ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ເປັນອາຊີບທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີເຄື່ອງມືວິທະຍາສາດ, ຂະບວນການ, ສູດການຄິດໄລ່ແລະລະບົບການສະກັດເອົາຄວາມຮູ້ທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ໃຊ້ເພື່ອກໍານົດຮູບແບບທີ່ມີຄວາມຫມາຍໃນຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະບໍ່ມີໂຄງສ້າງຄືກັນ.

ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ໄດ້ຢູ່ໃນການຂະຫຍາຍຕົວສໍາລັບສອງສາມປີທີ່ຜ່ານມາ, ແລະຂໍຂອບໃຈກັບການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ ປັນຍາປະດິດ ແລະການປະດິດສ້າງອື່ນໆ, ມັນພຽງແຕ່ຈະສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ. ໃນຂະນະທີ່ອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍເລີ່ມຮັບຮູ້ ພະລັງງານຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໂອກາດຫຼາຍຈະອອກສູ່ຕະຫຼາດ.

12 ໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພື່ອທົດລອງກັບ

  1. ການສ້າງ chatbots.
  2. ການກວດສອບການສໍ້ໂກງບັດເຄຣດິດ.
  3. ການ​ກວດ​ສອບ​ຂ່າວ​ປອມ​.
  4. ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ໄຟ​ປ່າ​.
  5. ການຈັດປະເພດມະເຮັງເຕົ້ານົມ.
  6. ກວດພົບຄົນຂັບງ່ວງນອນ.
  7. ລະບົບການແນະນໍາ.
  8. ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ.
  9. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນການສໍາຫຼວດ.
  10. ການກວດຫາເພດ ແລະການກວດຫາອາຍຸ.
  11. ການຮັບຮູ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຄໍາເວົ້າ.
  12. ການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ.

ຖ້າເຈົ້າຢາກຮູ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະກະຕືລືລົ້ນທີ່ຈະຍຶດໝັ້ນກັບເທັກໂນໂລຍີຢ່າງໜັກແໜ້ນ, ດຽວນີ້ເປັນເວລາທີ່ດີເທົ່າທີ່ເຄີຍເປັນທີ່ຈະເນັ້ນທັກສະຂອງເຈົ້າໃຫ້ເຂົ້າໃຈ ແລະ ຈັດການສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຈະມາເຖິງໃນອາຊີບ. ຈຸດປະສົງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງບົດຄວາມນີ້ແມ່ນເພື່ອແບ່ງປັນແນວຄວາມຄິດທີ່ປະຕິບັດໄດ້ສໍາລັບໂຄງການຕໍ່ໄປຂອງທ່ານ, ເຊິ່ງບໍ່ພຽງແຕ່ຈະເພີ່ມຄວາມຫມັ້ນໃຈຂອງທ່ານໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ແຕ່ຍັງເປັນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນໃນ. ເສີມ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ຂອງ​ທ່ານ​.

ໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຍອດນິຍົມ

ຄວາມເຂົ້າໃຈວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດສັບສົນໃນຕອນທໍາອິດ, ແຕ່ດ້ວຍການປະຕິບັດທີ່ສອດຄ່ອງ, ທ່ານຈະເລີ່ມເຂົ້າໃຈແນວຄິດແລະຄໍາສັບຕ່າງໆໃນຫົວຂໍ້. ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ ນອກເຫນືອຈາກການໄປຜ່ານວັນນະຄະດີແມ່ນເພື່ອປະຕິບັດບາງໂຄງການທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານຍົກລະດັບທັກສະແລະເຮັດໃຫ້ຊີວະປະຫວັດຂອງທ່ານປະທັບໃຈຫຼາຍ.

ໃນພາກນີ້, ພວກເຮົາຈະແບ່ງປັນແນວຄວາມຄິດໂຄງການທີ່ມ່ວນ ແລະ ໜ້າສົນໃຈກັບເຈົ້າ ເຊິ່ງແຜ່ຂະຫຍາຍໄປທົ່ວທຸກລະດັບທັກສະຕັ້ງແຕ່ຜູ້ເລີ່ມຫາກາງຫານັກຮົບເກົ່າ.

ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: ວິທີການສ້າງ Optical Character Recognition (OCR) ໃນ Python

1. ການສ້າງ chatbots

Chatbots ມີບົດບາດສໍາຄັນສໍາລັບທຸລະກິດຍ້ອນວ່າພວກເຂົາສາມາດພະຍາຍາມໄດ້ ໂດຍບໍ່ມີການຊ້າລົງໃດໆ. ເຂົາເຈົ້າອັດຕະໂນມັດຂະບວນການບໍລິການລູກຄ້າສ່ວນໃຫຍ່, ຫຼຸດຜ່ອນວຽກການບໍລິການລູກຄ້າດ້ວຍມືດຽວ. ໄດ້ chatbots ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຄວາມ​ຫຼາກ​ຫຼາຍ​ຂອງ​ເຕັກ​ນິກ​ການ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ດ້ວຍ​ປັນຍາ​ປອມ​, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.

Chatbots ວິເຄາະການປ້ອນຂໍ້ມູນຈາກລູກຄ້າ ແລະຕອບດ້ວຍການຕອບສະໜອງຕາມແຜນທີ່ເໝາະສົມ. ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ chatbot, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ ເຄືອຂ່າຍ neural recurrent ກັບ ຕັ້ງຊຸດຂໍ້ມູນ JSONໃນຂະນະທີ່ການປະຕິບັດສາມາດຈັດການກັບການນໍາໃຊ້ Python. ບໍ່ວ່າທ່ານຕ້ອງການ chatbot ຂອງທ່ານເປັນໂດເມນສະເພາະຫຼືໂດເມນເປີດແມ່ນຂຶ້ນກັບຈຸດປະສົງຂອງມັນ. ໃນຂະນະທີ່ chatbots ເຫຼົ່ານີ້ດໍາເນີນການໂຕ້ຕອບຫຼາຍຂຶ້ນ, ສະຕິປັນຍາແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງພວກເຂົາກໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.

2. ການກວດຫາການສໍ້ໂກງບັດເຄຣດິດ

ການສໍ້ໂກງບັດເຄຣດິດແມ່ນເປັນເລື່ອງປົກກະຕິຫຼາຍກ່ວາທີ່ທ່ານຄິດ, ແລະບໍ່ດົນມານີ້, ພວກມັນເພີ່ມຂຶ້ນ. ພວກເຮົາຢູ່ໃນເສັ້ນທາງທີ່ຈະຂ້າມຜູ້ໃຊ້ບັດເຄຣດິດຫຼາຍຕື້ຄົນໃນທ້າຍປີ 2022. ແຕ່ຍ້ອນການປະດິດສ້າງທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ: ປັນຍາປະດິດ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ບໍລິສັດບັດເຄຣດິດຈຶ່ງສາມາດກໍານົດ ແລະສະກັດກັ້ນການສໍ້ໂກງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຢ່າງສໍາເລັດຜົນ. ຄວາມຖືກຕ້ອງພຽງພໍ.

ເວົ້າງ່າຍໆ, ແນວຄວາມຄິດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງນີ້ແມ່ນການວິເຄາະພຶດຕິກໍາການໃຊ້ຈ່າຍປົກກະຕິຂອງລູກຄ້າ, ລວມທັງການສ້າງແຜນທີ່ຂອງການໃຊ້ຈ່າຍເຫຼົ່ານັ້ນເພື່ອກໍານົດການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ຫຼອກລວງຈາກຜູ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນການສໍ້ໂກງ. ສໍາລັບໂຄງການນີ້, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ ຫຼື Python ທີ່ມີປະຫວັດການເຮັດທຸລະກໍາຂອງລູກຄ້າເປັນຊຸດຂໍ້ມູນແລະໃສ່ມັນເຂົ້າໄປໃນ ຕົ້ນ​ໄມ້​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​, ເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມແລະ ການຖົດຖອຍ logistic. ໃນຂະນະທີ່ທ່ານປ້ອນຂໍ້ມູນໃສ່ລະບົບຂອງທ່ານຫຼາຍຂຶ້ນ, ທ່ານຄວນຈະສາມາດເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງໂດຍລວມຂອງມັນໄດ້.

3. ການກວດຫາຂ່າວປອມ

ຂ່າວປອມບໍ່ຕ້ອງມີການແນະນຳ. ໃນ​ໂລກ​ທີ່​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ກັນ​ໃນ​ທຸກ​ມື້​ນີ້, ມັນ​ເປັນ​ເລື່ອງ​ງ່າຍ​ທີ່​ຈະ​ແບ່ງ​ປັນ​ຂ່າວ​ປອມ​ທາງ​ອິນ​ເຕີ​ເນັດ​ໄດ້​ງ່າຍ. ທຸກໆຄັ້ງ, ທ່ານຈະເຫັນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຖືກເຜີຍແຜ່ອອນໄລນ໌ຈາກແຫຼ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດເຊິ່ງບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາກັບປະຊາຊົນທີ່ຖືກເປົ້າຫມາຍເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຕື່ນຕົກໃຈຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະແມ້ກະທັ້ງຄວາມຮຸນແຮງ.

ເພື່ອສະກັດກັ້ນການແຜ່ກະຈາຍຂອງຂ່າວປອມ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະກໍານົດຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍໃຊ້ໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນນີ້. ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ Python ແລະສ້າງຕົວແບບທີ່ມີ TfidfVectorizer ແລະ PassiveAggressiveClassifier ເພື່ອແຍກຂ່າວແທ້ອອກຈາກຂ່າວປອມ. ບາງ ຫ້ອງສະໝຸດ Python ເຫມາະ​ສົມ​ທີ່​ສຸດ​ສໍາ​ລັບ​ໂຄງ​ການ​ນີ້​ແມ່ນ​ ແພນດ້າ, NumPy ແລະ scikit-ຮຽນຮູ້. ສໍາລັບຊຸດຂໍ້ມູນ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ News. csv.

4. ການພະຍາກອນໄຟປ່າ

ການກໍ່ສ້າງໄຟໄຫມ້ປ່າແລະໄຟໄຫມ້ປ່າ ລະ​ບົບ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ ເປັນອີກອັນຫນຶ່ງທີ່ດີຂອງການນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ໄຟປ່າ ຫຼື ໄຟປ່າແມ່ນໄຟທີ່ບໍ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ໃນປ່າ. ​ໄຟ​ປ່າ​ທຸກ​ຄັ້ງ​ໄດ້​ສ້າງ​ຄວາມ​ເສຍ​ຫາຍ​ຢ່າງ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ​ຕໍ່​ທຳ​ມະ​ຊາດ, ທີ່​ຢູ່​ອາ​ໄສ​ຂອງ​ສັດ ແລະ​ຊັບ​ສິນ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ.

ເພື່ອຄວບຄຸມແລະແມ້ກະທັ້ງຄາດຄະເນລັກສະນະທີ່ວຸ່ນວາຍຂອງໄຟໄຫມ້ປ່າ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ k-ໝາຍເຖິງການຈັດກຸ່ມ ເພື່ອກໍານົດຈຸດໄຟໄຫມ້ທີ່ສໍາຄັນແລະຄວາມຮຸນແຮງຂອງພວກມັນ. ນີ້ອາດຈະເປັນປະໂຫຍດໃນການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດໃຊ້ຂໍ້ມູນອຸຕຸນິຍົມເພື່ອຊອກຫາໄລຍະເວລາແລະລະດູການທົ່ວໄປສໍາລັບໄຟໄຫມ້ປ່າເພື່ອເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບຂອງທ່ານ.

ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: K-Nearest Neighbor Algorithm: ການແນະນຳ

5. ການຈັດປະເພດມະເຮັງເຕົ້ານົມ

ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາໂຄງການດູແລສຸຂະພາບເພື່ອເພີ່ມຫຼັກຊັບຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດລອງສ້າງລະບົບການກວດຫາມະເຮັງເຕົ້ານົມໂດຍໃຊ້ Python. ກໍລະນີມະເຮັງເຕົ້ານົມແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນ, ແລະວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະຕໍ່ສູ້ກັບມະເຮັງເຕົ້ານົມແມ່ນການກໍານົດມັນຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຕົ້ນແລະໃຊ້ມາດຕະການປ້ອງກັນທີ່ເຫມາະສົມ.

ເພື່ອສ້າງລະບົບດ້ວຍ Python, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ ມະເຮັງທໍ່ລຳໃສ້ (Invasive ductal carcinoma) (IDC) ຊຸດຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍຮູບພາບ histology ສໍາລັບຈຸລັງ malignant ທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດມະເຮັງ. ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານກັບມັນ, ເຊັ່ນກັນ. ສໍາລັບໂຄງການນີ້, ທ່ານຈະພົບເຫັນ ເຄືອຂ່າຍ neural convolutional ແມ່ນເຫມາະສົມກັບວຽກງານທີ່ດີກວ່າ, ແລະສໍາລັບຫ້ອງສະຫມຸດ Python, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ NumPy, OpenCV, TensorFlow, ເຄຣາສ, scikit-ຮຽນຮູ້ ແລະ matplotlib.

ບົດສອນທີ່ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນຫ້າໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ. | ວິດີໂອ: Dataiku

6. ການກວດຫາອາການງ້ວງນອນຂອງຜູ້ຂັບຂີ່

ອຸບັດຕິເຫດຕາມທ້ອງຖະໜົນເອົາຊີວິດຫຼາຍໆຄົນໃນແຕ່ລະປີ, ສາເຫດໜຶ່ງຂອງອຸບັດຕິເຫດຕາມທ້ອງຖະໜົນແມ່ນຜູ້ຂັບຂີ່ທີ່ນອນບໍ່ຫຼັບ. ຫນຶ່ງໃນວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອປ້ອງກັນນີ້ແມ່ນການປະຕິບັດລະບົບການກວດພົບອາການງ່ວງນອນ.

ລະບົບກວດຈັບອາການງ້ວງນອນຂອງຜູ້ຂັບຂີ່ທີ່ປະເມີນສາຍຕາຂອງຜູ້ຂັບຂີ່ຢູ່ສະເໝີ ແລະ ແຈ້ງເຕືອນດ້ວຍສັນຍານເຕືອນໄພ ຖ້າລະບົບກວດພົບການປິດຕາເລື້ອຍໆ, ມັນກໍ່ເປັນອີກໂຄງການໜຶ່ງທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະຊ່ວຍຊີວິດຫຼາຍຄົນໄດ້..

webcam ເປັນ​ສິ່ງ​ຈໍາ​ເປັນ​ສໍາ​ລັບ​ໂຄງ​ການ​ນີ້​ເພື່ອ​ໃຫ້​ລະ​ບົບ​ການ​ຕິດ​ຕາມ​ກວດ​ກາ​ຕາ​ຂອງ​ຄົນ​ຂັບ​ເປັນ​ໄລ​ຍະ​. ໂຄງການ Python ນີ້ຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີ a ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ ແລະຫ້ອງສະຫມຸດ ເຊັ່ນ​ວ່າ OpenCV, TensorFlow, pygameແລະ ເຄຣາສ.

ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 8 ເຄື່ອງມື Visualization ຂໍ້ມູນທີ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທຸກຄົນຄວນຮູ້

7. ລະບົບແນະນຳ (ແນະນຳໃຫ້ເບິ່ງໜັງ/ເວັບ)

ທ່ານເຄີຍສົງໄສວ່າເວທີສື່ຕ່າງໆເຊັ່ນ YouTube, Netflix ແລະອື່ນໆແນະນໍາແນວໃດໃຫ້ເບິ່ງຕໍ່ໄປ? ພວກເຂົາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ເອີ້ນວ່າ ລະບົບຄໍາແນະນໍາ / ຄໍາແນະນໍາ. ມັນໃຊ້ເວລາພິຈາລະນາຫຼາຍມາດຕະການ, ເຊັ່ນ: ອາຍຸ, ການສະແດງທີ່ເບິ່ງຜ່ານມາ, ປະເພດການເບິ່ງຫຼາຍທີ່ສຸດແລະຄວາມຖີ່ຂອງການເບິ່ງ, ແລະມັນໃຫ້ພວກມັນເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຈາກນັ້ນສ້າງສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ອາດຈະມັກເບິ່ງຕໍ່ໄປ.

ອີງຕາມຄວາມມັກແລະຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດພະຍາຍາມສ້າງລະບົບການແນະນໍາໂດຍອີງໃສ່ເນື້ອຫາຫຼືລະບົບຄໍາແນະນໍາການກັ່ນຕອງຮ່ວມກັນ. ສໍາລັບໂຄງການນີ້, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ R ກັບຊຸດຂໍ້ມູນ MovieLens, ເຊິ່ງກວມເອົາການຈັດອັນດັບສໍາລັບຫຼາຍກວ່າ 58,000 ຮູບເງົາ. ໃນຖານະເປັນສໍາລັບການຫຸ້ມຫໍ່, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ ຫ້ອງແນະນຳ, ggplot2, ປັບ​ໃໝ່2 ແລະ ຕາຕະລາງ.

8. ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ

ທີ່​ຮູ້​ຈັກ​ຍັງ​ເປັນ​ຄວາມ​ຄິດ​ເຫັນ​ການ​ຂຸດ​ຄົ້ນ​ບໍ່​ແຮ່​, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍປັນຍາປະດິດ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດກໍານົດ, ລວບລວມແລະວິເຄາະຄວາມຄິດເຫັນຂອງປະຊາຊົນກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງຫຼືຜະລິດຕະພັນໃດຫນຶ່ງ. ຄວາມຄິດເຫັນເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະມາຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ລວມທັງການທົບທວນຄືນອອນໄລນ໌ຫຼືການຕອບແບບສໍາຫຼວດ, ແລະສາມາດຂະຫຍາຍລະດັບຂອງອາລົມເຊັ່ນ: ດີໃຈ, ໃຈຮ້າຍ, ໃນທາງບວກ, ຄວາມຮັກ, ລົບ, ຄວາມຕື່ນເຕັ້ນແລະອື່ນໆ.

ບໍລິສັດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄຫມໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍທີ່ສຸດຈາກເຄື່ອງມືການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກຍ້ອນວ່າມັນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບປະຕິກິລິຍາຂອງປະຊາຊົນຕໍ່ໄລຍະແຫ້ງແລ້ງຂອງການເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ຫຼືການປ່ຽນແປງຍຸດທະສາດທຸລະກິດ. ເພື່ອສ້າງລະບົບເຊັ່ນນີ້, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ R ກັບ @janeaustenR’s ຂໍ້ມູນທີ່ກໍານົດໄວ້ພ້ອມກັບ ຊຸດຂໍ້ຄວາມກະທັດຮັດ.

9. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບສຳຫຼວດ

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນການຂຸດຄົ້ນ (EDA). ມັນ ມັນມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຂະບວນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຍ້ອນວ່າມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານແລະມັກຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການເບິ່ງເຫັນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າສໍາລັບການຂຸດຄົ້ນທີ່ດີກວ່າ. ສໍາລັບການເບິ່ງເຫັນ, ທ່ານສາມາດເລືອກຈາກທາງເລືອກຕ່າງໆ, ລວມທັງ histograms, scatterplots ຫຼືແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນ. EDA ຍັງສາມາດເປີດເຜີຍຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ ແລະສ່ວນເກີນຢູ່ໃນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ເມື່ອທ່ານໄດ້ກໍານົດຮູບແບບຕ່າງໆແລະໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຈໍາເປັນຈາກຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ທ່ານກໍ່ດີທີ່ຈະໄປ.

ໂຄງ​ການ​ຂອງ​ຂະ​ຫນາດ​ນີ້​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ໄດ້​ຢ່າງ​ງ່າຍ​ດາຍ​ Python, ແລະສໍາລັບການຫຸ້ມຫໍ່, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ pandas, NumPy, ທະເລ ແລະ matplotlib.

ແຫຼ່ງທີ່ດີສໍາລັບຊຸດຂໍ້ມູນ EDA ແມ່ນ ຊຸມຊົນການວິເຄາະ IBM.

10. ການກວດຫາເພດ ແລະ ການຄາດເດົາອາຍຸ

ລະບຸວ່າເປັນ ກ ການຈັດປະເພດ ບັນຫາ, ໂຄງການກວດຫາບົດບາດຍິງຊາຍ ແລະ ການຄາດຄະເນອາຍຸ ຈະເອົາທັງສອງຂອງເຈົ້າ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະທັກສະການເບິ່ງຄອມພິວເຕີເພື່ອທົດສອບ. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອສ້າງລະບົບທີ່ເອົາຮູບພາບຂອງບຸກຄົນແລະພະຍາຍາມກໍານົດອາຍຸແລະເພດຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ສໍາລັບໂຄງການນີ້, ທ່ານສາມາດປະຕິບັດເຄືອຂ່າຍ neural convolutional ແລະນໍາໃຊ້ Python ກັບ ຊຸດ OpenCV. ທ່ານສາມາດຄວ້າຊຸດຂໍ້ມູນ adience ສໍາລັບໂຄງການນີ້. ປັດໄຈຕ່າງໆເຊັ່ນການແຕ່ງຫນ້າ, ການເຮັດໃຫ້ມີແສງແລະການສະແດງອອກທາງຫນ້າ ຈະເຮັດໃຫ້ສິ່ງທ້າທາຍນີ້ແລະພະຍາຍາມຖິ້ມຕົວແບບຂອງເຈົ້າອອກ, ດັ່ງນັ້ນຈື່ໄວ້ວ່າ.

11. ການຮັບຮູ້ອາລົມທາງປາກເວົ້າ

ການ​ປາກ​ເວົ້າ​ເປັນ​ວິ​ທີ​ການ​ພື້ນ​ຖານ​ທີ່​ສຸດ​ຂອງ​ການ​ສະ​ແດງ​ຕົວ​ເຮົາ​ເອງ​, ແລະ​ມັນ​ປະ​ກອບ​ດ້ວຍ​ອາ​ລົມ​ທີ່​ຫຼາກ​ຫຼາຍ​, ເຊັ່ນ​ຄວາມ​ສະ​ຫງົບ​, ຄວາມ​ໃຈ​ຮ້າຍ​, ຄວາມ​ສຸກ​ແລະ​ຄວາມ​ຕື່ນ​ເຕັ້ນ​, ເພື່ອຊື່ສອງສາມ. ໂດຍການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການປາກເວົ້າ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອປັບໂຄງສ້າງການປະຕິບັດ, ການບໍລິການແລະແມ້ກະທັ້ງຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຮົາ, ເພື່ອສະເຫນີການບໍລິການທີ່ມີລັກສະນະພິເສດຕໍ່ບຸກຄົນສະເພາະ.

ໂຄງການນີ້ ກ່ຽວຂ້ອງກັບການກໍານົດແລະສະກັດຄວາມຮູ້ສຶກຈາກມັນ ໄຟລ໌ສຽງຫຼາຍອັນທີ່ບັນຈຸສຽງເວົ້າຂອງມະນຸດ. ເພື່ອເຮັດໃຫ້ບາງສິ່ງບາງຢ່າງເຊັ່ນນີ້ໃນ Python, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ Liberosa, ໄຟລ໌ສຽງNumPy, Scikit-learn, ແລະ PyAudio ຊຸດ. ສໍາລັບຊຸດຂໍ້ມູນ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ Ryerson Audio-Visual Database ຂອງ Emotional Speech and Song (RAVDESS)ເຊິ່ງມີຫຼາຍກວ່າ 7300 ໄຟລ໌.

12. ການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ

ທຸລະກິດທີ່ທັນສະໄຫມພະຍາຍາມໂດຍການສະຫນອງການບໍລິການສ່ວນບຸກຄົນສູງໃຫ້ແກ່ລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ, ເຊິ່ງເປັນໄປບໍ່ໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການຈັດປະເພດຫຼືການແບ່ງສ່ວນຂອງລູກຄ້າບາງຮູບແບບ. ການເຮັດເຊັ່ນນັ້ນ, ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດຈັດໂຄງສ້າງການບໍລິການແລະຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາໄດ້ງ່າຍຕໍ່ລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາໃນຂະນະທີ່ກໍານົດເປົ້າຫມາຍໃຫ້ພວກເຂົາຂັບລົດລາຍໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.

ສໍາລັບໂຄງການນີ້, ທ່ານຈະນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມເພື່ອຈັດກຸ່ມລູກຄ້າຂອງທ່ານເປັນກຸ່ມໂດຍອີງໃສ່ລັກສະນະສ່ວນບຸກຄົນເຊັ່ນ: ອາຍຸ, ເພດ, ພາກພື້ນ, ຄວາມສົນໃຈ, ແລະອື່ນໆ. K ຫມາຍຄວາມວ່າເປັນກຸ່ມ ຫຼືການຈັດກຸ່ມຕາມລຳດັບ ເຫມາະສົມຢູ່ທີ່ນີ້, ແຕ່ທ່ານຍັງສາມາດທົດລອງກັບມັນໄດ້ fuzzy clustering ຫຼືກຸ່ມທີ່ອີງໃສ່ຄວາມໜາແໜ້ນ ວິທີການ. ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນ Mall_Customers ເປັນຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງ.

ແນວຄວາມຄິດໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມທີ່ຈະສ້າງ

  • ການສະແດງພາບ Coronavirus.
  • ເຫັນພາບການປ່ຽນແປງດິນຟ້າອາກາດ.
  • ການວິເຄາະການຮັບຂອງ Uber.
  • ການພະຍາກອນການຈະລາຈອນເວັບໂດຍໃຊ້ຊຸດເວລາ.
  • ຜົນກະທົບຂອງການປ່ຽນແປງດິນຟ້າອາກາດຕໍ່ການສະຫນອງອາຫານທົ່ວໂລກ.
  • ກວດຫາພະຍາດ Parkinson.
  • ການສໍາຫຼວດຂໍ້ມູນ Pokemon.
  • ການສະແດງພາບອຸນຫະພູມພື້ນຜິວໂລກ.
  • ການກວດຫາເນື້ອງອກໃນສະໝອງດ້ວຍວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
  • ນະໂຍບາຍການຄາດເດົາ.

ຕະຫຼອດບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ກວມເອົາ 12 ແນວຄວາມຄິດໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ມ່ວນ ແລະມີປະໂຫຍດໃຫ້ທ່ານລອງໃຊ້. ແຕ່ລະຄົນຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈພື້ນຖານຂອງເຕັກໂນໂລຢີວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ໃນຖານະເປັນຫນຶ່ງໃນອາຊີບທີ່ຮ້ອນທີ່ສຸດ, ຄວາມຕ້ອງການໃນອຸດສາຫະກໍາ, ອະນາຄົດຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຖືສັນຍາຫຼາຍ. ແຕ່ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດຈາກໂອກາດທີ່ຈະມາເຖິງ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງກຽມພ້ອມທີ່ຈະຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ມັນນໍາມາ.

.


0 Comments

Leave a Reply

Avatar placeholder

Your email address will not be published. Required fields are marked *