机器学习在各个领域的实际应用

机器学习的应用领域 机器学习几乎渗透到了所有技术领域,并在日常生活中得到了广泛应用。 阅读详情

机器学习在各个领域的实际应用

经常会被问到,现在机器学习、人工智能这么火,那么它到底有什么实际应用呢,在本文中,分享了一个来自Github的项目,这个项目整理了包括机器学习等数据科学技术在工业界的开源项目,包括金融、农业、食品、教育等各个领域。其中作者分享的项目大多数都是基于python,所以便于很多人来学习和应用。

同时,这也是一个正在进行的工作,如果你是X领域的[分析、计算、统计、定量]研究人员/分析师,或X领域的[机器学习工程师、数据科学家、建模师、程序员],作者也希望你能贡献自己的一部分内容。由于篇幅有限,文中将只展示其中一部分领域的项目,感兴趣的可以关注作者的github。github链接将在文末展示。

NO.1

住宿和饮食领域

Food

  • RobotChef - 根据用户评论改进食谱。

  • Food Amenities - 利用神经网络预测食品设施的需求。

  • Recipe Cuisine and Rating - 从配料表中预测菜式的等级和类型。

  • Food Classification- 使用Keras做食品分类。

  • Image to Recipe - 使用深度学习将图片翻译成食谱。

  • Calorie Estimation - 从食物照片中摄取热量。

  • Fine Food Reviews - 亚马逊美食评论的实体分析。

Restaurant

  • Restaurant Violation - 食品检验违章预测。

  • Restaurant Success - 预测一家餐厅是否会倒闭。

  • Predict Michelin - 预测餐厅成为米其林餐厅的可能性。

  • Restaurant Inspection - 检验分析,以确定清洁度是否与等级有关。

  • Sales - 用LSTM预测一家餐厅的销售量。

  • Visitor Forecasting - 预测顾客数量。

  • Restaurant Profit - 餐厅人数的回归分析。

  • Competition - 餐厅竞争力分析。

NO.2

农业领域

Economics

  • Prices - 农产品价格预测。

  • Prices 2  - 农产品价格预测。

  • Yield - 乌克兰农作物产量的农业分析。

  • Recovery - 农业和生态系统恢复的战略性土地利用。

  • MPR - 强价格报告数据来自美国农业部的农业营销服务。

Development

  • Segmentation - 利用卫星图像进行农业地块分割。

  • Water Table - 预测农业区地下水位深度。

  • Assistant - 农业的助理 Notebooks

  • Diseases - 利用图像的深度学习框架对农作物病虫害进行识别。

  • Irrigation and Pest Prediction - 分析灌溉和预测虫害发生的可能性。

NO.3

金融领域

Consumer Finance

  • Loan Acceptance - 贷款接受的分类和时间序列分析。

  • Predict Loan Repayment - 预测贷款是否会使用自动化功能工程来偿还。

  • Loan Eligibility Ranking - 帮助银行检查客户是否有资格获得给定贷款的系统。

  • Home Credit Default (FirmAI) - 广泛的抵押贷款分析。

  • Mortgage Analytics - 广泛的抵押贷款分析。

  • Credit Approval - 信用卡审批系统。

  • Loan Risk - 预测模型,以帮助减少冲销和损失的贷款。

  • Amortisation Schedule (FirmAI) - 简单的分期偿还时间表在python为个人使用。

Management and Operation

  • Credit Card - 估算信用卡客户的CLV。

  • Survival Analysis - 客户生存分析。

  • Next Transaction - 深度学习模型预测交易金额和未来交易天数。

  • Credit Card Churn - 预测信用卡客户流失率。

  • Bank of England Minutes - 银行会议记录的文本分析。

  • CEO - CEO薪酬分析。

上面列举的只是其中的一小部分,具体的内容可以参考作者的github,github地址:

https://github.com/firmai/industry-machine-learning

文末福利

各位猿们,还在为记不住API发愁吗,哈哈哈,最近发现了国外大师整理了一份Python代码速查表和Pycharm快捷键sheet,火爆国外,这里分享给大家。

这个是一份Python代码速查表

下面的宝藏图片是2张(windows && Mac)高清的PyCharm快捷键一览图

怎样获取呢?可以添加我们的AI派团队的程序媛姐姐

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来都来了,喜欢的话就请分享、点赞、在看三连再走吧~~~


人工智能(AI)与机器学习(ML):塑造未来的技术引擎 人工智能是一种模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。它旨在让计算机能够像人类一样思考、学习,并能在各种环境下自主地做出决策。AI的发展经历了从最初的符号主义、连接主义到如今的深度学习等多个阶段,每一次的突破都极大地推动了科技的进步。尽管AI与ML技术取得了巨大的进步,但它们仍然面临着诸多挑战。首先,数据的获取和标注是一个巨大的问题。高质量的标注数据是机器学习模型训练的关键,但数据的获取和标注往往需要耗费大量的人力和时间。其次,模型的泛化能力也是一个需要解决的问题。 阅读详情

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Wang_AI
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