De 20 bästa projekten för artificiell intelligens och maskininlärning

I denna nuvarande teknologidrivna värld är maskininlärning ett framträdande område som gör vår maskin eller elektroniska enhet intelligent. Syftet med detta fält är att förvandla en enkel maskin till en maskin med sinnet. I den här artikeln utforskar vi maskininlärning och artificiell intelligensprojekt för att öka ditt intresse. Eftersom dessa AI- och ML-projekt är så konkurrenskraftiga, knepiga och intressanta att utveckla. Jag är övertygad om att dessa projekt är det bästa stället att investera tid och skicklighet på. Låt oss gå vidare för att utforska intressanta, innovativa och enkla maskininlärningsprojekt.

Bästa AI- och maskininlärningsprojekt

Nedan berättar vi de 20 bästa start-ups och projekt för maskininlärning. Om du är nybörjare eller nykomling i denna värld av maskininlärning, föreslår jag att du går på en maskininlärningskurs först. Här har vi listat maskininlärningskurser. Låt oss nu komma igång med detaljerna.

1. Sentiment Analyzer of Social Media

Detta är ett av de intressanta och innovativa maskininlärningsprojekten. Som, sociala medier som Facebook, Twitter och YouTube är havet med stora data. Därför kan brytning av dessa data vara till nytta på ett antal sätt för att förstå användarnas känslor och åsikter.

Dessutom kan detta projekt vara effektivt för digital marknadsföring och branding för att förstå åsikten eller reaktionen för en kunds produkt eller tjänst. För att förstå funktionaliteten i detta projekt, se ett exempel här.

Projektets höjdpunkter

Detta är ett av maskininlärnings- och artificiell intelligensprojekt för nybörjare inom python.
För att träna systemet kan projektutvecklaren hjälpa oss med inlägg på sociala medier, tweets med korta meddelanden eller kundrecensioner baserat på systemkrav.
För nybörjare kan Twitter-data vara till hjälp eftersom en tweet innehåller en hashtag, plats och många fler, lätt att analysera.
Med hjälp av en Twitter-dataset kan man få massor av data eftersom den består av 31 962 tweets.
Som nybörjare kan du bygga din modell för att klassificera data som positiva eller negativa.

2. Klassificering av Iris Flowers

Om du är nybörjare i världen av maskininlärning är den här enkla maskininlärningsstart för nybörjare i python lämplig för dig. Detta projekt är också känt som "Hello World" för maskininlärningsprojekt. Du kan också utveckla detta projekt i R.

Detta projekt kan utvecklas med hjälp av en övervakad metod som supportvektormetoden för maskininlärning. Dataset för irländska blommor har numeriska attribut, dvs.e., sepal och kronbladets längd och bredd. Som nybörjare måste du ta reda på hur du använder data.

Projektets höjdpunkter

Iris blommdataset är litet och inget behov av att göra förbehandling.
Du kan ladda ner den här Iris-blommdataset härifrån.
Att klassificera blommorna i bland de tre arterna - virginica, setosa eller versicolor är uppgiften för detta AI-projekt.
Du kan hämta källkoden från GitHub.

3. Identifiera produktpaket från försäljningsdata

Projektet med titeln 'Identifying Product Bundles from Sales Data' är ett av de intressanta maskininlärningsprojekten i R. För att utveckla detta projekt i R måste du använda en klustringsteknik som är den subjektiva segmenteringen för att ta reda på produktbuntarna från försäljningsdata.

Projektets höjdpunkter

För att utveckla detta projekt måste du ha kunskap om datavetenskap. Här beskrev vi datavetenskapskurser.
Språket som används: R
Du måste också känna till maskininlärningsmetoder som en metod utan tillsyn för klustring.
För att identifiera buntar måste Market Basket Analysis använda.

4. Ett musikrekommendationssystem

Är du en älskare av musik? Älskar alltid att lyssna på din favorit? Då blir du glad att veta om denna intressanta maskininlärningsprojektidé. Detta kan också vara ett innovativt projekt. Målet med detta projekt är att rekommendera musik baserat på användarens lyssningshistorik.

Projektets höjdpunkter

Denna artificiella intelligensstart kan utvecklas på båda språken, dvs.e., python och R.
För att göra din tränings- och testdatamängd måste du samla in data från användarens lyssningshistorik under en viss period.
Utbildnings- och testdatauppsättningen delas ut baserat på tid.
Du kan hämta dataset och projektbeskrivning härifrån.

5. A Machine Learning Gladiator

Det är en mycket lätt maskininlärnings- och artificiell intelligensprojektidé om du är nybörjare. Detta projekt hjälper dig att öka din kunskap om arbetsflödet för modellbyggnad. Genom att utveckla detta projekt kan du öva på hur man importerar data, hur man rengör data, förbehandling och transformation, korsvalidering och funktionsteknik.

Markering av detta projekt

Du måste känna till algoritmer för regression, klassificering och kluster.
Du hittar datasetet från UCI Machine Learning Repository eller kaggle.
Du kan utveckla detta projekt på båda språken, dvs.e., python och R.
Genom att utveckla detta projekt lär du dig snabbt om prototypmodellerna.

6. TensorFlow

Vill du förbättra din maskininlärningsförmåga? Du kan träna med denna mångsidiga programvara och ramverk för artificiell intelligens och maskininlärning för att förbättra din kunskap. TensorFlow är ett av de bästa och populära öppen källkodsprojekten för maskininlärning. I grund och botten är det en del av Google Brain-teamet i Googles Machine Intelligence Research-organisation. GitHub-länken finns här.

Projektets höjdpunkter

Detta är ett programvara med öppen källkod.
Den används för numerisk beräkning med hjälp av dataflödesdiagram.
Snabb och flexibel för ett brett spektrum av applikationer.
Den har ett lättanvänt python-gränssnitt.
Dessutom innehåller det API: er för Java.

7. Försäljningsprognos för BigMart

Är du nybörjare? Är du intresserad av att lära dig att bygga upp en maskininlärningsmodell? Då slutar din sökning här. Detta, BigMart försäljning förutsägelse är en av de enklaste maskininlärning och artificiell intelligens projekt för nybörjare i python. Detta är också ett datavetenskapsprojekt. Syftet med detta projekt är att utveckla en förutsägbar modell och ta reda på försäljningen av varje produkt i en given BigMart-butik.

Projektets höjdpunkter

Denna dataset består av 2013 års försäljningsdata för 1559 produkter i tio olika butiker.
Du måste bygga en regressionsmodell för att förutsäga försäljningen av var och en av 1559 produkter.
Genom att utveckla detta projekt kan du förstå visualiseringen av försäljningsdata.
Du kommer att veta om hur du använder teknikerna för maskininlärning i försäljningsförutsägelser i Python.
Du kan få tillgång till en komplett lösning för detta projekt här.

8. Förutsäg vinkvalitet

Om du älskar att utveckla en intressant och innovativ maskininlärningsstart som jag, så är denna förutsägelse av vinkvalitetsprojektet bara för dig. Du kan utveckla detta projekt med hjälp av Wine Quality Dataset. Målet med detta projekt är att förutsäga vinets kvalitet baserat på dess kemiska egenskaper. Detta är ett av de enkla maskininlärningsprojekten för nybörjare i R.

Projektets höjdpunkter

Du kommer att lära dig mer om datautforskning genom att utveckla detta projekt.
För att utveckla detta projekt måste du känna till regressionsmodellerna.
Du kommer att lära dig mer om datavisualisering.
Du kommer också att veta om R och grundläggande statistik.

9. Scikit-lär dig

En annan öppen källkodsstart för artificiell intelligens är scikit-learning. Det är ganska lätt att utveckla. Detta verktyg är en pythonmodul för maskininlärningsprojekt. Detta är effektivt tillgängligt och mycket återanvändbart över olika domäner. Du hittar detta projekt på GitHub.

Projektets höjdpunkter

Ett effektivt verktyg för datautvinning och dataanalys.
Du måste installera några pythonbibliotek som heter NumPy och pandor.
Detta verktyg är gratis.
Det kan vara ett användbart verktyg för att utveckla artificiell intelligensprojekt för att komma in i maskininlärningens värld.

10. Walmart försäljning Prognoser

Vill du veta hur du får åtkomst till en dataset? Hur man importerar och laddar det? Då är detta Walmart-dataprojekt för försäljning ett av de intressanta maskininlärningsprojekten för dig. Uppdraget med detta projekt är att förutsäga försäljning för varje avdelning i varje uttag för att hjälpa dem att skapa högre kunskapsdrivna val för kanalförbättring och lagerutformning.

Projektets höjdpunkter

Walmart-dataset innehåller data för 98 produkter i 45 butiker.
Du måste installera R-studio på din dator.
Under hela utvecklingsprocessen för detta projekt lär du dig hur du manipulerar data i R och hur du omformar R-paketet.
Du kommer också att lära dig om villkorliga uttalanden och slinga i R.

11. MNIST Handskriven sifferklassificering

Om du vill bli expert på maskininlärning måste du öva på olika domäner. Deep learning och neurala nätverk är en sådan omfattning där du kan investera din tid och skicklighet som nybörjare eftersom de spelar en viktig roll i tillämpningen av bildigenkänning. Uppgiften för detta artificiella intelligensprojekt är att ta en bild som är en handskriven ensiffrig och bestämma vad den siffran är.

Projektets höjdpunkter

MNISt-datasetet är enkelt och lättillgängligt.
MNIST-datasetet består av förbehandlade och formaterade 60000 bilder med 28 × 28 pixlar handskrivna siffror.
Du kommer att berika din skicklighet i djupinlärning och logistisk regression under hela utvecklingen av detta projekt.
Du lär dig hur du konverterar pixeldata till en bild.
För din bekvämlighet hittar du den fullständiga lösningen här - MNIST Handwritten Digit Classification.

12. Theano

Theano, en annan öppen källkod för maskininlärning eller projekt. Detta verktyg är ett pythonbibliotek som gör det möjligt för en maskininlärningsutvecklare att effektivt definiera och optimera matematiska uttryck och utvärdera dem, inklusive flerdimensionella matriser.

Verktyget, Theano, integrerar ett datoralgebrasystem (CAS) med en optimerande kompilator. Du kan också använda den för din akademiska forskning. Om du använder det för ditt pedagogiska forskningsändamål, måste du citera det.

Projektets höjdpunkter

Detta verktyg är integrerat med NumPy.
Den utvärderar uttrycket effektivt.
Detta open source-projekt kan upptäcka många typer av fel.
GitHub-URL: en finns här.

13. Lösa fall med flera klassificeringar med H2O

Om du är expert på maskininlärning och har en uppfattning om flera domäner som H20, datavetenskap och maskininlärningsalgoritmer. Sedan är detta projekt för dig där du kan använda dessa färdigheter. Detta är ett av maskininlärnings- och artificiell intelligensprojekt i R. I detta projekt måste du använda H20 och funktionalitet för att utveckla maskininlärningsmodeller.

Projektets höjdpunkter

Du lär dig mer om skalbarhet med hjälp av H2O i en Hadoop-miljö.
H20 integrerar många maskininlärningsalgoritmer som linjär regression, logistisk regression, Naive Bayes, K-medelkluster och word2vec.
Du måste använda dessa: R-studio, R och H2O.
H2O inkluderar en Stacked Ensembles-metod.

14. Keras

Om du är en utvecklare på medelnivå och vill förbättra din skicklighet för verkliga maskininlärningsutmaningar? Därför måste du ha kunskap om öppen källkodsprojekt för maskininlärning. Keras är ett av de bästa open source-maskininlärningsprojekten. Detta verktyg har några framträdande funktioner som enkel utbyggbarhet, användarvänlighet och du kan också arbeta i python. GitHub URL finns här.

Projektets höjdpunkter

Det är ett högnivå-API för neuronnätverk som är skrivet i python.
Det här öppna källkodsverktyget möjliggör enkel och snabb prototypning med sina framträdande funktioner.
Detta verktyg är kompatibelt med: Python 2.7-3.6.
Denna plattform stöder både konvolutionsnätverk och återkommande nätverk, dessutom kombinationerna av dessa två nätverk.

15. PyTorch

Känner du till NLP- Natural Language Processing? Är du intresserad av detta lovande område? Om ditt svar är ja, är detta projekt med öppen källkod eller plattform något för dig. Bokstavligen är PyTorch ett bibliotek för öppen källkod för maskininlärning för en python baserat på Torch. Detta verktyg används för maskininlärningsapplikationer, till exempel bearbetning av naturligt språk.

Projektets höjdpunkter

Den har två funktioner på hög nivå: Tensorberäkning, d.v.s.e., NumPy med stark GPU-acceleration och djupa neurala nätverk byggda på ett bandbaserat auto diff-system.
PyTorch använder den automatiska differentieringstekniken.
Den hybridfronten på detta verktyg ger flexibilitet och hastighet.
Den detaljerade beskrivningen av detta verktyg är här - PyTorch.

16. Förutsägelse av sjukdom

Om du vill distribuera maskininlärning inom medicinsk vetenskap kan den här maskininlärningsstart på sjukdomsprognos vara intressant för dig. Uppgiften för detta AI-projekt är att förutsäga olika sjukdomar. Du måste bygga en maskininlärningsmodell i R med R Studio.

Projektets höjdpunkter

Du kan använda denna uppsättning av bröstcancer Wisconsin (Diagnostic). Du kan ladda ner den från UC Irvine Machine Learning Repository.
I den här datasetet finns det två prediktorklasser: malign eller godartad bröstmassa.
För att utveckla detta projekt måste du känna till den slumpmässiga skogen.
Du får en detaljerad beskrivning av detta projekt här.

17. Aktieprisförutsägelse

Om du är intresserad av att arbeta med finansdomänen kan den här fantastiska idén vara intressant. Målet eller uppgiften med detta system är att förutsäga framtida aktiekurser. Detta system lär sig av ett företags resultat.

Projektets höjdpunkter

Aktiemarknadens datauppsättningar kan laddas ner från Quandl.com eller Quantopian.com.
Utmaningarna med att arbeta med detta projekt är att aktiekursdata är detaljerade, och dessa data är olika typer som volatilitetsindex, priser, grundläggande indikatorer osv.
Du kan enkelt validera ditt system med nya data.
Om du är nybörjare kan du begränsa projektets uppgift och bara förutsäga sex månaders prisrörelser beroende på en kvartalsvis organisationsrapport.

18. Ett rekommenderat system med Movielens Dataset

Idag är människor intresserade av att titta på en film online snarare än att titta på en film på TV. Om du brinner för att arbeta med en sådan innovativ och spännande projektidé, kan den här idén hjälpa dig. Målet med detta system är att utveckla ett effektivt rekommendatorsystem.

Projektets höjdpunkter

Movielens Dataset består av 1 000 209 filmbetyg på 3 900 filmer gjorda av 6 040 Movielens-användare.
Detta system kan utvecklas på båda språken, dvs.e., R och python.
Detta maskininlärningsprojekt är till hjälp för nybörjare.
Du kan bygga en världsmolnvisualisering av filmtitlar för att utveckla ett filmrekommenderat system.

19. System för erkännande av mänsklig aktivitet

Ett system för erkännande av mänsklig aktivitet är en klassificeringsmodell som kan identifiera mänskliga fitnessaktiviteter. För att utveckla detta projekt måste du använda en smarttelefondataset, som innehåller träningsaktiviteten för 30 personer, som fångas upp via smartphones. Detta projekt hjälper dig att förstå lösningsförfarandet för multiklassificeringsproblemet. Om du är nybörjare är det här projektet absolut för dig att förbättra din maskininlärningsförmåga.

Projektets höjdpunkter

Detta artificiella intelligensprojekt är ett klassificeringsproblem. Så som nybörjareutvecklare hjälper det dig att öka din problemlösningskunskap.
Du kommer att lära dig mer om SVM och Adaboost.
Datauppsättningen har delats slumpmässigt för tränings- och testfasen. I träningsfasen finns det 70% av data och 30% för testningen.
Detaljerna i detta projekt hittar du här.

20. Neon

Open source-projektet maskininlärning och artificiell intelligens, neon är bäst för senior eller expertutvecklare för maskininlärning. Detta verktyg är Intel Nervanas Python-baserade deep learning-bibliotek. Detta verktyg ger höga prestanda med dess användarvänlighet och utbyggbarhetsfunktioner. GitHub-URL: en är här: neon.

Projektets höjdpunkter

Det är ett ramverk för visualisering.
Den har en utbytbar maskinvarubakgrund.
Du kan skriva kod en gång och distribuera den på CPU: er, GPU: er eller Nervana-maskinvara.
Detta verktyg stöder vanliga modeller, inklusive klostrar, autokodare, LSTM och RNN.

Avslutande tankar

Alla detaljer handlar om de 20 bästa maskininlärningsprojekten, och förhoppningsvis får du en intressant projektidé genom att läsa den här artikeln. Vi organiserade den här artikeln så att oavsett vad din nivå är nybörjare, mitten eller expert kan du lära dig något nytt, eller så kan du veta något nytt från den här artikeln.

Slutligen kan du också se några fler intressanta projekt som är Raspberry Pi och Arduino-projekten. Tack så mycket för att du stannade hos oss.