Les 20 meilleurs projets d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique

Dans ce monde actuel axé sur la technologie, l'apprentissage automatique est un domaine important qui rend notre machine ou appareil 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 automatique et d'intelligence artificielle pour stimuler votre intérêt. Parce que ces projets d'IA et de ML sont si compétitifs, délicats et intéressants à développer. Je crois fermement que ces projets sont le meilleur endroit pour investir votre temps et vos compétences. Passons à l'exploration de projets d'apprentissage automatique intéressants, innovants et faciles.

Meilleurs projets d'IA et d'apprentissage automatique

Ci-dessous, nous racontons les 20 meilleures startups et projets d'apprentissage automatique. Si vous êtes un débutant ou un nouveau venu dans ce monde de l'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

C'est l'un des projets d'apprentissage automatique intéressants et innovants. Comme, les médias sociaux comme Facebook, Twitter et YouTube sont l'océan des mégadonnées. Par conséquent, l'exploration de ces données peut être bénéfique de plusieurs manières pour comprendre les sentiments et les opinions des utilisateurs.

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

Faits saillants du projet

C'est l'un des projets d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour les débutants en python.
Pour former le système, le développeur du projet peut nous aider avec des publications sur les réseaux sociaux, des tweets courts ou des avis clients en fonction des exigences du système.
Pour les débutants, les données Twitter peuvent être utiles car un tweet contient un hashtag, un emplacement et bien d'autres, faciles à analyser.
En utilisant un ensemble de données Twitter, on peut obtenir beaucoup de données puisqu'il se compose de 31 962 tweets.
En tant que débutant, vous pouvez construire votre modèle pour classer les données comme positives ou négatives.

2. Classification des fleurs d'iris

Si vous êtes un débutant dans le monde de l'apprentissage automatique, alors ce démarrage d'apprentissage automatique facile pour les débutants en python vous convient. Ce projet est également connu sous le nom de « Hello World » des projets d'apprentissage automatique. Vous pouvez également développer ce projet en R.

Ce projet peut être développé en utilisant une méthode supervisée comme la méthode des vecteurs de support de l'apprentissage automatique. L'ensemble de données de fleurs irlandaises a des attributs numériques, je.e., longueur et largeur des sépales et des pétales. En tant que débutant, vous devez comprendre comment utiliser les données.

Faits saillants du projet

L'ensemble de données de la fleur d'iris est petit et aucun prétraitement n'est nécessaire.
Vous pouvez télécharger cet ensemble de données de fleurs d'iris ici.
Classer les fleurs parmi les trois espèces - virginica, setosa ou versicolor est la tâche de ce projet d'IA.
Vous pouvez obtenir le code source de GitHub.

3. Identification des offres groupées de produits à partir des données de vente

Le projet intitulé "Identifying Product Bundles from Sales Data" est l'un des projets d'apprentissage automatique intéressants dans R. Pour développer ce projet en R, vous devez utiliser une technique de clustering qui est la segmentation subjective pour découvrir les bundles 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 approches d'apprentissage automatique comme une méthode non supervisée de clustering.
Pour identifier les lots, l'analyse du panier de marché doit utiliser.

4. Un système de recommandation musicale

Êtes-vous un amoureux de la musique? J'aime toujours écouter votre préféré? Ensuite, vous serez heureux de connaître cette idée intéressante de projet d'apprentissage automatique. 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 des utilisateurs.

Faits saillants du projet

Cette startup d'intelligence artificielle peut être développée en utilisant les deux langages, je.e., python et R.
Pour créer votre jeu de données d'entraînement et de test, vous devez collecter des données à partir de l'historique d'écoute de l'utilisateur sur une période donnée.
L'ensemble de données d'entraînement et de test est divisé en fonction du temps.
Vous pouvez obtenir l'ensemble de données et la description du projet ici.

5. UNE Gladiateur d'apprentissage automatique

C'est une idée de projet d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle très facile si vous êtes débutant. Ce projet vous aidera à augmenter vos connaissances sur le flux de travail de la construction de modèles. En développant ce projet, vous pouvez vous entraîner à importer des données, à nettoyer des données, à pré-traitement et transformation, à validation croisée et à ingénierie de fonctionnalités.

Mise en avant de ce projet

Vous devez connaître les algorithmes de régression, de classification et de clustering.
Vous pouvez trouver l'ensemble de données à partir du référentiel UCI Machine Learning ou de kaggle.
Vous pouvez développer ce projet en utilisant les deux langues, je.e., python et R.
En développant ce projet, vous découvrirez rapidement les modèles de prototypage.

6. TensorFlow

Voulez-vous améliorer vos compétences en apprentissage automatique? Vous pouvez vous entraîner avec ce logiciel et ce cadre polyvalents d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour améliorer vos connaissances. TensorFlow est l'un des meilleurs et des plus populaires projets open source d'apprentissage automatique. Fondamentalement, il fait partie de l'équipe Google Brain de l'organisation Machine Intelligence Research de Google. 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 python facile à utiliser.
De plus, il inclut des API pour Java.

7. Prévision des ventes de BigMart

Êtes-vous un débutant? Êtes-vous intéressé à apprendre à créer un modèle d'apprentissage automatique? Ensuite, votre recherche se termine ici. Ceci, la prévision des ventes BigMart est l'un des projets d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle les plus simples pour les débutants en python. Il s'agit également d'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 se compose de données de vente 2013 pour 1559 produits dans 10 points de vente différents.
Vous devez construire 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 dans la prédiction des ventes en Python.
Vous pouvez accéder à une solution complète pour ce projet ici.

8. Prédire la qualité du vin

Si vous aimez développer une startup de machine learning intéressante et innovante comme moi, alors cette prédiction du projet de qualité du vin est faite pour vous. Vous pouvez développer ce projet en utilisant Wine Quality 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 d'apprentissage automatique simples pour les débutants en R.

Faits saillants du projet

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

9. Scikit-apprendre

Une autre startup d'intelligence artificielle open source est scikit-learn. C'est assez facile à développer. Cet outil est un module python pour les projets d'apprentissage automatique. Ceci est effectivement accessible et hautement réutilisable dans divers domaines. Vous pouvez trouver ce projet sur GitHub.

Faits saillants du projet

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

dix. Ventes Walmart Prévision

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

Faits saillants du projet

L'ensemble 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 les données dans R et à remodeler le package R.
En outre, vous apprendrez les instructions conditionnelles et la boucle dans R.

11. Classification des chiffres manuscrits du MNIST

Si vous voulez devenir un expert en machine learning, vous devez pratiquer divers domaines. L'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones sont une telle portée où vous pouvez investir votre temps et vos compétences en tant que débutant car ils jouent un rôle essentiel dans l'application de la reconnaissance d'images. La tâche de ce projet d'intelligence artificielle est de prendre une image qui est un seul chiffre manuscrit et de déterminer ce qu'est ce chiffre.

Faits saillants du projet

L'ensemble de données MNISt est simple et facilement accessible.
L'ensemble de données MNIST se compose de 60 000 images prétraitées et formatées de 28 x 28 pixels manuscrits.
Vous enrichirez vos compétences en deep learning et régression logistique tout au long du développement de ce projet.
Vous apprendrez à convertir des données de pixels en une image.
Pour plus de commodité, vous trouverez la solution complète ici - Classification des chiffres manuscrits du MNIST.

12. Théano

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

L'outil, Theano, intègre un système de calcul formel (CAS) avec un compilateur d'optimisation. Vous pouvez également l'utiliser pour vos recherches universitaires. Si vous l'utilisez à des fins de recherche en éducation, vous devez alors le citer.

Faits saillants du projet

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

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

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

Faits saillants du projet

Vous découvrirez l'évolutivité des modèles à l'aide de H2O dans un environnement Hadoop.
H20 intègre de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression logistique, Naive Bayes, le clustering K-means et word2vec.
Vous devez utiliser ceux-ci : R-studio, R et H2O.
H2O inclut une méthode Stacked Ensembles.

14. Keras

Si vous êtes un développeur de niveau intermédiaire et que vous souhaitez améliorer vos compétences pour relever des défis d'apprentissage automatique dans le monde réel? Par conséquent, vous devez connaître les projets open source d'apprentissage automatique. Keras est l'un des meilleurs projets d'apprentissage automatique open source. Cet outil présente des fonctionnalités importantes telles qu'une extensibilité facile, une convivialité et vous permet également de travailler en python. L'URL GitHub est disponible ici.

Faits saillants du projet

C'est une API de réseaux de neurones de haut niveau écrite en python.
Cet outil open source permet un prototypage facile et rapide avec ses fonctionnalités importantes.
Cet outil est compatible avec : Python 2.7-3.6.
Cette plateforme supporte à la fois les réseaux de convolution et les réseaux récurrents, de plus les combinaisons de ces deux réseaux.

15. PyTorche

Connaissez-vous la PNL - Traitement du langage naturel? Ce domaine prometteur vous intéresse? Si votre réponse est oui, alors ce projet ou plateforme open source est fait pour vous. Littéralement, PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique 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.

Faits saillants du projet

Il a deux fonctionnalités de haut niveau : Calcul tensoriel, i.e., NumPy avec une forte accélération GPU et des réseaux de neurones profonds construits sur un système de diff automatique sur bande.
PyTorch utilise la technique de différenciation automatique.
Le front-end hybride de cet outil offre flexibilité et rapidité.
La description détaillée de cet outil est ici - PyTorch.

16. Prédiction des maladies

Si vous souhaitez déployer l'apprentissage automatique dans les sciences médicales, cette startup d'apprentissage automatique sur la prédiction des maladies 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 (diagnostic) sur le cancer du sein du Wisconsin. Vous pouvez le télécharger à partir du référentiel d'apprentissage machine UC Irvine.
Dans cet ensemble de données, il existe deux classes de prédicteurs : masse mammaire maligne ou bénigne.
Pour développer ce projet, il faut connaître la forêt aléatoire.
Vous obtenez une description détaillée de ce projet ici.

17. Prévision du cours des actions

Si vous êtes intéressé à travailler avec le domaine de la finance, cette idée étonnante pourrait être intéressante. L'objectif ou la tâche de ce système est de prédire les prix futurs des actions. Ce système apprend de la performance d'une entreprise.

Faits saillants du projet

Les jeux de données boursières peuvent être téléchargés depuis Quandl.com ou Quantopian.com.
Les défis de travailler avec ce projet sont que les données sur les cours des actions sont granulaires, et ces données sont de différents types 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.

18. Un système recommandé utilisant l'ensemble de données Movielens

Aujourd'hui, les gens préfèrent regarder un film en ligne plutôt que de regarder un film à la télévision. Si vous êtes passionné par le travail avec une idée de projet aussi innovante et passionnante, alors cette idée pourrait vous aider. L'objectif de ce système est de développer un système de recommandation efficace.

Faits saillants du projet

L'ensemble de données Movielens comprend 1 000 209 évaluations de films de 3 900 films réalisés par 6 040 utilisateurs de Movielens.
Ce système peut être développé en utilisant les deux langues, je.e., R et python.
Ce projet d'apprentissage automatique est utile pour les débutants.
Vous pouvez créer une visualisation dans le cloud mondial des titres de films pour développer un système recommandé pour les films.

19. Système de reconnaissance de l'activité humaine

Un système de reconnaissance d'activité humaine est un modèle de classificateur qui peut identifier les activités de remise en forme humaine. Pour développer ce projet, vous devez utiliser un ensemble de données de smartphone, qui contient l'activité physique de 30 personnes, qui est capturée via des smartphones. Ce projet vous aidera à comprendre la procédure de résolution du problème de multi-classification. Si vous êtes débutant, alors ce projet est absolument pour vous d'améliorer vos compétences en apprentissage automatique.

Faits saillants du projet

Ce projet d'intelligence artificielle est un problème de classification. Ainsi, en tant que développeur débutant, cela vous aidera à augmenter vos compétences en résolution de problèmes.
Vous découvrirez SVM et Adaboost.
L'ensemble de données a été divisé au hasard pour la phase d'entraînement et de test. En phase d'apprentissage, il y a 70% de données et 30% pour le test.
Les détails de ce projet se trouvent ici.

20. Néon

Le projet open source d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, néon est le meilleur pour les développeurs d'apprentissage automatique seniors ou experts. Cet outil est la bibliothèque d'apprentissage en profondeur basée sur Python d'Intel Nervana. Cet outil offre des performances élevées avec 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 le code une fois et le déployer sur des CPU, des GPU ou du matériel Nervana.
Cet outil prend en charge les modèles couramment utilisés, notamment les couvents, les encodeurs automatiques, les LSTM et les RNN.

Mettre fin aux pensées

Tous les détails concernent les 20 meilleurs projets d'apprentissage automatique, et j'espère que vous obtiendrez une idée de projet intéressante en lisant cet article. Nous avons organisé cet article de sorte que quel que soit votre niveau débutant, intermédiaire ou expert, vous puissiez 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 que sont les projets Raspberry Pi et Arduino. Merci beaucoup d'être resté avec nous.