Los 20 mejores proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático

En este mundo actual impulsado por la tecnología, el aprendizaje automático es un área prominente que hace que nuestra máquina o dispositivo electrónico sea inteligente. El propósito de este campo es transformar una máquina simple en una máquina con la mente. En este artículo, exploramos proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para impulsar su interés. Porque estos proyectos de IA y ML son muy competitivos, complicados e interesantes de desarrollar. Creo firmemente que estos proyectos son el mejor lugar para invertir su tiempo y habilidades . Pasemos a explorar proyectos de aprendizaje automático interesantes, innovadores y sencillos.

Mejores proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático

proyectos de aprendizaje automáticoA continuación, narramos las 20 mejores empresas emergentes y proyectos de aprendizaje automático. Si es un principiante o un recién llegado a este mundo del aprendizaje automático, le sugeriré que primero realice un curso de aprendizaje automático. Aquí, hemos enumerado . Ahora comencemos con los detalles.

1. Analizador de sentimiento de las redes sociales

análisis de sentimiento de las redes sociales

Este es uno de los proyectos de aprendizaje automático interesantes e innovadores. Como, las redes sociales como Facebook, Twitter y YouTube son el océano de big data. Por lo tanto, extraer estos datos puede ser beneficioso de varias maneras para comprender los sentimientos y opiniones de los usuarios.

Además, este proyecto puede ser efectivo para que el marketing digital y la marca comprendan la opinión o reacción de un producto o servicio de un cliente. Para comprender la funcionalidad de este proyecto, vea un ejemplo aquí

Aspectos destacados del proyecto

  • Este es uno de los proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para principiantes en Python.
  • Para entrenar el sistema, el desarrollador del proyecto puede ayudarnos con publicaciones en las redes sociales, tweets de mensajes cortos o reseñas de clientes según los requisitos del sistema.
  • Para los principiantes, los datos de Twitter pueden ser útiles ya que un tweet contiene un hashtag, ubicación y muchos más, fáciles de analizar.
  • Usando un conjunto de datos de Twitter, uno puede obtener muchos datos, ya que consta de 31,962 tweets.
  • Como principiante, puede construir su modelo para clasificar los datos como positivos o negativos.

2. Clasificación de las flores de iris

Clasificación de flores irlandesas

Si eres un principiante en el mundo del aprendizaje automático, entonces esta sencilla puesta en marcha de aprendizaje automático para principiantes en Python es adecuada para ti. Este proyecto también se conoce como el “Hola mundo” de los proyectos de aprendizaje automático. También puedes desarrollar este proyecto en R.

Este proyecto se puede desarrollar utilizando un método supervisado como el método de vector de soporte de aprendizaje automático. El conjunto de datos de flores irlandesas tiene atributos numéricos, es decir, el largo y ancho del sépalo y pétalo. Como principiante, debe descubrir cómo utilizar los datos.

Aspectos destacados del proyecto

  • El conjunto de datos de flores de Iris es pequeño y no es necesario realizar un procesamiento previo.
  • Puede descargar este conjunto de datos de flores de Iris desde aquí .
  • Clasificar las flores entre las tres especies: virginica, setosa o versicolor es la tarea de este proyecto de IA.
  • Puede obtener el código fuente de GitHub .

3. Identificación de paquetes de productos a partir de datos de ventas

paquetes de productos

El proyecto titulado ‘Identificación de paquetes de productos a partir de datos de ventas’ es uno de los interesantes proyectos de aprendizaje automático en R. Para desarrollar este proyecto en R, debe emplear una técnica de agrupación que es la segmentación subjetiva para descubrir los paquetes de productos a partir de los datos de ventas. .

Aspectos destacados del proyecto

  • Para desarrollar este proyecto, debe tener conocimientos sobre ciencia de datos. Aquí, describimos .
  • El idioma utilizado: R
  • Además, debe conocer los enfoques de aprendizaje automático como un método no supervisado para la agrupación en clústeres.
  • Para identificar paquetes, debe utilizar Market Basket Analysis.

4. Un sistema de recomendación musical

sistema de recomendación de música

¿Eres amante de la música? ¿Siempre te encanta escuchar tu favorito? Entonces, te alegrará conocer esta interesante idea de proyecto de aprendizaje automático. Este también puede ser un proyecto innovador. El objetivo de este proyecto es recomendar música según el historial de escucha del usuario.

Aspectos destacados del proyecto

  • Esta startup de inteligencia artificial se puede desarrollar utilizando ambos lenguajes, es decir, python y R.
  • Para crear su conjunto de datos de entrenamiento y prueba, debe recopilar datos del historial de escucha del usuario en un período determinado.
  • El conjunto de datos de entrenamiento y prueba se divide en función del tiempo.
  • Puede obtener el conjunto de datos y la descripción del proyecto desde aquí .

5. Un gladiador de aprendizaje automático

Es una idea de proyecto de aprendizaje automático e inteligencia artificial muy fácil si eres un principiante. Este proyecto le ayudará a aumentar sus conocimientos sobre el flujo de trabajo de la construcción de modelos. Al desarrollar este proyecto, puede practicar cómo importar datos, cómo limpiar datos, preprocesamiento y transformación, validación cruzada e ingeniería de características.

Destacando de este proyecto

  • Debe conocer los algoritmos de regresión, clasificación y agrupamiento.
  • Puede encontrar el conjunto de datos en el Repositorio de aprendizaje automático de UCI o en kaggle .
  • Puede desarrollar este proyecto utilizando ambos lenguajes, es decir, python y R.
  • Al desarrollar este proyecto, aprenderá rápidamente sobre los modelos de creación de prototipos.

6. TensorFlow

tensorflow

¿Quieres mejorar tu habilidad de aprendizaje automático? Puede practicar con este versátil de para mejorar sus conocimientos. TensorFlow es uno de los mejores y más populares proyectos de código abierto de aprendizaje automático. Básicamente, es parte del equipo de Google Brain en la organización de investigación de inteligencia artificial de Google. El enlace de GitHub está aquí .

Aspectos destacados del proyecto

  • Esta es una biblioteca de software de código abierto.
  • Se utiliza para el cálculo numérico mediante gráficos de flujo de datos.
  • Rápido y flexible para una amplia gama de aplicaciones.
  • Tiene una interfaz de Python fácil de usar.
  • Además, incluye API para Java.

7. Predicción de ventas de BigMart

predicción de ventas

eres un principiante? ¿Está interesado en aprender a crear un modelo de aprendizaje automático? Entonces, su búsqueda termina aquí. Esta, la predicción de ventas de BigMart es uno de los proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial más fáciles para principiantes en Python. Este también es un proyecto de ciencia de datos. El propósito de este proyecto es desarrollar un modelo predictivo y conocer las ventas de cada producto en una determinada tienda BigMart.

Aspectos destacados del proyecto

  • Este conjunto de datos consta de datos de ventas de 2013 para 1559 productos en 10 puntos de venta diferentes.
  • Tienes que construir un modelo de regresión para predecir las ventas de cada uno de los 1559 productos.
  • Al desarrollar este proyecto, puede comprender la visualización de datos de ventas.
  • Sabrás cómo aplicar las técnicas de aprendizaje automático en la predicción de ventas en Python.
  • Puede acceder a una solución completa para este proyecto aquí .

8. Predecir la calidad del vino

predecir la calidad del vino

Si te encanta desarrollar una startup de aprendizaje automático interesante e innovadora como yo, entonces esta predicción del proyecto de calidad del vino es solo para ti. Puede desarrollar este proyecto utilizando Wine Quality Dataset. El objetivo de este proyecto es predecir la calidad del vino en función de sus propiedades químicas. Este es uno de los proyectos de aprendizaje automático simples para principiantes en R.

Aspectos destacados del proyecto

  • Aprenderá sobre la exploración de datos desarrollando este proyecto.
  • Para desarrollar este proyecto, es necesario conocer los modelos de regresión.
  • Aprenderá sobre visualización de datos.
  • También conocerá R y estadísticas básicas.

9. Scikit-learn

scikit-learn

Otra startup de inteligencia artificial de código abierto es scikit-learn. Es bastante fácil de desarrollar. Esta herramienta es un módulo de Python para proyectos de aprendizaje automático. Esto es efectivamente accesible y altamente reutilizable en varios dominios. Puedes encontrar este proyecto en GitHub .

Aspectos destacados del proyecto

  • Una herramienta eficiente para la minería de datos y el análisis de datos.
  • Necesita instalar algunas bibliotecas de Python llamadas NumPy y pandas.
  • Esta herramienta es gratuita.
  • Puede ser una herramienta útil para desarrollar proyectos de inteligencia artificial para ingresar al mundo del aprendizaje automático.

10. Pronóstico de ventas de Walmart 

pronóstico de ventas

¿Quieres saber cómo acceder a un conjunto de datos? ¿Cómo importarlo y cargarlo? Entonces, este proyecto de conjunto de datos de Walmart de pronóstico de ventas es uno de los proyectos de aprendizaje automático interesantes para usted. La tarea de este proyecto es pronosticar las ventas de cada departamento en cada punto de venta para ayudarlos a crear mejores opciones basadas en el conocimiento para la mejora del canal y el diseño de inventario.

Aspectos destacados del proyecto

  • El conjunto de datos de Walmart contiene datos de 98 productos en 45 puntos de venta.
  • Tienes que instalar R-studio en tu PC.
  • A lo largo del proceso de desarrollo de este proyecto, aprenderá cómo manipular datos en R y cómo remodelar el paquete R.
  • Además, aprenderá acerca de las declaraciones condicionales y el ciclo en R.

11. Clasificación de dígitos manuscritos de MNIST

dígito escrito a mano

Si desea convertirse en un experto en aprendizaje automático, debe practicar varios dominios. El aprendizaje profundo y las redes neuronales son un ámbito en el que puede invertir su tiempo y habilidades como principiante, ya que desempeñan un papel vital en la aplicación del reconocimiento de imágenes. La tarea de este proyecto de inteligencia artificial es tomar una imagen que es un solo dígito escrito a mano y determinar cuál es ese dígito.

Aspectos destacados del proyecto

  • El conjunto de datos MNISt es simple y de fácil acceso.
  • El conjunto de datos MNIST consta de 60.000 imágenes preprocesadas y formateadas de dígitos escritos a mano de 28 × 28 píxeles.
  • Enriquecerás tu habilidad en deep learning y regresión logística a lo largo del desarrollo de este proyecto.
  • Aprenderá a convertir datos de píxeles en una imagen.
  • Para su comodidad, encontrará la solución completa aquí:  Clasificación de dígitos manuscrita MNIST .

12. Theano

Theano, otra startup o proyecto de aprendizaje automático de código abierto. Esta herramienta es una biblioteca de Python que permite a un desarrollador de aprendizaje automático definir y optimizar expresiones matemáticas y evaluarlas, incluidas matrices multidimensionales, de manera eficiente.

La herramienta, Theano, integra un (CAS) con un compilador de optimización. También puede utilizarlo para su investigación académica. Si lo usa para fines de investigación educativa, debe citarlo.

Aspectos destacados del proyecto

  • Esta herramienta está integrada con NumPy.
  • Evalúa la expresión de manera eficiente.
  • Este proyecto de código abierto puede detectar muchos tipos de errores.
  • La URL de GitHub está aquí .

13. Resolver casos de uso de clasificación múltiple usando H2O

Si es un experto en aprendizaje automático y tiene una idea sobre múltiples dominios como H20, ciencia de datos y algoritmos de aprendizaje automático. Entonces, este proyecto es para ti donde puedes usar estas habilidades. Este es uno de los proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial en R. En este proyecto, debe emplear H20 y la funcionalidad para desarrollar .

Aspectos destacados del proyecto

  • Aprenderá sobre la escalabilidad del modelo utilizando H2O en un entorno Hadoop.
  • H20 integra muchos algoritmos de aprendizaje automático como regresión lineal, regresión logística, Naive Bayes, agrupación en clústeres de K-medias y word2vec.
  • Tienes que usar estos: R-studio, R y H2O.
  • H2O incluye un método de conjuntos apilados.

14. Keras

keras

¿Si es un desarrollador de nivel medio y desea mejorar su habilidad para los desafíos de aprendizaje automático del mundo real? Por lo tanto, debe conocer los proyectos de código abierto de aprendizaje automático. Keras es uno de los mejores proyectos de aprendizaje automático de código abierto. Esta herramienta tiene algunas características destacadas como fácil extensibilidad, facilidad de uso y también puede trabajar en Python. La URL de GitHub está disponible aquí .

Aspectos destacados del proyecto

  • Es una API de redes neuronales de alto nivel que está escrita en Python.
  • Esta herramienta de código abierto permite la creación de prototipos fácil y rápida con sus características destacadas.
  • Esta herramienta es compatible con: Python 2.7-3.6.
  • Esta plataforma admite tanto redes de convolución como redes recurrentes, además de las combinaciones de estas dos redes.

15. PyTorch

pytorch

¿Conoce NLP- Procesamiento del lenguaje natural? ¿Está interesado en este prometedor campo? Si su respuesta es sí, entonces este proyecto o plataforma de código abierto es para usted. Literalmente, PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para una python basada en Torch. Esta herramienta se utiliza para , como el procesamiento del lenguaje natural.

Aspectos destacados del proyecto

  • Tiene dos características de alto nivel: cálculo de tensor, es decir, NumPy con fuerte aceleración de GPU, y redes neuronales profundas construidas en un sistema de diferencia automática basado en cinta.
  • PyTorch utiliza la técnica de diferenciación automática.
  • La interfaz híbrida de esta herramienta proporciona flexibilidad y velocidad.
  • La descripción detallada de esta herramienta está aquí: PyTorch .

16. Predicción de enfermedades

predicción de enfermedades

Si desea implementar , entonces esta puesta en marcha de aprendizaje automático sobre la predicción de enfermedades puede resultarle interesante. La tarea de este proyecto de IA es predecir diferentes enfermedades. Tienes que construir un modelo de aprendizaje automático en R usando R Studio.

Aspectos destacados del proyecto

  • Puede utilizar este conjunto de datos (diagnóstico) de cáncer de mama de Wisconsin. Puede descargarlo del repositorio de aprendizaje automático de UC Irvine .
  • En este conjunto de datos, hay dos clases de predictores: masa mamaria maligna o benigna.
  • Para desarrollar este proyecto, debes conocer el bosque aleatorio.
  • Obtienes una descripción detallada de este proyecto aquí .

17. Predicción del precio de las acciones

predictor de acciones

Si está interesado en trabajar con el dominio de las finanzas, esta increíble idea podría ser interesante. El objetivo o la tarea de este sistema es predecir los precios futuros de las acciones. Este sistema aprende del desempeño de una empresa.

Aspectos destacados del proyecto

  • Los conjuntos de datos del mercado de valores se pueden descargar de Quandl.com o Quantopian.com.
  • Los desafíos para trabajar con este proyecto son que los datos de precios de las acciones son granulares, y estos datos son de diferentes tipos, como índices de volatilidad, precios, indicadores fundamentales, etc.
  • Puede validar fácilmente su sistema con nuevos datos.
  • Si es un principiante, puede limitar la tarea del proyecto y solo puede predecir los movimientos de precios de seis meses dependiendo de un informe trimestral de la organización.

sistema recomendado para películas

Hoy en día, la gente está interesada en ver una película en línea en lugar de ver una película en la televisión. Si te apasiona trabajar con una idea de proyecto tan innovadora y emocionante, esta idea podría ayudarte. El objetivo de este sistema es desarrollar un sistema de recomendación eficiente.

Aspectos destacados del proyecto

  • El conjunto de datos de Movielens consta de 1.000.209 clasificaciones de películas de 3.900 películas realizadas por 6.040 usuarios de Movielens.
  • Este sistema se puede desarrollar utilizando ambos lenguajes, es decir, R y Python.
  • Este proyecto de aprendizaje automático es útil para principiantes.
  • Puede crear una visualización en la nube mundial de títulos de películas para desarrollar un sistema recomendado para películas.

19. Sistema de reconocimiento de actividad humana

reconocimiento de actividad humana

Un sistema de reconocimiento de actividad humana es un modelo clasificador que puede identificar actividades de aptitud humana. Para desarrollar este proyecto, debe utilizar un conjunto de datos de teléfono inteligente, que contiene la actividad física de 30 personas, que se captura a través de teléfonos inteligentes. Este proyecto le ayudará a comprender el procedimiento de resolución del problema de clasificación múltiple. Si es un principiante, este proyecto es absolutamente para que mejore su habilidad de aprendizaje automático.

Aspectos destacados del proyecto

  • Este proyecto de inteligencia artificial es un problema de clasificación. Entonces, como desarrollador principiante, te ayudará a aumentar tu habilidad para resolver problemas.
  • Aprenderá sobre SVM y Adaboost.
  • El conjunto de datos se ha dividido aleatoriamente para la fase de entrenamiento y prueba. En la fase de entrenamiento, hay un 70% de datos y un 30% para las pruebas.
  • Los detalles de este proyecto se encontrarán aquí .

20. Neón

neón

El proyecto de aprendizaje automático e inteligencia artificial de código abierto, neon es el mejor para los desarrolladores de aprendizaje automático senior o expertos. Esta herramienta es la biblioteca de aprendizaje profundo basada en Python de Intel Nervana. Esta herramienta proporciona un alto rendimiento con sus características de facilidad de uso y extensibilidad. La URL de GitHub está aquí: neon .

Aspectos destacados del proyecto

  • Es un marco de visualización.
  • Tiene un back-end de hardware intercambiable.
  • Puede escribir código una vez e implementarlo en CPU, GPU o hardware Nervana.
  • Esta herramienta admite modelos de uso común, incluidos conventos, codificadores automáticos, LSTM y RNN.

Pensamientos finales

Todos los detalles son sobre los 20 mejores proyectos de aprendizaje automático y, con suerte, obtendrá una idea de proyecto interesante leyendo este artículo. Organizamos este artículo para que sea cual sea su nivel principiante, medio o experto, pueda aprender algo nuevo o pueda saber algo nuevo de este artículo.

Por último, también puede ver algunos proyectos más interesantes que son los proyectos y . Muchas gracias por quedarse con nosotros.

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