20 najboljih projekata umjetne inteligencije i strojnog učenja

U ovom trenutnom svijetu koji je zasnovan na tehnologiji, strojno učenje je istaknuto područje koje čini naš stroj ili elektronički uređaj inteligentnim. Svrha ovog polja je transformirati jednostavan stroj u stroj s umom. U ovom članku istražujemo projekte strojnog učenja i umjetne inteligencije kako bismo potaknuli vaše zanimanje. Budući da su ovi AI i ML projekti toliko konkurentni, škakljivi i zanimljivi za razvoj. Čvrsto vjerujem da su ovi projekti najbolje mjesto za ulaganje vremena i vještina. Krenimo dalje s istraživanjem zanimljivih, inovativnih, kao i jednostavnih projekata strojnog učenja.

Najbolji projekti za AI i strojno učenje

U nastavku prenosimo 20 najboljih startupa i projekata strojnog učenja. Ako ste početnik ili pridošlica u ovom svijetu strojnog učenja, predložit ću vam da prvo idete na tečaj strojnog učenja. Ovdje smo naveli tečajeve strojnog učenja. Sada krenimo s detaljima.

1. Analizator raspoloženja za društvene medije

Ovo je jedan od zanimljivih i inovativnih projekata strojnog učenja. Kao što su društveni mediji poput Facebooka, Twittera i YouTube ocean velikih podataka. Stoga rudarenje ovih podataka može biti korisno na više načina za razumijevanje osjećaja i mišljenja korisnika.

Uz to, ovaj projekt može biti učinkovit za digitalni marketing i brendiranje kako bi se razumjelo mišljenje ili reakcija na proizvod ili uslugu kupca. Da biste razumjeli funkcionalnost ovog projekta, pogledajte primjer ovdje.

Istaknute točke projekta

Ovo je jedan od projekata strojnog učenja i umjetne inteligencije za početnike u pythonu.
Da bi osposobio sustav, programer projekta može nam pomoći s objavama na društvenim mrežama, tweetovima s kratkim porukama ili recenzijama kupaca na temelju sistemskih zahtjeva.
Za početnike, podaci s Twittera mogu biti korisni jer tweet sadrži hashtag, lokaciju i još mnogo toga, lako analiziranog.
Korištenjem Twitter podataka možete dobiti puno podataka jer se sastoji od 31.962 tweeta.
Kao početnik, možete izgraditi svoj model kako biste podatke klasificirali kao pozitivne ili negativne.

2. Klasifikacija cvijeta irisa

Ako ste početnik u svijetu strojnog učenja, onda je ovo jednostavno pokretanje strojnog učenja za početnike u pythonu prikladno za vas. Ovaj projekt poznat je i kao „Hello World“ projekata strojnog učenja. Ovaj projekt možete razviti i u R-u.

Ovaj se projekt može razviti nadziranom metodom poput metode vektorskog podupiranja strojnog učenja. Skup podataka irskog cvijeća ima numeričke atribute, tj.e., duljina i širina latica i latica. Kao početnik morate shvatiti kako koristiti podatke.

Istaknute točke projekta

Skup podataka o cvijetu Iris je mali i nije ga potrebno obrađivati.
Ovaj skup podataka o cvijetu perunika možete preuzeti ovdje.
Razvrstavanje cvijeća među tri vrste - virginica, setosa ili versicolor zadatak je ovog projekta AI.
Izvorni kod možete dobiti s GitHub-a.

3. Prepoznavanje snopova proizvoda iz prodajnih podataka

Projekt pod nazivom "Identificiranje paketa proizvoda iz prodajnih podataka" jedan je od zanimljivih projekata strojnog učenja u R. Da biste razvili ovaj projekt u R, morate upotrijebiti tehniku klasterizacije koja je subjektivna segmentacija da biste pronašli svežnje proizvoda iz podataka o prodaji.

Istaknute točke projekta

Da biste razvili ovaj projekt, morate znati o znanosti o podacima. Ovdje smo iznijeli tečajeve znanosti o podacima.
Jezik koji se koristi: R
Također, morate znati o pristupima strojnom učenju poput nenadgledane metode grupiranja.
Da bi se identificirali svežnji, mora se koristiti Analiza tržišne košarice.

4. Sustav glazbenih preporuka

Jeste li ljubitelj glazbe? Uvijek volite slušati svog omiljenog? Tada će vam biti drago znati o ovoj zanimljivoj ideji projekta strojnog učenja. Ovo također može biti inovativan projekt. Cilj ovog projekta je preporučiti glazbu koja se temelji na povijesti slušanja korisnika.

Istaknute točke projekta

Ovo pokretanje umjetne inteligencije može se razviti na oba jezika, tj.e., piton i R.
Da biste napravili skup podataka za obuku i testiranje, morate prikupiti podatke iz povijesti slušanja korisnika u određenom razdoblju.
Skup podataka o obuci i testiranju podijeljen je na temelju vremena.
Skup podataka i opis projekta možete dobiti ovdje.

5. A Gladijator strojnog učenja

To je vrlo jednostavna ideja za strojno učenje i umjetnu inteligenciju ako ste početnik. Ovaj će vam projekt pomoći da povećate znanje o tijeku izrade modela. Razvojem ovog projekta možete vježbati kako uvoziti podatke, kako očistiti podatke, prethodnu obradu i transformaciju, unakrsnu provjeru valjanosti i inženjering značajki.

Isticanje ovog projekta

Morate znati o algoritmima regresije, klasifikacije i grupiranja.
Skup podataka možete pronaći iz UCI Repozitorija za strojno učenje ili kaggle.
Ovaj projekt možete razviti na oba jezika, tj.e., piton i R.
Razvojem ovog projekta brzo ćete naučiti o modelima izrade prototipova.

6. TensorFlow

Želite li poboljšati svoju vještinu strojnog učenja? Možete vježbati s ovim svestranim softverom i okvirom za umjetnu inteligenciju i strojno učenje kako biste poboljšali svoje znanje. TensorFlow je jedan od najboljih i popularnih projekata otvorenog koda za strojno učenje. U osnovi, dio je Google Brain tima u Googleovoj organizaciji Machine Intelligence Research. Poveznica GitHub je ovdje.

Istaknute točke projekta

Ovo je biblioteka softvera otvorenog koda.
Koristi se za numeričko računanje pomoću grafikona protoka podataka.
Brz i fleksibilan za širok spektar primjena.
Ima jednostavno sučelje za python.
Uz to, uključuje API-je za Javu.

7. Predviđanje prodaje BigMarta

Jeste li početnik? Jeste li zainteresirani da naučite kako izgraditi model strojnog učenja? Tada vaša potraga ovdje završava. Ovo, BigMart predviđanje prodaje jedan je od najlakših projekata strojnog učenja i umjetne inteligencije za početnike u pythonu. Ovo je također projekt znanosti o podacima. Svrha ovog projekta je razviti prediktivni model i saznati prodaju svakog proizvoda u određenoj trgovini BigMart.

Istaknute točke projekta

Ovaj skup podataka sastoji se od podataka o prodaji iz 2013. za 1559 proizvoda u 10 različitih prodajnih mjesta.
Morate izgraditi regresijski model da biste predvidjeli prodaju svakog od 1559 proizvoda.
Razvojem ovog projekta možete razumjeti vizualizaciju podataka o prodaji.
Znat ćete kako primijeniti tehnike strojnog učenja u predviđanju prodaje u Pythonu.
Potpunom rješenju za ovaj projekt možete pristupiti ovdje.

8. Predvidite kvalitetu vina

Ako volite razvijati zanimljiv i inovativan startup strojnog učenja poput mene, onda je ovo predviđanje projekta kvalitete vina samo za vas. Ovaj projekt možete razviti pomoću skupa podataka o kvaliteti vina. Cilj ovog projekta je predvidjeti kvalitetu vina na temelju njegovih kemijskih svojstava. Ovo je jedan od jednostavnih projekata strojnog učenja za početnike u R-u.

Istaknute točke projekta

O istraživanju podataka naučit ćete razvojem ovog projekta.
Da biste razvili ovaj projekt, morate znati o regresijskim modelima.
Naučit ćete o vizualizaciji podataka.
Također ćete znati o R i osnovnim statistikama.

9. Scikit-nauči

Još jedno pokretanje umjetne inteligencije s otvorenim kodom je scikit-learn. To je prilično lako razviti. Ovaj je alat python modul za projekte strojnog učenja. To je učinkovito dostupno i vrlo se može ponovno koristiti na različitim domenama. Ovaj projekt možete pronaći na GitHubu.

Istaknute točke projekta

Učinkovit alat za rudarenje podataka i analizu podataka.
Morate instalirati nekoliko python biblioteka pod nazivom NumPy i pande.
Ovaj je alat besplatan.
To može biti koristan alat za razvoj projekata umjetne inteligencije za ulazak u svijet strojnog učenja.

10. Walmart prodaja Predviđanje

Želite li znati kako pristupiti skupu podataka? Kako ga uvesti i učitati? Zatim je ovaj projekt Walmart predviđanja prodaje jedan od zanimljivih projekata strojnog učenja za vas. Zadatak ovog projekta je predvidjeti prodaju za svaki odjel u svakoj prodavaonici kako bi im pomogao u stvaranju većih izbora zasnovanih na znanju za poboljšanje kanala i dizajniranje inventara.

Istaknute točke projekta

Walmart skup podataka sadrži podatke za 98 proizvoda u 45 prodajnih mjesta.
Na svoje računalo morate instalirati R-studio.
Kroz proces razvoja ovog projekta naučit ćete kako manipulirati podacima u R-u i kako preoblikovati R-paket.
Također, naučit ćete o uvjetnim izrazima i petlji u R-u.

11. MNIST klasifikacija rukom napisanih znamenki

Ako želite postati stručnjak za strojno učenje, morate vježbati razne domene. Dubinsko učenje i neuronske mreže takav su opseg u kojem možete uložiti svoje vrijeme i vještine kao početnik jer igraju vitalnu ulogu u primjeni prepoznavanja slika. Zadatak ovog projekta umjetne inteligencije je snimiti sliku koja je rukom napisana jednoznamenkasta i odrediti koja je to znamenka.

Istaknute točke projekta

Skup podataka MNISt jednostavan je i lako dostupan.
Skup podataka MNIST sastoji se od unaprijed obrađenih i formatiranih 60 000 slika ručno napisanih znamenki 28 × 28 piksela.
Tijekom razvoja ovog projekta obogatit ćete svoje vještine dubokog učenja i logističke regresije.
Naučit ćete kako pretvoriti podatke u pikselima u sliku.
Radi vaše udobnosti ovdje ćete pronaći cjelovito rješenje - MNIST klasifikacija rukom napisanih znamenki.

12. Theano

Theano, još jedno pokretanje ili projekt strojnog učenja s otvorenim kodom. Ovaj je alat python knjižnica koja programeru strojnog učenja omogućuje da učinkovito definira i optimizira matematičke izraze i procijeni ih, uključujući višedimenzionalne nizove.

Alat, Theano, integrira računalni algebarski sustav (CAS) s optimizirajućim kompajlerom. Možete ga koristiti i za akademska istraživanja. Ako ga koristite u svoje obrazovne istraživačke svrhe, tada ga morate navesti.

Istaknute točke projekta

Ovaj je alat integriran s NumPy.
Učinkovito procjenjuje izraz.
Ovaj projekt otvorenog koda može otkriti mnoge vrste pogrešaka.
URL GitHub je ovdje.

13. Rješavanje slučajeva višestruke klasifikacije pomoću H2O

Ako ste stručnjak za strojno učenje i imate ideju o više domena kao što su H20, znanost o podacima i algoritmi strojnog učenja. Zatim, ovaj projekt je za vas gdje možete koristiti ove vještine. Ovo je jedan od projekata strojnog učenja i umjetne inteligencije u R. U ovom projektu morate zaposliti H20 i funkcionalnost za razvoj modela strojnog učenja.

Istaknute točke projekta

Naučit ćete o skalabilnosti modela korištenjem H2O u Hadoop okruženju.
H20 integrira mnoge algoritme strojnog učenja kao što su Linearna regresija, Logistička regresija, Naive Bayes, K-znači grupiranje i word2vec.
Morate koristiti ovo: R-studio, R i H2O.
H2O uključuje metodu slaganih cjelina.

14. Keras

Ako ste programer srednje razine i želite poboljšati svoje vještine za izazove stvarnog strojnog učenja? Stoga morate znati o projektima otvorenog koda strojnog učenja. Keras je jedan od najboljih projekata strojnog učenja s otvorenim kodom. Ovaj alat ima neke istaknute značajke poput jednostavne proširivosti, jednostavnosti za upotrebu, a također možete raditi i u pythonu. URL GitHub dostupan je ovdje.

Istaknute točke projekta

Riječ je o API-ju neuronske mreže visoke razine koji je napisan na pythonu.
Ovaj alat otvorenog koda omogućuje lako i brzo izradu prototipa sa svojim istaknutim značajkama.
Ovaj je alat kompatibilan s: Python 2.7-3.6.
Ova platforma podržava i konvolucijske mreže i mreže koje se ponavljaju, štoviše kombinacije ove dvije mreže.

15. PyTorch

Znate li za NLP - Obrada prirodnog jezika? Zanima li vas ovo perspektivno područje? Ako je vaš odgovor da, onda je ovaj projekt ili platforma otvorenog koda za vas. Doslovno, PyTorch je knjižnica strojnog učenja s otvorenim kodom za python temeljen na Torchu. Ovaj se alat koristi za programe strojnog učenja, poput obrade prirodnog jezika.

Istaknute točke projekta

Ima dvije značajke na visokoj razini: računanje tenzora, tj.e., NumPy s jakim GPU ubrzanjem i dubokim neuronskim mrežama izgrađenim na sustavu automatskog razlikovanja na bazi trake.
PyTorch koristi tehniku automatskog razlikovanja.
Hibridni prednji kraj ovog alata pruža fleksibilnost i brzinu.
Detaljan opis ovog alata nalazi se ovdje - PyTorch.

16. Predviđanje bolesti

Ako želite primijeniti strojno učenje u medicinskoj znanosti, tada vam ovo pokretanje strojnog učenja o predviđanju bolesti može biti zanimljivo. Zadatak ovog AI projekta je predvidjeti različite bolesti. Morate izgraditi model strojnog učenja u R koristeći R Studio.

Istaknute točke projekta

Možete koristiti ovaj set podataka o raku dojke u Wisconsinu (dijagnostički). Možete ga preuzeti s UC Irvine Repozitorija za strojno učenje.
U ovom skupu podataka postoje dvije klase prediktora: zloćudna ili benigna masa dojke.
Da biste razvili ovaj projekt, morate znati o slučajnoj šumi.
Detaljan opis ovog projekta možete dobiti ovdje.

17. Predviđanje cijene dionica

Ako ste zainteresirani za rad s domenom financija, ova nevjerojatna ideja mogla bi biti zanimljiva. Cilj ili zadatak ovog sustava je predvidjeti buduće cijene dionica. Ovaj sustav uči iz uspješnosti tvrtke.

Istaknute točke projekta

Skupove podataka na burzi možete preuzeti s Quandla.com ili kvantopski.com.
Izazovi u radu s ovim projektom su da su podaci o cijenama dionica detaljni, a ti su podaci različite vrste kao što su indeksi volatilnosti, cijene, temeljni pokazatelji itd.
Možete jednostavno provjeriti svoj sustav novim podacima.
Ako ste početnik, tada možete ograničiti zadatak projekta i možete predvidjeti samo šestomjesečna kretanja cijena koja ovise o tromjesečnom izvješću organizacije.

18. Preporučeni sustavi koji koriste Movielens skup podataka

Danas su ljudi zainteresirani za gledanje filma putem interneta, a ne za gledanje filma na TV-u. Ako ste strastveni u radu s tako inovativnom i uzbudljivom projektnom idejom, onda bi vam ova ideja mogla pomoći. Cilj ovog sustava je razviti učinkovit sustav preporuka.

Istaknute točke projekta

Skup podataka Movielens sastoji se od 1.000.209 ocjena filmova od 3.900 filmova koje je napravilo 6040 korisnika Movielensa.
Ovaj se sustav može razviti na oba jezika, tj.e., R i piton.
Ovaj projekt strojnog učenja koristan je za početnike.
Možete stvoriti vizualizaciju naslova filmova u oblaku svijeta da biste razvili sustav koji preporučuje film.

19. Sustav za prepoznavanje ljudske aktivnosti

Sustav prepoznavanja ljudskih aktivnosti klasifikacijski je model koji može identificirati ljudske aktivnosti u kondiciji. Da biste razvili ovaj projekt, morate upotrijebiti skup podataka za pametne telefone koji sadrži kondicijske aktivnosti 30 ljudi koji se snimaju putem pametnih telefona. Ovaj će vam projekt pomoći da razumijete postupak rješavanja problema s više klasifikacija. Ako ste početnik, tada je ovaj projekt apsolutno za vas da poboljšate svoje vještine strojnog učenja.

Istaknute točke projekta

Ovaj projekt umjetne inteligencije predstavlja problem klasifikacije. Dakle, kao početnik programer, pomoći će vam da povećate vještinu rješavanja problema.
Naučit ćete o SVM-u i Adaboost-u.
Skup podataka podijeljen je nasumično za fazu treninga i testiranja. U fazi treninga postoji 70% podataka i 30% za testiranje.
Pojedinosti ovog projekta naći ćete ovdje.

20. Neon

Projekt strojnog učenja s otvorenim kodom i umjetne inteligencije, neon, najbolji je za starije ili stručne programere strojnog učenja. Ovaj alat je knjižnica dubokog učenja koja se temelji na Pythonu. Ovaj alat pruža visoke performanse zahvaljujući značajkama jednostavnosti upotrebe i proširivosti. URL GitHub je ovdje: neon.

Istaknute točke projekta

To je okvir za vizualizaciju.
Ima zamjenjivu hardversku pozadinu.
Možete jednom napisati kod i rasporediti ga na CPU, GPU ili Nervana hardver.
Ovaj alat podržava najčešće korištene modele, uključujući samostane, automatske kodere, LSTM-ove i RNN-ove.

Završavajući misli

Svi detalji odnose se na 20 najboljih projekata strojnog učenja, a nadamo se da ćete pročitati ovaj članak dobiti zanimljivu projektnu ideju. Organizirali smo ovaj članak tako da bez obzira na vašu razinu početnik, srednjak ili stručnjak, možete naučiti nešto novo ili iz ovog članka znati nešto novo.

Na kraju, možete vidjeti i još nekoliko zanimljivih projekata koji su projekti Raspberry Pi i Arduino. Puno vam hvala što ste ostali s nama.