Этот проект предназначен для начинающих, чтобы они могли начать свое путешествие в области науки о данных и искусственного интеллекта.
Все должны знать о предварительной обработке и очистке данных. Это похоже на сбор набора данных и удаление ненужных вещей, таких как столбец, строка и набор данных с нулевым значением. И представить наши данные в стандартном формате. Вы должны хорошо знать программирование на Python и язык программирования R.
Журнал Harvard Business Review назвал науку о данных «самой привлекательной профессией 21 века».
Компании используют специалистов по данным для поиска, управления и анализа больших объемов неструктурированных данных. Для управления набором данных требуется много процессов, поэтому необходимо обладать хорошими аналитическими навыками для анализа и визуализации данных.
1. Анализ настроений
Анализ настроений помогает понять отзывы клиентов в бизнесе и крупной компании. Многие люди дают свои отзывы о продукте и некоторых связанных с ним вещах о бизнесе. Невозможно проверить все отзывы клиентов из-за большого объема данных и трудоемкости, поэтому мы анализируем данные наших клиентов в НЛП (обработка естественного языка). Обработка естественного языка — это область лингвистики, информатики и искусственного интеллекта. НЛП обладает способностью понимать значение человеческого языка.
Есть много вещей, которые вы можете анализировать, например, обзоры клиентов Amazon, обзоры Twitter, Rotten Tomatoes и их обзоры, обзоры фильмов и т. д.
Я рекомендую вам проверить этот проект в следующем:
- Обзор в Твиттеренажмите здесь
- Проект анализа настроений на питоне обзора фильма.
2. Проект чат-бота
Чат-бот использует автоматическую беседу с клиентом и людьми. Агент чат-бота — это система машинного программирования, которая понимает проблемы клиентов и пытается общаться с ними круглосуточно и без выходных. На рынке доступно множество чат-ботов, таких как Siri, Cortana и Alexa. В настоящее время агент чат-бота в основном используется на веб-сайте и в мобильном приложении. В чат-боте человек может общаться с помощью голоса и текста, а его функция искусственного интеллекта (ИИ) может быть встроена и использоваться через основные приложения для обмена сообщениями.
Я рекомендую вам проверить этот проект ниже.
Вам нужны базовые знания о Python и НЛП. Обработка естественного языка (NLP) используется для понимания смысла клиента, потому что машина может понять чувства и проблемы клиента, но если мы дадим им надлежащие инструкции, то его возможный клиент будет удовлетворен.
Это агент чат-бота, сгенерированный пользовательским интерфейсом, в котором вы можете указать свое решение проблемы с помощью текста без знания какого-либо языка программирования.
Вы можете попробовать это бесплатно с пользовательской функцией.
3. Анализ временных рядов и прогнозирование
Прогнозирование временных рядов в большинстве случаев решает проблемы прогнозирования и показывает график на графике временного ряда. Временной ряд представляет собой ориентированные во времени наблюдения за интересующей переменной. Процесс прогнозирования временных рядов заключается в соединении действий и преобразовании одного или нескольких входных данных в один или несколько выходных.
Действия в процессе прогнозирования:
1. Определение проблемы
2. Сбор данных
3. Анализ данных
4. Выбор и подгонка модели
5. Проверка модели
6. Прогнозирование развертывания модели
> 7. Мониторинг эффективности модели прогнозирования
Есть несколько примеров прогнозирования временных рядов.
- Суммарные продажи товара за месяц, неделю и день
- Ежедневная цена закрытия определенной акции на Нью-Йоркской фондовой бирже.
- Отслеживание и запись ежедневных погодных условий
Если вы хотите узнать больше о прогнозировании временных рядов, я предлагаю прочитать эту статью с кодом Python.
4. Система рекомендаций
Интернет и веб-сервисы выросли за несколько десятилетий, и теперь информация является мощным инструментом. Многие фирмы электронной коммерции рекомендуют свой продукт пользователям и извлекают из него выгоду. Цель системы рекомендаций — дать предложение и решить проблему перегрузки пользователей, используя личную информацию и пользовательский опыт. Некоторые веб-сайты электронной коммерции, такие как eBay, Amazon и Flipkart, используют систему рекомендаций. Он берет огромное количество информационных данных от пользователя и пытается дать лучший продукт, чтобы удовлетворить потребности клиентов.
В основном существует два типа рекомендательных систем
- Совместная фильтрация: она берет прошлую информацию о покупателе, такую как поиск пользователей, пользовательский рейтинг продукта, лайки продукта, список избранных коллекций и т. д., а также прогнозирует и предоставляет похожий тип продукта, используя их информацию. Большинство веб-сайтов электронной коммерции используют совместную фильтрацию.
- Контентная фильтрация: этот метод основан на описании товара и профиле предпочтений покупателя. Его поиск по определенному ключевому слову в продукте (название, описание и местоположение) и на основе этого дал предложение.
некоторые примеры системы рекомендаций:
- Новостные веб-сайты
- Платформы социальных сетей
- Системы поддержки торговли акциями
- Система рекомендаций фильмов
Я предлагаю вам прочитать эту статью с кодом Python. Проект системы рекомендаций фильмов на python. "Кликните сюда"
5. Система обнаружения объектов
Обнаружение и распознавание объектов основано на компьютерном зрении и распознавании изображений. И для распознавания объекта на изображении и видео требуется много данных. Обнаружение объектов может предоставить ценную информацию для семантического понимания изображений и видео и связано со многими приложениями, включая классификацию изображений, анализ поведения человека, распознавание лиц и автономное вождение автомобилей.
Человек может легко обнаружить объект на изображении и видео, но для распознавания объекта требуется определенная подготовка машины. Подходы к обнаружению объектов на основе глубокого обучения, в которых представлен обзор истории глубокого обучения, а также введение в базовую архитектуру и преимущества CNN.
Вывод
Для всего этого проекта нужны базовые знания о языке программирования Python и машинном обучении. Как только вы попробуете этот проект, вы получите представление о том, как начать собственное путешествие по проекту в другой среде и проекте. В Интернете доступно множество типов проектов, но внесите некоторые изменения в проект или попробуйте выбрать другой алгоритм одного и того же проекта, чтобы вы могли замарать свою руку в науке о данных.
Надеюсь, вам понравится этот контент.
Спасибо
