Topp 10 idéer för datavetenskapsprojekt 2020

Som blivande datavetare är det bästa sättet för dig att öka din kompetensnivå att öva. Och vilket bättre sätt finns det för att öva dina tekniska färdigheter än att göra projekt. Personliga projekt är en viktig del av din karriärutveckling. De tar dig ett steg närmare din datavetenskapliga dröm. Projekten kommer att öka din kunskap, dina färdigheter och ditt självförtroende. Att visa upp projekt i ditt CV kommer att göra det mycket lättare att få ett datavetenskapsjobb.

”Vilka projekt ska jag göra?” frågar du? Tja, oroa dig inte för en sekund! För jag är här, med dessa fantastiska idéer för datavetenskapsprojekt år 2020. Så låt oss börja redan nu!

Karakterigenkänning

Detta projekt fokuserar på datorns förmåga att känna igen och förstå de tecken som skrivs för hand av människor. Ett konvoluterat neuralt nätverk tränas med hjälp av MNIST-dataset. Detta hjälper det neurala nätverket att känna igen handskrivna siffror med rimlig noggrannhet. Projektet använder djupinlärning och kräver biblioteken Keras och Tkinter.

Detektering av sömnighet hos förare

Nattkörning är ett tufft jobb. Många olyckor inträffar när en förare blir sömnig eller slö under körning. Det här projektet syftar till att känna igen när föraren kan vara på väg att somna och slår larm.

Det här projektet använder en deep learning-modell för att klassificera bland bilder där människors ögon är öppna eller stängda. Den upprätthåller en poäng baserat på hur länge ögonen förblir stängda. Om poängen ökar ytterligare över ett angivet tröskelvärde. Modellen slår larm. För att genomföra dessa projekt måste du se till att du är mycket väl medveten om alla grundläggande begrepp inom datavetenskap.

Bröstcancerupptäckt

Projektet för bröstcancerupptäckt använder histologibilder för att klassificera om patienten har ett invasivt duktalt karcinom eller inte. I detta projekt används ett IDC-dataset för att klassificera histologibilder som maligna eller godartade. Ett konvoluterat neuralt nätverk är bäst lämpat för denna uppgift. Modellen tränas med hjälp av cirka 80 % av datasetet, och det återstående datasetet används för att testa modellens noggrannhet efter att den tränats.

Klimatförändringens inverkan på den globala livsmedelsförsörjningen

Klimatförändringar och anomalier blir en vanlig del av vår värld nuförtiden. Detta börjar påverka varje aspekt av det mänskliga livet på vår planet. Det här projektet fokuserar på att kvantifiera den inverkan som klimatförändringarna har och kommer att ha på den globala livsmedelsproduktionen. Syftet med projektet är att bedöma klimatförändringens potentiella inverkan på produktionen av basgrödor. I projektet bedöms konsekvenserna av temperatur- och nederbördsförändringar, med beaktande av koldioxidens effekter på växttillväxten och osäkerheten i klimatförändringarna. Projektet handlar om datavisualisering och jämförelser som dras mellan skördar i olika regioner vid olika tidpunkter.

Chatbot

Chatbots spelar en viktig roll i företag. De hjälper till att tillhandahålla förbättrade och personliga tjänster och sparar samtidigt arbetskraft.

En chatbot kan tränas med hjälp av teknik för djupinlärning och med hjälp av ett dataset med en lista över ordförråd, en lista över vanliga meningar, avsikten bakom dem och deras lämpliga svar. Den vanligaste metoden för att träna chatbots är att använda Recurring Neural Networks (RNN). Botten består av en kodare som uppdaterar sina tillstånd enligt den inmatade meningen tillsammans med avsikten och som vidarebefordrar tillståndet till roboten. Botten använder sedan avkodaren för att hitta ett lämpligt svar enligt orden och avsikten bakom dem. Du kan implementera chatbot enkelt med Python.

Tidsserieprognoser för webbtrafik

Tidsserieprognoser är ett mycket viktigt begrepp inom statistik och maskininlärning. Att förutsäga webbtrafik är en populär tillämpning av tidsserieprognoser. Den hjälper webbservrar att hantera sina resurser bättre för att undvika avbrott. För att göra projektet ännu mer intressant kan du använda wavenets i stället för traditionella neurala nätverk. Wavenets använder kausala konvolutioner vilket gör dem effektivare och lättare på samma gång.

Fake News Detection

Tanken bakom det här projektet är att bygga en maskininlärningsmodell som kan upptäcka om de nyheter som ges av ett inlägg i sociala medier är sanna eller inte. Du kan använda TfidfVectorizer och en PassiveAggressive-klassificator för att bygga den här modellen.

TF eller Term Frequency är antalet gånger ett ord förekommer i ett dokument.

IDF eller Inverse Document Frequency är ett mått på ett ords betydelse baserat på hur många gånger det förekommer i olika dokument. Vanliga ord som förekommer i många dokument har inte hög betydelse.

TFIDFVectorizer analyserar en samling dokument och skapar en TF-IDF-matris enligt den.

A PassivAggressiv klassificerare förblir passiv om klassificeringsresultatet är korrekt men ändrar aggressivt sina klassificeringskriterier om klassificeringen är felaktig.

Med hjälp av dessa kan vi bygga en maskininlärningsmodell som kan klassificera nyheterna som falska eller sanna.

Human Action Recognition

Modellen för igenkänning av mänskliga handlingar tittar på korta videoklipp av människor som utför vissa handlingar och försöker klassificera dem utifrån vad handlingen är. Den använder ett konvoluterat neuralt nätverk som tränats på ett dataset som innehåller korta videor och accelerometerdata som är kopplade till dem. Projektet omvandlar först accelerometerdata till en tidsskivad representation. Det använder sedan Keras-biblioteket för att träna, validera och testa nätverket enligt datasetet.

Forest Fire Prediction

Skogsbränder och vilda bränder har blivit oroväckande vanliga katastrofer i dagens värld. Dessa katastrofer skadar ekosystemet och kostar också mycket pengar och infrastruktur att hantera. Med hjälp av k-means-klustring kan man identifiera skogsbrandshotspots och hur allvarlig en brand är på den platsen, vilket kan användas för bättre resursfördelning och snabbare responstider. Genom att använda meteorologiska data som säsonger under vilka bränder är vanligare och väderförhållanden som förvärrar dem kan resultatens noggrannhet ökas ytterligare.

Genus & Åldersdetektering

Genus- och åldersdetektering är ett projekt inom datorseende och maskininlärning. Det använder sig av konvolutionella neurala nätverk eller CNN. Projektet syftar till att upptäcka en persons kön och ålder genom att analysera en enda bild av ansiktet. Könet klassificeras som man eller kvinna och åldern klassificeras i intervallet 0-2, 4-6, 8- 2, 15-20, 25-32, 38-43, 48-53, 60-100. På grund av faktorer som smink, belysning, ansiktsuttryck osv. kan det vara svårt att känna igen kön och ålder från en enda bild. Därför används i detta projekt en klassificeringsmodell i stället för regression.

Slutsats

Med kunskap om rätt verktyg finns det inget datavetenskapsprojekt som är för svårt. Projekt är det perfekta sättet att förbättra dina färdigheter och göra framsteg mot att behärska dem.

Dessa datavetenskapsprojekt är de som kommer att vara mycket användbara och trendiga år 2020. De kommer säkert att leda dig till framgång. Allt du behöver göra är att komma igång.

Prenumerera på vårt nyhetsbrev

Få de senaste uppdateringarna och relevanta erbjudanden genom att dela din e-post.

Gå med i vår Telegramgrupp. Bli en del av en engagerande gemenskap på nätet. Gå med här.