実践するために必要なリアルタイムデータサイエンスプロジェクトトップ10

私たちが知っているかどうかにかかわらず、私たちが行うほとんどすべてのオンライン活動はデジタルフットプリントを残します。 私たちが残したオンライントレイルは、消費者行動や私たちの周りの世界全般についての有意義な洞察を発掘する可能性を秘めています。 OTTプラットフォームでのオンラインショッピングや映画の閲覧からタクシーの予約まで、ユーザーのすべてのオンラインアクションは、データサイエンティストが傾向やパターンを理解するために分析できる情報の宝庫のようなものです。 したがって、リアルタイムデータがすぐに利用できる場合は、それを使用して、刺激的で魅力的なデータサイエンスプロジェクトを設計してみませんか？

データサイエンスプロジェクトのベスト10のアイデア

データサイエンスは間違いなく世界で最も求められているスキルの1つになっています。 しかし、あなたがあなたのスキルを実践に移さない限り、それの理論を学ぶだけでは意味がありません。 刺激的なデータサイエンスプロジェクトのアイデアを探している場合は、初心者向けのデータサイエンスプロジェクトのトップ10のリストをご覧ください。

1.フェイクニュースの検出

情報が電話で盗聴されるだけの世界では、偽のニュースからの免除は、私たちのほとんどが手に入れることができない贅沢です。 フェイクニュースは虚偽で誤解を招く情報であり、通常はソーシャルメディアやその他のオンラインプラットフォームを介して広まり、ほとんどの場合、政治的議題を達成します。 さらに悪いことに、これらは本物のニュースよりもはるかに速く広がります。 したがって、このプロジェクトは、誤ったジャーナリズムを把握し、ソーシャルメディアニュースの信憑性を検出することを目的としています。 これはPythonを使用して行うことができます。この場合、TfidfVectorizerを構築し、PassiveAggressiveClassifierを使用してニュースを「偽」と「本物」に分類する必要があります。 これらはすべて、7796×4の形状のデータセットを使用してJupyterLabで実行されます。

2.気候変動と世界の食料供給への影響を視覚化する

データサイエンスの不可欠な部分は、データの洞察を視覚化し、より多くの聴衆に提示することです。 このプロジェクトの一環として、研究者の主な目標は、世界の平均気温の変化と大気中の二酸化炭素濃度の上昇を視覚化することです。 さらに、このデータサイエンスプロジェクトは、変化する（そして悪化する）世界的な気候条件が世界中の食料生産にどのように影響するかに焦点を当てています。 したがって、このプロジェクトは、気温と降水パターンの変化の影響と、それが主食作物の生産にどのように影響するかを研究し、さまざまなタイムゾーンでの生産量を比較することを目的としています。

3.感情分析

今日、多くのデータ駆動型企業は、感情分析モデルを活用して、自社の製品やサービスに対する消費者の行動を評価しています。 これは、フィードバックまたはレビューで表現されたビューを分析および分類して、製品/サービスに対する顧客の印象がポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであるかどうかを判断するプロセスを指します。 これは、クラスがバイナリ（ポジティブとネガティブ）またはマルチプル（幸せ、悲しみ、怒り、うんざりなど）になる可能性がある分類のタイプです。 このデータサイエンスプロジェクトをRで実装し、janeaustenRまたはTidytextパッケージデータセットを使用できます。

4.道路車線の検出

自動運転車はまだサイエンスフィクションの小説のように見えるかもしれませんが、今、彼らはここにいます！ 自動運転車の開発に役立つ重要なテクノロジーの1つは、ライブレーンライン検出システムです。このシステムでは、車線が存在する場所に車両を誘導するために道路に線が引かれます。 また、人間のドライバーにも役立ち、車を操縦する方向を示します。 ライブ道路車線検出プロジェクトはPythonで実行できます。 目標は、入力画像または連続ビデオフレームを介して道路の車線を識別するアプリケーションを開発することです。

5.チャットボット

チャットボットは、一流の顧客体験を提供したい企業にとって不可欠なコミュニケーションツールになりました。 パーソナライズされたカスタマーサービスを提供することに加えて、チャットボットは、時間とお金を大幅に節約できるため、組織全体で一般的になっています。 それらが広く使用されているため、試してみる価値のある最も需要の高いデータサイエンスプロジェクトの1つになっているのも不思議ではありません。 チャットボットはディープラーニング技術を使用して消費者と対話し、主にRNN（リカレントニューラルネットワーク）を使用してトレーニングされます。 チャットボットプロジェクトは、PythonのIntentsJSONファイルデータセットを使用して実行できます。

6.ドライバーの眠気検知

もう1つの興味深いデータサイエンスプロジェクトのアイデアは、Pythonを使用してKerasとOpenCVの眠気検知システムを構築することです。 運転中にドライバーが眠りにつくことで事故が発生するのは当たり前のことであり、このプロジェクトは問題を軽減するための優れた方法です。 目標は、眠そうなドライバーの行動を時間どおりに検出し、ブーンという音を立てて警告を発するモデルを構築することです。 人間の目が開いているか閉じているかに基づいて画像が分類される深層学習モデルを利用します。 OpenCVは顔と目の動きを検出しますが、Kerasはディープニューラルネットワークを使用して、ドライバーの目が閉じているか開いているかを判断します。

7.性別と年齢の検出

OpenCVを使用した性別と年齢の検出プロジェクトは、初心者にとって最もエキサイティングなデータサイエンスプロジェクトの1つです。 これはコンピューターのビジョンに基づいており、このプロジェクトを通じて、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の実用的なユーティリティを学ぶことができます。 このリアルタイムプロジェクトは、顔の画像から年齢や性別を認識できるモデルの開発を目的としています。 顔の表情、化粧、照明などのさまざまな要因により、実際の年齢を判断することが困難になる可能性があるため、このプロジェクトでは、回帰モデルではなく分類モデルを使用します。 したがって、コーディングスキルを向上させるための十分な範囲を備えた印象的なデータサイエンスプロジェクトになります。

8.手書き数字認識

MNIST手書き数字データセットは、新進のデータサイエンティストや機械学習愛好家が手に入れるための優れたリソースです。 このプロジェクトはCNNを介して実装され、コンピューターシステムが手書き形式の文字と数字を認識できるようにすることを目的としています。 リアルタイム予測では、キャンバスに数字を描画するためのグラフィカルユーザーインターフェイスを構築し、数字を予測するためのモデルを構築します。 このプロジェクトには、KerasおよびTkinterライブラリの実用的なアプリケーションが含まれており、データサイエンスのスキルを磨くための優れた方法です。

9.画像キャプションジェネレータ

画像キャプションの生成には、自然言語処理とコンピュータビジョンが含まれ、画像のコンテキストを認識して、英語などの言語で画像を記述します。 整形式の文章を使用して画像コンテンツを正確に説明することは困難ですが、それはユーザー、特に視覚障害者に計り知れない影響を及ぼします。 大規模なデータセットの可用性と深層学習技術の進歩により、画像のキャプションを生成できるモデルを構築することが可能です。 このプロジェクトの目標は、CNNとRNNを使用して画像キャプションジェネレーターを作成することです。 Flickr8kは、画像のキャプションを開始するための優れたデータセットです。

10.音声感情認識

音声感情認識は、人間の感情が音声によって解釈される人気のあるデータサイエンスプロジェクトです。 データセットは、人間の感情を監視するためのさまざまなサウンドファイルで構成されています。 さらに、このプロジェクトでは、個人の声から感情を感知できるMLPClassifierを使用する必要があります。 ここでは、音楽とオーディオの分析用のPythonパッケージLibrosaが、NumPy、Soundfile、Pysudio、およびSklearnとともに使用されています。 音声感情認識は、製品に対する顧客の反応を検出するためのコールセンター、音声対話を改善するためのIVRシステム、個人の感情や気分に適合したコンピュータシステムの開発など、いくつかの分野でアプリケーションを見つけます。

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プログラムのハイライト：

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