یک بلاگ برای هرچیز جدید و جالب

1. پیش بینی قیمت سهام

یکی از بهترین ایده ها برای شروع آزمایش در مورد پروژه های یادگیری ماشینی برای مبتدیان ، کار در پیش بینی قیمت سهام است. سازمان های تجاری و شرکت ها امروزه در جستجوی نرم افزاری هستند که بتوانند عملکرد شرکت را نظارت و تحلیل کنند و قیمت های آینده سهام های مختلف را پیش بینی کنند.

با داده های بسیار زیادی که در بازار بورس موجود است ، این کانون فرصت مناسبی برای دانشمندان داده که تمایل به امور مالی دارند میباشد .
با این حال ، قبل از شروع کار ، شما باید دانش نسبتاً خوبی را در زمینه های زیر داشته باشید:

تجزیه و تحلیل پیش بینی: با استفاده از تکنیک های مختلف هوش مصنوعی برای فرآیندهای مختلف داده مانند کاوی داده ها ، اکتشاف داده ها و غیره برای پیش بینی رفتار نتایج احتمالی.
تحلیل رگرسیون: تحلیل رگرسیون نوعی تکنیک پیش بینی است که براساس تعامل بین متغیر / متغیر وابسته (هدف) و مستقل (پیش بینی کننده) میباشد .
آنالیز عمل: در این روش کلیه اقدامات انجام شده توسط دو روش ذکر شده در بالا مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد که پس از آن نتیجه در حافظه یادگیری ماشین تغذیه می شود.
مدل سازی آماری: فرایندی شامل ساخت توضیحات ریاضی یک فرآیند در دنیای واقعی و توضیح عدم قطعیت ها در صورت وجود.

2. پیش بینی مسابقات ورزشی توسط یادگیری ماشین

2. درکتاب Moneyball از مایکل لوئیس ، تیم دو و میدانی اوکلند با ترکیب تکنیک پیشاهنگی بازیکنان خود و تحلیل آن در برنامه بازی خود ، چهره بیس بال را دگرگون کردند. و درست مثل آنها ، شما نیز می توانید در دنیای واقعی ورزش را متحول کنید!

از آنجا که هیچ کمبود اطلاعات و داده ای در دنیای ورزش وجود ندارد ، می توانید از این داده ها برای ساخت پروژه های یادگیری ماشین سرگرم کننده و خلاق مانند استفاده از آمار ورزشی دانشگاه خودتان استفاده کنید تا پیش بینی کنید کدام بازیکن بهترین حرفه را در کدام رشته ورزشی (استعدادیابی استعدادی).

همچنین می توانید با تجزیه و تحلیل نقاط قوت و ضعف بازیکنان در یک تیم و طبقه بندی بازیکنان بر اساس آن ، مدیریت تیم را ارتقا دهید.با وجود آمار و اطلاعات ورزشی موجود ، این یک عرصه عالی برای تسریع مهارتهای اکتشاف و تجسم اطلاعات شما میباشد. و میتواند به شما کمک کند که رزومه کاریتان بسیار جالب تر از سایرین به نظر برسد. برای هر کسی که دارای مهارت خاصی در پایتون باشد ، Scikit-Learn گزینه ایده آلی خواهد بودزیرا شامل مجموعه ای از ابزارهای مفید برای تحلیل رگرسیون ، طبقه بندی ، ورود داده ها و غیره است.

3. ایجاد یک شبکه عصبی توسط ماشین لرنینگ که بتواند دست خط را بخواند

یادگیری عمیق و شبکه های عصبی دو رکن اصلی هستند که در هوش مصنوعی اتفاق می افتد. این دو ما را به شگفتی های تکنولوژیکی مانند اتومبیل بدون راننده، تشخیص تصویر و غیره نزدیک تر میکنند. بنابراین، اکنون زمان اکتشاف در عرصه شبکه های عصبی است.
پروژه یادگیری دستگاه شبکه عصبی خود را با چالش طبقه بندی رقمی دست نویس MNIST آغاز کنید. این رابط کاربری برای مبتدیان بسیار کاربر پسند و ایده آل میباشد.

4. یک آنالیزور احساسات تهیه کنید!

اگرچه بیشتر ما از رسانه های اجتماعی برای انتقال احساسات و نظرات شخصی خود در جهان استفاده میکنیم، یکی از بزرگترین چالش ها درک “احساسات” در پشت پست های رسانه های اجتماعی است…به نظر ایده جالبی برای پروژه یادگیری ماشین بعدی شماست! رسانه های اجتماعی تعداد زیادی محتوای تولید شده توسط کاربران رو به رشد دارندد. با ایجاد یک سیستم ماشین لرنینگ که می تواند احساسات موجود در متن ها یا یک مقاله را مورد تجزیه و تحلیل قرار دهد ، درک سازمان ها از رفتار مشتریانشان را بسیار ساده تر می کند.

این موضوع به نوبه خود به آنها امکان می دهد خدمات مشتری خود را بهبود بخشند و از این طریق زمینه ای برای رضایت بیشتر مصرف کننده فراهم کنند. برای شروع کار با پروژه تجزیه و تحلیل احساسات ، می توانید داده های مربوط به توییتر یا Reddit را استخراج کنید.

اگر میخواهید شروع به کار بر روی ایده های خود کنید بد نیست از وضعیت ماشین لرنینگ در کشور آشنا شوید، میتوانید در این خصوص به مقاله بازار کار یادگیری ماشین در ایران مراجعه نمایید.

5.سیستم قیمت گذاری بلیط فیلم

با گسترش سیستم عامل های OTT مانند Netflix ، Amazon Prime ، مردم ترجیح می دهند به راحتی فیلم های مورد علاقه شان را تماشا کنند. عواملی مانند قیمت گذاری ، کیفیت محتوا و بازاریابی بر موفقیت این سیستم عامل ها تأثیر گذاشته است.

هزینه ساخت یک فیلم حرفه ای اخیرا بسیار افزایش یافته است. وتنها 10٪ فیلم هایی که ساخته می شوند سود قابل توجهی کسب می کنند. رقابت شدید سیستم عامل های تلویزیونی و OTT به همراه هزینه بالای بلیط باعث شده است تا فروش بلیط فیلم ها سخت تر شوند.

یک سیستم قیمت گذاری پیشرفته بلیط قطعاً می تواند به سازندگان و بینندگان فیلم کمک کند. با افزایش تقاضای بلیط و برعکس ، قیمت بلیط ها می تواند بالاتر و یا کمترشود. هرچه زودتر بیننده بلیط تهیه کند ، هزینه کمتری برای فیلمی با تقاضای زیاد دارد. سیستم شما بسته به علاقه بینندگان ، سیگنالهای اجتماعی و عوامل تقاضای عرضه ،باید به طور هوشمندانه قیمت گذاری را محاسبه کند.

6. سیستم بهداشت را با یادگیری ماشینی تقویت کنید

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ از چندی قبل شروع به نفوذ در صنعت مراقبت های بهداشتی کرده اند و به سرعت در حال تغییر کیفیت مراقبت های بهداشت جهانی میباشند. تولید لباس های بهداشتی ، نظارت از راه دور ، جراحی روباتیک و غیره ، همه به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از هوش مصنوعی در حال پیشرفت میباشند.

ماشین لرنینگ نه تنها به HCP ها (ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی) برای ارائه مراقبت های بهداشتی سریع و بهتر کمک می کنند ، بلکه میزان وابستگی و بار کار پزشکان را نیز به میزان قابل توجهی کاهش می دهند. بنابراین ، چرا از مهارت های خود برای ایجاد یک پروژه مفید و چشمگیرماشین لرنینگ بر اساس داده های مراقبت های بهداشتی استفاده نمی کنید؟

صنعت بهداشت داده های بسیاری را در اختیار دارد. با استفاده از این داده ها ، می توانید سیستم های مراقبتی تشخیصی که می توانند به صورت خودکار اسکن تصاویر ، اشعه ایکس و غیره را انجام دهند و تشخیص دقیقی از بیماری های احتمالی آینده در هر شخص ارائه دهند ایجاد کنید و یا برنامه هایی برای مراقبت های پیشگیرانه ایجاد کنید که می توانند امکان همه گیرشدن بیماری هایی مانند آنفولانزا ،کرونا ، مالاریا و غیره را در جامعه و در سطح ملی پیش بینی کرده و کاهش دهد .

1. پیش بینی قیمت سهام

یکی از بهترین ایده ها برای شروع آزمایش در مورد پروژه های یادگیری ماشینی برای مبتدیان ، کار در پیش بینی قیمت سهام است. سازمان های تجاری و شرکت ها امروزه در جستجوی نرم افزاری هستند که بتوانند عملکرد شرکت را نظارت و تحلیل کنند و قیمت های آینده سهام های مختلف را پیش بینی کنند.

با داده های بسیار زیادی که در بازار بورس موجود است ، این کانون فرصت مناسبی برای دانشمندان داده که تمایل به امور مالی دارند میباشد .
با این حال ، قبل از شروع کار ، شما باید دانش نسبتاً خوبی را در زمینه های زیر داشته باشید:

تجزیه و تحلیل پیش بینی: با استفاده از تکنیک های مختلف هوش مصنوعی برای فرآیندهای مختلف داده مانند کاوی داده ها ، اکتشاف داده ها و غیره برای پیش بینی رفتار نتایج احتمالی.
تحلیل رگرسیون: تحلیل رگرسیون نوعی تکنیک پیش بینی است که براساس تعامل بین متغیر / متغیر وابسته (هدف) و مستقل (پیش بینی کننده) میباشد .
آنالیز عمل: در این روش کلیه اقدامات انجام شده توسط دو روش ذکر شده در بالا مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد که پس از آن نتیجه در حافظه یادگیری ماشین تغذیه می شود.
مدل سازی آماری: فرایندی شامل ساخت توضیحات ریاضی یک فرآیند در دنیای واقعی و توضیح عدم قطعیت ها در صورت وجود.

2. پیش بینی مسابقات ورزشی توسط یادگیری ماشین

2. درکتاب Moneyball از مایکل لوئیس ، تیم دو و میدانی اوکلند با ترکیب تکنیک پیشاهنگی بازیکنان خود و تحلیل آن در برنامه بازی خود ، چهره بیس بال را دگرگون کردند. و درست مثل آنها ، شما نیز می توانید در دنیای واقعی ورزش را متحول کنید!

از آنجا که هیچ کمبود اطلاعات و داده ای در دنیای ورزش وجود ندارد ، می توانید از این داده ها برای ساخت پروژه های یادگیری ماشین سرگرم کننده و خلاق مانند استفاده از آمار ورزشی دانشگاه خودتان استفاده کنید تا پیش بینی کنید کدام بازیکن بهترین حرفه را در کدام رشته ورزشی (استعدادیابی استعدادی).

همچنین می توانید با تجزیه و تحلیل نقاط قوت و ضعف بازیکنان در یک تیم و طبقه بندی بازیکنان بر اساس آن ، مدیریت تیم را ارتقا دهید.با وجود آمار و اطلاعات ورزشی موجود ، این یک عرصه عالی برای تسریع مهارتهای اکتشاف و تجسم اطلاعات شما میباشد. و میتواند به شما کمک کند که رزومه کاریتان بسیار جالب تر از سایرین به نظر برسد. برای هر کسی که دارای مهارت خاصی در پایتون باشد ، Scikit-Learn گزینه ایده آلی خواهد بودزیرا شامل مجموعه ای از ابزارهای مفید برای تحلیل رگرسیون ، طبقه بندی ، ورود داده ها و غیره است.

3. ایجاد یک شبکه عصبی توسط ماشین لرنینگ که بتواند دست خط را بخواند

یادگیری عمیق و شبکه های عصبی دو رکن اصلی هستند که در هوش مصنوعی اتفاق می افتد. این دو ما را به شگفتی های تکنولوژیکی مانند اتومبیل بدون راننده، تشخیص تصویر و غیره نزدیک تر میکنند. بنابراین، اکنون زمان اکتشاف در عرصه شبکه های عصبی است.
پروژه یادگیری دستگاه شبکه عصبی خود را با چالش طبقه بندی رقمی دست نویس MNIST آغاز کنید. این رابط کاربری برای مبتدیان بسیار کاربر پسند و ایده آل میباشد.

4. یک آنالیزور احساسات تهیه کنید!

اگرچه بیشتر ما از رسانه های اجتماعی برای انتقال احساسات و نظرات شخصی خود در جهان استفاده میکنیم، یکی از بزرگترین چالش ها درک “احساسات” در پشت پست های رسانه های اجتماعی است…به نظر ایده جالبی برای پروژه یادگیری ماشین بعدی شماست! رسانه های اجتماعی تعداد زیادی محتوای تولید شده توسط کاربران رو به رشد دارندد. با ایجاد یک سیستم ماشین لرنینگ که می تواند احساسات موجود در متن ها یا یک مقاله را مورد تجزیه و تحلیل قرار دهد ، درک سازمان ها از رفتار مشتریانشان را بسیار ساده تر می کند.

این موضوع به نوبه خود به آنها امکان می دهد خدمات مشتری خود را بهبود بخشند و از این طریق زمینه ای برای رضایت بیشتر مصرف کننده فراهم کنند. برای شروع کار با پروژه تجزیه و تحلیل احساسات ، می توانید داده های مربوط به توییتر یا Reddit را استخراج کنید.

اگر میخواهید شروع به کار بر روی ایده های خود کنید بد نیست از وضعیت ماشین لرنینگ در کشور آشنا شوید، میتوانید در این خصوص به مقاله بازار کار یادگیری ماشین در ایران مراجعه نمایید.

5.سیستم قیمت گذاری بلیط فیلم

با گسترش سیستم عامل های OTT مانند Netflix ، Amazon Prime ، مردم ترجیح می دهند به راحتی فیلم های مورد علاقه شان را تماشا کنند. عواملی مانند قیمت گذاری ، کیفیت محتوا و بازاریابی بر موفقیت این سیستم عامل ها تأثیر گذاشته است.

هزینه ساخت یک فیلم حرفه ای اخیرا بسیار افزایش یافته است. وتنها 10٪ فیلم هایی که ساخته می شوند سود قابل توجهی کسب می کنند. رقابت شدید سیستم عامل های تلویزیونی و OTT به همراه هزینه بالای بلیط باعث شده است تا فروش بلیط فیلم ها سخت تر شوند.

یک سیستم قیمت گذاری پیشرفته بلیط قطعاً می تواند به سازندگان و بینندگان فیلم کمک کند. با افزایش تقاضای بلیط و برعکس ، قیمت بلیط ها می تواند بالاتر و یا کمترشود. هرچه زودتر بیننده بلیط تهیه کند ، هزینه کمتری برای فیلمی با تقاضای زیاد دارد. سیستم شما بسته به علاقه بینندگان ، سیگنالهای اجتماعی و عوامل تقاضای عرضه ،باید به طور هوشمندانه قیمت گذاری را محاسبه کند.

6. سیستم بهداشت را با یادگیری ماشینی تقویت کنید

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ از چندی قبل شروع به نفوذ در صنعت مراقبت های بهداشتی کرده اند و به سرعت در حال تغییر کیفیت مراقبت های بهداشت جهانی میباشند. تولید لباس های بهداشتی ، نظارت از راه دور ، جراحی روباتیک و غیره ، همه به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از هوش مصنوعی در حال پیشرفت میباشند.

ماشین لرنینگ نه تنها به HCP ها (ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی) برای ارائه مراقبت های بهداشتی سریع و بهتر کمک می کنند ، بلکه میزان وابستگی و بار کار پزشکان را نیز به میزان قابل توجهی کاهش می دهند. بنابراین ، چرا از مهارت های خود برای ایجاد یک پروژه مفید و چشمگیرماشین لرنینگ بر اساس داده های مراقبت های بهداشتی استفاده نمی کنید؟

صنعت بهداشت داده های بسیاری را در اختیار دارد. با استفاده از این داده ها ، می توانید سیستم های مراقبتی تشخیصی که می توانند به صورت خودکار اسکن تصاویر ، اشعه ایکس و غیره را انجام دهند و تشخیص دقیقی از بیماری های احتمالی آینده در هر شخص ارائه دهند ایجاد کنید و یا برنامه هایی برای مراقبت های پیشگیرانه ایجاد کنید که می توانند امکان همه گیرشدن بیماری هایی مانند آنفولانزا ،کرونا ، مالاریا و غیره را در جامعه و در سطح ملی پیش بینی کرده و کاهش دهد .