Os 20 melhores projetos de inteligência artificial e aprendizado de máquina

Neste mundo atual impulsionado pela tecnologia, o aprendizado de máquina é uma área proeminente que torna nossa máquina ou dispositivo eletrônico inteligente. O objetivo deste campo é transformar uma máquina simples em uma máquina com a mente. Neste artigo, exploramos projetos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para aumentar seu interesse. Porque esses projetos de IA e ML são tão competitivos, complicados e interessantes de desenvolver. Acredito firmemente que esses projetos são o melhor lugar para investir seu tempo e habilidade. Vamos explorar projetos interessantes, inovadores e fáceis de aprendizado de máquina.

Melhores projetos de IA e aprendizado de máquina

Abaixo, estamos narrando as 20 melhores startups e projetos de aprendizado de máquina. Se você é um iniciante ou recém-chegado no mundo do aprendizado de máquina, sugiro que primeiro faça um curso de aprendizado de máquina. Aqui, listamos os cursos de aprendizado de máquina. Agora vamos começar com os detalhes.

1. Analisador de sentimento de mídia social

Este é um dos projetos interessantes e inovadores de aprendizado de máquina. Como, mídias sociais como Facebook, Twitter e YouTube são o oceano de big data. Portanto, a mineração desses dados pode ser benéfica de várias maneiras para entender os sentimentos e opiniões do usuário.

Além disso, este projeto pode ser eficaz para marketing digital e branding para entender a opinião ou reação a um produto ou serviço de um cliente. Para entender a funcionalidade deste projeto, veja um exemplo aqui.

Destaques do Projeto

Este é um dos projetos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para iniciantes em python.
Para treinar o sistema, o desenvolvedor do projeto pode nos ajudar com postagens de mídia social, tweets de mensagens curtas ou avaliações de clientes com base nos requisitos do sistema.
Para iniciantes, os dados do Twitter podem ser úteis, pois um tweet contém uma hashtag, localização e muito mais, fáceis de analisar.
Usando um conjunto de dados do Twitter, pode-se obter muitos dados, pois consiste em 31.962 tweets.
Como um iniciante, você pode construir seu modelo para classificar os dados como positivos ou negativos.

2. Classificação de flores de íris

Se você é um iniciante no mundo do aprendizado de máquina, esta inicialização de aprendizado de máquina fácil para iniciantes em Python é apropriada para você. Este projeto também é conhecido como “Hello World” dos projetos de aprendizado de máquina. Você pode desenvolver este projeto em R também.

Este projeto pode ser desenvolvido usando um método supervisionado como o método vetorial de suporte de aprendizado de máquina. O conjunto de dados de flores irlandesas tem atributos numéricos, i.e., sépala e pétala comprimento e largura. Como um iniciante, você precisa descobrir como utilizar os dados.

Destaques do Projeto

O conjunto de dados da flor Iris é pequeno e não há necessidade de pré-processamento.
Você pode baixar este conjunto de dados de flores de íris aqui.
Classificar as flores entre as três espécies - virginica, setosa ou versicolor é a tarefa deste projeto de IA.
Você pode obter o código-fonte no GitHub.

3. Identificação de pacotes de produtos a partir de dados de vendas

O projeto intitulado 'Identificando Pacotes de Produtos a partir de Dados de Vendas' é um dos projetos interessantes de aprendizado de máquina em R. Para desenvolver este projeto em R, você deve empregar uma técnica de agrupamento que é a segmentação subjetiva para descobrir os pacotes de produtos a partir dos dados de vendas.

Destaques do Projeto

Para desenvolver este projeto, você deve ter conhecimento sobre ciência de dados. Aqui, descrevemos os cursos de ciência de dados.
O idioma usado: R
Além disso, você deve conhecer as abordagens de aprendizado de máquina, como um método não supervisionado para armazenamento em cluster.
Para identificar pacotes, a Análise de cesta de compras deve usar.

4. Um sistema de recomendação musical

Voce é um amante da musica? Sempre adoro ouvir o seu favorito? Então, você ficará feliz em saber sobre esta ideia interessante de projeto de aprendizado de máquina. Este também pode ser um projeto inovador. O objetivo deste projeto é recomendar música com base no histórico de escuta do usuário.

Destaques do Projeto

Esta inicialização de inteligência artificial pode ser desenvolvida usando as duas linguagens, i.e., python e R.
Para fazer seu treinamento e conjunto de dados de teste, você deve coletar dados do histórico de escuta do usuário em um determinado período.
O conjunto de dados de treinamento e teste é dividido com base no tempo.
Você pode obter o conjunto de dados e a descrição do projeto aqui.

5. UMA Gladiador de aprendizado de máquina

É uma ideia de projeto de inteligência artificial e aprendizado de máquina muito fácil se você for um iniciante. Este projeto irá ajudá-lo a aumentar seu conhecimento sobre o fluxo de trabalho de construção de modelos. Ao desenvolver este projeto, você pode praticar como importar dados, como limpar dados, pré-processamento e transformação, validação cruzada e engenharia de recursos.

Destaque deste projeto

Você deve saber sobre regressão, classificação e algoritmos de agrupamento.
Você pode encontrar o conjunto de dados no UCI Machine Learning Repository ou no kaggle.
Você pode desenvolver este projeto usando ambas as linguagens, i.e., python e R.
Ao desenvolver este projeto, você aprenderá sobre os modelos de prototipagem rapidamente.

6. TensorFlow

Você quer melhorar sua habilidade de aprendizado de máquina? Você pode praticar com este software e estrutura versátil de inteligência artificial e aprendizado de máquina para aprimorar seu conhecimento. TensorFlow é um dos melhores e mais populares projetos de software livre de aprendizado de máquina. Basicamente, ele faz parte da equipe do Google Brain na organização Machine Intelligence Research do Google. O link do GitHub está aqui.

Destaques do Projeto

Esta é uma biblioteca de software de código aberto.
É usado para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.
Rápido e flexível para uma ampla gama de aplicações.
Possui uma interface python fácil de usar.
Além disso, inclui APIs para Java.

7. Previsão de vendas de BigMart

Você é um iniciante? Você está interessado em aprender como construir um modelo de aprendizado de máquina?? Então, sua busca termina aqui. A previsão de vendas do BigMart é um dos projetos mais fáceis de aprendizado de máquina e inteligência artificial para iniciantes em python. Este é um projeto de ciência de dados também. O objetivo deste projeto é desenvolver um modelo preditivo e descobrir as vendas de cada produto em uma determinada loja BigMart.

Destaques do Projeto

Este conjunto de dados consiste em dados de vendas de 2013 para 1559 produtos em 10 pontos de venda diferentes.
Você tem que construir um modelo de regressão para prever as vendas de cada um dos 1559 produtos.
Ao desenvolver este projeto, você pode entender a visualização dos dados de vendas.
Você saberá como aplicar as técnicas de aprendizado de máquina na previsão de vendas em Python.
Você pode acessar uma solução completa para este projeto aqui.

8. Preveja a qualidade do vinho

Se você adora desenvolver uma startup de aprendizado de máquina interessante e inovadora como eu, esta previsão do projeto de qualidade do vinho é apenas para você. Você pode desenvolver este projeto usando Wine Quality Dataset. O objetivo deste projeto é prever a qualidade do vinho com base nas suas propriedades químicas. Este é um dos projetos simples de aprendizado de máquina para iniciantes em R.

Destaques do Projeto

Você aprenderá sobre a exploração de dados desenvolvendo este projeto.
Para desenvolver este projeto, você tem que saber sobre os modelos de regressão.
Você aprenderá sobre visualização de dados.
Você também saberá sobre R e estatísticas básicas.

9. Scikit-learn

Outra startup de inteligência artificial de código aberto é o scikit-learn. É muito fácil de desenvolver. Esta ferramenta é um módulo Python para projetos de aprendizado de máquina. Isso é efetivamente acessível e altamente reutilizável em vários domínios. Você pode encontrar este projeto no GitHub.

Destaques do Projeto

Uma ferramenta eficiente para mineração de dados e análise de dados.
Você precisa instalar algumas bibliotecas python chamadas NumPy e pandas.
Esta ferramenta é grátis.
Pode ser uma ferramenta útil para desenvolver projetos de inteligência artificial para entrar no mundo do aprendizado de máquina.

10. Vendas Walmart Previsão

Você quer saber como acessar um conjunto de dados? Como importar e carregar? Então, este projeto de conjunto de dados do Walmart com previsão de vendas é um dos projetos de aprendizado de máquina interessantes para você. A tarefa deste projeto é prever vendas para cada departamento em cada loja para ajudá-los na criação de opções mais orientadas para o conhecimento para melhoria de canal e design de estoque.

Destaques do Projeto

O conjunto de dados do Walmart contém dados de 98 produtos em 45 lojas.
Você tem que instalar o R-studio no seu PC.
Ao longo do processo de desenvolvimento deste projeto, você aprenderá como manipular dados em R e como remodelar o pacote R.
Além disso, você aprenderá sobre instruções condicionais e loop em R.

11. Classificação MNIST de dígitos manuscritos

Se você deseja se tornar um especialista em aprendizado de máquina, é necessário praticar vários domínios. O aprendizado profundo e as redes neurais são um escopo onde você pode investir seu tempo e habilidade como um iniciante, pois desempenham um papel vital na aplicação do reconhecimento de imagem. A tarefa deste projeto de inteligência artificial é pegar uma imagem que é um único dígito manuscrito e determinar o que é esse dígito.

Destaques do Projeto

O conjunto de dados MNISt é simples e facilmente acessível.
O conjunto de dados MNIST consiste em 60.000 imagens pré-processadas e formatadas de dígitos manuscritos de 28 × 28 pixels.
Você irá enriquecer sua habilidade em aprendizagem profunda e regressão logística ao longo do desenvolvimento deste projeto.
Você aprenderá como converter dados de pixel em uma imagem.
Para sua conveniência, você encontrará a solução completa aqui - Classificação MNIST de dígitos manuscritos.

12. Theano

Theano, outra startup ou projeto de aprendizado de máquina de código aberto. Esta ferramenta é uma biblioteca python que permite a um desenvolvedor de aprendizado de máquina definir e otimizar expressões matemáticas e avaliá-las, incluindo matrizes multidimensionais, de forma eficiente.

A ferramenta, Theano, integra um sistema de álgebra computacional (CAS) com um compilador otimizador. Você também pode usá-lo para sua pesquisa acadêmica. Se você o usa para fins de pesquisa educacional, deve citá-lo.

Destaques do Projeto

Esta ferramenta está integrada com NumPy.
Ele avalia a expressão de forma eficiente.
Este projeto de código aberto pode detectar muitos tipos de erros.
O URL do GitHub está aqui.

13. Resolvendo vários casos de uso de classificação usando H2O

Se você é um especialista em aprendizado de máquina e tem uma ideia sobre vários domínios, como H20, ciência de dados e algoritmos de aprendizado de máquina. Então, este projeto é para você, onde você pode usar essas habilidades. Este é um dos projetos de aprendizado de máquina e inteligência artificial em R. Neste projeto, você deve empregar H20 e funcionalidade para desenvolver modelos de aprendizado de máquina.

Destaques do Projeto

Você aprenderá sobre escalabilidade de modelo usando H2O em um ambiente Hadoop.
H20 integra muitos algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, regressão logística, Naive Bayes, agrupamento K-means e word2vec.
Você tem que usar estes: R-studio, R e H2O.
H2O inclui um método de conjuntos empilhados.

14. Keras

Se você é um desenvolvedor de nível médio e deseja aprimorar suas habilidades para desafios de aprendizado de máquina do mundo real? Portanto, você deve saber sobre projetos de código aberto de aprendizado de máquina. Keras é um dos melhores projetos de aprendizado de máquina de código aberto. Esta ferramenta tem alguns recursos proeminentes como fácil extensibilidade, facilidade de uso e também você pode trabalhar em python. O URL do GitHub está disponível aqui.

Destaques do Projeto

É uma API de redes neurais de alto nível escrita em python.
Esta ferramenta de código aberto permite uma prototipagem fácil e rápida com seus recursos proeminentes.
Esta ferramenta é compatível com: Python 2.7-3.6.
Esta plataforma suporta tanto redes de convolução quanto redes recorrentes, além das combinações dessas duas redes.

15. PyTorch

Você conhece PNL - Processamento de Linguagem Natural? Você está interessado neste campo promissor?? Se sua resposta for sim, então este projeto ou plataforma de código aberto é para você. Literalmente, PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para um python baseado em Torch. Esta ferramenta é usada para aplicativos de aprendizado de máquina, como processamento de linguagem natural.

Destaques do Projeto

Ele tem dois recursos de alto nível: computação de tensor, i.e., NumPy com forte aceleração de GPU e redes neurais profundas construídas em um sistema de auto diff baseado em fita.
PyTorch usa a técnica de diferenciação automática.
O front-end híbrido desta ferramenta oferece flexibilidade e velocidade.
A descrição detalhada desta ferramenta está aqui- PyTorch.

16. Previsão de Doença

Se você deseja implantar o aprendizado de máquina na ciência médica, esta inicialização do aprendizado de máquina na previsão de doenças pode ser interessante para você. A tarefa deste projeto de IA é prever diferentes doenças. Você tem que construir um modelo de aprendizado de máquina em R usando R Studio.

Destaques do Projeto

Você pode usar este conjunto de dados de câncer de mama Wisconsin (diagnóstico). Você pode baixá-lo do Repositório de aprendizado de máquina da UC Irvine.
Neste conjunto de dados, existem duas classes de preditor: massa mamária maligna ou benigna.
Para desenvolver este projeto, você tem que saber sobre a floresta aleatória.
Você obtém uma descrição detalhada deste projeto aqui.

17. Previsão do preço das ações

Se você está interessado em trabalhar com o domínio financeiro, esta ideia incrível pode ser interessante. O objetivo ou tarefa deste sistema é prever os preços futuros das ações. Este sistema aprende com o desempenho de uma empresa.

Destaques do Projeto

Os conjuntos de dados do mercado de ações podem ser baixados do Quandl.com ou Quantopian.com.
Os desafios para trabalhar com este projeto são que os dados dos preços das ações são granulares, e esses dados são de diferentes tipos, como índices de volatilidade, preços, indicadores fundamentais, etc.
Você pode facilmente validar seu sistema com novos dados.
Se você é um iniciante, então você pode limitar a tarefa do projeto e só pode prever os movimentos de preços de seis meses, dependendo de um relatório trimestral da organização.

18. Um sistema recomendado usando o conjunto de dados Movielens

Hoje as pessoas estão interessadas em assistir a um filme online em vez de assistir a um filme na TV. Se você é apaixonado por trabalhar com uma ideia de projeto tão inovadora e empolgante, essa ideia pode ajudá-lo. O objetivo deste sistema é desenvolver um sistema de recomendação eficiente.

Destaques do Projeto

O conjunto de dados Movielens consiste em 1.000.209 classificações de filmes de 3.900 filmes feitos por 6.040 usuários de Movielens.
Este sistema pode ser desenvolvido em ambas as linguagens, i.e., R e python.
Este projeto de aprendizado de máquina é útil para iniciantes.
Você pode construir uma visualização em nuvem mundial de títulos de filmes para desenvolver um sistema recomendado para filmes.

19. Sistema de reconhecimento de atividade humana

Um sistema de reconhecimento de atividade humana é um modelo classificador que pode identificar atividades de aptidão humana. Para desenvolver este projeto, é necessário utilizar um conjunto de dados de smartphone, que contém a atividade de fitness de 30 pessoas, que é capturada por meio de smartphones. Este projeto irá ajudá-lo a entender o procedimento de resolução do problema de multi-classificação. Se você é um iniciante, este projeto é absolutamente para você aprimorar suas habilidades de aprendizado de máquina.

Destaques do Projeto

Este projeto de inteligência artificial é um problema de classificação. Portanto, como um desenvolvedor iniciante, isso o ajudará a aumentar sua habilidade de resolução de problemas.
Você aprenderá sobre SVM e Adaboost.
O conjunto de dados foi dividido aleatoriamente para a fase de treinamento e teste. Na fase de treinamento, são 70% dos dados e 30% para o teste.
Os detalhes deste projeto podem ser encontrados aqui.

20. Néon

O projeto de aprendizado de máquina de código aberto e inteligência artificial, neon é melhor para os desenvolvedores de aprendizado de máquina experientes ou experientes. Esta ferramenta é a biblioteca de aprendizagem profunda baseada em Python da Intel Nervana. Esta ferramenta oferece alto desempenho com seus recursos de facilidade de uso e extensibilidade. O URL do GitHub está aqui: neon.

Destaques do Projeto

É uma estrutura para visualização.
Ele tem um back-end de hardware que pode ser trocado.
Você pode escrever o código uma vez e implantá-lo em CPUs, GPUs ou hardware Nervana.
Esta ferramenta suporta modelos comumente usados, incluindo conventos, autoencoders, LSTMs e RNNs.

Reflexões finais

Todos os detalhes são sobre os 20 melhores projetos de aprendizado de máquina e, com sorte, você terá uma ideia de projeto interessante lendo este artigo. Organizamos este artigo para que, seja qual for o seu nível de iniciante, médio ou especialista, você pode aprender algo novo, ou você pode saber algo novo com este artigo.

Por último, você também pode ver alguns projetos mais interessantes que são os projetos Raspberry Pi e Arduino. Muito obrigado por ficar conosco.