Non classé

Top 20 des meilleurs projets d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique en 2019 – Apprendre langue

Dans le monde actuel axé sur la technologie, l'apprentissage automatique est un domaine important qui rend notre machine ou notre dispositif électronique intelligent. Le but de ce champ est de transformer une simple machine en une machine avec l'esprit. Dans cet article, nous explorons des projets d'apprentissage machine et d'intelligence artificielle afin de stimuler votre intérêt. Parce que ces projets d'intelligence artificielle sont si compétitifs, difficiles et intéressants à développer. Je crois fermement que ces projets sont le meilleur endroit où investir votre temps et vos compétences.. Passons maintenant à l’exploration de projets d’apprentissage automatique intéressants, novateurs et faciles.

Meilleurs projets d'IA et d'apprentissage automatique


projets d'apprentissage machineNous décrivons ci-dessous les 20 meilleures startups et projets d’apprentissage automatique. Si vous êtes débutant ou nouveau dans ce monde d’apprentissage automatique, je vous suggérerai d’abord de suivre un cours d’apprentissage automatique. Ici, nous avons répertorié les cours d’apprentissage automatique. Commençons maintenant avec les détails.

1. Analyseur de sentiments des médias sociaux


analyse de sentiment des médias sociaux

C'est l'un des projets d'apprentissage machine intéressants et innovants. En tant que médias sociaux tels que Facebook, Twitter et YouTube sont l’océan du Big Data. Par conséquent, l'exploitation de ces données peut être utile de différentes manières pour comprendre les sentiments et les opinions des utilisateurs.

De plus, ce projet peut être efficace pour le marketing numérique et la stratégie de marque afin de comprendre l'opinion ou la réaction d'un produit ou d'un service d'un client. Pour comprendre les fonctionnalités de ce projet, regardez un exemple ici.

Faits saillants du projet

  • C’est l’un des projets d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle destinés aux débutants en python.
  • Pour former le système, le développeur de projet peut nous aider à publier des messages sur les médias sociaux, à envoyer des tweets ou à consulter le client en fonction des besoins du système.
  • Pour les débutants, les données Twitter peuvent être utiles, car un tweet contient un hashtag, un emplacement, etc., qui peuvent être faciles à analyser.
  • En utilisant un ensemble de données Twitter, on peut obtenir beaucoup de données puisqu'il contient 31 962 tweets.
  • En tant que débutant, vous pouvez construire votre modèle pour classer les données en positif ou en négatif.

2. Classification des fleurs d'iris


Classification des fleurs irlandaises

Si vous êtes débutant dans le monde de l’apprentissage automatique, cette mise en route facile pour les débutants en apprentissage automatique en python vous convient. Ce projet est également appelé «Hello World» des projets d’apprentissage automatique. Vous pouvez aussi développer ce projet en R.

Ce projet peut être développé en utilisant une méthode supervisée comme la méthode du vecteur support d’apprentissage automatique. Le jeu de données de fleurs irlandaises a des attributs numériques, à savoir la longueur et la largeur des sépales et des pétales. En tant que débutant, vous devez savoir comment utiliser les données.

Faits saillants du projet

  • Le jeu de données de fleurs d'Iris est petit et il n'est pas nécessaire de procéder à un pré-traitement.
  • Vous pouvez télécharger cet ensemble de données Iris Flower à partir d'ici.
  • Ce projet d'IA a pour objectif de classer les fleurs parmi les trois espèces – virginica, setosa ou versicolor.
  • Vous pouvez obtenir le code source de GitHub.

3 Identification des lots de produits à partir des données de vente


lots de produits

Le projet intitulé "Identification des offres de produits à partir des données de vente" est l'un des projets d'apprentissage automatique intéressants de R. Pour développer ce projet en R, vous devez utiliser une technique de regroupement qui consiste en une segmentation subjective permettant de connaître les offres de produits à partir des données de vente. .

Faits saillants du projet

  • Pour développer ce projet, vous devez connaître la science des données. Ici, nous avons décrit les cours de science des données.
  • La langue utilisée: R
  • En outre, vous devez connaître les méthodes d’apprentissage automatique comme un méthode non supervisée pour le regroupement.
  • Pour identifier les groupes, l'analyse du panier de marché doit être utilisée.

4 Un système de recommandation musicale


système de recommandation musicale

Êtes-vous un amoureux de la musique? Toujours aimer écouter votre préféré? Ensuite, vous serez heureux de connaître cette idée de projet d’apprentissage automatique intéressante. Cela peut aussi être un projet innovant. L'objectif de ce projet est de recommander de la musique en fonction de l'historique d'écoute de l'utilisateur.

Faits saillants du projet

  • Ce démarrage en intelligence artificielle peut être développé en utilisant les deux langages, c’est-à-dire python et R.
  • Pour créer votre jeu de données de formation et de test, vous devez collecter des données à partir de l'historique d'écoute de l'utilisateur au cours d'une période donnée.
  • Les données de formation et de test sont divisées en fonction du temps.
  • Vous pouvez obtenir le jeu de données et la description du projet à partir d’ici.

5. un Gladiateur de Machine Learning


Il est très facile d’apprentissage automatique et d’idée de projet d’intelligence artificielle si vous êtes débutant. Ce projet vous aidera à approfondir vos connaissances sur le déroulement des opérations de création de modèles. En développant ce projet, vous pourrez vous entraîner à importer des données, à nettoyer des données, au prétraitement et à la transformation, à la validation croisée et à l'ingénierie des caractéristiques.

Mise en avant de ce projet

  • Vous devez avoir des connaissances sur les algorithmes de régression, de classification et de clustering.
  • Vous pouvez trouver le jeu de données dans le référentiel UCI Machine Learning ou kaggle.
  • Vous pouvez développer ce projet en utilisant les deux langages, c’est-à-dire python et R.
  • En développant ce projet, vous apprendrez rapidement les modèles de prototypage.

6. TensorFlow


tensorflow "width =" 700 "height =" 583 "srcset =" https://www.ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/tensorflow.jpg 700w, https://www.ubuntupit.com/ wp-content / uploads / 2019/04 / tensorflow-300x250.jpg 300w, https://www.ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/tensorflow-696x580.jpg 696w "tailles =" (max- largeur: 700px) 100vw, 700px "/><span id=

Voulez-vous améliorer vos compétences en apprentissage automatique? Pour améliorer vos connaissances, vous pouvez vous exercer avec ce logiciel et ce cadre polyvalent d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. TensorFlow est l’une des machines les meilleures et les plus populaires pour l’apprentissage de projets open source. Fondamentalement, il fait partie de l’équipe Google Brain de la société Google Machine Intelligence Research. Le lien GitHub est ici.

Faits saillants du projet

  • Ceci est une bibliothèque de logiciels open source.
  • Il est utilisé pour le calcul numérique à l'aide de graphiques de flux de données.
  • Rapide et flexible pour une large gamme d'applications.
  • Il a une interface facile à utiliser en python.
  • De plus, il inclut des API pour Java.

7. Prévision des ventes de BigMart


prévision des ventes

Êtes-vous un débutant? Êtes-vous intéressé à apprendre à construire un modèle d'apprentissage automatique? Ensuite, votre recherche se termine ici. Cette prévision des ventes BigMart est l’un des projets les plus simples d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour les débutants en python. C'est aussi un projet de science des données. Le but de ce projet est de développer un modèle prédictif et de connaître les ventes de chaque produit dans un magasin BigMart donné.

Faits saillants du projet

  • Cet ensemble de données comprend les données de ventes de 2013 pour 1559 produits dans 10 points de vente différents.
  • Vous devez créer un modèle de régression pour prédire les ventes de chacun des 1559 produits.
  • En développant ce projet, vous pouvez comprendre la visualisation des données de vente.
  • Vous saurez comment appliquer les techniques d’apprentissage automatique à la prévision des ventes en Python.
  • Vous pouvez accéder à une solution complète pour ce projet ici.

8 Prédire la qualité du vin


prédire la qualité du vin

Si vous aimez développer une start-up d’apprentissage automatique aussi intéressante que novatrice comme moi, ce projet de prédiction de la qualité du vin est fait pour vous. Vous pouvez développer ce projet en utilisant Wine Data Dataset. L'objectif de ce projet est de prédire la qualité du vin en fonction de ses propriétés chimiques. C’est l’un des projets simples d’apprentissage automatique pour débutants en R.

Faits saillants du projet

  • Vous apprendrez sur l'exploration de données en développant ce projet.
  • Pour développer ce projet, vous devez connaître les modèles de régression.
  • Vous en apprendrez plus sur la visualisation des données.
  • Vous saurez également sur R et statistiques de base.

9. Scikit-learn


scikit-learn "width =" 700 "height =" 377 "srcset =" https://www.ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/scikit-learn.jpg 700w, https: // www. ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/scikit-learn-300x162.jpg 300w, https://www.ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/scikit-learn-696x375.jpg 696w "tailles =" (largeur maximale: 700px) 100vw, 700px "/></p>
<p>Scikit-learn est un autre nouveau démarrage de l'intelligence artificielle en source ouverte. C’est assez facile à développer. Cet outil est un module python pour les projets d’apprentissage automatique. Ceci est efficacement accessible et hautement réutilisable dans divers domaines. Vous pouvez trouver ce projet sur GitHub.</p>
<p><span style=Faits saillants du projet

  • Un outil efficace pour l'exploration de données et l'analyse de données.
  • Vous devez installer quelques bibliothèques python nommées NumPy et pandas.
  • Cet outil est gratuit.
  • Pour entrer dans le monde de l'apprentissage automatique, il peut s'avérer un outil utile pour développer des projets d'intelligence artificielle.

10. Ventes Walmart Prévision


prévision des ventes

Voulez-vous savoir comment accéder à un jeu de données? Comment l'importer et le charger? Ensuite, ce projet de jeu de données Walmart de prévision des ventes est l’un des projets d’apprentissage automatique les plus intéressants pour vous. La tâche de ce projet est de prévoir les ventes de chaque service de chaque point de vente afin de les aider à créer des choix plus fondés sur les connaissances pour l’amélioration des canaux et la conception des stocks.

Faits saillants du projet

  • Le jeu de données Walmart contient des données pour 98 produits dans 45 points de vente.
  • Vous devez installer R-studio sur votre PC.
  • Tout au long du processus de développement de ce projet, vous apprendrez à manipuler des données dans R et à remodeler le package R.
  • En outre, vous en apprendrez davantage sur les instructions conditionnelles et la boucle dans R.

11 Classification des chiffres manuscrits du MNIST


chiffre manuscrit

Si vous voulez devenir un expert en apprentissage automatique, vous devez vous exercer dans divers domaines. L'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones constituent un domaine dans lequel vous pouvez investir votre temps et vos compétences en tant que débutant. Comme ils jouent un rôle vital dans l’application de la reconnaissance d’image. La tâche de ce projet d’intelligence artificielle consiste à prendre une image manuscrite à un chiffre et de déterminer quel est ce chiffre.

Faits saillants du projet

  • Le jeu de données MNISt est simple et facilement accessible.
  • Le jeu de données MNIST comprend 60 000 images pré-traitées et formatées de chiffres manuscrits de 28 × 28 pixels.
  • Vous enrichirez vos compétences en apprentissage en profondeur et en régression logistique tout au long du développement de ce projet.
  • Vous apprendrez à convertir des données de pixels en image.
  • Pour votre commodité, vous trouverez la solution complète ici – Classification des chiffres manuscrits du MNIST.

12. Theano


Theano, une autre startup ou projet d’apprentissage de la machine open source. Cet outil est une bibliothèque python qui permet à un développeur en apprentissage automatique de définir et d’optimiser des expressions mathématiques et de les évaluer, y compris des tableaux multidimensionnels.

L’outil Theano intègre un système de calcul algébrique (CAS) à un compilateur optimiseur. Vous pouvez également l'utiliser pour vos recherches universitaires. Si vous l'utilisez à des fins de recherche pédagogique, vous devez le citer.

Faits saillants du projet

  • Cet outil est l'intégration à NumPy.
  • Il évalue l'expression efficacement.
  • Ce projet open source peut détecter de nombreux types d’erreurs.
  • L'URL GitHub est ici.

13. Résolution de plusieurs cas d'utilisation de la classification à l'aide de H2O


Si vous êtes un expert en apprentissage automatique et que vous avez une idée de plusieurs domaines tels que H20, la science des données et les algorithmes d’apprentissage automatique. Ensuite, ce projet est pour vous où vous pouvez utiliser ces compétences. C’est l’un des projets d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle de R. Dans ce projet, vous devez utiliser la fonctionnalité H20 et la fonctionnalité pour développer des modèles d’apprentissage automatique.

Faits saillants du projet

  • Vous en apprendrez sur l'évolutivité des modèles à l'aide de H2O dans un environnement Hadoop.
  • H20 est une intégration de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression logistique, Naive Bayes, la classification K-means et word2vec.
  • Vous devez utiliser ceux-ci: R-studio, R et H2O.
  • H2O inclut une méthode d’ensembles empilés.

14. Keras


keras "width =" 700 "height =" 490 "srcset =" https://www.ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/keras.jpg 700w, https://www.ubuntupit.com/ wp-content / uploads / 2019/04 / keras-300x210.jpg 300w, https://www.ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/keras-100x70.jpg 100w, https: // www. ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/keras-200x140.jpg 200w, https://www.ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/keras-696x487.jpg 696w "tailles = "(largeur maximale: 700px) 100vw, 700px" /></p>
<p>Si vous êtes un développeur de niveau intermédiaire et souhaitez améliorer vos compétences pour relever des défis d'apprentissage automatique dans le monde réel? Par conséquent, vous devez avoir des connaissances sur les projets open source de machine learning. Keras est l'un des meilleurs projets d'apprentissage machine open source. Cet outil présente des fonctionnalités de premier plan comme l’extension facile à utiliser, la convivialité et vous permet également de travailler en python. L'URL GitHub est disponible ici.<span id=

Faits saillants du projet

  • Il s’agit d’une API de réseaux de neurones de haut niveau, écrite en python.
  • Cet outil open source permet un prototypage simple et rapide grâce à ses fonctionnalités principales.
  • Cet outil est compatible avec: Python 2.7-3.6.
  • Cette plate-forme supporte à la fois les réseaux de convolution et les réseaux récurrents, ainsi que les combinaisons de ces deux réseaux.

15. PyTorch


pytorch "width =" 700 "height =" 450 "srcset =" https://www.ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/pytorch.jpg 700w, https://www.ubuntupit.com/ wp-content / uploads / 2019/04 / pytorch-300x193.jpg 300w, https://www.ubuntupit.com/wp-content/uploads/2019/04/pytorch-696x447.jpg 696w "tailles =" (max- largeur: 700px) 100vw, 700px "/></p>
<p>Connaissez-vous NLP- Natural Language Processing? Êtes-vous intéressé par ce domaine prometteur? Si votre réponse est oui, alors ce projet ou cette plate-forme open source est pour vous. PyTorch est littéralement une bibliothèque d’apprentissage machine open source pour un python basé sur Torch. Cet outil est utilisé pour les applications d’apprentissage automatique, telles que le traitement du langage naturel.</p>
<p><span style=Faits saillants du projet

  • Il présente deux fonctionnalités de haut niveau: le calcul du tenseur, c’est-à-dire NumPy avec une forte accélération GPU, et des réseaux neuronaux profonds reposant sur un système de diff automatique.
  • PyTorch utilise une technique de différenciation automatique.
  • Le frontal hybride de cet outil offre flexibilité et rapidité.
  • La description détaillée de cet outil est ici – PyTorch.

16. Prévision de la maladie


prédiction des maladies

Si vous souhaitez déployer l'apprentissage automatique en science médicale, ce démarrage en apprentissage automatique sur la prévision de la maladie peut vous intéresser. La tâche de ce projet d'IA est de prédire différentes maladies. Vous devez créer un modèle d'apprentissage automatique dans R à l'aide de R Studio.

Faits saillants du projet

  • Vous pouvez utiliser cet ensemble de données sur le cancer du sein au Wisconsin (diagnostic). Vous pouvez le télécharger à partir du référentiel UC Irvine Machine Learning.
  • Dans cet ensemble de données, il existe deux classes de prédicteurs: la masse mammaire maligne ou bénigne.
  • Pour développer ce projet, vous devez connaître la forêt aléatoire.
  • Vous obtenez la description détaillée de ce projet ici.

17. Prédiction du prix des actions


prédicteur de stock

Si vous êtes intéressé par le domaine de la finance, cette idée étonnante pourrait vous intéresser. L’objectif ou la tâche de ce système est de prévoir les cours futurs des actions. Ce système tire les leçons des performances d'une entreprise.

Faits saillants du projet

  • Les jeux de données sur le marché boursier peuvent être téléchargés à partir de Quandl.com ou Quantopian.com.
  • Les difficultés rencontrées pour travailler avec ce projet sont que les données sur les cours des actions sont granulaires et que ces données sont de types différents tels que les indices de volatilité, les prix, les indicateurs fondamentaux, etc.
  • Vous pouvez facilement valider votre système avec de nouvelles données.
  • Si vous êtes débutant, vous pouvez limiter la tâche du projet et ne pouvez prédire que les mouvements de prix sur six mois dépendent d’un rapport d’organisation trimestriel.

système de film recommandé

Aujourd'hui, les gens sont intéressés à regarder un film en ligne plutôt qu'à un film à la télévision. Si vous êtes passionné par une idée de projet aussi innovante et excitante, cette idée pourrait vous aider. Le but de ce système est de développer un système de recommandation efficace.

Faits saillants du projet

  • Movielens Dataset consiste en 1 000 209 spectateurs de 3 900 films réalisés par 6 040 utilisateurs de Movielens.
  • Ce système peut être développé à la fois en utilisant les deux langages, c’est-à-dire R et python.
  • Ce projet d’apprentissage automatique est utile pour les débutants.
  • Vous pouvez créer une visualisation des titres de films dans le nuage mondial afin de développer un système recommandé pour les films.

19. Système de reconnaissance de l'activité humaine


reconnaissance de l'activité humaine

Le système de reconnaissance des activités humaines est un modèle de classificateur pouvant identifier des activités de conditionnement physique. Pour développer ce projet, vous devez utiliser le jeu de données smartphone, qui contient l'activité de remise en forme de 30 personnes, qui est capturée via un smartphone. Ce projet vous aidera à comprendre la procédure de résolution d'un problème de multi-classification. Si vous êtes débutant, alors ceci est un projet qui vous appartient absolument d'améliorer vos compétences en apprentissage automatique.

Faits saillants du projet

  • Ce projet d'intelligence artificielle est un problème de classification. En tant que développeur débutant, cela vous aidera à améliorer vos compétences en résolution de problèmes.
  • Vous en apprendrez plus sur SVM et Adaboost.
  • L'ensemble de données a été divisé au hasard pour la phase de formation et de test. Dans la phase de formation, il y a 70% de données et 30% pour les tests.
  • Les détails de ce projet se trouvent ici.

20. néon


néon

Le projet open source d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, néon, convient parfaitement aux développeurs expérimentés ou expérimentés expérimentés. Cet outil est une bibliothèque d’apprentissage en profondeur basée sur Python d’Intel Nervana. Cet outil offre de hautes performances grâce à ses fonctionnalités de facilité d'utilisation et d'extensibilité. L'URL GitHub est ici: néon.

Faits saillants du projet

  • C’est un cadre de visualisation.
  • Il a un back-end matériel échangeable.
  • Vous pouvez écrire du code une fois et déployer sur des processeurs, des GPU ou du matériel Nervana.
  • Cet outil prend en charge les modèles couramment utilisés, notamment les couvents, les auto-codeurs, les LSTM et les RNN.

Fin des pensées


Tous les détails concernent environ 20 meilleurs projets d’apprentissage automatique et, espérons-le, vous obtiendrez une idée de projet intéressante en lisant cet article. Nous avons organisé cet article de manière à ce que votre niveau soit débutant, intermédiaire ou expert; vous pouvez apprendre quelque chose de nouveau ou vous pouvez savoir quelque chose de nouveau à partir de cet article.

Enfin, vous pouvez également voir quelques projets plus intéressants qui sont la Tarte aux framboises et Arduino projets. Merci beaucoup de rester avec nous.

01118

You may also like

Leave a reply

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

More in Non classé