8 идей для Data Science проектов

  • 6 февраля, 17:30
  • 2362
  • 0

Data Sciencе проекты быстро заполнили мир программирования. И вот 8 идей для проектов в области информационных технологий и науки о данных.

8 идей для Data Science проектов

1. Обнаружение сонливости водителя

Ночное вождение - тяжелая работа. Много несчастных случаев происходит, когда водитель становится сонным во время вождения. Эта идея направлена на то, чтобы определить, когда водитель засыпает, и тогда нужно подать сигнал тревоги. В этом проекте используется модель глубокого обучения для классификации изображений, где глаза людей открыты или закрыты. Вот соответствующий набор данных и исходный код .

2. Чатбот

Чатботы играют важную роль в бизнесе. Они помогают в предоставлении улучшенных и персонализированных услуг и в то же время экономят деньги и время.

Чатбот может быть натренирован с использованием методов глубокого обучения. Самая распространенная методика обучения чат-ботов - это использование повторяющихся нейронных сетей (RNN). 

3. Распознавание символов

Такие проекты фокусируются на способности компьютера распознавать и понимать символы, написанные людьми от руки. Нейронная сеть обучается с использованием набора данных MNIST. Это помогает сети распознавать с точностью рукописные цифры. 

4. Обнаружение рака 

Проект по выявлению рака использует гистологические изображения, чтобы классифицировать, есть ли у пациента инвазивная протоковая карцинома или нет. В таких проектах используются набор данных IDC для классификации гистологических изображений как злокачественных или доброкачественных. Нейронная сеть лучше всего подходит для этой задачи. Модель обучается с использованием около 80% набора данных, а оставшийся набор данных используется для проверки точности модели после ее обучения.

5. Влияние изменения климата на мировое предложение продовольствия

В наши дни изменение климата и аномалии становятся частью нашей жизни. 

Этот проект направлен на количественную оценку воздействия изменения климата на глобальное производство продуктов питания. Целью является оценка потенциального воздействия изменения климата на производство основных культур. С помощью набора данных можно оценить влияние изменения температуры и осадков с учетом влияния углекислого газа на рост растений и неопределенность в изменении климата.

6. Прогнозирование временных рядов веб-трафика.

Прогнозирование временных рядов является очень важной концепцией в статистике и машинном обучении. А прогнозирование веб-трафика является популярным приложением прогнозирования временных рядов. Это помогает веб-серверам лучше управлять своими ресурсами, чтобы избежать простоев. 

7. Обнаружение фейковых новостей

Идея этого проекта состоит в том, чтобы создать модель машинного обучения, которая может определять, являются ли новости, предоставленные в социальных сетях, правдой или нет. Вы можете использовать TfidfVectorizer и PassiveAggressive классификатор для построения этой модели. TF или Term Frequency - это количество раз, когда слово встречается в документе. IDF или частота обратных документов - это мера важности слова, основанная на том, сколько раз оно встречается в разных документах. Общие слова, встречающиеся во многих документах, не имеют большого значения. 

TFIDFVectorizer анализирует коллекцию документов и создает матрицу TF-IDF в соответствии с ней. Классификатор PassiveAggressive остается пассивным, если результат классификации правильный, но агрессивно меняет свои критерии классификации, если классификация неверна. Используя их, мы можем построить модель машинного обучения, которая может классифицировать новости как поддельные или истинные.

8. Прогноз лесного пожара

Лесные пожары стали ужасно распространенными бедствиями в современном мире. Они наносят большой ущерб экосистеме, а также требуют больших затрат с точки зрения денег и инфраструктуры. Используя кластеризацию k-средних, вы можете определить горячие точки лесных пожаров и серьезность пожара в этом месте, что может быть использовано для лучшего распределения ресурсов и более быстрого времени отклика. Использование метеорологических данных, таких как времена года, когда пожары более распространены, а погодные условия, которые их усугубляют, может еще больше повысить точность результатов.

Источник перевода


0 комментариев
Сортировка:
Добавить комментарий