Hướng dẫn python data analysis projects for resume - dự án phân tích dữ liệu python để tiếp tục

Mỗi ngày chúng tôi bắt gặp những người đã hoàn thành tốt nghiệp của họ, tuy nhiên, họ không thể tìm thấy một nghề phù hợp. Chúng tôi cũng gặp những người có sự phát triển nghề nghiệp đã đình trệ, và họ bối rối về cách leo lên hơn nữa trong sự nghiệp của họ. Bên cạnh đó, thế hệ này là tất cả về đột phá trong các công nghệ và các công nghệ mới nổi sẽ thay đổi chức năng của các ngành công nghiệp, và mọi người vẫn đang đấu tranh để tìm hiểu nó.

Do đó, để chống lại các vấn đề mà mọi người phải đối mặt trong sự nghiệp của họ, và để giúp họ có tương lai- sẵn sàng tiếp nhận nền kinh tế hiện đại, Business Toys Private Limited đã ra đời. Đồ chơi kinh doanh được thành lập vào tháng 12 năm 2016 bởi cựu sinh viên IIM Calcutta, ông Omkar Raikar, ông Uttam Tiwari. Niềm đam mê của họ để biến đổi nghề nghiệp và cung cấp triển vọng tương lai được cải thiện cho các chuyên gia làm việc và sinh viên tốt nghiệp, đã giúp họ thiết lập thành công đồ chơi kinh doanh, một công ty công nghệ ED.

Tại Business Toys, chúng tôi cung cấp các chương trình như phân tích dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu và học máy, quản lý, tài chính, v.v.

Tại các món đồ chơi kinh doanh, chúng tôi xem xét rằng giáo dục của người Viking nên được tổ chức và chúng tôi kết hợp toàn bộ văn hóa này trong cả nền tảng đào tạo lớp học và lớp học của chúng tôi. Chúng tôi tích hợp các mô phỏng dựa trên web vào phương pháp giảng dạy của chúng tôi, để tạo ra một môi trường học tập vừa thú vị vừa thú vị cho sinh viên. Theo cách này, họ có thể dễ dàng nắm bắt các khái niệm lý thuyết, ứng dụng thực tế và các mô hình được dạy trong lớp.

Tại các đồ chơi kinh doanh, chúng tôi không chỉ đơn giản là sinh viên tăng kỹ năng. Vì lý do khi sinh viên đến với chúng tôi, họ có kỳ vọng rằng, sau khi hoàn thành khóa học, họ sẽ có được triển vọng công việc tốt hơn. Và, đây là nơi chúng tôi giúp họ.

Sau khi hoàn thành khóa học, chúng tôi hướng dẫn sinh viên tiến hành chuyển đổi nghề nghiệp thành công. Chúng tôi giúp họ đi bộ một con đường chuyên nghiệp có hướng dẫn và hỗ trợ họ xây dựng hồ sơ, tiếp tục và kết nối các sinh viên với những người có liên quan trong ngành. Nói tóm lại, chúng tôi nắm giữ sinh viên cho đến khi họ không tìm thấy cơ hội phù hợp cho bản thân và chúng tôi có thể tự hào nói rằng cho đến nay, chúng tôi đã biến đổi thành công hơn 6000 sự nghiệp trong 3 năm qua.

Bạn đã sẵn sàng để có một bước nhảy vọt trong sự nghiệp của bạn? Hãy liên lạc với chúng tôi ngay hôm nay cho một buổi cố vấn miễn phí.

Đối với bài viết gốc bấm vào đây. & NBSP;

Đã cố gắng xây dựng một số dự án khoa học dữ liệu để cải thiện sơ yếu lý lịch của bạn và bị đe dọa bởi quy mô của mã và số lượng khái niệm được sử dụng? Liệu nó có cảm thấy quá ngoài tầm với, và nó có nghiền nát giấc mơ trở thành một nhà khoa học dữ liệu của bạn không? Chúng tôi đã thu thập cho bạn mười sáu dự án khoa học dữ liệu với mã nguồn để bạn thực sự có thể tham gia vào các dự án thời gian thực của khoa học dữ liệu. Những điều này sẽ giúp thúc đẩy sự tự tin và cũng nói với người phỏng vấn rằng bạn nghiêm túc về khoa học dữ liệu.

Bạn có biết?

Tìm một ý tưởng hoàn hảo cho dự án của bạn là điều khiến bạn quan tâm hơn là thực hiện chính dự án, phải không? Vì vậy, hãy ghi nhớ điều tương tự, chúng tôi đã tổng hợp một danh sách hơn 500 ý tưởng dự án chỉ dành cho bạn. Tất cả bạn phải làm là đánh dấu bài viết này và bắt đầu.

1. Dự án Python
2. Dự án Python Django (Phát triển web)
3. Dự án phát triển trò chơi Python
4. Dự án trí tuệ nhân tạo Python
5. Dự án học máy Python
6. Dự án khoa học dữ liệu Python
7. Dự án học tập sâu Python
8. Dự án tầm nhìn máy tính Python
9. Python Internet of Things Project

Trong blog này, chúng tôi sẽ liệt kê các ví dụ dự án khoa học dữ liệu khác nhau bằng các ngôn ngữ R và Python. Hãy để tách biệt những điều này trên cơ sở khó khăn để bạn có một con đường thích hợp để đi theo.

Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu hàng đầu

Dưới đây là ý tưởng dự án khoa học dữ liệu tốt nhất với mã nguồn:

1. Các dự án khoa học dữ liệu mới bắt đầu

1.1 Phát hiện tin tức giả mạo

Đưa sự nghiệp của bạn lên một tầm cao mới bằng cách làm việc trong Dự án Khoa học Dữ liệu cho Người mới bắt đầu & NBSP; - & nbsp; phát hiện tin tức giả với Python

Một vị vua của báo chí màu vàng, tin tức giả là thông tin sai lệch và những trò lừa bịp lan truyền qua phương tiện truyền thông xã hội và các phương tiện truyền thông trực tuyến khác để đạt được một chương trình nghị sự chính trị. Trong ý tưởng dự án khoa học dữ liệu này, chúng tôi sẽ sử dụng Python để xây dựng một mô hình có thể phát hiện chính xác liệu một tin tức là có thật hay giả. Chúng tôi sẽ xây dựng một tfidfvectorizer và sử dụng một passiveagressiveClassifer để phân loại tin tức thành các trò chơi thực tế và giả mạo. Chúng tôi sẽ sử dụng một bộ dữ liệu hình dạng 7796 × 4 và thực hiện mọi thứ trong phòng thí nghiệm Jupyter.

Ngôn ngữ: & NBSP; PythonPython

Dataset/Package: news.csv news.csv

1.2 Phát hiện đường Làn đường

Kiểm tra hoàn toàn việc thực hiện dự án Khoa học Dữ liệu Phát hiện Line Line: & NBSP; Phát hiện dòng làn đường thời gian thực trong Python

Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu: & nbsp; các dòng được vẽ trên đường hướng dẫn người lái xe ở nơi có làn đường. Nó cũng đề cập đến hướng để điều khiển chiếc xe. Ứng dụng này là Hồng y để phát triển xe không người lái.The lines drawn on the roads guide human drivers where the lanes are. It also refers to the direction to steer the vehicle. This application is cardinal for developing driverless cars.

Bạn có thể xây dựng một ứng dụng có khả năng xác định các dòng theo dõi từ hình ảnh đầu vào hoặc khung video liên tục.

1.3 Phân tích tình cảm

Kiểm tra hoàn toàn dự án khoa học dữ liệu với mã nguồn - & NBSP; Dự án phân tích tình cảm trong r

Phân tích tình cảm là hành động phân tích các từ để xác định tình cảm và ý kiến ​​có thể tích cực hoặc tiêu cực về tính phân cực. Đây là một loại phân loại trong đó các lớp có thể là nhị phân (tích cực và tiêu cực) hoặc nhiều (vui, tức giận, buồn bã, ghê tởm, ..). Chúng tôi sẽ triển khai dự án khoa học dữ liệu này trong Ngôn ngữ R và sử dụng bộ dữ liệu bằng gói ‘Janeaustenr. Chúng tôi sẽ sử dụng các từ vựng đa năng như Afinn, Bing và Loughran, thực hiện tham gia bên trong và cuối cùng, chúng tôi sẽ xây dựng một đám mây từ để hiển thị kết quả.

Language: R R

Dataset/Package: janeaustenR janeaustenR

1.4 Phát hiện bệnh Parkinson

Đặt chân tốt nhất của bạn về phía trước bằng cách làm việc trên ý tưởng dự án khoa học dữ liệu - & NBSP; phát hiện bệnh Parkinson, với XGBOOST

Chúng tôi đã bắt đầu sử dụng khoa học dữ liệu để cải thiện chăm sóc sức khỏe và dịch vụ - nếu chúng tôi có thể dự đoán một căn bệnh sớm, nó có nhiều lợi thế về tiên lượng. Vì vậy, trong ý tưởng dự án khoa học dữ liệu này, chúng ta sẽ học cách phát hiện bệnh Parkinson, với Python. Đây là một rối loạn thoái hóa thần kinh, tiến triển của hệ thần kinh trung ương, ảnh hưởng đến sự di chuyển và gây ra sự run rẩy và cứng khớp. Điều này ảnh hưởng đến các tế bào thần kinh sản xuất dopamine trong não và hàng năm, nó ảnh hưởng đến hơn 1 triệu cá nhân ở Ấn Độ.

Language: Python Python

Bộ dữ liệu/Gói: & NBSP; Bộ dữ liệu UCI ML Parkinsons UCI ML Parkinsons dataset

Phát hiện màu 1,5 với Python

Xây dựng một ứng dụng để phát hiện màu sắc với Dự án Khoa học Dữ liệu Bắt đầu - & NBSP; Phát hiện màu với OpenCV

Đã bao nhiêu lần nó xảy ra với bạn rằng ngay cả sau khi nhìn thấy, bạn không nhớ tên của màu? Có thể có 16 triệu màu dựa trên các giá trị màu RGB khác nhau nhưng chúng tôi chỉ nhớ một số. Vì vậy, trong dự án này, chúng tôi sẽ xây dựng một ứng dụng tương tác sẽ phát hiện màu đã chọn từ bất kỳ hình ảnh nào. Để thực hiện điều này, chúng tôi sẽ cần một dữ liệu được dán nhãn của tất cả các màu đã biết thì chúng tôi sẽ tính toán màu nào giống với giá trị màu được chọn.

Language: Python Python

Bộ dữ liệu: & nbsp; tên màu Codebrainz Codebrainz Color Names

1.6 Phát hiện khối u não với khoa học dữ liệu

Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu: & nbsp; Có nhiều dự án học tập sâu nổi tiếng trên bộ dữ liệu quét MRI. Một trong số đó là phát hiện khối u não. Bạn có thể sử dụng việc học chuyển giao trên các lần quét MRI này để có được các tính năng cần thiết để phân loại. Hoặc bạn có thể đào tạo mạng lưới thần kinh tích chập của riêng bạn từ đầu để phát hiện các khối u não. There are many famous deep learning projects on MRI scan dataset. One of them is Brain Tumor detection. You can use transfer learning on these MRI scans to get the required features for classification. Or you can train your own convolution neural network from scratch to detect brain tumors.

Bộ dữ liệu: & NBSP; Bộ dữ liệu hình ảnh MRI não

1,7 Phát hiện bệnh lá

Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu: & NBSP; Phát hiện bệnh ở thực vật đóng một vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực nông nghiệp. Dự án khoa học dữ liệu này nhằm mục đích cung cấp giao diện kiểm tra tự động dựa trên hình ảnh. Nó liên quan đến việc sử dụng xử lý hình ảnh tự thiết kế và kỹ thuật học tập sâu. Nó sẽ phân loại lá cây là khỏe mạnh hoặc bị nhiễm bệnh. Disease detection in plants plays a very important role in the field of agriculture. This Data Science project aims to provide an image-based automatic inspection interface. It involves the use of self designed image processing and deep learning techniques. It will categorize plant leaves as healthy or infected.

Bộ dữ liệu: & NBSP; Bộ dữ liệu lá

2. Các dự án khoa học dữ liệu trung gian

2.1 Nhận dạng cảm xúc lời nói

Khám phá việc thực hiện đầy đủ ví dụ Dự án Khoa học Dữ liệu & NBSP; - & nbsp; nhận dạng cảm xúc lời nói với librosa

Hãy để học cách sử dụng các thư viện khác nhau ngay bây giờ. Dự án khoa học dữ liệu này sử dụng Librosa để thực hiện nhận dạng cảm xúc lời nói. Ser là quá trình cố gắng nhận ra cảm xúc của con người và trạng thái tình cảm từ lời nói. Vì chúng ta sử dụng giai điệu và cao độ để thể hiện cảm xúc thông qua giọng nói, nên có thể; Nhưng điều đó là khó khăn vì cảm xúc là chủ quan và chú thích âm thanh là một thách thức. Chúng tôi sẽ sử dụng các tính năng MFCC, Chroma và Mel và sử dụng bộ dữ liệu Ravdess để nhận ra cảm xúc. Chúng tôi sẽ xây dựng một MLPClassifier cho mô hình.

Ngôn ngữ: & NBSP; Python Python

Bộ dữ liệu/Gói: & NBSP; Bộ dữ liệu Ravdess RAVDESS dataset

2.2 Phát hiện giới tính và tuổi với khoa học dữ liệu

Đặt bàn đạp cho các nhà tuyển dụng kim loại & gây ấn tượng với Dự án Khoa học Dữ liệu Ultimate & NBSP; - & NBSP; Phát hiện giới tính và tuổi tác với OpenCV

Đây là một dự án khoa học dữ liệu thú vị với Python. Chỉ sử dụng một hình ảnh, bạn sẽ học cách dự đoán giới tính và độ tuổi của một cá nhân. Trong đó, chúng tôi giới thiệu cho bạn tầm nhìn máy tính và các nguyên tắc của nó. Chúng tôi sẽ xây dựng A & NBSP; Mạng thần kinh tích chập & NBSP; và sử dụng các mô hình được đào tạo bởi Tal Hassner và Gil Levi cho bộ dữ liệu Adience. Chúng tôi sẽ sử dụng một số & nbsp;Convolutional Neural Network and use models trained by Tal Hassner and Gil Levi for the Adience dataset. We’ll use some .pb, .pbtxt, .prototxt, and .caffemodel files along the way.

Ngôn ngữ: & NBSP; Python Python

Dataset/Package: Adience Adience

2.3 Bệnh võng mạc tiểu đường

Ý tưởng dự án khoa học dữ liệu: & NBSP; Bệnh võng mạc tiểu đường là nguyên nhân hàng đầu gây mù. Bạn có thể phát triển một phương pháp tự động sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường. Bạn có thể đào tạo một mạng lưới thần kinh về hình ảnh võng mạc của những người bị ảnh hưởng và bình thường. Dự án này sẽ phân loại liệu bệnh nhân có bệnh võng mạc hay không. Diabetic Retinopathy is a leading cause of blindness. You can develop an automatic method of diabetic retinopathy screening. You can train a neural network on retina images of affected and normal people. This project will classify whether the patient has retinopathy or not.

Bộ dữ liệu: & NBSP; Bộ dữ liệu Retinopathy Bệnh tiểu đường

2.3 Phân tích dữ liệu Uber trong r

Kiểm tra đầy đủ Dự án Khoa học Dữ liệu với Mã nguồn & NBSP; - & NBSP; Dự án phân tích dữ liệu Uber trong r

Đây là một dự án trực quan hóa dữ liệu với GGPLOT2, nơi chúng tôi sẽ sử dụng R và các thư viện của nó và phân tích các tham số khác nhau như các chuyến đi theo giờ trong một ngày và các chuyến đi trong một tháng trong một năm. Chúng tôi sẽ sử dụng các xe bán tải Uber trong bộ dữ liệu của Thành phố New York và tạo trực quan hóa cho các khung thời gian khác nhau trong năm. Điều này cho chúng ta biết thời gian ảnh hưởng đến các chuyến đi của khách hàng như thế nào.

Language: R R

Bộ dữ liệu/Gói: & NBSP; Uber Pickups trong bộ dữ liệu của Thành phố New York Uber Pickups in New York City dataset

2.4 & nbsp; & nbsp; phát hiện buồn ngủ của người lái trong Python

Đưa sự nghiệp của bạn lên một tầm cao mới bằng cách làm việc trên Dự án Khoa học Dữ liệu hàng đầu & NBSP; - & NBSP; Hệ thống phát hiện buồn ngủ với OpenCV & Keras

Lái xe buồn ngủ là vô cùng nguy hiểm và khoảng hàng ngàn vụ tai nạn xảy ra mỗi năm do các tài xế ngủ trong khi lái xe. Trong dự án Python này, chúng tôi sẽ xây dựng một hệ thống có thể phát hiện các trình điều khiển buồn ngủ và cũng cảnh báo chúng bằng cách phát ra báo động.

Dự án này được thực hiện bằng cách sử dụng Keras và OpenCV. Chúng tôi sẽ sử dụng OpenCV để phát hiện mặt và mắt và với Keras, chúng tôi sẽ phân loại trạng thái của mắt (mở hoặc đóng) bằng các kỹ thuật mạng thần kinh sâu.

Dự án Chatbot 2.5 ở Python

Xây dựng một chatbot bằng Python & bước lên trong sự nghiệp của bạn - & nbsp; chatbot với NLTK & Keras

Chatbots là một phần thiết yếu của doanh nghiệp. Nhiều doanh nghiệp phải cung cấp dịch vụ cho khách hàng của họ và nó cần rất nhiều nhân lực, thời gian và công sức để xử lý khách hàng. Chatbots có thể tự động hóa hầu hết các tương tác của khách hàng bằng cách trả lời một số câu hỏi thường xuyên được khách hàng hỏi. Chủ yếu có hai loại chatbot: các chatbot dành riêng cho miền và miền mở. Chatbot dành riêng cho miền thường được sử dụng để giải quyết một vấn đề cụ thể. Vì vậy, bạn cần tùy chỉnh nó một cách thông minh để làm việc hiệu quả trong miền của bạn. Các chatbot miền mở có thể được hỏi bất kỳ loại câu hỏi nào để nó đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để đào tạo.

Language: Python Python

Bộ dữ liệu: & NBSP; Tệp JSON ý định Intents json file

2.6 Dự án nhận dạng chữ số viết tay

Thực tế thực hiện dự án học tập sâu với mã nguồn - & nbsp; nhận dạng chữ số viết tay với CNN

Bộ dữ liệu MNIST của các chữ số viết tay được phổ biến rộng rãi trong số các nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê học máy. Đó là một dự án tuyệt vời để bắt đầu với khoa học dữ liệu và hiểu các quy trình liên quan đến một dự án. Dự án được triển khai bằng cách sử dụng các mạng thần kinh tích chập và sau đó để dự đoán thời gian thực, chúng tôi cũng xây dựng một giao diện người dùng đồ họa đẹp để vẽ các chữ số trên khung vẽ và sau đó mô hình sẽ dự đoán chữ số.

Language: Python Python

Dataset: MNIST MNIST

Được thuê làm nhà khoa học dữ liệu với & nbsp; Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu hàng đầu

3. Dự án khoa học dữ liệu nâng cao

3.1 Dự án tạo chú thích hình ảnh trong Python

Đây là một dự án khoa học dữ liệu thú vị. Mô tả những gì mà trong một hình ảnh là một nhiệm vụ dễ dàng đối với con người nhưng đối với máy tính, một hình ảnh chỉ là một loạt các số đại diện cho giá trị màu của mỗi pixel. Vì vậy, đây là một nhiệm vụ khó khăn để máy tính hiểu những gì trong hình ảnh và sau đó tạo ra mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh là một nhiệm vụ khó khăn khác. Dự án này sử dụng các kỹ thuật học tập sâu trong đó chúng tôi triển khai Mạng thần kinh tích chập (CNN) với Mạng thần kinh tái phát (LSTM) để xây dựng trình tạo chú thích hình ảnh.

Bộ dữ liệu: & NBSP; Flickr 8k Flickr 8K

Language: Python Python

Framework: Keras Keras

3.2 Dự án phát hiện gian lận thẻ tín dụng

Đặt chân tốt nhất của bạn về phía trước bằng cách làm việc trên các dự án khoa học dữ liệu & NBSP; - & NBSP; Phát hiện gian lận thẻ tín dụng với học máy

Đến bây giờ, bạn đã bắt đầu hiểu các phương pháp và khái niệm. Hãy cùng chuyển sang một số dự án khoa học dữ liệu tiên tiến. Trong dự án này, chúng tôi sẽ sử dụng R với các thuật toán như & nbsp; cây quyết định, hồi quy logistic, mạng lưới thần kinh nhân tạo và phân loại tăng cường độ dốc. Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu giao dịch thẻ để phân loại các giao dịch thẻ tín dụng thành gian lận và chính hãng. Chúng tôi sẽ phù hợp với các mô hình khác nhau và các đường cong hiệu suất cho chúng.Decision Trees, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, and Gradient Boosting Classifier. We’ll use the Card Transactions dataset to classify credit card transactions into fraudulent and genuine. We’ll fit the different models and plot performance curves for them.

Language: R R

Bộ dữ liệu/Gói: & NBSP; Giao dịch thẻ DataSet Card Transactions dataset

3.3 Hệ thống đề xuất phim

Khám phá việc triển khai Dự án Khoa học Dữ liệu tốt nhất với Mã nguồn-& NBSP; Dự án hệ thống đề xuất phim trong r trong r

Trong dự án khoa học dữ liệu này, chúng tôi sẽ sử dụng R để thực hiện đề xuất phim thông qua học máy. Một hệ thống đề xuất gửi các đề xuất cho người dùng thông qua quy trình lọc dựa trên các tùy chọn và lịch sử duyệt web của người dùng khác. Nếu A và B thích ở nhà một mình và B thích những cô gái có nghĩa là, nó có thể được đề xuất với A - họ cũng có thể thích nó. Điều này giữ cho khách hàng tham gia với nền tảng.

Language: R R

Bộ dữ liệu/Gói: & NBSP; Bộ dữ liệu Movielens MovieLens dataset

3.4 Phân khúc khách hàng

Đặt Huy chương cho các nhà tuyển dụng Pedal & gây ấn tượng với Dự án Khoa học Dữ liệu (bao gồm mã nguồn) - & NBSP; Phân khúc khách hàng

Đây là một trong những dự án phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu. Trước khi điều hành bất kỳ công ty chiến dịch nào tạo ra các nhóm khách hàng khác nhau.

Phân khúc khách hàng là một ứng dụng phổ biến của học tập không giám sát. Sử dụng phân cụm, các công ty xác định các phân khúc khách hàng để nhắm mục tiêu cơ sở người dùng tiềm năng. Họ chia khách hàng thành các nhóm theo các đặc điểm chung như giới tính, tuổi tác, lợi ích và thói quen chi tiêu để họ có thể tiếp thị cho từng nhóm một cách hiệu quả. Chúng tôi sẽ sử dụng & nbsp; K-means phân cụm & nbsp; và cũng trực quan hóa các phân phối giới tính và tuổi. Sau đó, chúng tôi sẽ phân tích thu nhập hàng năm và điểm chi tiêu của họ.K-means clustering and also visualize the gender and age distributions. Then, we’ll analyze their annual incomes and spending scores.

Language: R R

Tập dữ liệu/gói: & nbsp; bộ dữ liệu mall_customers Mall_Customers dataset

3.5 Phân loại ung thư vú

Kiểm tra hoàn toàn dự án khoa học dữ liệu trong Python - & NBSP; Phân loại ung thư vú với học sâu

Quay trở lại với những đóng góp y tế của khoa học dữ liệu, hãy để học cách phát hiện ung thư vú với Python. Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu IDC_Regular để phát hiện sự hiện diện của ung thư biểu mô ống xâm lấn, dạng ung thư vú phổ biến nhất. Nó phát triển trong một ống sữa xâm chiếm mô vú xơ hoặc béo bên ngoài ống dẫn. Trong ý tưởng dự án khoa học dữ liệu này, chúng tôi sẽ sử dụng & nbsp; Deep Learning & NBSP; và Thư viện Keras để phân loại.Deep Learning and the Keras library for classification.

Language: Python Python

Dataset/Package: IDC_regular IDC_regular

3.6 Nhận dạng dấu hiệu giao thông

Đạt được độ chính xác trong công nghệ xe tự lái với & nbsp; Dự án khoa học dữ liệu trên & nbsp; nhận dạng dấu hiệu giao thông bằng CNN & NBSP; với mã nguồn & NBSP;

Dấu hiệu và quy tắc giao thông là rất quan trọng rằng mọi người lái xe phải tuân theo để tránh mọi tai nạn. Để tuân theo quy tắc, trước tiên người ta phải hiểu dấu hiệu giao thông trông như thế nào. Một con người phải học tất cả các dấu hiệu giao thông trước khi chúng được cấp giấy phép lái bất kỳ phương tiện nào. Nhưng bây giờ các phương tiện tự trị đang tăng lên và sẽ không có người lái xe nào trong tương lai sắp tới. Trong dự án nhận dạng dấu hiệu giao thông, bạn sẽ tìm hiểu làm thế nào một chương trình có thể xác định loại dấu hiệu lưu lượng bằng cách lấy hình ảnh làm đầu vào. Bộ dữ liệu điểm chuẩn nhận dạng lưu lượng truy cập của Đức (GTSRB) được sử dụng để xây dựng một mạng lưới thần kinh sâu để nhận ra dấu hiệu giao thông loại A thuộc về. Chúng tôi cũng xây dựng một GUI đơn giản để tương tác với ứng dụng.

Language: Python Python

Bộ dữ liệu: & NBSP; GTSRB (Điểm chuẩn nhận dạng dấu hiệu giao thông của Đức) GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark)

Bản tóm tắt

Mã nguồn của tất cả các dự án khoa học dữ liệu này có sẵn trên DataFlair. Bắt đầu ngay bây giờ và xây dựng một dự án trong khoa học dữ liệu. Thực hiện theo từ người mới bắt đầu đến nâng cao và một khi bạn đã hoàn thành, bạn có thể chuyển sang các dự án khác.

Làm thế nào để bạn liệt kê các dự án phân tích dữ liệu trên một sơ yếu lý lịch?

Phân tích dữ liệu có phải là một kỹ năng cho sơ yếu lý lịch không?

Tôi có thể làm những dự án nào với phân tích dữ liệu?

Python có đủ để phân tích dữ liệu không?