I 20 migliori progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico

Nell'attuale mondo guidato dalla tecnologia, l'apprendimento automatico è un'area importante che rende la nostra macchina o dispositivo elettronico intelligente. Lo scopo di questo campo è trasformare una semplice macchina in una macchina con la mente. In questo articolo, esploriamo progetti di machine learning e intelligenza artificiale per aumentare il tuo interesse. Perché questi progetti di AI e ML sono così competitivi, complicati e interessanti da sviluppare. Credo fermamente che questi progetti siano il posto migliore per investire il tuo tempo e le tue capacità. Passiamo all'esplorazione di progetti di apprendimento automatico interessanti, innovativi e facili.

I migliori progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico

Di seguito stiamo narrando le 20 migliori startup e progetti di machine learning. Se sei un principiante o un principiante in questo mondo di machine learning, allora ti suggerirò di seguire prima un corso di machine learning. Qui abbiamo elencato i corsi di machine learning. Ora iniziamo con i dettagli.

1. Analizzatore del sentiment dei social media

Questo è uno dei progetti di machine learning interessanti e innovativi. Come, i social media come Facebook, Twitter e YouTube sono l'oceano dei big data. Pertanto, l'estrazione di questi dati può essere utile in diversi modi per comprendere i sentimenti e le opinioni degli utenti.

Inoltre, questo progetto può essere efficace per il marketing digitale e il branding per comprendere l'opinione o la reazione di un prodotto o servizio di un cliente. Per comprendere la funzionalità di questo progetto, guarda un esempio qui.

Punti salienti del progetto

Questo è uno dei progetti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale per principianti in Python.
Per addestrare il sistema, lo sviluppatore del progetto può aiutarci con post sui social media, tweet di messaggi brevi o recensioni dei clienti in base ai requisiti di sistema.
Per i principianti, i dati di Twitter possono essere utili poiché un tweet contiene un hashtag, una posizione e molti altri, facili da analizzare.
Utilizzando un set di dati di Twitter, è possibile ottenere molti dati poiché consiste di 31.962 tweet tweet.
Come principiante, puoi costruire il tuo modello per classificare i dati come positivi o negativi.

2. Classificazione dei fiori di iris

Se sei un principiante nel mondo dell'apprendimento automatico, allora questo semplice avvio di apprendimento automatico per principianti in Python è adatto a te. Questo progetto è anche conosciuto come "Hello World" dei progetti di machine learning. Puoi sviluppare questo progetto anche in R.

Questo progetto può essere sviluppato utilizzando un metodo supervisionato come il metodo del vettore di supporto dell'apprendimento automatico. Il set di dati dei fiori irlandesi ha attributi numerici, i.e., lunghezza e larghezza del sepalo e del petalo. Come principiante, devi capire come utilizzare i dati.

Punti salienti del progetto

Il set di dati del fiore di Iris è piccolo e non è necessario eseguire la pre-elaborazione.
Puoi scaricare questo set di dati sui fiori di Iris da qui.
Classificare i fiori in tre specie - virginica, setosa o versicolor è il compito di questo progetto AI.
Puoi ottenere il codice sorgente da GitHub.

3. Identificazione dei pacchetti di prodotti dai dati di vendita

Il progetto intitolato "Identificazione dei pacchetti di prodotti dai dati di vendita" è uno degli interessanti progetti di apprendimento automatico in R. Per sviluppare questo progetto in R, devi utilizzare una tecnica di clustering che è la segmentazione soggettiva per scoprire i bundle di prodotti dai dati di vendita.

Punti salienti del progetto

Per sviluppare questo progetto, devi conoscere la scienza dei dati. Qui, abbiamo delineato i corsi di data science.
La lingua utilizzata: R
Inoltre, devi conoscere gli approcci di apprendimento automatico come un metodo non supervisionato per il clustering.
Per identificare i bundle, l'analisi del paniere di mercato deve utilizzare.

4. Un sistema di raccomandazione musicale

Sei un amante della musica? Mi piace sempre ascoltare il tuo preferito? Quindi, sarai felice di conoscere questa interessante idea di progetto di apprendimento automatico. Anche questo può essere un progetto innovativo. L'obiettivo di questo progetto è consigliare la musica in base alla cronologia di ascolto degli utenti.

Punti salienti del progetto

Questa startup di intelligenza artificiale può essere sviluppata utilizzando entrambi i linguaggi, i.e., pitone e R.
Per creare il tuo set di dati di allenamento e test, devi raccogliere dati dalla cronologia di ascolto dell'utente in un determinato periodo.
Il set di dati di allenamento e test è diviso in base al tempo.
Puoi ottenere il set di dati e la descrizione del progetto da qui.

5. UN Il gladiatore dell'apprendimento automatico

È un'idea di progetto di apprendimento automatico e intelligenza artificiale molto semplice se sei un principiante. Questo progetto ti aiuterà ad aumentare le tue conoscenze sul flusso di lavoro della costruzione del modello. Sviluppando questo progetto, puoi esercitarti su come importare dati, come pulire i dati, pre-elaborazione e trasformazione, convalida incrociata e ingegneria delle funzionalità.

Evidenziazione di questo progetto

Devi conoscere gli algoritmi di regressione, classificazione e clustering.
Puoi trovare il set di dati dall'UCI Machine Learning Repository o da kaggle.
Puoi sviluppare questo progetto utilizzando entrambe le lingue, i.e., pitone e R.
Sviluppando questo progetto, imparerai rapidamente a conoscere i modelli di prototipazione.

6. TensorFlow

Vuoi migliorare le tue capacità di apprendimento automatico? Puoi esercitarti con questo versatile software e framework di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per migliorare le tue conoscenze. TensorFlow è uno dei migliori e popolari progetti open source di machine learning. Fondamentalmente, fa parte del team di Google Brain nell'organizzazione Machine Intelligence Research di Google. Il collegamento a GitHub è qui.

Punti salienti del progetto

Questa è una libreria software open source.
Viene utilizzato per il calcolo numerico utilizzando grafici di flusso di dati.
Veloce e flessibile per un'ampia gamma di applicazioni.
Ha un'interfaccia Python facile da usare.
Inoltre, include API per Java.

7. Previsione di vendita di BigMart

Sei un principiante?? Sei interessato a imparare come costruire un modello di apprendimento automatico?? Allora, la tua ricerca finisce qui. Questo, la previsione delle vendite di BigMart è uno dei progetti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale più semplici per principianti in Python. Anche questo è un progetto di data science. Lo scopo di questo progetto è sviluppare un modello predittivo e scoprire le vendite di ciascun prodotto in un determinato negozio BigMart.

Punti salienti del progetto

Questo set di dati è costituito dai dati di vendita del 2013 per 1559 prodotti in 10 diversi punti vendita.
Devi costruire un modello di regressione per prevedere le vendite di ciascuno dei 1559 prodotti.
Sviluppando questo progetto, puoi comprendere la visualizzazione dei dati di vendita.
Saprai come applicare le tecniche di machine learning nella previsione delle vendite in Python.
Puoi accedere a una soluzione completa per questo progetto qui.

8. Prevedi la qualità del vino

Se ami sviluppare una startup di machine learning interessante e innovativa come me, allora questa previsione del progetto qualità del vino è solo per te. Puoi sviluppare questo progetto utilizzando Wine Quality Dataset. L'obiettivo di questo progetto è prevedere la qualità del vino in base alle sue proprietà chimiche. Questo è uno dei semplici progetti di apprendimento automatico per principianti in R.

Punti salienti del progetto

Imparerai a conoscere l'esplorazione dei dati sviluppando questo progetto.
Per sviluppare questo progetto, devi conoscere i modelli di regressione.
Imparerai a conoscere la visualizzazione dei dati.
Conoscerai anche R e le statistiche di base.

9. Scikit-impara

Un'altra startup di intelligenza artificiale open source è scikit-learn. È abbastanza facile da sviluppare. Questo strumento è un modulo Python per progetti di apprendimento automatico. Questo è effettivamente accessibile e altamente riutilizzabile in vari domini. Puoi trovare questo progetto su GitHub.

Punti salienti del progetto

Uno strumento efficiente per il data mining e l'analisi dei dati.
Devi installare alcune librerie Python denominate NumPy e pandas.
Questo strumento è gratuito.
Può essere uno strumento utile per sviluppare progetti di intelligenza artificiale per entrare nel mondo del machine learning.

10. Vendite Walmart Previsione

Vuoi sapere come accedere a un set di dati? Come importarlo e caricarlo? Quindi, questo progetto di set di dati Walmart di previsione delle vendite è uno dei progetti di apprendimento automatico interessanti per te. Il compito di questo progetto è prevedere le vendite per ogni reparto in ogni punto vendita per assisterli nella creazione di scelte più basate sulla conoscenza per il miglioramento del canale e la progettazione dell'inventario.

Punti salienti del progetto

Il set di dati Walmart contiene dati per 98 prodotti in 45 punti vendita.
Devi installare R-studio sul tuo PC.
Durante il processo di sviluppo di questo progetto, imparerai come manipolare i dati in R e come rimodellare il pacchetto R.
Inoltre, imparerai a conoscere le istruzioni condizionali e il ciclo in R.

11. Classificazione delle cifre scritte a mano MNIST

Se vuoi diventare un esperto di machine learning, devi esercitarti in vari domini. L'apprendimento profondo e le reti neurali sono un ambito in cui puoi investire il tuo tempo e le tue abilità come principiante poiché svolgono un ruolo vitale nell'applicazione del riconoscimento delle immagini. Il compito di questo progetto di intelligenza artificiale è quello di prendere un'immagine che è una singola cifra scritta a mano e determinare quale sia quella cifra.

Punti salienti del progetto

Il set di dati MNIst è semplice e facilmente accessibile.
Il set di dati MNIST è costituito da 60.000 immagini pre-elaborate e formattate di cifre scritte a mano 28×28 pixel.
Arricchirai le tue abilità nell'apprendimento profondo e nella regressione logistica durante lo sviluppo di questo progetto.
Imparerai come convertire i dati dei pixel in un'immagine.
Per tua comodità, qui troverai la soluzione completa: Classificazione delle cifre scritte a mano MNIST.

12. Teano

Theano, un'altra startup o progetto di machine learning open source. Questo strumento è una libreria Python che consente a uno sviluppatore di machine learning di definire e ottimizzare espressioni matematiche e valutarle, inclusi array multidimensionali, in modo efficiente.

Lo strumento, Theano, integra un sistema di computer algebra (CAS) con un compilatore ottimizzatore. Puoi usarlo anche per la tua ricerca accademica. Se lo usi per il tuo scopo di ricerca educativa, allora devi citarlo.

Punti salienti del progetto

Questo strumento è integrato con NumPy.
Valuta l'espressione in modo efficiente.
Questo progetto open source può rilevare molti tipi di errori.
L'URL di GitHub è qui.

13. Risolvere più casi d'uso di classificazione utilizzando H2O

Se sei un esperto di machine learning e hai un'idea di più domini come H20, data science e algoritmi di machine learning. Quindi, questo progetto è per te dove puoi usare queste abilità. Questo è uno dei progetti di machine learning e intelligenza artificiale in R. In questo progetto, devi utilizzare H20 e funzionalità per sviluppare modelli di apprendimento automatico.

Punti salienti del progetto

Imparerai a conoscere la scalabilità del modello utilizzando H2O in un ambiente Hadoop.
H20 integra molti algoritmi di apprendimento automatico come regressione lineare, regressione logistica, Naive Bayes, clustering K-means e word2vec.
Devi usare questi: R-studio, R e H2O.
H2O include un metodo Stacked Ensembles.

14. Keras

Se sei uno sviluppatore di livello medio e desideri migliorare le tue abilità per le sfide di apprendimento automatico del mondo reale? Pertanto, è necessario conoscere i progetti open source di machine learning. Keras è uno dei migliori progetti di machine learning open source. Questo strumento ha alcune caratteristiche importanti come la facile estensibilità, la facilità d'uso e puoi anche lavorare in Python. L'URL di GitHub è disponibile qui.

Punti salienti del progetto

È un'API di reti neurali di alto livello scritta in python.
Questo strumento open source consente una prototipazione facile e veloce con le sue caratteristiche di spicco.
Questo strumento è compatibile con: Python 2.7-3.6.
Questa piattaforma supporta sia reti di convoluzione che reti ricorrenti, inoltre le combinazioni di queste due reti.

15. PyTorch

Conosci la PNL - Elaborazione del linguaggio naturale?? Sei interessato a questo promettente campo?? Se la tua risposta è sì, allora questo progetto o piattaforma open source fa per te. Letteralmente, PyTorch è una libreria di machine learning open source per un Python basato su Torch. Questo strumento viene utilizzato per applicazioni di apprendimento automatico, come l'elaborazione del linguaggio naturale.

Punti salienti del progetto

Ha due funzionalità di alto livello: calcolo del tensore, i.e., NumPy con una forte accelerazione GPU e reti neurali profonde costruite su un sistema di differenziazione automatica basato su nastro.
PyTorch utilizza la tecnica di differenziazione automatica.
Il front-end ibrido di questo strumento offre flessibilità e velocità.
La descrizione dettagliata di questo strumento è qui- PyTorch.

16. Previsione della malattia

Se vuoi implementare l'apprendimento automatico nella scienza medica, allora questo avvio di apprendimento automatico sulla previsione delle malattie potrebbe essere interessante per te. Il compito di questo progetto di intelligenza artificiale è prevedere diverse malattie. Devi creare un modello di apprendimento automatico in R usando R Studio.

Punti salienti del progetto

È possibile utilizzare questo set di dati (diagnostico) sul cancro al seno del Wisconsin. Puoi scaricarlo da UC Irvine Machine Learning Repository.
In questo set di dati, ci sono due classi di predittori: massa mammaria maligna o benigna.
Per sviluppare questo progetto, devi conoscere la foresta casuale.
Ottieni una descrizione dettagliata di questo progetto qui.

17. Previsione del prezzo delle azioni

Se sei interessato a lavorare con il settore finanziario, questa fantastica idea potrebbe essere interessante. L'obiettivo o il compito di questo sistema è prevedere i prezzi futuri delle azioni. Questo sistema impara dalle prestazioni di un'azienda.

Punti salienti del progetto

I dataset di Borsa possono essere scaricati da Quandl.com o Quantopian.come.
Le sfide per lavorare con questo progetto sono che i dati sui prezzi delle azioni sono granulari e questi dati sono di diversi tipi come indici di volatilità, prezzi, indicatori fondamentali, ecc.
Puoi facilmente convalidare il tuo sistema con nuovi dati.
Se sei un principiante, puoi limitare l'attività del progetto e puoi prevedere solo i movimenti dei prezzi semestrali che dipendono da un rapporto trimestrale dell'organizzazione.

18. A Sistemi consigliati che utilizzano Movielens Dataset

Oggi le persone sono interessate a guardare un film online piuttosto che guardare un film in TV. Se sei appassionato di lavorare con un'idea di progetto così innovativa ed entusiasmante, allora questa idea potrebbe aiutarti. L'obiettivo di questo sistema è sviluppare un sistema di raccomandazione efficiente.

Punti salienti del progetto

Movielens Dataset è composto da 1.000.209 valutazioni di film di 3.900 film realizzati da 6.040 utenti Movielens.
Questo sistema può essere sviluppato utilizzando entrambe le lingue, i.e., R e pitone.
Questo progetto di apprendimento automatico è utile per i principianti.
Puoi creare una visualizzazione cloud mondiale dei titoli dei film per sviluppare un sistema consigliato per i film.

19. Sistema di riconoscimento dell'attività umana

Un sistema di riconoscimento delle attività umane è un modello classificatore in grado di identificare le attività di fitness umane human. Per sviluppare questo progetto, devi utilizzare un set di dati per smartphone, che contiene l'attività di fitness di 30 persone, che viene catturata tramite smartphone. Questo progetto ti aiuterà a capire la procedura di risoluzione del problema multi-classificazione. Se sei un principiante, questo progetto è assolutamente per te per migliorare le tue capacità di apprendimento automatico.

Punti salienti del progetto

Questo progetto di intelligenza artificiale è un problema di classificazione. Quindi, come sviluppatore principiante, ti aiuterà ad aumentare le tue capacità di risoluzione dei problemi.
Imparerai a conoscere SVM e Adaboost.
Il set di dati è stato suddiviso in modo casuale per la fase di formazione e test. Nella fase di training ci sono il 70% dei dati e il 30% per il testing.
I dettagli di questo progetto li troverete qui.

20. Neon

Il progetto open source di machine learning e intelligenza artificiale, neon è il migliore per gli sviluppatori senior o esperti di machine learning. Questo strumento è la libreria di deep learning basata su Python di Intel Nervana. Questo strumento offre prestazioni elevate con le sue caratteristiche di facilità d'uso ed estensibilità. L'URL di GitHub è qui: neon.

Punti salienti del progetto

È un quadro per la visualizzazione.
Ha un back-end hardware intercambiabile.
Puoi scrivere il codice una volta e distribuirlo su CPU, GPU o hardware Nervana.
Questo strumento supporta modelli comunemente usati, inclusi conventi, autoencoder, LSTM e RNN.

Pensieri finali

Tutti i dettagli riguardano i 20 migliori progetti di apprendimento automatico e, si spera, otterrai un'idea di progetto interessante leggendo questo articolo. Abbiamo organizzato questo articolo in modo che qualunque sia il tuo livello principiante, medio o esperto, puoi imparare qualcosa di nuovo o puoi sapere qualcosa di nuovo da questo articolo.

Infine, puoi anche vedere alcuni progetti più interessanti che sono i progetti Raspberry Pi e Arduino. Grazie mille per essere rimasto con noi.