データサイエンティストを目指すあなたにとって、スキルレベルを上げる最善の方法は実践することです。 そして、技術的なスキルを練習するために、プロジェクトを作ること以上に良い方法があるでしょうか。 個人プロジェクトは、あなたのキャリアアップに不可欠な要素です。 プロジェクトは、あなたをデータサイエンスの夢に一歩近づけてくれるでしょう。 プロジェクトは、あなたの知識、スキル、自信を高めてくれます。 履歴書にプロジェクトを記載することで、データサイエンスの仕事を得ることがより簡単になります。 さて、一瞬たりとも心配することはありません。 私はここにいて、2020年のデータサイエンス・プロジェクトのためのこれらの素晴らしいアイデアを持っているからです。 では、もう始めましょう！
文字認識
このプロジェクトは、人間が手書きした文字を認識し理解するコンピュータの能力に焦点を合わせています。 MNISTデータセットを用いて、畳み込みニューラルネットワークを学習させる。 これにより、ニューラルネットワークは手書きの数字をそれなりの精度で認識することができる。 このプロジェクトは深層学習を使用しており、KerasとTkinterライブラリが必要です。
ドライバーの眠気検出
夜間の運転は大変な仕事です。 運転中に眠くなったり、眠気に襲われたりして、多くの事故が起きています。 このプロジェクトは、運転手が居眠りをしている可能性があることを認識し、アラームを発することを目的としています。
このプロジェクトでは、ディープラーニングモデルを使って、人の目が開いているか閉じているかを画像間で分類しています。 目を閉じている時間の長さに応じて、スコアを維持します。 スコアが指定された閾値よりもさらに増加した場合。 モデルはアラームを発生させます。 これらのプロジェクトを実装するには、データサイエンスのすべての基本的な概念をよく理解していることを確認します。
乳がん検出
乳がん検出プロジェクトは、組織画像を使用して、患者が侵入性乳管がんであるか否かを分類します。 このプロジェクトでは、IDCデータセットを用いて、組織像を悪性か良性かに分類しています。 このタスクには、畳み込みニューラルネットワークが最も適しています。 モデルはデータセットの約80％を使用して学習され、残りのデータセットは学習後のモデルの精度をテストするために使用されます。
Impact Of Climate Change On Global Food Supply
Climate change and anomalies are becoming a common part of our world these days.私たちは最近、気候変動や異常が私たちの世界の一般的な部分となっていることを理解しています。 これは、私たちの地球上の人間生活のあらゆる側面に影響を及ぼし始めています。 このプロジェクトは、気候変動が世界の食糧生産に与えている、また与えるであろう影響を定量化することに焦点を当てています。 このプロジェクトの目的は、気候変動が主食用作物の生産に及ぼし得る影響を評価することです。 このプロジェクトでは、植物の成長に対する二酸化炭素の影響と、気候変動の不確実性を考慮しながら、気温と降水量の変化の影響を評価します。 このプロジェクトでは、データの可視化と、異なる地域の異なる時期の収量間で描かれる比較を扱う。
チャットボット
チャットボットはビジネスにおいて重要な役割を担っている。 彼らは、改善されたパーソナライズされたサービスを提供するのに役立ち、同時にマンパワーを節約することができます。
チャットボットは、深層学習技術を使用して、語彙のリスト、一般的な文のリスト、それらの背後にある意図、およびそれらの適切な応答を含むデータセットを使用して、学習させることができます。 チャットボットを訓練するための最も一般的な方法論は、RNN（Recurring Neural Networks）を使用することです。 ボットはエンコーダーで構成され、インテントとともに入力文に応じて状態を更新し、その状態をボットに渡します。 その後、ボットはデコーダを使用して、単語とその背後にある意図に従って適切な応答を見つけます。
Webトラフィック時系列予測
時系列予測は、統計や機械学習において非常に重要な概念であり、Pythonで簡単にチャットボットを実装することができます。 Webトラフィックの予測は、時系列予測の一般的なアプリケーションです。 これは、ウェブサーバーが停止を避けるためにリソースをよりよく管理するのに役立ちます。 このプロジェクトをさらに面白くするために、従来のニューラルネットの代わりにウェーブネットを使用することができます。 1233>
Fake News Detection
このプロジェクトの背後にあるアイデアは、任意のソーシャルメディアの投稿によって与えられたニュースが真実かどうかを検出することができる機械学習モデルを構築することである。 このモデルを構築するために、TfidfVectorizerとPassiveAggressive分類器を使用することができます。
TF (Term Frequency) とは、ドキュメントに単語が現れる回数のことである。
IDF (Inverse Document Frequency) は、異なる文書での発生回数に基づいて、単語の重要性を評価する尺度です。 多くの文書に出現する一般的な単語は、高い重要度を持ちません。
TFIDFVectorizer はドキュメントのコレクションを分析し、それに応じたTF-IDF行列を作成します。
A PassiveAggressive分類器は、分類結果が正しければ受動的であり、分類が間違っていれば攻撃的にその分類基準を変化させます。
これらを使用して、ニュースをフェイクまたはトゥルーとして分類できる機械学習モデルを構築できます。
Human Action Recognition
人間の動作認識モデルは、特定の動作を行う人間の短いビデオを見て、その動作が何かに基づいて分類しようとするものです。 短いビデオとそれに関連する加速度計のデータを含むデータセットで訓練された畳み込みニューラルネットワークを使用します。 このプロジェクトでは、まず加速度センサーのデータをタイムスライス表現に変換します。 その後、Kerasライブラリを使用して、データセットに従ってネットワークを訓練、検証、テストします。
森林火災の予測
森林火災や山火事は、今日の世界では驚くほど一般的な災害となっています。 これらの災害は、生態系にダメージを与え、また、対処するための資金やインフラの面で多くのコストがかかります。 k-meansクラスタリングを使用すると、森林火災のホットスポットとその場所での火災の深刻度を特定することができ、より良い資源配分と迅速な対応に役立てることができます。 1233>
Gender &Age Detection
Gender and age detectionは、コンピュータビジョンおよび機械学習のプロジェクトです。 これは、畳み込みニューラルネットワークまたはCNNを使用しています。 このプロジェクトは、1枚の顔画像を分析することで、その人の性別と年齢を検出することを目的としています。 性別は男性か女性かに分類され、年齢は0-2, 4-6, 8- 2, 15-20, 25-32, 38-43, 48-53, 60-100の範囲に分類される。 化粧、照明、表情などの要因により、1枚の画像から性別と年齢を認識することは困難である。 したがって、このプロジェクトでは、回帰の代わりに分類モデルを使用します。
Conclusion
正しいツールの知識があれば、難しすぎるデータサイエンス・プロジェクトは存在しません。 プロジェクトは、自分のスキルを向上させ、その習得に向けて前進するための最適な方法です。
これらのデータサイエンス プロジェクトは、2020年に非常に有用でトレンドとなるものです。 これらはきっとあなたを成功に導いてくれるでしょう。
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