La scienza dei dati ha registrato un boom negli ultimi due anni e la spinta nel dominio dell'intelligenza artificiale dovuta alle varie innovazioni non farà altro che portarla al livello successivo. Man mano che sempre più industrie iniziano a rendersi conto della potenza della Data Science , sul mercato emergono più opportunità.
Lo scopo alla base di questo articolo è condividere alcune idee per il tuo prossimo progetto, che non solo aumenterà la tua fiducia nella scienza dei dati, ma svolgerà anche un ruolo fondamentale nel migliorare le tue capacità.
I dati alimentano davvero tutto ciò che facciamo. — Jeff Weiner
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I migliori progetti sulla Data Science e Intelligenza Artificiale
Comprendere la scienza dei dati può essere piuttosto difficile all'inizio, ma con una pratica costante, puoi presto iniziare a cogliere le varie nozioni e terminologie in materia. Il modo migliore per ottenere una maggiore esposizione alla scienza dei dati oltre a passare attraverso la letteratura è quello di intraprendere alcuni progetti utili che non solo ti aiuteranno a migliorare le tue competenze, ma renderanno anche il tuo curriculum più impressionante.
In questa sezione, condivideremo con te idee di progetti divertenti e interessanti, che sono distribuite su tutti i livelli di abilità, che vanno da principianti, intermedi e veterani.
1. Crea il Tuo Chatbot in Python
Linguaggio: Python
Set di dati: file JSON
Codice sorgente: crea il tuo primo progetto Python Chatbot
I chatbot svolgono un ruolo fondamentale per le aziende in quanto possono gestire senza sforzo una raffica di richieste e messaggi dei clienti senza alcun rallentamento.
I chatbot funzionano analizzando l'input del cliente e rispondendo con una risposta mappata appropriata. Per addestrare il chatbot, puoi utilizzare Recurrent Neural Networks con il set di dati JSON mentre l'implementazione può essere gestita utilizzando Python . Se vuoi che il tuo chatbot sia di specifico dominio o di dominio aperto dipende dal suo scopo. Man mano che questi chatbot elaborano più interazioni, aumentano anche la loro intelligenza e precisione.
2. Rilevamento frodi con carta di credito
Linguaggio: R o Python
Set di dati : i dati sulla transazione delle carte di credito vengono utilizzati qui come set di dati.
Codice sorgente: rilevamento delle frodi con carta di credito tramite Python
Le frodi con le carte di credito sono più comuni di quanto si pensi, e ultimamente sono state più alte. In senso figurato, siamo sulla strada per attraversare un miliardo di utenti di carte di credito entro la fine del 2022 . Ma grazie alle innovazioni in tecnologie come l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la scienza dei dati, le società di carte di credito sono state in grado di identificare e intercettare con successo queste frodi con sufficiente precisione.
In poche parole, l'idea alla base di questo è analizzare il comportamento di spesa abituale del cliente , inclusa la mappatura della posizione di tali spese per identificare le transazioni fraudolente da quelle non fraudolente. Per questo progetto, puoi utilizzare R o Python con la cronologia delle transazioni del cliente come set di dati e inserirlo in alberi decisionali , reti neurali artificiali e regressione logistica . Man mano che fornisci più dati al tuo sistema, dovresti essere in grado di aumentarne la precisione complessiva.
3. Rilevamento di notizie false
Linguaggio: Python
Set di dati : news.csv
Codice sorgente: rilevamento di notizie false
Siamo sicuri che le fake news non hanno bisogno di presentazioni . Nel mondo di oggi tutto connesso, è diventato ridicolmente facile condividere notizie false su Internet. Di tanto in tanto, puoi vedere informazioni false diffuse online da fonti non autorizzate che non solo causano problemi alle persone prese di mira, ma hanno anche il potenziale per causare panico diffuso e persino violenza.
Per frenare la diffusione di notizie false, è fondamentale identificare l'autenticità delle informazioni, cosa che può essere fatta utilizzando questo progetto di Data Science. Per questo, puoi usare Python e costruire un modello con TfidfVectorizer e PassiveAggressiveClassifier per separare le notizie vere da quelle false. Alcune delle librerie Python adatte a questo progetto sono pandas, NumPy e scikit-learn e per il set di dati puoi usare News.csv .
4. Previsione degli incendi boschivi
La costruzione di un sistema di previsione degli incendi boschivi e degli incendi sarà un altro buon uso delle capacità offerte da Data Science. Un incendio boschivo o un incendio forestale è essenzialmente un incendio incontrollato in una foresta. Ogni incidente di un incendio boschivo ha causato un'enorme quantità di danni non solo alla natura, ma anche all'habitat animale e alle proprietà umane.
Per controllare e persino prevedere la natura caotica degli incendi, è possibile utilizzare il clustering k-means per identificare i principali hotspot di incendio e la loro gravità. Questo potrebbe essere utile per allocare correttamente le risorse. Puoi anche utilizzare i dati meteorologici per trovare periodi comuni, stagioni per incendi boschivi per aumentare la precisione del tuo modello.
5. Classificazione del cancro al seno
Linguaggio: Python
Dataset: IDC (carcinoma duttale invasivo)
Codice sorgente: Classificazione del cancro al seno con Deep Learning
Nel caso in cui desideri aggiungere un progetto relativo al settore sanitario al tuo portafoglio, puoi provare a creare un sistema di rilevamento del cancro al seno utilizzando Python . Ultimamente i casi di cancro al seno sono in aumento e il modo migliore per combattere il cancro al seno è identificarlo in una fase iniziale e adottare misure preventive appropriate. Per costruire un tale sistema con Python, puoi utilizzare il set di dati IDC (Invasive Ductal Carcinoma) , che contiene immagini istologiche per cellule maligne che inducono il cancro e puoi addestrare il tuo modello su questo set di dati. Per questo progetto, troverete C onvolutional reti neurali più adatto per il compito, e per quanto riguarda le librerie Python , è possibile utilizzare NumPy , OpenCV , tensorflow , Keras, scikit-learn , e Matplotlib .
6. Rilevazione della sonnolenza del conducente
Linguaggio: Python
Gli incidenti stradali uccidono molte vite ogni anno e una delle cause degli incidenti stradali sono i conducenti assonnati. Essendo una potenziale causa di pericolo sulla strada, uno dei modi migliori per prevenirlo è implementare un sistema di rilevamento della sonnolenza . Un sistema di rilevamento della sonnolenza del conducente come questo è un altro progetto che ha il potenziale per salvare molte vite valutando costantemente gli occhi del conducente e avvisandolo con allarmi nel caso in cui il sistema rilevi la frequente chiusura degli occhi.
Una webcam è un must per questo progetto per consentire al sistema di monitorare periodicamente gli occhi del guidatore. Per rendere questo accada, questo progetto Python richiederà un modello di apprendimento profondo e biblioteche , come OpenCV , tensorflow , Pygame , e Keras .
7. Sistemi di raccomandazione (raccomandazione per film)
Lingua: R
Set di dati : MovieLens
Pacchetti: raccomandazionelab, ggplot2, data.table, reshape2
Codice sorgente: progetto del sistema di raccomandazione dei film in R
Ti sei mai chiesto come piattaforme multimediali come YouTube , NetFlix e altre ti consigliano cosa guardare dopo? Per fare ciò, utilizzano uno strumento chiamato sistema di raccomandazione/raccomandazione . Prende in considerazione diverse metriche, come l' età, gli spettacoli visti in precedenza, il genere più visto, la frequenza di visualizzazione e le inserisce in un modello di apprendimento automatico che genera quindi ciò che l'utente potrebbe voler guardare in seguito.
In base alle tue preferenze e ai dati di input, puoi provare a creare un sistema di raccomandazione basato sul contenuto o un sistema di raccomandazione di filtraggio collaborativo. Per questo progetto, è possibile scegliere R con i MovieLens set di dati che copre i punteggi di oltre 58.000 film, e per quanto riguarda i pacchetti, è possibile utilizzare recommenderlab , ggplot2 , reshap2 e data.table.
8. Analisi del sentimento
Lingua: R
Set di dati : janeaustenR
Codice sorgente: progetto di analisi del sentiment in R
Conosciuto anche come opinion mining, l' analisi del sentiment è uno strumento supportato dall'intelligenza artificiale , che essenzialmente ti consente di identificare, raccogliere e analizzare le opinioni delle persone su un argomento o un prodotto. Queste opinioni potrebbero provenire da una varietà di fonti, tra cui recensioni online, risposte a sondaggi e potrebbero coinvolgere una serie di emozioni come felice, arrabbiato, positivo, amore, negativo, eccitazione e altro ancora.
Le moderne aziende basate sui dati sono quelle che traggono i maggiori benefici da uno strumento di analisi del sentiment in quanto fornisce loro la visione critica della reazione delle persone alla corsa a secco del lancio di un nuovo prodotto o di un cambiamento nella strategia aziendale. Per costruire un sistema come questo, puoi usare R con il set di dati di janeaustenR insieme al pacchetto tidytext .
9. Analisi esplorativa dei dati
Linguaggio: Python
Pacchetti: panda, NumPy, seaborn e matplotlib
Codice sorgente : Analisi esplorativa dei dati in Python
L'analisi dei dati inizia con l' EDA . L' analisi esplorativa dei dati svolge un ruolo chiave nel processo di analisi dei dati poiché questo passaggio ti aiuta a dare un senso ai tuoi dati e spesso implica la loro visualizzazione per una migliore esplorazione. Per la visualizzazione, puoi scegliere tra una gamma di opzioni, come istogrammi, grafici a dispersione o mappe di calore . EDA può anche esporre risultati imprevisti e valori anomali nei dati. Una volta identificati i modelli e ricavato le informazioni necessarie dai tuoi dati, sei a posto. Un progetto di questa scala può essere facilmente realizzato con Python e per i pacchetti è possibile utilizzare panda, NumPy, seaborn e matplotlib. Un'ottima fonte per i set di dati EDA è IBM Analytics Community .
10. Rilevamento del genere e previsione dell'età
Linguaggio: Python
Set di dati : Adience
Pacchetti: OpenCV
Codice sorgente: rilevamento dell'età OpenCV con Deep Learning
Identificato come un problema di classificazione , questo progetto di rilevamento del genere e previsione dell'età metterà alla prova sia le tue abilità di Machine Learning che quelle di Visione artificiale . L'obiettivo qui è costruire un sistema che prenda l'immagine di una persona e cerchi di identificarne l'età e il sesso. Per questo divertente progetto, puoi implementare reti neurali convoluzionali e utilizzare Python con il pacchetto OpenCV . Puoi prendere il set di dati Adience per questo progetto. Fattori come il trucco, l'illuminazione, le espressioni facciali renderanno questo difficile e cercheranno di buttare via il tuo modello, quindi tienilo a mente.
11. Riconoscere le emozioni dal linguaggio
Linguaggio: Python
Set di dati : RAVDESS
Pacchetti: Librosa, Soundfile, NumPy, Sklearn, Pyaudio
Codice sorgente: riconoscimento delle emozioni vocali con librosa
La parola è uno dei modi più fondamentali per esprimere noi stessi e nasconde varie emozioni al suo interno, come calma, rabbia, gioia ed eccitazione, solo per citarne alcune. Analizzando le emozioni dietro il discorso, è possibile utilizzare queste informazioni per ristrutturare le nostre azioni e servizi, e anche prodotti, per offrire un servizio più personalizzato a individui specifici.
Questo progetto di riconoscimento delle emozioni vocali cerca di identificare ed estrarre le emozioni da più file audio contenenti il linguaggio umano. Per fare qualcosa di simile in Python, è possibile utilizzare il Librosa , soundfile , NumPy, scikit-learn, e PyAaudio pacchetti . Per il set di dati , puoi utilizzare il Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) , che contiene oltre 7300 file da utilizzare.
12. Segmentazione dei clienti
Lingua: R
Codice sorgente: segmentazione dei clienti tramite machine learning
Le aziende moderne si sforzano di fornire servizi altamente personalizzati ai propri clienti, cosa che non sarebbe stata possibile senza una qualche forma di categorizzazione o segmentazione dei clienti . In tal modo, le organizzazioni possono facilmente strutturare i propri servizi e prodotti in base ai propri clienti mirando a loro per aumentare le entrate. Per questo progetto utilizzerai l'apprendimento non supervisionato per raggruppare i tuoi clienti in gruppi basati su aspetti individuali come età, sesso, regione, interessi e così via. Il clustering K-means o il clustering gerarchico saranno adatti qui, ma puoi anche sperimentare il clustering fuzzy o i metodi di clustering basati sulla densità .
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Conclusione
Attraverso questo articolo, abbiamo cercato di coprire più di 10 idee di progetto di Data Science divertenti e utili per te, che ti aiuteranno a capire l'ABC della tecnologia. Essendo uno dei domini più richiesti del settore, il futuro della scienza dei dati ha molte promesse, ma per sfruttare al meglio le opportunità imminenti, devi essere pronto ad affrontare le sfide che comporta. In bocca al lupo!
Nota: per eliminare problemi di diverso tipo, voglio avvisarti del fatto che questo articolo rappresenta solo la mia opinione personale che voglio condividere e hai tutto il diritto di non essere d'accordo con esso.
Se hai suggerimenti o idee, ci piacerebbe sentirle e parlarne.
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