13 ekscytujących pomysłów na projekty i tematy związane z nauką o danych dla początkujących [2022]

Wypowiedź na temat pomysłów na projekty związane z nauką o danych

Data Science nieustannie się rozwija jako świetna opcja kariery dla tego pokolenia. Jest to jeden z najbardziej obiecujących i aktualnych wyborów. Rynek rośnie z większym zapotrzebowaniem na naukowców zajmujących się danymi. Ostatnio pojawiły się doniesienia, że ​​w nadchodzących latach popyt będzie rósł wielokrotnie. Tak więc, jeśli jesteś początkującym badaczem danych, najlepszą rzeczą, jaką możesz zrobić, to pracować nad kilkoma pomysłami na projekty związane z nauką danych w czasie rzeczywistym.

Tak więc, jeśli jesteś początkującym naukowcem zajmującym się danymi, wysoce zalecane jest ćwiczenie umiejętności, aby stać się skutecznym profesjonalistą w tej dziedzinie. Po zdobyciu bardzo dobrej wiedzy teoretycznej na temat Data Science, jeśli naprawdę patrzysz w przyszłość, aby odkryć, jak wygląda bycie profesjonalistą, nadszedł czas, aby wykonać kilka praktycznych projektów.

Musisz wykonać niektóre z technicznych i realizowanych w czasie rzeczywistym projektów Data Science, aby pomóc Ci przyspieszyć rozwój kariery. Im więcej ćwiczysz z projektami Data Science , zapewniamy, że możesz dotrzymać kroku staniu się solidnym profesjonalistą Data Scientist.

Dlatego też, jeśli wykonasz kilka projektów Data Science na żywo , zwiększy to Twoją wiedzę, umiejętności techniczne i ogólną pewność siebie. Ale co najważniejsze, jeśli w swoim CV przedstawisz nawet kilka projektów Data Science , znalezienie dobrej pracy będzie dla Ciebie znacznie łatwiejsze. Dlaczego tak? Ponieważ wtedy ankieter będzie wiedział, że naprawdę poważnie myślisz o karierze Data Science.

Twoje doświadczenie w czasie rzeczywistym w projektach Live Data Science pozwoli Ci mieć silną kontrolę nad trendami i technologiami Data Science. Więc zaplanuj swoje ręce na projekty Data Science w czasie rzeczywistym , a będziesz wiedział, jak korzystne będzie to dla szybkiego rozwoju kariery. Po tych wszystkich dyskusjach wiemy, że znalezienie idealnego pomysłu na projekt Data Science dla projektu Data Science dotyczy Cię nawet bardziej niż jego faktyczne wdrożenie.

W tym blogu Data Science wymieniliśmy nazwy kilku pomysłów na Data Science Project . Aby odpowiedzieć na Twoje pytanie – „Jaki rodzaj projektu Data Science jest dobry na początek?”, zebraliśmy kilka dobrych pomysłów na projekty Data Science do wyboru.

Nie jest wymagane doświadczenie w kodowaniu. Wsparcie kariery 360°. Dyplom PG z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z IIIT-B i upGrad.

Oto 50 pomysłów na projekty Data Science dla Ciebie, a na kolejnym blogu szczegółowo omawiamy kilka z tych projektów. Więc zacznijmy!

1. Chatbot
2. Analiza wpływu zmian klimatycznych na globalną podaż żywności
3. Przewidywanie pogody
4. Generowanie słów kluczowych dla reklam Google
5. Rozpoznawanie znaków drogowych
6. Analiza jakości wina
7. Prognozy giełdowe
8. Wykrywanie fałszywych wiadomości
9. Klasyfikacja wideo
10. Rozpoznawanie ludzkich działań
11. Generowanie raportów medycznych za pomocą skanów CT
12. Klasyfikacja e-maili
13. Analiza danych Uber
14. Klasyfikacja dźwięku
15. Wykrywanie oszustw związanych z kartą kredytową
16. Rozpoznawanie języka migowego
17. Klasa przewidywania kwiatów
18. Wykrywanie koloru
19. Prognoza pożyczki
20. Przewidywanie ruchu drogowego
21. Klasyfikacja dochodów
22. Rozpoznawanie mowy i emocji
23. Przewidywanie głosu celebrytów
24. Przewidywanie sprzedaży w sklepie
25. Wykrywanie choroby Parkinsona
26. Przewidywanie zanieczyszczenia powietrza
27. Wykrywanie wieku i płci
28. Optymalizacja ceny produktu
29. Prognozy IMDB
30. Rozpoznawanie cyfr odręcznych
31. Klasyfikacja Quora nieszczerych pytań
32. Wykrywanie senności kierowcy
33. Prognozowanie szeregów czasowych ruchu w sieci
34. Przewidywanie przetrwania na Titanicu
35. Modelowanie szeregów czasowych
36. Generator podpisów obrazu
37. Prognoza zakupu ubezpieczenia
38. Analiza przestępczości
39. Segmentacja klientów
40. Przewidywanie czasu podróży taksówką
41. System rekomendacji pracy
42. Prognozy mieszkaniowe w Bostonie
43. Analiza nastrojów
44. Poziom zainteresowania nieruchomościami na wynajem
45. Generowanie słów kluczowych dla Google Ads
46. Klasyfikacja raka piersi
47. Potrzeby dostępu do komputera pracownika
48. Klasyfikacja tweetów
49. System rekomendacji filmów
50. Sugestie dotyczące cen produktów

Najnowsze pomysły na projekty Data Science

Podzieliliśmy wszystkie pomysły na projekty Data Science zgodnie z poziomem ucznia. Dlatego otrzymasz listę kilku niesamowitych briefów projektowych dla początkujących, średniozaawansowanych i zaawansowanych pomysłów na projekty Data Science .

1. Poziom początkujący | Pomysły na projekty z zakresu nauki o danych

Ta lista pomysłów na projekty związane z nauką o danych dla uczniów jest odpowiednia dla początkujących i tych, którzy dopiero zaczynają przygodę z Pythonem lub ogólnie z Data Science. Te pomysły na projekty związane z nauką o danych zapewnią Ci wszystkie praktyczne funkcje, których potrzebujesz, aby odnieść sukces w swojej karierze programisty w zakresie nauki o danych.

Co więcej, jeśli szukasz pomysłów na projekty związane z analizą danych na ostatni rok , ta lista powinna Cię zachęcić. Tak więc, bez zbędnych ceregieli, przejdźmy od razu do kilku pomysłów na projekty związane z nauką o danych , które wzmocnią twoją bazę i pozwolą ci wspinać się po drabinie.

1.1 Wpływ zmian klimatycznych na globalną podaż żywności

Częste zmiany klimatyczne i nieprawidłowości są dużym wyzwaniem związanym z ochroną środowiska. Te nieprawidłowości w podziałach klimatycznych drastycznie wpływają na życie ludzi na Ziemi. Ten projekt Data Science koncentruje się na tym, jak wpływ klimatu w znacznym stopniu wpłynie na globalną produkcję żywności na całym świecie i jak bardzo kwantyfikacja wpłynie na zmianę klimatu.

Głównym celem rozwoju tego projektu jest obliczenie potencjału podstawowych upraw w związku ze zmianą klimatu. Dzięki temu projektowi zmieniają się wszystkie konsekwencje związane z temperaturami i opadami. Następnie zostanie wzięte pod uwagę, ile dwutlenku węgla wpływa na wzrost roślin i niepewności występujące w warunkach klimatycznych. Dlatego ten projekt w dużej mierze będzie dotyczył wizualizacji danych. Będzie również porównywać produkcję w różnych regionach w różnych strefach czasowych.

1.2 Wykrywanie fałszywych wiadomości

Źródło

Możesz rozwijać swoją karierę w dziedzinie Data Science dzięki temu niesamowitemu pomysłowi na projekt Data Science dla początkujących — wykrywanie fałszywych wiadomości przy użyciu języka Python. Ten projekt może wykryć niewłaściwe lub wprowadzające w błąd dziennikarstwo na platformie cyfrowej lub fałszywe wiadomości. Fałszerstwa rozprzestrzeniają się za pośrednictwem platform mediów społecznościowych, kanałów internetowych i mediów cyfrowych, aby zrealizować dowolny program polityczny.

Dzięki temu pomysłowi na projekt data science możesz użyć języka Python do opracowania konkretnego modelu, który może precyzyjnie wykrywać, czy wiadomości są prawdziwym dziennikarstwem, czy fałszywymi informacjami. W tym celu musisz zbudować klasyfikator „TfidfVectorizer”, a następnie użyć klasyfikatora „PassiveAggressiveClassifier”. ', aby podzielić wiadomości na segmenty „prawdziwe” i „fałszywe”. Powstanie zbiór danych o kształcie wymiarów 7796×4 i wykonamy to wszystko w „JupyterLab”.

Główną ideą tego projektu Data Science jest opracowanie modelu uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym, który może poprawnie wykrywać autentyczność wiadomości z mediów społecznościowych. „TF”, powszechnie znana jako „Częstotliwość terminów”, to całkowita liczba wystąpień dowolnego słowa w pojedynczym dokumencie. Natomiast „IDF” lub „Odwrotna częstotliwość dokumentów” jest obliczeniową miarą wartości słowa i opiera się na reputacyjnej częstotliwości jego występowania w różnych dokumentach.

Teoria opiera się na „zwykłych słowach”, jeśli te popularne słowa pojawiają się z dużą częstotliwością w wielu dokumentach, są uważane za mniej ważne słowa. Tak więc to, co robi 'TFIDFVectorizer', to analizowanie kolekcji tych dokumentów, a następnie tworzenie dla nich macierzy 'TF-IDF'.

Wraz z tym klasyfikator „PassiveAggressive” pozostanie „pasywny” w przypadku, gdy „wynik klasyfikacji” jest poprawny; ale z drugiej strony zmieni się agresywnie, jeśli „wynik klasyfikacji” będzie nieprawidłowy. Możesz więc stworzyć model uczenia maszynowego do wykrywania wiadomości z mediów społecznościowych jako prawdziwych lub fałszywych, korzystając z tego pomysłu Data Science Project.

1.3 Rozpoznawanie ludzkich działań

Jest to projekt Data Science dotyczący modelu rozpoznawania ludzkich działań. Przyjrzy się krótkim filmom nakręconym na ludziach, w których wykonują określone czynności. Ten model próbuje przeprowadzić klasyfikację opartą na wykonanych czynnościach. W tym projekcie Data science musisz użyć złożonej sieci neuronowej. Ta sieć neuronowa jest następnie szkolona na określonym zbiorze danych, który zawiera te krótkie filmy. Następnie są dane akcelerometru, które są powiązane z zestawem danych. Konwersja danych akcelerometru odbywa się najpierw wraz z reprezentacją „podziału czasu”. Następnie należy korzystać z biblioteki „ Keras ”, aby móc przeprowadzać szkolenia, sprawdzanie poprawności i testowanie sieci w oparciu o te zestawy danych.

1.4 Przewidywanie pożaru lasu

Jedną z alarmujących i powszechnych katastrof, które mają miejsce w dzisiejszym świecie, są pożary lasów. Te katastrofy są bardzo szkodliwe dla ekosystemu. Aby poradzić sobie z taką katastrofą, potrzeba dużo pieniędzy na infrastrukturę, kontrolę i obsługę. Możemy zbudować projekt Data Science za pomocą „grupowania k-średnich” — może on zidentyfikować wszelkie gorące punkty pożarów lasów wraz z dotkliwością pożaru w tym konkretnym miejscu.

Może być alternatywnie używany do lepszej alokacji zasobów z szybszym czasem odpowiedzi. Dlatego też wykorzystanie danych meteorologicznych, takich jak pory roku, w których częściej zdarzają się tego rodzaju pożary, oraz różne warunki pogodowe, które je pogarszają, mogą zwiększyć dokładność tych wyników.

1.5 Wykrywanie linii pasa drogowego

Inne pomysły na projekt Data Science dla początkujących obejmują wbudowany język Python Live Lane-Line Detection Systems. W tym projekcie kierowca-człowiek otrzymuje wskazówki dotyczące wykrywania pasów ruchu za pomocą linii narysowanych na drodze.

Nie tylko to, dalej odnosi się do kierunku, w którym kierowca powinien kierować swoim pojazdem. Ta aplikacja Data Science Project ma kluczowe znaczenie dla rozwoju samochodów bez kierowcy. W związku z tym można również opracować aplikację o potężnych możliwościach identyfikacji linii toru na podstawie obrazów wejściowych lub ciągłej klatki wideo.

Przeczytaj: 4 najlepsze pomysły na projekty dotyczące analizy danych: poziom od początkującego do eksperta

2. Pomysły na projekty z dziedziny nauki o danych |Poziom średniozaawansowany

2.1 Rozpoznawanie mowy emocji

Źródło

Jednym z popularnych pomysłów na projekt Data Science jest rozpoznawanie emocji związanych z mową. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak korzystać z różnych bibliotek, ten projekt jest dla Ciebie idealny. Musiałeś widzieć wiele narzędzi edytora, które mogą nam powiedzieć, jak wygląda nasza emocja mowy. Ten model programu można zbudować jako projekt Data Science.

W tym projekcie Data Science użyjemy „librosy”, która wykona dla nas „Rozpoznawanie emocji mowy”. Proces SER to proces próbny, który może rozpoznać ludzkie emocje. Potrafi również rozpoznawać mowę ze stanów afektywnych. Ponieważ używamy kombinacji tonu i wysokości do wyrażania emocji za pomocą naszego głosu.

Model rozpoznawania mowy i emocji jest absolutnie możliwy. Jednak wykonanie tego projektu może być trudne, ponieważ ludzkie emocje są bardzo subiektywne. Adnotacja ludzkiego dźwięku jest również dość trudna. Więc tutaj użyjesz funkcji mfcc, mel i chroma. Dzięki temu będziesz również używać zestawu danych znanego jako „RAVDESS” do procesu rozpoznawania emocji. W tym projekcie Data Science dowiesz się również, jak opracować „MLPClassifier” dla tego modelu.

2.2 Wykrywanie płci i wieku za pomocą analizy danych

Źródło

Tak więc jednym z imponujących pomysłów na projekt w dziedzinie Data Science jest „Wykrywanie płci i wieku za pomocą OpenCV”. Dzięki tego rodzaju projektom w czasie rzeczywistym możesz łatwo przyciągnąć uwagę rekrutera podczas rozmowy kwalifikacyjnej Data Science.

Mówiąc o projekcie, „Wykrywanie płci i wieku” to projekt uczenia maszynowego oparty na wizji komputerowej. Dzięki temu projektowi Data Science możesz nauczyć się praktycznego zastosowania CNN, czyli konwolucyjnych sieci neuronowych. W dalszej kolejności będziesz także używać modeli, które są wytrenowane przez „Tal Hassner” i „Gil Levi” dla zestawu danych „Adience”.

Oprócz tego użyjesz także niektórych plików, takich jak – .pb, .prototxt, .pbtxt i .caffemodel. Słyszałeś o tych warunkach? Czytałeś o tych plikach? Rozumiesz też modele? Ale czy wiesz, jak je wdrożyć? Cóż, możesz się tego nauczyć, jeśli zdecydujesz się opracować na nim projekt Data Science.

To bardzo praktyczny projekt, ponieważ stworzysz model, który może wykryć wiek i płeć każdego człowieka poprzez analizę wykrywania pojedynczej twarzy za pomocą obrazu. Tak więc z tą klasyfikacją płci można sklasyfikować mężczyznę lub kobietę. Również wiek można zaliczyć do przedziałów 0-2/ 4-6/ 8- 2/15-20/ 25-32/ 38-43/ 48-53/ 60-100.

Jednak ze względu na różne czynniki, takie jak makijaż, jaśniejsze, przyciemnione oświetlenie lub nietypowy wyraz twarzy, rozpoznanie płci i wieku z jednego źródła może być trudne. Dlatego w tym projekcie Data Science użyjesz modelu klasyfikacji zamiast modelu regresji. Można zdobyć wiele praktycznej i technicznej nauki, aby podnieść swoje umiejętności techniczne dzięki tego rodzaju projektom. Podejmij więc wyzwanie i ciężko pracuj, aby stworzyć imponujące CV w zakresie nauki o danych.

2.3 Wykrywanie senności sterowników w Pythonie

Doskonałym pomysłem na projekt Data Science dla poziomów średniozaawansowanych jest „Keras & OpenCV Drowsiness Detection System”. Jazda nocą jest nie tylko trudna, ale także ryzykowna. Słyszeliśmy o wielu przypadkach, w których zdarzają się wypadki, ponieważ kierowca zasnął podczas jazdy.

W ten sposób projekt ten może pomóc w zapobieganiu licznym wypadkom drogowym, które zdarzają się z powodu takich przypadków. Głównym celem tego projektu jest rozpoznanie, kiedy kierowca może stać się senny i zasnąć podczas jazdy. Ten projekt wykorzystuje język Python, w którym można zbudować model, który może w porę wykrywać senne zachowanie kierowcy i podnosić alarm poprzez wysoki alarm dźwiękowy.

W tym projekcie możesz wdrożyć „model głębokiego uczenia się” i za jego pomocą dokonać klasyfikacji obrazów, na których ludzkie oko jest otwarte lub zamknięte. Nie tylko to, w tym modelu kolejna linia formuły służy do obliczania wyniku.

Ten wynik jest oparty na okresie czasu, przez jaki oczy pozostają zamknięte. Wynik jest utrzymywany przez całą sesję jazdy. Jeśli ten wynik wzrośnie i przekroczy określony próg, ten model uruchomi automatyzację przepływu pracy, przez którą alarm zacznie mocno brzęczeć.

Dzięki tego rodzaju wdrożeniom projektów Data Science poznasz wszystkie podstawy projektów Data Science. Zaimplementujesz go za pomocą 'Keras' i 'OpenCV'. Dlaczego więc są używane? Cóż, używasz „OpenCV” do wykrywania ruchów twarzy i oczu. Natomiast w przypadku „Keras” możesz sklasyfikować stan oka, czy jest ono otwarte, czy zamknięte, korzystając z technik głębokiej sieci neuronowej.

Zaawansowana certyfikacja Data Science, ponad 250 partnerów rekrutacyjnych, ponad 300 godzin nauki, 0% EMI

2.4 Chatboty

Źródło

Obecnie coraz popularniejsze stają się chatboty. Tak więc w przypadku projektu Data Science jest to wysoki wymóg na żądanie w prawie wszystkich organizacjach. W dzisiejszych czasach jest to istotny segment biznesu. Obecnie chatboty odgrywają bardzo istotną rolę w biznesie. Pomagają liniom biznesowym zaoszczędzić ogromną ilość czasu na ich zasobach ludzkich. Służy do jednoczesnego świadczenia ulepszonych i spersonalizowanych usług biznesowych.

Istnieje wiele firm oferujących usługi swoim klientom. Obsługę klienta na dużą skalę wymaga dużego nakładu zasobów ludzkich, dużego czasu i wielu wysiłków, aby terminowo obsłużyć każdego klienta. Z drugiej strony, te chatboty mogą zapewnić automatyzację usług interakcji z klientami, po prostu odpowiadając na zestaw często zadawanych przez klientów pytań.

W dzisiejszych czasach dostępne są 2 rodzaje chatbotów: chatbot specyficzny dla domeny i chatbot z otwartą domeną. Chatbot specyficzny dla domeny jest najczęściej używany do rozwiązania konkretnego problemu. Są one dostosowywane w bardzo strategiczny i inteligentny sposób, aby działały strategicznie i skutecznie w odniesieniu do specyfikacji domeny. Drugi, chatboty „otwartej domeny”, potrzebuje wielu materiałów szkoleniowych, które są zbyt ciągłe, ponieważ zgodnie z nazwą są opracowane, aby odpowiadać na wszelkiego rodzaju pytania.

Technicznie rzecz biorąc, chatboty są szkolone przy użyciu technik „Głębokiego uczenia się”. Potrzebują zestawu danych z listą słownictwa, list składających się ze wspólnego zdania, intencji, która za nimi stoi, a następnie odpowiednich odpowiedzi. To jeden z najpopularniejszych pomysłów na projekty z dziedziny nauki o danych.

„Recurring Neural Networks” (RNN) to popularne metody szkolenia chatbotów. Te boty zawierają kodery, które mogą aktualizować stany zgodnie ze zdaniami wejściowymi wraz z intencją. Następnie przekazuje określony stan do Chatbota.

Następnie chatbot używa dekodera do wyszukiwania odpowiedniej i kolejnej odpowiedzi zgodnie z wprowadzonymi słowami, a także poza intencją. Dzięki temu projektowi Data Science możesz łatwo nauczyć się implementacji języka Python, ponieważ cały projekt jest sam w Pythonie. Możesz do pewnego stopnia zwiększyć swoje umiejętności techniczne w Pythonie.

Dowiedz się: jak zrobić chatbota w Pythonie krok po kroku

2.5 Projekt rozpoznawania odręcznych cyfr i znaków

Źródło

Dzięki temu pomysłowi na projekt Data Science dotyczący „Rozpoznawania cyfr i znaków odręcznych z pomocą CNN, praktycznie nauczysz się koncepcji głębokiego uczenia się. Jeśli więc jesteś początkującym Data Scientistem lub entuzjastą uczenia maszynowego, to jest to idealny pomysł na projekt Data Science dla Ciebie. Do opracowania tego projektu użyjesz „zestawu danych MNIST” z odręcznymi cyframi. To świetny projekt, aby zdobyć praktyczne doświadczenie z Data Science, ponieważ poznasz niesamowite sposoby, które są zaangażowane w proces tworzenia projektu.

Jak już wspomniano, projekt ten jest realizowany za pośrednictwem „konwolucyjnych sieci neuronowych”. Następnie, w celu przewidywania w czasie rzeczywistym, zbudujesz kreatywny, graficzny interfejs użytkownika do rysowania cyfr na płótnie, a następnie zbudujesz model, który będzie używany do przewidywania cyfr.

Projekt koncentruje się na rozwijaniu zdolności komputera i wzmacnianiu systemu komputerowego, aby mógł rozpoznawać znaki w ręcznie pisanych formatach przez ludzi. Następnie oceni go dalej, aby zrozumieć go z rozsądną dokładnością. Dzięki tej realizacji projektu możesz nauczyć się praktycznego wdrażania bibliotek „Keras”, a także „Tkinter”.

Oto kilka pomysłów na projekty z zakresu nauki o danych pośrednich, nad którymi możesz pracować. Jeśli nadal lubisz sprawdzać swoją wiedzę i podejmować się trudnych projektów

3. Pomysły na zaawansowane projekty z zakresu Data Science

3.1 Projekt wykrywania oszustw związanych z kartami kredytowymi

Źródło

Po wdrożeniu prostych projektów możesz teraz przejść do zaawansowanych pomysłów na projekty Data Science, aby poznać więcej koncepcji. Jednym z takich pomysłów jest wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi. Dzięki temu projektowi dowiesz się, jak używać R z różnymi algorytmami, takimi jak drzewo decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe, regresja logistyczna i klasyfikator ze wzmocnieniem gradientowym.

Możesz również nauczyć się korzystać ze zbiorów danych „Transakcje kartą”, aby klasyfikować transakcję kartą kredytową jako oszukańczą lub prawdziwą transakcję. Nauczysz się również dopasowywać wszystkie typy modeli wraz z krzywą wydajności wykresu dla nich wszystkich. To jeden z najlepszych pomysłów na projekty z dziedziny nauki o danych, jakie można znaleźć.

3.2 Segmentacje klientów

Źródło

To jeden z najpopularniejszych projektów Data Science w dziedzinie Data Science. Marketing cyfrowy to nowoczesny i zaawansowany sposób docierania do odbiorców dla firm poprzez ich działania marketingowe online w celach marketingowych. Dlatego przed uruchomieniem kampanii marketingowej najpierw przeprowadzana jest inna segmentacja klientów.

Segmentacja klientów jest jedną z bardzo popularnych aplikacji rzeczywiście nienadzorowanej nauki. Dzięki temu, korzystając z metod grupowania, firmy mogą teraz łatwo identyfikować różne segmenty klientów w celu dotarcia do potencjalnej bazy użytkowników. Istnieją podziały na klientów, a grupy są tworzone według wspólnych cech, takich jak płeć, obszary zainteresowań, wiek i nawyki.

W oparciu o te szczegóły mogą skutecznie sprzedawać każdą grupę klientów. W projekcie wykorzystano „klastrowanie K-średnich” i dowiesz się, jak wykonywać wizualizacje na rozkładach, takich jak płeć i wiek. Można również przeanalizować roczne dochody klientów i średnie wartości wyników.

3.3 Rozpoznawanie znaków drogowych

Źródło

Celem tego projektu jest opracowanie modelu umożliwiającego osiągnięcie wysokiej dokładności w technologiach autonomicznych samochodów przy użyciu technik CNN. Znaki drogowe i przepisy drogowe mają ogromne znaczenie dla każdego kierowcy i muszą być przestrzegane, aby uniknąć wypadków. Aby przestrzegać tych zasad, użytkownik musi zrozumieć, jak wyglądają sygnały drogowe.

Jest to ogólna zasada, że ​​aby uzyskać prawo jazdy, osoba musi nauczyć się wszystkich sygnałów jazdy. Ale w przypadku pojazdów autonomicznych opracowano programy, takie jak „Rozpoznawanie znaków drogowych” za pomocą CNN, gdzie można nauczyć się programować model, który może precyzyjnie identyfikować różne rodzaje sygnałów drogowych po wprowadzeniu obrazu.

Istnieje zbiór danych zwany „wzorcem rozpoznawania niemieckich znaków drogowych”. Jest powszechnie znany jako GTSRB, który jest używany w rozwoju głębokiej sieci neuronowej do rozpoznawania klasy wszystkich znaków drogowych należących do danego typu klasy. Poznasz również praktyczną wiedzę na temat budowania GUI do interakcji z aplikacjami.

Dowiedz się więcej: 10 ekscytujących projektów Python GUI i tematów dla początkujących

Dolna linia

W tym artykule omówiliśmy najważniejsze pomysły na projekty związane z nauką o danych . Zaczęliśmy od kilku początkujących projektów, które można łatwo rozwiązać. Po zakończeniu tych prostych projektów z zakresu analizy danych sugeruję, abyś wrócił, poznał kilka dodatkowych pojęć, a następnie wypróbował projekty pośrednie.

Kiedy poczujesz się pewnie, możesz zająć się zaawansowanymi projektami. Jeśli chcesz poprawić swoje umiejętności w zakresie analizy danych, musisz zapoznać się z tymi pomysłami na projekty związane z analizą danych. Teraz przejdź dalej i przetestuj całą wiedzę zebraną w naszym przewodniku po pomysłach na projekty związane z analizą danych, aby zbudować swój własny projekt związany z analizą danych!

Życzymy, abyś radykalnie poprawił wszystkie umiejętności Data Science dzięki pomysłom na projekty, które przedstawiliśmy Ci na tym blogu. Ale jeśli jesteś nowy w dziedzinie Data Science i chciałbyś nauczyć się Data Science i budować podobne modele dla postępu technologicznego, zalecamy zapoznanie się z kursem online na temat programów PG Diploma upGrad i IIIT-B, aby uczyć się i podnosić umiejętności w świecie Data Science z doświadczonymi i doświadczonymi profesjonalistami.

Mając odpowiedni zestaw wiedzy, wskazówek i narzędzi, możesz nauczyć się dowolnego projektu Data Science. Żaden poziom nie jest trudny dla uczniów. Dlatego wszystkie te projekty na żywo to doskonały sposób na podniesienie swoich umiejętności i szybki postęp w osiąganiu mistrzostwa. W upGrad oferujemy 3 certyfikaty Data Science Online:

1. Program Executive PG w Data Science (12 miesięcy)

Z IIIT Bangalore

2. Master of Science in Data Science (18 miesięcy)

Z Uniwersytetu Johna Mooresa w Liverpoolu

3. Advanced Certificate Program in Data Science (7 miesięcy)

Z IIIT Bangalore

Wypróbuj te certyfikaty online Data science wydane przez upGrad, ponieważ jesteśmy pewni, że pomogą Ci one na Twojej ścieżce kariery w Data Science. Dlatego nie zwlekaj! Rozpocznij swoją praktykę już teraz!