20 Projek Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin Terbaik

Dalam dunia yang didorong oleh teknologi sekarang ini, pembelajaran mesin adalah bidang yang menonjol yang menjadikan mesin atau alat elektronik kita pintar. Tujuan bidang ini adalah untuk mengubah mesin sederhana menjadi mesin dengan fikiran. Dalam artikel ini, kami meneroka projek pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk meningkatkan minat anda. Kerana projek AI dan ML ini sangat kompetitif, sukar, dan menarik untuk dikembangkan. Saya yakin projek-projek ini adalah tempat terbaik untuk melaburkan masa dan kemahiran anda. Mari kita terus meneroka projek pembelajaran mesin yang menarik, inovatif dan mudah.

Projek Pembelajaran AI & Mesin Terbaik

Di bawah ini kami menceritakan 20 permulaan dan projek pembelajaran mesin terbaik. Sekiranya anda seorang pemula atau pendatang baru dalam dunia pembelajaran mesin ini, maka saya akan mencadangkan anda mengikuti kursus pembelajaran mesin terlebih dahulu. Di sini, kami telah menyenaraikan kursus pembelajaran mesin. Sekarang mari kita mulakan dengan perinciannya.

1. Penganalisis Sentimen Media Sosial

Ini adalah salah satu projek pembelajaran mesin yang menarik dan inovatif. Seperti, media sosial seperti Facebook, Twitter, dan YouTube adalah lautan data besar. Oleh itu, penambangan data ini dapat bermanfaat dalam beberapa cara untuk memahami sentimen dan pendapat pengguna.

Selain itu, projek ini boleh berkesan untuk pemasaran dan penjenamaan digital untuk memahami pendapat atau reaksi untuk produk atau perkhidmatan pelanggan. Untuk memahami fungsi projek ini, lihat contohnya di sini.

Sorotan Projek

Ini adalah salah satu projek pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk pemula di python.
Untuk melatih sistem, pemaju projek dapat membantu kami dengan catatan media sosial, tweet pesanan ringkas, atau ulasan pelanggan berdasarkan keperluan sistem.
Untuk pemula, data Twitter dapat membantu kerana tweet mengandungi hashtag, lokasi, dan banyak lagi, mudah dianalisis.
Dengan menggunakan set data Twitter, seseorang dapat memperoleh banyak data kerana terdiri dari 31.962 tweet.
Sebagai pemula, anda boleh membina model anda untuk mengklasifikasikan data sebagai positif atau negatif.

2. Pengelasan Bunga Iris

Sekiranya anda seorang pemula dalam dunia pembelajaran mesin, maka permulaan pembelajaran mesin mudah ini untuk pemula di python sesuai untuk anda. Projek ini juga dikenal sebagai "Hello World" dari projek pembelajaran mesin. Anda juga boleh mengembangkan projek ini di R.

Projek ini dapat dikembangkan dengan menggunakan kaedah yang diselia seperti kaedah vektor sokongan pembelajaran mesin. Set data bunga Ireland mempunyai atribut angka, i.e., panjang dan lebar sepal dan kelopak. Sebagai pemula, anda perlu memikirkan cara menggunakan data.

Sorotan Projek

Set data bunga Iris kecil, dan tidak perlu melakukan pra-pemprosesan.
Anda boleh memuat turun set data bunga Iris ini dari sini.
Untuk mengklasifikasikan bunga menjadi antara tiga spesies - virginica, setosa, atau versicolor adalah tugas projek AI ini.
Anda boleh mendapatkan kod sumber dari GitHub.

3. Mengenal Kumpulan Produk dari Data Jualan

Projek yang bertajuk 'Identifying Product Bundles from Sales Data' adalah salah satu projek pembelajaran mesin yang menarik di R. Untuk mengembangkan projek ini di R, anda harus menggunakan teknik pengelompokan yang merupakan segmentasi subjektif untuk mengetahui kumpulan produk dari data penjualan.

Sorotan Projek

Untuk membangunkan projek ini, anda mesti mengetahui tentang sains data. Di sini, kami menggariskan kursus sains data.
Bahasa yang digunakan: R
Anda juga mesti mengetahui tentang pendekatan pembelajaran mesin seperti kaedah yang tidak diawasi untuk pengelompokan.
Untuk mengenal pasti kumpulan, Analisis Keranjang Pasaran mesti digunakan.

4. Sistem Pengesyoran Muzik

Adakah anda peminat muzik? Sentiasa suka mendengar lagu kegemaran anda? Kemudian, anda akan gembira mengetahui idea projek pembelajaran mesin yang menarik ini. Ini juga boleh menjadi projek yang inovatif. Matlamat projek ini adalah untuk mengesyorkan muzik berdasarkan sejarah mendengar pengguna.

Sorotan Projek

Permulaan kecerdasan buatan ini dapat dikembangkan dengan menggunakan kedua-dua bahasa, i.e., ular sawa dan R.
Untuk membuat set data latihan dan ujian anda, anda harus mengumpulkan data dari sejarah mendengar pengguna dalam jangka masa tertentu.
Kumpulan data latihan dan ujian dibahagikan berdasarkan masa.
Anda boleh mendapatkan set data dan keterangan projek dari sini.

5. A Gladiator Pembelajaran Mesin

Ini adalah idea pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang sangat mudah jika anda seorang pemula. Projek ini akan membantu anda meningkatkan pengetahuan anda mengenai aliran kerja pembinaan model. Dengan mengembangkan projek ini, anda dapat mempraktikkan cara mengimport data, cara membersihkan data, pra-pemrosesan dan transformasi, pengesahan silang, dan kejuruteraan ciri.

Mengetengahkan projek ini

Anda mesti tahu mengenai algoritma regresi, klasifikasi, dan pengelompokan.
Anda boleh mendapatkan set data dari UCI Machine Learning Repository atau kaggle.
Anda boleh mengembangkan projek ini dengan menggunakan kedua-dua bahasa, i.e., ular sawa dan R.
Dengan membangunkan projek ini, anda akan belajar mengenai model prototaip dengan cepat.

6. TensorFlow

Adakah anda ingin meningkatkan kemahiran pembelajaran mesin anda? Anda boleh berlatih dengan perisian dan rangka kerja kepintaran buatan dan pembelajaran mesin ini untuk meningkatkan pengetahuan anda. TensorFlow adalah salah satu projek sumber terbuka pembelajaran mesin terbaik dan popular. Pada dasarnya, ia adalah sebahagian daripada pasukan Google Brain dalam organisasi Penyelidikan Perisikan Mesin Google. Pautan GitHub ada di sini.

Sorotan Projek

Ini adalah perpustakaan perisian sumber terbuka.
Ia digunakan untuk pengiraan berangka menggunakan grafik aliran data.
Cepat dan fleksibel untuk pelbagai aplikasi.
Ia mempunyai antara muka python yang mudah digunakan.
Selain itu, ia merangkumi API untuk Java.

7. Ramalan Jualan BigMart

Adakah anda seorang pemula? Adakah anda berminat untuk belajar membina model pembelajaran mesin? Kemudian, carian anda berakhir di sini. Ini, ramalan penjualan BigMart adalah salah satu projek pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan termudah untuk pemula di python. Ini adalah projek sains data juga. Tujuan projek ini adalah untuk mengembangkan model ramalan dan mengetahui penjualan setiap produk di kedai BigMart tertentu.

Sorotan Projek

Set data ini terdiri daripada data penjualan 2013 untuk 1559 produk di 10 kedai yang berbeza.
Anda harus membina model regresi untuk meramalkan penjualan setiap 1559 produk.
Dengan membangunkan projek ini, anda dapat memahami visualisasi data penjualan.
Anda akan mengetahui bagaimana menerapkan teknik pembelajaran mesin dalam ramalan penjualan di Python.
Anda boleh mengakses penyelesaian lengkap untuk projek ini di sini.

8. Ramalkan Kualiti Wain

Sekiranya anda gemar mengembangkan permulaan pembelajaran mesin yang menarik dan inovatif seperti saya, maka ramalan projek kualiti wain ini sesuai untuk anda. Anda boleh membangunkan projek ini menggunakan Dataset Kualiti Wain. Objektif projek ini adalah untuk meramalkan kualiti anggur berdasarkan sifat kimianya. Ini adalah salah satu projek pembelajaran mesin mudah untuk pemula di R.

Sorotan Projek

Anda akan belajar mengenai penerokaan data dengan membangunkan projek ini.
Untuk membangunkan projek ini, anda harus mengetahui mengenai model regresi.
Anda akan belajar mengenai visualisasi data.
Anda juga akan mengetahui mengenai R dan statistik asas.

9. Scikit-belajar

Satu lagi permulaan kecerdasan buatan sumber terbuka adalah scikit-belajar. Ia cukup mudah dikembangkan. Alat ini adalah modul python untuk projek pembelajaran mesin. Ini boleh diakses dengan berkesan dan boleh digunakan semula di pelbagai domain. Anda boleh mendapatkan projek ini di GitHub.

Sorotan Projek

Alat yang cekap untuk perlombongan data dan analisis data.
Anda perlu memasang beberapa pustaka python bernama NumPy dan panda.
Alat ini percuma.
Ia boleh menjadi alat yang berguna untuk mengembangkan projek kecerdasan buatan untuk memasuki dunia pembelajaran mesin.

10. Jualan Walmart Ramalan

Adakah anda ingin mengetahui cara mengakses set data? Cara mengimport dan memuatkannya? Kemudian, projek set data Walmart ramalan penjualan ini adalah salah satu projek pembelajaran mesin yang menarik untuk anda. Tugas projek ini adalah untuk meramalkan penjualan untuk setiap jabatan di setiap outlet untuk membantu mereka membuat pilihan berdasarkan pengetahuan yang lebih tinggi untuk peningkatan saluran dan merancang inventori.

Sorotan Projek

Set data Walmart mengandungi data untuk 98 produk di 45 outlet.
Anda mesti memasang R-studio di PC anda.
Sepanjang proses pengembangan projek ini, anda akan belajar bagaimana memanipulasi data dalam R dan bagaimana membentuk semula paket R.
Anda juga akan mengetahui pernyataan bersyarat dan gelung dalam R.

11. Klasifikasi Digit Tulisan Tangan MNIST

Sekiranya anda ingin menjadi pakar dalam pembelajaran mesin, anda harus mempraktikkan pelbagai domain. Jaringan pembelajaran dan saraf yang mendalam adalah ruang lingkup di mana anda dapat meluangkan masa dan kemahiran anda sebagai pemula kerana mereka memainkan peranan penting dalam penerapan pengecaman gambar. Tugas projek kecerdasan buatan ini adalah untuk mengambil gambar yang merupakan digit tunggal tulisan tangan dan menentukan angka itu.

Sorotan Projek

Set data MNISt mudah dan mudah diakses.
Set data MNIST terdiri daripada 60,000 gambar pra-proses dan diformat berukuran 28 × 28 piksel digit tulisan tangan.
Anda akan memperkaya kemahiran anda dalam pembelajaran mendalam dan regresi logistik sepanjang pembangunan projek ini.
Anda akan belajar bagaimana menukar data piksel menjadi gambar.
Untuk kemudahan anda, anda akan menemui penyelesaian lengkap di sini - Klasifikasi Digit Tulisan Tangan MNIST.

12. Theano

Theano, satu lagi permulaan atau projek pembelajaran mesin sumber terbuka. Alat ini adalah pustaka python yang membenarkan pembangun pembelajaran mesin untuk menentukan dan mengoptimumkan ungkapan matematik dan menilai mereka, termasuk tatasusunan pelbagai dimensi, dengan cekap.

Alat itu, Theano, menggabungkan sistem aljabar komputer (CAS) dengan penyusun yang mengoptimumkan. Anda juga boleh menggunakannya untuk penyelidikan akademik anda. Sekiranya anda menggunakannya untuk tujuan penyelidikan pendidikan anda, maka anda mesti memetiknya.

Sorotan Projek

Alat ini digabungkan dengan NumPy.
Ia menilai ekspresi dengan cekap.
Projek sumber terbuka ini dapat mengesan banyak jenis kesalahan.
URL GitHub ada di sini.

13. Menyelesaikan Kes Penggunaan Klasifikasi Pelbagai menggunakan H2O

Sekiranya anda pakar dalam pembelajaran mesin dan mempunyai idea mengenai pelbagai domain seperti H20, sains data, dan algoritma pembelajaran mesin. Kemudian, projek ini adalah untuk anda di mana anda boleh menggunakan kemahiran ini. Ini adalah salah satu projek pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan di R. Dalam projek ini, dan anda harus menggunakan H20 dan fungsi untuk mengembangkan model pembelajaran mesin.

Sorotan Projek

Anda akan belajar mengenai skalabiliti model menggunakan H2O dalam persekitaran Hadoop.
H20 mengintegrasikan banyak algoritma pembelajaran mesin seperti regresi Linear, regresi logistik, Naive Bayes, pengelompokan K-means, dan word2vec.
Anda mesti menggunakan ini: R-studio, R, dan H2O.
H2O merangkumi kaedah Stacked Ensembles.

14. Keras

Sekiranya anda seorang pembangun peringkat pertengahan dan ingin meningkatkan kemahiran anda untuk menghadapi cabaran pembelajaran mesin dunia nyata? Oleh itu, anda mesti mengetahui mengenai projek sumber terbuka pembelajaran mesin. Keras adalah salah satu projek pembelajaran mesin sumber terbuka terbaik. Alat ini mempunyai beberapa ciri yang menonjol seperti mudah diperpanjang, keramahan pengguna dan anda juga boleh bekerja di python. URL GitHub boleh didapati di sini.

Sorotan Projek

Ini adalah API rangkaian neural peringkat tinggi yang ditulis dalam python.
Alat sumber terbuka ini membenarkan pembuatan prototaip yang mudah dan pantas dengan ciri-ciri yang menonjol.
Alat ini serasi dengan: Python 2.7-3.6.
Platform ini menyokong kedua-dua rangkaian konvolusi dan rangkaian berulang, lebih-lebih lagi gabungan kedua-dua rangkaian ini.

15. PyTorch

Adakah anda tahu mengenai NLP- Pemprosesan Bahasa Semula jadi? Adakah anda berminat dengan bidang yang menjanjikan ini? Sekiranya jawapan anda adalah ya, maka projek atau platform sumber terbuka ini sesuai untuk anda. Secara harfiah, PyTorch adalah perpustakaan mesin pembelajaran sumber terbuka untuk ular sawa berdasarkan Torch. Alat ini digunakan untuk aplikasi pembelajaran mesin, seperti pemprosesan bahasa semula jadi.

Sorotan Projek

Ia mempunyai dua ciri tahap tinggi: Pengiraan Tensor, i.e., NumPy dengan percepatan GPU yang kuat, dan rangkaian neural mendalam yang dibangun di atas sistem diff auto berasaskan pita.
PyTorch menggunakan teknik pembezaan automatik.
Bahagian depan hibrid alat ini memberikan kelenturan dan kelajuan.
Penerangan terperinci mengenai alat ini ada di sini- PyTorch.

16. Ramalan Penyakit

Sekiranya anda ingin menggunakan pembelajaran mesin dalam sains perubatan, maka permulaan pembelajaran mesin ini mengenai ramalan penyakit mungkin menarik bagi anda. Tugas projek AI ini adalah untuk meramalkan penyakit yang berbeza. Anda harus membina model pembelajaran mesin di R menggunakan R Studio.

Sorotan Projek

Anda boleh menggunakan Set Data Wisconsin (Diagnostik) Kanser Payudara ini. Anda boleh memuat turunnya dari UC Irvine Machine Learning Repository.
Dalam set data ini, terdapat dua kelas peramal: jisim payudara malignan atau jinak.
Untuk membangunkan projek ini, anda harus mengetahui mengenai hutan rawak.
Anda mendapat penerangan terperinci mengenai projek ini di sini.

17. Ramalan Harga Saham

Sekiranya anda berminat untuk bekerja dengan domain kewangan, idea hebat ini mungkin menarik. Matlamat atau tugas sistem ini adalah untuk meramalkan harga saham masa depan. Sistem ini belajar dari prestasi syarikat.

Sorotan Projek

Set data Pasaran Saham boleh dimuat turun dari Quandl.com atau Quantopian.com.
Cabaran untuk bekerja dengan projek ini adalah bahawa data harga saham adalah terperinci, dan data ini adalah pelbagai jenis seperti indeks turun naik, harga, petunjuk asas, dll.
Anda boleh mengesahkan sistem anda dengan data baru dengan mudah.
Sekiranya anda seorang pemula, maka anda boleh mengehadkan tugas projek dan hanya dapat meramalkan pergerakan harga enam bulan bergantung pada laporan organisasi setiap suku tahun.

18. Sistem yang Disyorkan menggunakan Set Data Movielens

Hari ini orang berminat untuk menonton filem dalam talian daripada menonton filem di TV. Sekiranya anda berminat untuk bekerja dengan idea projek yang inovatif dan menarik, maka idea ini mungkin dapat membantu anda. Matlamat sistem ini adalah untuk mengembangkan sistem pengesyoran yang cekap.

Sorotan Projek

Dataset Movielens terdiri daripada 1,000,209 penilaian filem dari 3,900 filem yang dibuat oleh 6,040 pengguna Movielens.
Sistem ini dapat dikembangkan dengan menggunakan kedua-dua bahasa, i.e., R dan ular sawa.
Projek pembelajaran mesin ini berguna untuk pemula.
Anda boleh membina visualisasi tajuk filem dunia untuk mengembangkan sistem yang disyorkan filem.

19. Sistem Pengecaman Aktiviti Manusia

Sistem pengecaman aktiviti manusia adalah model pengkelasan yang dapat mengenal pasti aktiviti kecergasan manusia. Untuk mengembangkan projek ini, anda harus menggunakan set data telefon pintar, yang mengandungi aktiviti kecergasan 30 orang, yang diambil melalui telefon pintar. Projek ini akan membantu anda memahami prosedur penyelesaian masalah pelbagai klasifikasi. Sekiranya anda seorang pemula, maka projek ini sangat sesuai untuk anda meningkatkan kemahiran pembelajaran mesin anda.

Sorotan Projek

Projek kecerdasan buatan ini adalah masalah klasifikasi. Oleh itu, sebagai pemaju pemula, ia akan membantu anda meningkatkan kemahiran menyelesaikan masalah anda.
Anda akan belajar mengenai SVM dan Adaboost.
Set data telah dibahagikan secara rawak untuk fasa latihan dan ujian. Dalam fasa latihan, terdapat 70% data dan 30% untuk ujian.
Perincian projek ini akan dijumpai di sini.

20. Neon

Projek pembelajaran mesin sumber terbuka dan kecerdasan buatan, neon adalah yang terbaik untuk pemaju pembelajaran mesin senior atau pakar. Alat ini adalah perpustakaan pembelajaran mendalam yang berasaskan Intel Nervana Python. Alat ini memberikan prestasi tinggi dengan kemudahan penggunaan dan kepanjangannya. URL GitHub ada di sini: neon.

Sorotan Projek

Ini kerangka untuk visualisasi.
Ia mempunyai back-end perkakasan yang dapat ditukar.
Anda boleh menulis kod sekali dan menggunakannya pada CPU, GPU, atau perkakasan Nervana.
Alat ini menyokong model yang biasa digunakan, termasuk konvensyen, autoencoder, LSTM, dan RNN.

Pemikiran Berakhir

Semua butirannya adalah mengenai 20 projek pembelajaran mesin terbaik, dan mudah-mudahan, anda akan mendapat idea projek yang menarik dengan membaca artikel ini. Kami mengatur artikel ini supaya apa sahaja tahap anda adalah pemula, pertengahan atau pakar, anda dapat mempelajari sesuatu yang baru atau anda dapat mengetahui sesuatu yang baru dari artikel ini.

Akhir sekali, anda juga dapat melihat beberapa projek menarik yang lain adalah projek Raspberry Pi dan Arduino. Terima kasih banyak kerana tinggal bersama kami.