курсеве науке о подацима.
Језик који се користи: Р
Такође, морате знати о приступима машинског учења попут ненадгледане методе кластерисања.
Да би се идентификовали снопови, мора да се користи анализа тржишне корпе.

4. Систем музичке препоруке

Да ли сте љубитељ музике? Увек волите да слушате свог омиљеног? Тада ће вам бити драго да сазнате више о овој занимљивој идеји пројекта машинског учења. Ово такође може бити иновативан пројекат. Циљ овог пројекта је да препоручи музику засновану на историји слушања корисника.

Издвајамо из пројекта

Ово покретање вештачке интелигенције може се развити на оба језика, тј.е., питон и Р.
Да бисте направили скуп података за обуку и тестирање, морате да прикупите податке из историје слушања корисника у одређеном периоду.
Скуп података о обуци и тестирању подељен је на основу времена.
Скуп података и опис пројекта можете добити овде.

5. А Гладиатор машинског учења

То је врло једноставна идеја за машинско учење и пројекат вештачке интелигенције ако сте почетник. Овај пројекат ће вам помоћи да повећате знање о току израде модела. Развојем овог пројекта можете вежбати како да увезете податке, како да очистите податке, пре обраде и трансформације, унакрсне провере ваљаности и инжењеринга карактеристика.

Истицање овог пројекта

Морате знати о алгоритмима регресије, класификације и кластеровања.
Скуп података можете пронаћи из УЦИ спремишта за машинско учење или из програма каггле.
Овај пројекат можете развити на оба језика, тј.е., питон и Р.
Развојем овог пројекта брзо ћете научити о моделима израде прототипова.

6. ТенсорФлов

Да ли желите да побољшате своју вештину машинског учења? Можете да вежбате са овим свестраним софтвером и оквиром за вештачку интелигенцију и машинско учење како бисте побољшали своје знање. ТенсорФлов је један од најбољих и најпопуларнијих пројеката отвореног кода за машинско учење. У основи, то је део Гоогле Браин тима у Гоогле-овој организацији за истраживање машинске интелигенције. ГитХуб веза је овде.

Издвајамо из пројекта

Ово је библиотека софтвера отвореног кода.
Користи се за нумеричко рачунање помоћу графикона протока података.
Брз и флексибилан за широк спектар примена.
Има једноставан за употребу питхон интерфејс.
Поред тога, укључује АПИ-је за Јаву.

7. Предвиђање продаје БигМарт-а

Јесте ли почетник? Да ли сте заинтересовани да научите како да направите модел машинског учења? Тада се ваша претрага овде завршава. Ово, БигМарт предвиђање продаје један је од најлакших пројеката машинског учења и вештачке интелигенције за почетнике у питхону. Ово је такође пројекат науке о подацима. Сврха овог пројекта је развити предиктивни модел и сазнати продају сваког производа у датој БигМарт продавници.

Издвајамо из пројекта

Овај скуп података састоји се од података о продаји за 2013. годину за 1559 производа у 10 различитих продајних места.
Морате да направите регресијски модел да бисте предвидели продају сваког од 1559 производа.
Развојем овог пројекта можете разумети визуелизацију података о продаји.
Знаћете како да примените технике машинског учења у предвиђању продаје у Питхону.
Комплетном решењу за овај пројекат можете приступити овде.

8. Предвидите квалитет вина

Ако волите да развијате занимљив и иновативан стартуп за машинско учење попут мене, онда је ово предвиђање пројекта квалитета вина само за вас. Овај пројекат можете развити помоћу скупа података о квалитету вина. Циљ овог пројекта је предвидети квалитет вина на основу његових хемијских својстава. Ово је један од једноставних пројеката машинског учења за почетнике у Р.

Издвајамо из пројекта

О истраживању података научићете развојем овог пројекта.
Да бисте развили овај пројекат, морате знати о регресионим моделима.
Научићете о визуелизацији података.
Такође ћете знати о Р и основним статистикама.

9. Сцикит-леарн

Још једно покретање вештачке интелигенције отвореног кода је сцикит-леарн. То је прилично лако развити. Овај алат је питхон модул за пројекте машинског учења. Ово је ефикасно доступно и може се поново користити у различитим доменима. Овај пројекат можете пронаћи на ГитХуб-у.

Издвајамо из пројекта

Ефикасан алат за рударење података и анализу података.
Треба да инсталирате неколико питхон библиотека под именом НумПи и панде.
Овај алат је бесплатан.
То може бити корисно средство за развој пројеката вештачке интелигенције за улазак у свет машинског учења.

10. Валмарт продаја Предвиђање

Да ли желите да знате како да приступите скупу података? Како га увести и учитати? Затим је овај пројекат Валмарт предвиђања продаје један од занимљивих пројеката машинског учења за вас. Задатак овог пројекта је да предвиди продају за свако одељење у свакој пословници како би им помогао у стварању већих избора заснованих на знању за побољшање канала и дизајнирање инвентара.

Издвајамо из пројекта

Валмарт скуп података садржи податке за 98 производа у 45 продајних места.
Морате да инсталирате Р-студио на свој рачунар.
Током читавог процеса развоја овог пројекта научићете како се манипулише подацима у Р-у и како се преобликује Р-пакет.
Такође ћете научити о условним изразима и петљи у Р-у.

11. МНИСТ класификација ручно написаних цифара

Ако желите да постанете стручњак за машинско учење, морате да вежбате разне домене. Дубинско учење и неуронске мреже су такав опсег где можете уложити своје време и вештине као почетник, јер играју виталну улогу у примени препознавања слика. Задатак овог пројекта вештачке интелигенције је да направи слику која је руком написана једноцифрена и утврди која је то цифра.

Издвајамо из пројекта

Скуп података МНИСт је једноставан и лако доступан.
Скуп података МНИСТ састоји се од унапред обрађених и форматираних 60.000 слика од 28 × 28 пиксела руком написаних цифара.
Обогаћиваћете своје умеће дубоког учења и логистичке регресије током развоја овог пројекта.
Научићете како претворити податке у пикселима у слику.
За вашу удобност овде ћете наћи целокупно решење - МНИСТ класификација ручно написаних цифара.

12. Тхеано

Тхеано, још једно покретање или пројекат машинског учења са отвореним кодом. Овај алат је библиотека питхон која омогућава програмеру машинског учења да ефикасно дефинише и оптимизује математичке изразе и процени их, укључујући вишедимензионалне низове.

Алат, Тхеано, интегрише систем рачунарске алгебре (ЦАС) са оптимизационим компајлером. Можете га користити и за академска истраживања. Ако га користите у своје образовне истраживачке сврхе, онда га морате навести.

Издвајамо из пројекта

Овај алат је интегрисан са НумПи.
Ефикасно процењује израз.
Овај пројекат отвореног кода може открити многе врсте грешака.
УРЛ ГитХуб је овде.

13. Решавање случајева вишеструке класификације коришћењем Х2О

Ако сте стручњак за машинско учење и имате идеју о више домена попут Х20, науке о подацима и алгоритама машинског учења. Затим, овај пројекат је за вас где можете да користите ове вештине. Ово је један од пројеката машинског учења и вештачке интелигенције у Р. У овом пројекту морате да користите Х20 и функционалност за развој модела машинског учења.

Издвајамо из пројекта

Научићете о скалабилности модела помоћу Х2О у Хадооп окружењу.
Х20 интегрише многе алгоритме машинског учења као што су Линеарна регресија, Логистичка регресија, Наиве Баиес, К-значи кластерисање и ворд2вец.
Морате да користите ове: Р-студио, Р и Х2О.
Х2О укључује метод слаганих ансамбала.

14. Керас

Ако сте програмер средњег нивоа и желите да побољшате своје вештине за изазове стварног машинског учења? Стога морате знати о пројектима отвореног кода за машинско учење. Керас је један од најбољих пројеката машинског учења отвореног кода. Овај алат има неке истакнуте функције као што су лака проширивост, једноставност за употребу, а такође можете радити и у питхону. ГитХуб УРЛ је доступан овде.

Издвајамо из пројекта

То је АПИ за неуронске мреже високог нивоа који је написан на питхон-у.
Овај алат отвореног кода омогућава лако и брзо израду прототипа са својим истакнутим карактеристикама.
Овај алат је компатибилан са: Питхон 2.7-3.6.
Ова платформа подржава и конволуционе мреже и мреже које се понављају, штавише комбинације ове две мреже.

15. ПиТорцх

Да ли знате за НЛП - Обрада природног језика? Да ли сте заинтересовани за ово обећавајуће подручје? Ако је ваш одговор да, онда је овај пројекат или платформа отвореног кода за вас. Буквално, ПиТорцх је библиотека за машинско учење отвореног кода за питхон заснован на Торцх-у. Овај алат се користи за апликације машинског учења, као што је обрада природног језика.

Издвајамо из пројекта

Има две карактеристике на високом нивоу: рачунање тензора, тј.е., НумПи са снажним убрзањем ГПУ-а и дубоким неуронским мрежама изграђеним на систему аутоматског разликовања на бази траке.
ПиТорцх користи технику аутоматске диференцијације.
Хибридни предњи крај овог алата пружа флексибилност и брзину.
Детаљан опис овог алата налази се овде - ПиТорцх.

16. Предвиђање болести

Ако желите да машинско учење примените у медицинској науци, можда ће вам ово покретање машинског учења о предвиђању болести бити занимљиво. Задатак овог АИ пројекта је да предвиди различите болести. Морате да направите модел машинског учења у Р-у користећи Р Студио.

Издвајамо из пројекта

Можете да користите овај скуп података о раку дојке у Висконсину (дијагностички). Можете га преузети са УЦ Ирвине Репозиторијума за машинско учење.
У овом скупу података постоје две класе предиктора: малигна или бенигна маса дојке.
Да бисте развили овај пројекат, морате знати о случајној шуми.
Детаљан опис овог пројекта можете добити овде.

17. Предвиђање цене акција

Ако сте заинтересовани за рад са доменом финансија, ова невероватна идеја могла би бити занимљива. Циљ или задатак овог система је да предвиди будуће цене акција. Овај систем учи из перформанси компаније.

Издвајамо из пројекта

Скупови података о берзи могу се преузети са Куандл-а.цом или квантопски.цом.
Изазови у раду са овим пројектом су да су подаци о ценама деоница детаљни, а ти подаци су различитих врста као што су индекси волатилности, цене, основни показатељи итд.
Можете лако потврдити свој систем новим подацима.
Ако сте почетник, тада можете ограничити задатак пројекта и можете предвидети само кретање цена током шест месеци, што зависи од тромесечног извештаја организације.

18. Препоручени системи који користе Мовиеленс скуп података

Данас су људи заинтересовани за гледање филма на мрежи, а не за гледање филма на ТВ-у. Ако сте страствени у раду са тако иновативном и узбудљивом пројектном идејом, онда би вам ова идеја могла помоћи. Циљ овог система је развити ефикасан систем препорука.

Издвајамо из пројекта

Скуп података Мовиеленс састоји се од 1.000.209 оцена филмова од 3.900 филмова које је направило 6040 корисника Мовиеленс-а.
Овај систем се може развити на оба језика, тј.е., Р и питон.
Овај пројекат машинског учења користан је за почетнике.
Можете да направите светску визуализацију наслова филмова у облаку да бисте развили систем који препоручује филм.

19. Систем препознавања људских активности

Систем препознавања људских активности је модел класификатора који може идентификовати човекове активности у фитнесу. Да бисте развили овај пројекат, морате да користите скуп података за паметне телефоне, који садржи фитнес активност 30 људи, а који се снима путем паметних телефона. Овај пројекат ће вам помоћи да разумете поступак решавања проблема са више класификација. Ако сте почетник, овај пројекат је апсолутно за вас да побољшате своје знање машинског учења.

Издвајамо из пројекта

Овај пројекат вештачке интелигенције представља проблем класификације. Дакле, као почетник програмер, то ће вам помоћи да повећате своју вештину решавања проблема.
Научићете о СВМ-у и Адабоост-у.
Скуп података подељен је насумично за фазу обуке и тестирања. У фази обуке постоји 70% података и 30% за тестирање.
Детаљи овог пројекта наћи ћете овде.

20. Неон

Пројекат машинског учења и вештачке интелигенције отвореног кода, неон, најбољи је за старије или стручне програмере машинског учења. Овај алат је библиотека за дубоко учење заснована на Питхон-у компаније Интел Нервана. Овај алат пружа високе перформансе захваљујући карактеристикама једноставности употребе и проширивости. УРЛ ГитХуб је овде: неон.

Издвајамо из пројекта

То је оквир за визуелизацију.
Има хардверску позадину која се може заменити.
Можете да напишете код једном и да га примените на ЦПУ, ГПУ или Нервана хардвер.
Овај алат подржава најчешће коришћене моделе, укључујући самостане, аутоматске кодере, ЛСТМ-ове и РНН-ове.

Завршавајући мисли

Сви детаљи се односе на 20 најбољих пројеката машинског учења, а надамо се да ћете читати овај чланак добити занимљиву идеју о пројекту. Овај чланак смо организовали тако да без обзира на то који је ваш ниво почетник, средњак или стручњак, можете научити нешто ново или из овог чланка знати нешто ново.

На крају, можете видети и још неколико занимљивих пројеката који су пројекти Распберри Пи и Ардуино. Хвала вам што сте остали са нама.