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2020年度最佳的23個的機器學習項目(附源代碼)—CDA人工智能學院 [分享]

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AIU人工智能學院 學生認證  發表于 2020-8-4 09:51:51 |只看作者 |倒序
CDA人工智能學院致力于以優質的人工智能在線教育資源助力學員的DT職業夢想!課程內容涵蓋數據分析、機器學習、深度學習、人工智能、TensorFlow、PyTorch、知識圖譜等眾多核心技術及行業案例,讓每一個學員都可以在線靈活學習,快速掌握AI時代的前沿技術。PS:私信我即可獲取《銀牌會員》1個月免費試聽機會
2020年度最佳的23個的機器學習項目(附源代碼)     




大數據文摘出品

編譯:Luna

我們都知道,教科書上所學與實際操作還是有出入的,那關于機器學習有什么好的項目可以實操嗎?

文摘菌為你推薦這篇文章,在本教程中,涵蓋面向初學者,中級專家和專家的23種機器學習項目創意,以獲取有關該增長技術的真實經驗。這些機器學習項目構想將幫助你了解在職業生涯中取得成功、和當下就業所需的所有實踐。

通過項目學習是你短期內能做的最好投資,這些項目構想使你能夠快速發展和增強機器學習技能。語言上,這些機器學習項目可以用Python,R或任何其他工具開發。

面向初學者的機器學習項目

在本部分中,我們列出了針對初學者/初學者的頂級機器學習項目,如果你已經從事基礎機器學習項目,請跳至下一部分:中級機器學習項目

1.鳶尾花分類項目


項目構想:鳶尾花有不同的種類,你可以根據花瓣和萼片的長度來區分它們。這是機器學習初學者預測新鳶尾花種類的基礎項目。

數據集:鳶尾花分類數據集

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris

2. Emojify –使用Python創建自己的表情符號


項目構想:該機器學習項目的目標是對人的面部表情進行分類并將其映射為表情符號。我們將建立一個卷積神經網絡來識別面部表情。然后,我們將使用相應的表情符號或頭像來映射這些情感。

源代碼:Emojify項目

https://data-flair.training/blogs/create-emoji-with-deep-learning/  

3.使用機器學習進行貸款預測

項目構想:該ML項目背后的構想是建立一個模型,該模型將對用戶可以貸款多少進行分類。它基于用戶的婚姻狀況,教育程度,受撫養人數和就業情況。我們可以為此項目建立一個線性模型。

數據集:貸款預測數據集

https://www.kaggle.com/altruistdelhite04/loan-prediction-problem-dataset

4.住房價格預測項目


項目構想:數據集包含波士頓剩余區域的房價。房子的費用根據犯罪率,房間數量等各種因素而變化。對于初學者來說,這是一個很好的ML項目,它可以根據新數據預測價格。

數據集:房屋價格預測數據集

https://www.cs.toronto.edu/~delve/data/boston/bostonDetail.html

5. MNIST數字分類機器學習項目

項目構想:MNIST數字分類python項目使機器能夠識別手寫數字。該項目對于計算機視覺可能非常有用。在這里,我們將使用MNIST數據集使用卷積神經網絡訓練模型。

數據集:MNIST數字識別數據集

https://drive.google.com/file/d/1hJiOlxctFH3uL2yTqXU_1f6c0zLr8V_K/view

源代碼:手寫數字識別項目

https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/

6.使用機器學習預測股價

項目構想:有許多可用于股票市場價格的數據集。這個機器學習初學者的項目旨在根據上一年的數據預測股票市場的未來價格。

數據集:股票價格預測數據集

https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news/data

源代碼:股票價格預測項目

https://data-flair.training/blogs/stock-price-prediction-machine-learning-project-in-python/

7.泰坦尼克號生存計劃

項目構想:這將是一個有趣的項目,因為我們將預測某人是否會在泰坦尼克號飛船中幸存下來。對于這個初學者的項目,我們將使用泰坦尼克號數據集,其中包含幸存者和在泰坦尼克號飛船中死亡的人的真實數據。

數據集:《泰坦尼克號生存》數據集

https://www.kaggle.com/c/titanic

8.葡萄酒質量檢測項目


項目構想:在該項目中,我們可以構建一個界面來預測紅酒的質量。它將使用葡萄酒的化學信息,并基于機器學習模型,它將為我們提供葡萄酒質量的結果。

數據集:葡萄酒質量數據集

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality

9.假新聞檢測項目

項目構想:虛假新聞像野火一樣傳播,這在這個時代是一個大問題。我們可以學習如何將假新聞與真實新聞區分開。我們可以使用監督學習來實現這樣的模型。

數據集:檢測虛假新聞數據集

https://drive.google.com/file/d/1er9NJTLUA3qnRuyhfzuN0XUsoIC4a-_q/view

源代碼:假新聞檢測項目

https://data-flair.training/blogs/advanced-python-project-detecting-fake-news/

到目前為止,如果對DataFlair提出的的機器學習項目有任何問題,歡迎留言。

中級機器學習項目

1.音樂流派分類機器學習項目


項目構想:該python機器學習項目的思想是開發一個機器學習項目,并自動對音頻中的不同音樂流派進行分類。我們需要使用它們的頻域和時域低級特征對這些音頻文件進行分類。

源代碼:音樂流派分類項目

https://data-flair.training/blogs/python-project-music-genre-classification/

2.比特幣價格預測器項目

項目構想:比特幣價格預測器是一個有用的項目。區塊鏈技術正在發展,并且有許多數字貨幣在上升。該項目將幫助你使用以前的數據預測比特幣的價格。

數據集:比特幣價格預測數據集

https://www.kaggle.com/team-ai/bitcoin-price-prediction/version/1

3. Uber數據分析項目


項目構想:該項目可用于對超級數據執行數據可視化。該數據集包含紐約市中的450萬個超級拾取器。為了分析行程,需要精美地表示很多數據,以便可以進一步改善業務。

數據集:Uber數據分析數據集

https://drive.google.com/file/d/1emopjfEkTt59jJoBH9L9bSdmlDC4AR87/view

源代碼:Uber數據分析項目

https://data-flair.training/blogs/r-data-science-project-uber-data-analysis/

4.人格預測項目

項目構想:Myers Briggs類型指示器是一種個性類型系統,根據內向,直覺,思維和感知能力將一個人分為16個不同的個性。我們可以根據他們在社交媒體上發布的帖子的類型來確定其個性。

數據集:個性預測數據集

https://www.kaggle.com/datasnaek/mbti-type

5. Xbox游戲預測項目

項目構想:人們在搜索時生成的數據可用于預測用戶的興趣。BestBuy消費電子公司已提供了來自用戶的數百萬次搜索的數據,我們將預測用戶最有興趣購買的Xbox游戲。這將用于向游客推薦游戲。

數據集:Xbox游戲預測數據集

https://www.kaggle.com/c/acm-sf-chapter-hackathon-small/overview

6.信用卡欺詐檢測項目

項目構想:使用卡進行大量交易的公司需要發現系統中的異常情況。該項目旨在建立信用卡欺詐檢測模型。我們將使用交易及其標簽作為欺詐或非欺詐來檢測客戶進行的新交易是否為欺詐。

數據集:信用卡欺詐檢測數據集

https://drive.google.com/file/d/19BOhwz52NUY3dg8XErVYglctpr5sjTy4/view

源代碼:信用卡欺詐檢測項目

https://data-flair.training/blogs/data-science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection/

7.芭比與大腦項目

項目構想:芭比娃娃等兒童玩具具有一組預定義的單詞,可以重復說。我們可以使用機器學習方法使芭比娃娃有一些頭腦。當玩具可以用不同的句子理解和說話時,它會更加吸引人。這是一個出色的項目,將改善孩子們的學習過程。

8.使用機器學習進行客戶細分

項目構想:客戶細分是一種根據客戶的購買歷史,性別,年齡,興趣等對客戶進行細分的技術。獲取此信息非常有用,以便商店可以在個性化營銷方面獲得幫助,并為客戶提供相關的信息交易。在該項目的幫助下,公司可以運行特定于用戶的活動并提供特定于用戶的報價,而不是向所有用戶廣播相同的報價。

數據集:客戶細分數據集

https://drive.google.com/file/d/19BOhwz52NUY3dg8XErVYglctpr5sjTy4/view

源代碼:客戶細分項目

https://data-flair.training/blogs/r-data-science-project-customer-segmentation/

在機器學習項目創意文章的下一部分,我們將為內行人士介紹一些高級項目創意。

高級機器學習項目

1.使用機器學習進行情感分析


項目構想:情感分析是分析用戶情感的過程。我們可以將他們的情緒分為正面,負面或中性。了解如何進行情感分析是一個很棒的項目,并且如今已被廣泛使用。這是最受歡迎的機器學習項目之一。其背后的原因是每家公司都試圖了解客戶的情緒,如果客戶滿意,他們會留下來。該項目可能顯示出減少客戶流失的途徑。

數據集:情感分析數據集

http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

源代碼:情感分析項目

https://data-flair.training/blogs/data-science-r-sentiment-analysis-project/

2.安然調查項目

項目構想:安然公司(Enron)在2000年倒閉,但可提供數據進行調查。該數據庫包含500,000名在公司工作的真實員工的電子郵件,因此數據對于執行數據分析非常有用,許多數據科學家都使用此數據集。

數據集:安然調查數據集

https://www.cs.cmu.edu/~enron/

3.語音情感識別機器學習項目


項目構想:這是最好的機器學習項目之一。語音情感識別系統使用音頻數據。它以語音的一部分作為輸入,然后確定說話者以何種情緒說話。我們可以識別出不同的情緒,例如快樂,悲傷,驚訝,生氣等。該項目可能有助于在與呼叫中心通話期間識別客戶情緒。

數據集:語音情感識別數據集

https://drive.google.com/file/d/1wWsrN2Ep7x6lWqOXfr4rpKGYrJhWc8z7/view

源代碼:語音情感識別項目

https://data-flair.training/blogs/python-mini-project-speech-emotion-recognition/

4.抓非法捕魚項目


項目構想:這是一個有趣的機器學習項目。海洋上有許多船,船,不可能手動跟蹤每個人的活動。這將是一個了不起的項目,它可以通過衛星和地理位置數據識別非法偷獵動物并捕撈捕魚活動。Global Fishing Watch免費提供實時數據,可用于構建系統。

數據集:捕捉非法捕魚數據集

https://globalfishingwatch.org/map-and-data/

5.使用協同過濾的在線雜貨推薦

項目構想:協作過濾是一項很棒的技術,可根據相似用戶的反應來過濾出用戶可能喜歡的項目。雜貨店推薦系統將是一個使客戶意識到自己想要的東西的好項目。

6.使用機器學習的電影推薦系統


項目構想:推薦系統無處不在,無論是在線購買應用程序,電影流媒體應用程序還是音樂流媒體。他們都根據目標客戶推薦產品。電影推薦系統是增強你的作品集的絕佳項目。

數據集:電影推薦系統數據集

https://drive.google.com/file/d/1Dn1BZD3YxgBQJSIjbfNnmCFlDW2jdQGD/view

源代碼:電影推薦系統項目

https://data-flair.training/blogs/data-science-r-movie-recommendation/

7.車牌自動識別系統

項目構想:該機器學習項目的目的是檢測和識別車輛的牌照號,并讀取印在牌照上的牌照號。這可能是用于安全掃描,流量監視等的良好應用程序。

源代碼:自動車牌識別項目

https://techvidvan.com/tutorials/python-project-license-number-plate-recognition/

相關報道:

https://data-flair.training/blogs/machine-learning-project-ideas/


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沙發
158149053 在職認證  發表于 2020-8-4 09:54:16 |只看作者
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藤椅
時光人 學生認證  發表于 2020-8-4 09:54:47 |只看作者
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板凳
gudure 學生認證  發表于 2020-8-4 09:55:17 |只看作者
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報紙
三重蟲 發表于 2020-8-4 12:39:24 |只看作者
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地板
西門高 發表于 2020-8-4 15:29:43 |只看作者
謝謝分享
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7
piiroja 發表于 2020-8-4 20:44:29 |只看作者
thx for sharing~
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jzj12315 發表于 2020-8-5 08:48:16 |只看作者
這個項目非常好,能夠學到很多的知識,歡迎大家一起參與
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玲子笑 發表于 2020-8-5 10:33:20 |只看作者
關注中
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笑開心 發表于 2020-8-6 14:28:40 |只看作者
THANKS
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