今天要介紹的內(nèi)容是關(guān)于2020年十大數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目創(chuàng)意的。作為有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，提高技能水平的最佳方法是練習(xí)。還有什么比制作項(xiàng)目更好的方法來練習(xí)技術(shù)技能。個(gè)人項(xiàng)目是您職業(yè)發(fā)展的重要組成部分。他們將使您距離數(shù)據(jù)科學(xué)夢想更近一步。項(xiàng)目將增強(qiáng)您的知識(shí)，技能和信心。在簡歷中展示項(xiàng)目將使獲得數(shù)據(jù)科學(xué)工作變得更加容易。

　　2020年十大數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目創(chuàng)意

　　1.駕駛員睡意檢測

過夜駕駛是一項(xiàng)艱巨的工作。駕駛員在駕駛中困倦或昏昏欲睡時(shí)會(huì)發(fā)生很多事故。該項(xiàng)目旨在識(shí)別駕駛員何時(shí)可能入睡并發(fā)出警報(bào)。該項(xiàng)目使用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)人眼睜開或閉眼的圖像進(jìn)行分類。它根據(jù)眼睛保持閉合的時(shí)間來保持得分。如果分?jǐn)?shù)增加超過指定的閾值。模型引發(fā)警報(bào)。在這里，您可以找到相關(guān)的數(shù)據(jù)集和源代碼。

　　2.聊天機(jī)器人

聊天機(jī)器人在企業(yè)中扮演著重要角色。它們有助于提供改進(jìn)的個(gè)性化服務(wù)并同時(shí)節(jié)省人力。

可以使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來訓(xùn)練聊天機(jī)器人。將數(shù)據(jù)集與詞匯表，常用句子列表，其背后的意圖及其適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)一起使用。培訓(xùn)聊天機(jī)器人的最常用方法是使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。機(jī)器人由一個(gè)編碼器組成，該編碼器根據(jù)輸入的句子和意圖更新其狀態(tài)，并將狀態(tài)傳遞給機(jī)器人。然后，漫游器使用解碼器找到適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。根據(jù)單詞和它們背后的意圖。您可以使用Python輕松實(shí)現(xiàn)chatbot。這是使用Python構(gòu)建Chatbot的完整指南。

　　3.字符識(shí)別

該項(xiàng)目著重于計(jì)算機(jī)識(shí)別和理解人類手寫字符的能力。使用MNIST數(shù)據(jù)集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這有助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以合理的精度識(shí)別手寫數(shù)字。該項(xiàng)目使用深度學(xué)習(xí)，需要Keras和Tkinter庫。

　　4. 乳腺癌檢測

乳腺癌檢測項(xiàng)目使用組織學(xué)圖像對(duì)患者是否患有浸潤性導(dǎo)管癌進(jìn)行分類。該項(xiàng)目使用IDC數(shù)據(jù)集將組織學(xué)圖像分類為惡性或良性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最適合此任務(wù)。使用約80%的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，其余的數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練模型后測試模型的準(zhǔn)確性。

　　5.氣候變化對(duì)全球糧食供應(yīng)的影響

如今，氣候變化和異常現(xiàn)象已成為我們世界的共同部分。這開始影響到我們星球上人類生活的各個(gè)方面。

該項(xiàng)目致力于量化氣候變化對(duì)全球糧食生產(chǎn)的影響。該項(xiàng)目的目的是評(píng)估氣候變化對(duì)主糧產(chǎn)量的潛在影響。該項(xiàng)目考慮到二氧化碳對(duì)植物生長的影響以及氣候變化的不確定性，評(píng)估了溫度和降水變化的影響。該項(xiàng)目涉及數(shù)據(jù)可視化以及在不同時(shí)間，不同地區(qū)的收益之間進(jìn)行的比較。

　　6.網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)間序列預(yù)測

時(shí)間序列預(yù)測是統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的概念。預(yù)測Web流量是時(shí)間序列預(yù)測的流行應(yīng)用。它可以幫助Web服務(wù)器更好地管理其資源，避免中斷。為了使項(xiàng)目更加有趣，您可以使用波網(wǎng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Wavenet使用因果卷積，從而使它們同時(shí)更高效，更輕量。

　　7. 假新聞檢測

該項(xiàng)目背后的想法是建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型可以檢測任何社交媒體帖子給出的新聞是否真實(shí)。您可以使用TfidfVectorizer和PassiveAggressive分類器來構(gòu)建此模型。TF或術(shù)語頻率是單詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。IDF或反文檔頻率是根據(jù)單詞在不同文檔中出現(xiàn)的次數(shù)來衡量單詞重要性的方法。許多文檔中出現(xiàn)的常用詞并不重要。

TFIDFVectorizer分析文檔集合，并根據(jù)該文檔創(chuàng)建TF-IDF矩陣。如果分類結(jié)果正確，則PassiveAggressive分類器將保持被動(dòng)狀態(tài)，但如果分類結(jié)果不正確，則將主動(dòng)更改其分類標(biāo)準(zhǔn)。使用這些，我們可以建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將新聞分類為假或真。

　　8.人體動(dòng)作識(shí)別

人體動(dòng)作識(shí)別模型查看人類執(zhí)行某些動(dòng)作的短片，并嘗試根據(jù)動(dòng)作是什么對(duì)它們進(jìn)行分類。它使用在包含短視頻和與之相關(guān)的加速度計(jì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該項(xiàng)目首先將加速度計(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時(shí)間片表示形式。然后使用Keras 庫根據(jù)數(shù)據(jù)集對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，驗(yàn)證和測試。

　　9.森林火災(zāi)預(yù)測

森林火災(zāi)和野火已成為當(dāng)今世界上令人震驚的常見災(zāi)難。這些災(zāi)難對(duì)生態(tài)系統(tǒng)造成了很大的破壞，并且在處理資金和基礎(chǔ)設(shè)施方面也付出了很多代價(jià)。使用k-均值聚類，您可以識(shí)別森林火災(zāi)熱點(diǎn)和該地點(diǎn)的火災(zāi)嚴(yán)重性，從而可以更好地分配資源并縮短響應(yīng)時(shí)間。使用氣象數(shù)據(jù)（例如更常見的火災(zāi)季節(jié)和加劇火災(zāi)的天氣條件），可以進(jìn)一步提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。

　　10.性別和年齡檢測（另請(qǐng)檢查我的相關(guān)項(xiàng)目）

性別和年齡檢測是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。它使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或CNN。該項(xiàng)目的目的是通過分析人臉的單個(gè)圖像來檢測其性別和年齡。性別分為男性或女性，年齡分為0-2、4-6、8-2、15-20、25-32、38-43、48-53、60-100。由于化妝，照明，面部表情等因素，識(shí)別單一圖像的性別和年齡可能很困難。因此，該項(xiàng)目使用分類模型而不是回歸模型。

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