Die 20 besten Projekte für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

In dieser aktuellen technologiegetriebenen Welt ist maschinelles Lernen ein wichtiger Bereich, der unsere Maschine oder unser elektronisches Gerät intelligent macht. Der Zweck dieses Feldes ist es, eine einfache Maschine in eine Maschine mit Verstand zu verwandeln. In diesem Artikel untersuchen wir Projekte zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um Ihr Interesse zu steigern. Weil diese KI- und ML-Projekte so wettbewerbsfähig, knifflig und interessant zu entwickeln sind. Ich bin fest davon überzeugt, dass diese Projekte der beste Ort sind, um Ihre Zeit und Ihr Können zu investieren. Lassen Sie uns interessante, innovative und einfache Machine-Learning-Projekte erkunden.

Beste KI- und Machine-Learning-Projekte

Im Folgenden stellen wir die 20 besten Startups und Projekte für maschinelles Lernen vor. Wenn Sie ein Anfänger oder Neuling in dieser Welt des maschinellen Lernens sind, dann empfehle ich Ihnen, zuerst einen Kurs für maschinelles Lernen zu besuchen. Hier haben wir Kurse zum maschinellen Lernen aufgelistet. Fangen wir jetzt mit den Details an.

1. Sentiment Analyzer von Social Media

Dies ist eines der interessanten und innovativen Machine-Learning-Projekte. Denn soziale Medien wie Facebook, Twitter und YouTube sind der Ozean von Big Data. Daher kann das Mining dieser Daten in vielerlei Hinsicht von Vorteil sein, um die Stimmungen und Meinungen der Benutzer zu verstehen.

Darüber hinaus kann dieses Projekt für digitales Marketing und Branding effektiv sein, um die Meinung oder Reaktion eines Kunden zu einem Produkt oder einer Dienstleistung zu verstehen. Um die Funktionsweise dieses Projekts zu verstehen, sehen Sie sich hier ein Beispiel an.

Höhepunkte des Projekts

Dies ist eines der Projekte für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für Anfänger in Python.
Um das System zu trainieren, kann uns der Projektentwickler je nach Systemanforderungen mit Social-Media-Posts, Kurznachrichten-Tweets oder Kundenrezensionen helfen.
Für Anfänger können Twitter-Daten hilfreich sein, da ein Tweet einen Hashtag, einen Standort und vieles mehr enthält und leicht zu analysieren ist.
Mit einem Twitter-Datensatz kann man viele Daten erhalten, da er aus 31.962 Tweets besteht.
Als Anfänger können Sie Ihr Modell erstellen, um Daten als positiv oder negativ zu klassifizieren.

2. Klassifizierung von Irisblüten

Wenn Sie ein Anfänger in der Welt des maschinellen Lernens sind, dann ist dieses einfache Startup für maschinelles Lernen für Python-Anfänger das Richtige für Sie. Dieses Projekt ist auch als „Hello World“ der Machine-Learning-Projekte bekannt. Sie können dieses Projekt auch in R entwickeln.

Dieses Projekt kann mit einer überwachten Methode wie der Support-Vektor-Methode des maschinellen Lernens entwickelt werden. Der Datensatz irischer Blumen hat numerische Attribute, d.e., Kelch- und Blütenblatt Länge und Breite. Als Anfänger müssen Sie herausfinden, wie Sie die Daten nutzen können.

Höhepunkte des Projekts

Der Irisblüten-Datensatz ist klein und es ist keine Vorverarbeitung erforderlich.
Sie können diesen Irisblüten-Datensatz hier herunterladen.
Die Einteilung der Blüten in die drei Arten – Virginica, Setosa oder Versicolor – ist die Aufgabe dieses KI-Projekts.
Sie können den Quellcode von GitHub erhalten.

3. Identifizieren von Produktpaketen aus Verkaufsdaten

Das Projekt mit dem Titel 'Identifying Product Bundles from Sales Data' ist eines der interessanten Machine-Learning-Projekte in R. Um dieses Projekt in R zu entwickeln, müssen Sie eine Clustering-Technik anwenden, die die subjektive Segmentierung ist, um die Produktbündel aus den Verkaufsdaten zu ermitteln.

Höhepunkte des Projekts

Um dieses Projekt zu entwickeln, müssen Sie sich mit Data Science auskennen. Hier haben wir Data-Science-Kurse skizziert.
Die verwendete Sprache: R
Außerdem müssen Sie sich mit maschinellen Lernansätzen wie einer unbeaufsichtigten Methode zum Clustering auskennen.
Um Bundles zu identifizieren, muss die Market Basket Analysis verwenden.

4. Ein Musikempfehlungssystem

Bist du ein Liebhaber von Musik? Höre immer gerne dein Lieblingslied? Dann werden Sie sich über diese interessante Projektidee für maschinelles Lernen freuen. Das kann auch ein innovatives Projekt sein. Das Ziel dieses Projekts ist es, Musik basierend auf der Hörhistorie der Benutzer zu empfehlen.

Höhepunkte des Projekts

Dieses Startup mit künstlicher Intelligenz kann in beiden Sprachen entwickelt werden, d.e., Python und R.
Um Ihren Trainings- und Testdatensatz zu erstellen, müssen Sie in einem bestimmten Zeitraum Daten aus dem Hörverlauf des Benutzers sammeln.
Der Trainings- und Testdatensatz ist nach Zeit unterteilt.
Den Datensatz und die Projektbeschreibung erhalten Sie hier.

5. EIN Gladiator für maschinelles Lernen

Es ist eine sehr einfache Projektidee für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, wenn Sie ein Anfänger sind. Dieses Projekt wird Ihnen helfen, Ihr Wissen über den Workflow des Modellbaus zu erweitern. Durch die Entwicklung dieses Projekts können Sie üben, wie Sie Daten importieren, Daten bereinigen, Vorverarbeitung und Transformation, Kreuzvalidierung und Feature-Engineering.

Hervorhebung dieses Projekts

Sie müssen über Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering-Algorithmen Bescheid wissen.
Sie finden den Datensatz aus dem UCI Machine Learning Repository oder kaggle.
Sie können dieses Projekt in beiden Sprachen entwickeln, d. h.e., Python und R.
Durch die Entwicklung dieses Projekts lernen Sie die Prototyping-Modelle schnell kennen.

6. TensorFlow

Möchten Sie Ihre maschinellen Lernfähigkeiten verbessern?? Sie können mit dieser vielseitigen Software und Framework für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen üben, um Ihr Wissen zu erweitern. TensorFlow ist eines der besten und beliebtesten Open-Source-Projekte für maschinelles Lernen. Im Grunde ist es ein Teil des Google Brain-Teams in der Machine Intelligence Research-Organisation von Google. Der GitHub-Link ist hier.

Höhepunkte des Projekts

Dies ist eine Open-Source-Softwarebibliothek.
Es wird für numerische Berechnungen mit Datenflussdiagrammen verwendet.
Schnell und flexibel für eine Vielzahl von Anwendungen.
Es hat eine einfach zu bedienende Python-Schnittstelle.
Darüber hinaus enthält es APIs für Java.

7. Verkaufsprognose von BigMart

Bist du ein Anfänger? Sind Sie daran interessiert zu erfahren, wie Sie ein Modell für maschinelles Lernen aufbauen?? Dann endet Ihre Suche hier. Diese BigMart-Verkaufsprognose ist eines der einfachsten Projekte für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für Anfänger in Python. Dies ist auch ein Data-Science-Projekt. Der Zweck dieses Projekts besteht darin, ein Vorhersagemodell zu entwickeln und den Umsatz jedes Produkts in einem bestimmten BigMart-Geschäft herauszufinden.

Höhepunkte des Projekts

Dieser Datensatz besteht aus Verkaufsdaten von 2013 für 1559 Produkte in 10 verschiedenen Verkaufsstellen.
Sie müssen ein Regressionsmodell erstellen, um den Umsatz jedes der 1559 Produkte vorherzusagen.
Durch die Entwicklung dieses Projekts können Sie die Visualisierung von Verkaufsdaten verstehen.
Sie wissen, wie Sie die Techniken des maschinellen Lernens in der Verkaufsprognose in Python anwenden.
Eine Komplettlösung für dieses Projekt finden Sie hier.

8. Weinqualität vorhersagen

Wenn Sie es lieben, ein interessantes und innovatives Machine-Learning-Startup wie mich zu entwickeln, dann ist diese Vorhersage des Weinqualitätsprojekts genau das Richtige für Sie. Sie können dieses Projekt mit dem Wine Quality Dataset entwickeln develop. Ziel dieses Projekts ist es, die Qualität des Weines anhand seiner chemischen Eigenschaften vorherzusagen. Dies ist eines der einfachen maschinellen Lernprojekte für Anfänger in R.

Höhepunkte des Projekts

Sie lernen die Datenexploration kennen, indem Sie dieses Projekt entwickeln.
Um dieses Projekt zu entwickeln, müssen Sie die Regressionsmodelle kennen.
Sie lernen Datenvisualisierung kennen.
Sie werden auch über R und grundlegende Statistiken Bescheid wissen.

9. Scikit-Lernen

Ein weiteres Open-Source-Startup für künstliche Intelligenz ist scikit-learn. Es ist ganz einfach zu entwickeln. Dieses Tool ist ein Python-Modul für Machine-Learning-Projekte. Dies ist effektiv zugänglich und über verschiedene Domänen hinweg in hohem Maße wiederverwendbar. Sie finden dieses Projekt auf GitHub.

Höhepunkte des Projekts

Ein effizientes Werkzeug für Data Mining und Datenanalyse.
Sie müssen einige Python-Bibliotheken namens NumPy und Pandas installieren.
Dieses Tool ist kostenlos.
Es kann ein nützliches Werkzeug sein, um Projekte für künstliche Intelligenz zu entwickeln, um in die Welt des maschinellen Lernens einzusteigen.

10. Walmart-Verkauf Prognose

Möchten Sie wissen, wie Sie auf einen Datensatz zugreifen?? So importieren und laden Sie es? Dann ist dieses Walmart-Dataset-Projekt zur Verkaufsprognose eines der interessanten Machine-Learning-Projekte für Sie. Die Aufgabe dieses Projekts besteht darin, den Absatz für jede Abteilung in jeder Verkaufsstelle zu prognostizieren, um sie bei der Schaffung besserer wissensbasierter Entscheidungen für die Kanalverbesserung und die Bestandsgestaltung zu unterstützen.

Höhepunkte des Projekts

Walmart-Datensatz enthält Daten für 98 Produkte in 45 Verkaufsstellen.
Sie müssen R-studio auf Ihrem PC installieren.
Während des Entwicklungsprozesses dieses Projekts lernen Sie, wie Sie Daten in R manipulieren und das R-Paket umgestalten.
Außerdem erfahren Sie mehr über bedingte Anweisungen und Schleifen in R.

11. Klassifikation von handschriftlichen Ziffern nach MNIST

Wer Experte für maschinelles Lernen werden will, muss verschiedene Domänen üben. Deep Learning und neuronale Netze sind ein solcher Bereich, in den Sie als Anfänger Ihre Zeit und Ihr Können investieren können, da sie eine wichtige Rolle bei der Anwendung der Bilderkennung spielen. Die Aufgabe dieses Künstliche-Intelligenz-Projekts besteht darin, ein handgeschriebenes einzelnes Bild aufzunehmen und zu bestimmen, was diese Ziffer ist.

Höhepunkte des Projekts

Der MNISt-Datensatz ist einfach und leicht zugänglich.
Der MNIST-Datensatz besteht aus vorverarbeiteten und formatierten 60.000 Bildern mit 28×28 Pixel handgeschriebenen Ziffern.
Sie werden Ihre Fähigkeiten im Bereich Deep Learning und logistische Regression während der Entwicklung dieses Projekts bereichern.
Sie lernen, wie Sie Pixeldaten in ein Bild umwandeln.
Für Ihre Bequemlichkeit finden Sie hier die komplette Lösung – MNIST Handschriftliche Ziffernklassifizierung.

12. Theano

Theano, ein weiteres Open-Source-Startup oder -Projekt für maschinelles Lernen. Dieses Tool ist eine Python-Bibliothek, die es einem Entwickler von maschinellem Lernen ermöglicht, mathematische Ausdrücke zu definieren, zu optimieren und sie, einschließlich mehrdimensionaler Arrays, effizient auszuwerten.

Das Tool Theano integriert ein Computeralgebra-System (CAS) mit einem optimierenden Compiler. Sie können es auch für Ihre akademische Forschung verwenden. Wenn Sie es für Ihre Bildungsforschung verwenden, müssen Sie es zitieren.

Höhepunkte des Projekts

Dieses Tool ist in NumPy integriert.
Es wertet den Ausdruck effizient aus.
Dieses Open-Source-Projekt kann viele Arten von Fehlern erkennen.
Die GitHub-URL ist hier.

13. Lösen von Anwendungsfällen für Mehrfachklassifizierung mit H2O

Wenn Sie ein Experte für maschinelles Lernen sind und eine Vorstellung von mehreren Domänen wie H20, Data Science und Algorithmen für maschinelles Lernen haben. Dann ist dieses Projekt für Sie, bei dem Sie diese Fähigkeiten einsetzen können. Dies ist eines der Projekte für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in R. In diesem Projekt müssen Sie H20 und Funktionen einsetzen, um Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln.

Höhepunkte des Projekts

Sie erfahren mehr über die Skalierbarkeit von Modellen mit H2O in einer Hadoop-Umgebung.
H20 integriert viele maschinelle Lernalgorithmen wie Lineare Regression, Logistische Regression, Naive Bayes, K-Means-Clustering und word2vec.
Sie müssen diese verwenden: R-Studio, R und H2O.
H2O beinhaltet eine Stacked Ensembles-Methode.

14. Keras

Wenn Sie ein Entwickler auf mittlerer Ebene sind und Ihre Fähigkeiten für die Herausforderungen des maschinellen Lernens in der Praxis verbessern möchten? Daher müssen Sie sich mit Open-Source-Projekten für maschinelles Lernen auskennen. Keras ist eines der besten Open-Source-Projekte für maschinelles Lernen. Dieses Tool hat einige herausragende Funktionen wie einfache Erweiterbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Sie können auch in Python arbeiten. Die GitHub-URL ist hier verfügbar.

Höhepunkte des Projekts

Es ist eine High-Level-API für neuronale Netzwerke, die in Python geschrieben ist.
Dieses Open-Source-Tool ermöglicht mit seinen herausragenden Funktionen ein einfaches und schnelles Prototyping.
Dieses Tool ist kompatibel mit: Python 2.7-3.6.
Diese Plattform unterstützt sowohl Faltungsnetzwerke als auch rekurrente Netzwerke, außerdem die Kombinationen dieser beiden Netzwerke.

fünfzehn. PyTorch

Kennen Sie NLP – Natural Language Processing?? Interessieren Sie sich für dieses zukunftsträchtige Feld? Wenn Ihre Antwort ja ist, dann ist dieses Open-Source-Projekt oder diese Open-Source-Plattform genau das Richtige für Sie. PyTorch ist buchstäblich eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen für eine Python, die auf Torch basiert. Dieses Tool wird für maschinelle Lernanwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.

Höhepunkte des Projekts

Es hat zwei High-Level-Funktionen: Tensor-Berechnung, i.e., NumPy mit starker GPU-Beschleunigung und tiefen neuronalen Netzwerken, die auf einem bandbasierten Auto-Diff-System basieren.
PyTorch verwendet die automatische Differenzierungstechnik.
Das hybride Front-End dieses Tools bietet Flexibilität und Geschwindigkeit.
Die detaillierte Beschreibung dieses Tools finden Sie hier - PyTorch.

16. Krankheitsvorhersage

Wenn Sie maschinelles Lernen in der Medizin einsetzen möchten, dann könnte dieses Machine-Learning-Startup zur Krankheitsvorhersage für Sie interessant sein. Die Aufgabe dieses KI-Projekts besteht darin, verschiedene Krankheiten vorherzusagen. Sie müssen mit R Studio ein Modell für maschinelles Lernen in R erstellen.

Höhepunkte des Projekts

Sie können diesen Brustkrebs Wisconsin (Diagnostic) Dataset verwenden Cancer. Sie können es vom UC Irvine Machine Learning Repository herunterladen download.
In diesem Datensatz gibt es zwei Prädiktorklassen: maligne oder gutartige Brustmasse.
Um dieses Projekt zu entwickeln, müssen Sie den Random Forest kennen.
Eine detaillierte Beschreibung zu diesem Projekt erhalten Sie hier.

17. Aktienkursvorhersage

Wenn Sie daran interessiert sind, im Finanzbereich zu arbeiten, könnte diese erstaunliche Idee interessant sein. Das Ziel oder die Aufgabe dieses Systems ist es, zukünftige Aktienkurse vorherzusagen. Dieses System lernt aus der Leistung eines Unternehmens.

Höhepunkte des Projekts

Die Börsendatensätze können bei Quandl . heruntergeladen werden.com oder Quantopian.com.
Die Herausforderungen bei der Arbeit mit diesem Projekt bestehen darin, dass die Aktienkursdaten granular sind und es sich bei diesen Daten um verschiedene Arten wie Volatilitätsindizes, Preise, Fundamentalindikatoren usw. handelt.
Sie können Ihr System ganz einfach mit neuen Daten validieren.
Wenn Sie ein Anfänger sind, können Sie die Aufgabe des Projekts einschränken und können nur sechsmonatige Preisbewegungen in Abhängigkeit von einem vierteljährlichen Organisationsbericht vorhersagen organization.

18. Ein empfohlenes System mit Movielens-Datensatz

Heutzutage sind die Leute daran interessiert, einen Film online zu sehen, anstatt einen Film im Fernsehen zu sehen. Wenn Sie leidenschaftlich gerne mit einer so innovativen und spannenden Projektidee arbeiten, dann könnte Ihnen diese Idee helfen. Ziel dieses Systems ist es, ein effizientes Empfehlungssystem zu entwickeln.

Höhepunkte des Projekts

Der Movielens-Datensatz besteht aus 1.000.209 Filmbewertungen von 3.900 Filmen, die von 6.040 Movielens-Benutzern erstellt wurden.
Dieses System kann mit beiden Sprachen entwickelt werden, d.h.e., R und Python.
Dieses Machine-Learning-Projekt ist hilfreich für Anfänger.
Sie können eine World-Cloud-Visualisierung von Filmtiteln erstellen, um ein für Filme empfohlenes System zu entwickeln.

19. System zur Erkennung menschlicher Aktivitäten

Ein System zur Erkennung menschlicher Aktivitäten ist ein Klassifikatormodell, das menschliche Fitnessaktivitäten identifizieren kann. Um dieses Projekt zu entwickeln, müssen Sie einen Smartphone-Datensatz verwenden, der die Fitnessaktivitäten von 30 Personen enthält, die über Smartphones erfasst werden. Dieses Projekt wird Ihnen helfen, das Lösungsverfahren des Multi-Klassifikationsproblems zu verstehen. Wenn Sie ein Anfänger sind, dann ist dieses Projekt absolut für Sie geeignet, um Ihre maschinellen Lernfähigkeiten zu verbessern.

Höhepunkte des Projekts

Dieses Künstliche-Intelligenz-Projekt ist ein Klassifizierungsproblem. Als angehender Entwickler wird es Ihnen also helfen, Ihre Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern.
Sie lernen SVM und Adaboost kennen.
Der Datensatz wurde für die Trainings- und Testphase nach dem Zufallsprinzip aufgeteilt. In der Trainingsphase gibt es 70 % der Daten und 30 % für das Testen.
Die Details zu diesem Projekt finden Sie hier.

20. Neon

Das Open-Source-Projekt für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, neon, ist am besten für leitende oder erfahrene Entwickler von maschinellem Lernen geeignet. Dieses Tool ist die Python-basierte Deep-Learning-Bibliothek von Intel Nervana. Dieses Tool bietet eine hohe Leistung mit seiner Benutzerfreundlichkeit und Erweiterbarkeitsfunktionen. Die GitHub-URL ist hier: neon.

Höhepunkte des Projekts

Es ist ein Rahmen für die Visualisierung.
Es hat ein austauschbares Hardware-Back-End.
Sie können Code einmal schreiben und auf CPUs, GPUs oder Nervana-Hardware bereitstellen.
Dieses Tool unterstützt häufig verwendete Modelle, einschließlich Klöster, Autoencoder, LSTMs und RNNs.

Gedanken beenden

Alle Details beziehen sich auf die 20 besten Machine-Learning-Projekte, und hoffentlich erhalten Sie eine interessante Projektidee, wenn Sie diesen Artikel lesen. Wir haben diesen Artikel so organisiert, dass Sie unabhängig von Ihrem Anfänger-, Mittel- oder Expertenniveau etwas Neues lernen oder etwas Neues aus diesem Artikel erfahren können.

Schließlich können Sie auch einige weitere interessante Projekte sehen, die Raspberry Pi- und Arduino-Projekte sind. Vielen Dank, dass Sie bei uns geblieben sind.