Habr, hallo. Ich habe einen Beitrag übersetzt, der streng (!) Zu Lesezeichen gehört und an Kollegen weitergegeben wird. Es verfügt über eine Liste von Notizbüchern sowie ML- und Data Science-Bibliotheken für verschiedene Branchen. Alle Codes sind in Python und werden auf GitHub gehostet. Sie werden nützlich sein, um den eigenen Horizont zu erweitern und ein interessantes Startup zu starten.



Ich werde darauf hinweisen, dass Sie sich bitte an mich wenden, wenn es Leser gibt, die helfen und einem der Teilsektoren ein geeignetes Projekt hinzufügen möchten. Ich werde sie der Liste hinzufügen. Beginnen wir also mit der Erkundung der Liste.

1. Immobilien und Essen

1.1. Ernährung

• RobotChef - Verbesserung der Lebensmittelrezepte basierend auf Benutzerbewertungen;
• Lebensmittelausstattung - Prognose der Nachfrage nach Lebensmitteln mithilfe neuronaler Netze;
• Rezeptküche und Bewertung - Vorhersage des Namens der Küche eines Gerichts anhand einer Liste seiner Zutaten;
• Lebensmittelklassifizierung - Lebensmittelklassifizierung von Lebensmitteln mithilfe der Keras-Bibliothek;
• Bild zu Rezept - Übersetzung des Bildes von Lebensmitteln in ein Rezept für seine Zubereitung;
• Kalorienschätzung - Kalorienbewertung anhand von Lebensmittelfotos;
• Fine Food Reviews - Segmentierte Lebensmittelanalyse basierend auf Bewertungen von Amazon Fine Food.

1.2. Restaurants

• Restaurantverletzung - Vorhersage eines Verstoßes gegen die Vorschriften zur Lebensmittelkontrolle;
• Restauranterfolg - Vorhersage, ob ein Restaurant erfolgreich sein wird;
• Michelin vorhersagen - voraussagen, dass das Restaurant mit einem Michelin-Stern ausgezeichnet wird;
• Restaurant Inspection - Analyse des Niveaus der Restaurantloyalität und -popularität basierend auf Yelp-Bewertungen;
• Umsatz - Umsatzprognose für Restaurants mit LTSM;
• Besuchervorhersage - Buchung und Vorhersage der Anzahl der Besuche;
• Restaurantgewinn - Restaurantregressionsanalyse;
• Wettbewerb - Analyse der Wettbewerbsfähigkeit des Restaurants;
• Business Analysis - ein Projekt zur Analyse des Restaurantgeschäfts;
• Standortempfehlung - eine Empfehlung zum zukünftigen Standort des Restaurants;
• Abschluss, Bewertung und Empfehlung - drei Prognoseaufgaben unter Verwendung von Yelp-Daten;
• Anti-Empfehlung - Empfehlung von Restaurants, die Sie (basierend auf Ihren Vorlieben) nicht besuchen möchten;
• Menüanalyse - Analyse eines Restaurants anhand seines Menüs;
• Menüempfehlung - Empfehlung neuer Restaurants basierend auf Ihrem Lieblingsmenü;
• Lebensmittelpreis - Prognose der Lebensmittelkosten;
• Automatisierter Restaurantbericht - Automatisierter Restaurantbericht basierend auf maschinellem Lernen.

1.3. Immobilien

• Peer-to-Peer-Wohnen - die Auswirkungen von einmaligen Mietwohnungen auf ihren Zustand;
• Mitbewohnerempfehlung - Empfehlung eines Mitbewohners;
• Zimmerzuteilung - Verteilung der Räumlichkeiten;
• Dynamische Preisgestaltung - Berechnung der dynamischen Preisgestaltung im Hotel;
• Hotelähnlichkeit - Vergleich konkurrierender Hotels miteinander;
• Hotelbewertungen - Hotelbewertungen;
• Preise vorhersagen - Vorhersage der Hotelzimmerpreise;
• Hotels vs Airbnb - Hotelvergleich mit Airbnb;
• Hotelverbesserung - Analyse der Bewertungen für das Hotel;
• Bestellungen - prognostizierte Stornierung von Bestellungen für Hotels;
• Gefälschte Bewertungen - Erkennen Sie, ob Bewertungen gefälscht oder Spam sind.
• Reverse Image Lodging - Finden Sie das richtige Gehäuse für Sie im Bild.

2. Buchhaltung

2.1. Maschinelles Lernen

• Chart of Account Prediction - Verwendung von getaggten Daten für den Kontonamen jeder Transaktion;
• Buchhaltungsanomalien - Identifizierung von Anomalien in der Buchhaltung;
• Anomalien des Finanzberichts - Erkennung von Anomalien (unter Verwendung von R) vor Einreichung von Dokumenten bei der Steuer;
• Use Life Life Prediction (FirmAI) - Vorhersage der Nutzungsdauer von Vermögenswerten mithilfe sensorischer Beobachtungen und der Entwicklung von Funktionen;
• AI auf XBRL angewendet - Eine standardisierte Darstellung von XBRL in AI und ML.

2.2. Analytik

• Forensische Buchhaltung - eine Sammlung von Fallstudien zur forensischen Buchhaltung unter Verwendung von Datenanalyse;
• Hauptbuch (FirmAI) - Datenverarbeitung in FirmAI;
• Bullet Graph (FirmAI) - Die Visualisierung von Bullet Graph hilft bei der Verfolgung von Verkäufen, Provisionen und anderen Indikatoren.
• Aged Debtors (FirmAI) - ein Beispiel für eine Analyse zur Identifizierung von Schuldnern;
• Automated FS XBRL ist eine Sammlung von PDF-Dateien mit über 700 Seiten XBRL-Informationen.

2.3. Textanalyse

• Analyse der Finanzstimmung - Analyse der Hebelwirkung der Optimierung im Handel;
• Umfangreiches NLP - umfassende NLP-Methoden für die Rechnungslegung.

2.4. Daten, Analyse und API

• EDGAR - eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Abrufen von EDGAR-Daten;
• PyEDGAR - eine Bibliothek zum Herunterladen, Zwischenspeichern und Zugreifen auf EDGAR-Dateien;
• IRS - Zugriff und Analyse von IRS-Dateien;
• Financial Corporate - Rutgers Unternehmensfinanzdatensätze;
• Nichtfinanzielles Unternehmen - nichtfinanzieller Unternehmensdatensatz Rutgers;
• PDF-Analyse - Extrahieren Sie nützliche Daten aus PDF-Dokumenten.
• PDF-Tabelle in Excel - Erstellen Sie eine Excel-Datei aus Daten in PDF.

2.5. Forschung und Artikel

• Grundlegendes zu Accounting Analytics - Ein Artikel über die Bedeutung von Accounting Analytics.
• VLFeat ist eine offene und tragbare Bibliothek von Computer-Vision-Algorithmen mit dem Matlab-Toolkit.

2.6. Websites

• Rutgers Raw - Digital Accounting Research von Rutgers.

2.7. Kurse

• Computer Augmented Accounting - Ein Video der Rutgers University, das sich der Verwendung von Computern zur Verbesserung der Buchhaltung widmet
• Das Rechnungswesen im digitalen Zeitalter ist eine weitere Artikelserie der Rutgers University über die Auswirkungen des digitalen Zeitalters auf das Rechnungswesen.

3. Landwirtschaft

3.1. Wirtschaft

• Preise - Preisprognose für landwirtschaftliche Erzeugnisse 1;
• Preise 2 - Preisprognose für landwirtschaftliche Erzeugnisse 2;
• Ertrag - landwirtschaftliche Ertragsanalyse in der Ukraine;
• Erholung - strategische Nutzung von Land in der Landwirtschaft unter Berücksichtigung der Wiederherstellung von Ökosystemen;
• MPR - Daten zur Berichterstattung über Agrarpreise. Produkte des US-Landwirtschaftsministeriums.

3.2. Entwicklung

• Segmentierung - Segmentierung landwirtschaftlicher Felder mithilfe von Satellitenbildern;
• Grundwasserspiegel - Vorhersage der Grundwassertiefe in landwirtschaftlichen Gebieten;
• Assistent - Laptops vom virtuellen Landwirtschaftsassistenten;
• Ökoevolutionär - Ökoevolutionäre Dynamik;
• Krankheiten - Identifizierung von Pflanzenkrankheiten und Schädlingen mithilfe des Deep Learning-Rahmens für Bilder;
• Bewässerung und Schädlingsvorhersage - Analyse der Bewässerung und Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Schädlingen.

4. Banken und Versicherungen

4.1. Konsumentenfinanzierung

• Kreditannahme - Treffen von Kreditentscheidungen auf der Grundlage von Klassifizierung und Zeitreihenanalyse;
• Kreditrückzahlung vorhersagen - Vorhersage der Kreditrückzahlung mithilfe der automatisierten Entwurfsfunktion;
• Ranking der Kreditwürdigkeit - ein System, mit dem Banken überprüfen können, ob ein Kunde einen bestimmten (spezifischen) Kredit erhalten kann;
• Home Credit Default (FirmAI) - Kreditausfallprognose;
• Hypothekenanalyse - umfassende Hypothekenanalyse;
• Kreditgenehmigung - ein System zur Genehmigung einer Kreditkarte;
• Kreditrisiko - ein Vorhersagemodell, das dazu beiträgt, Abschreibungen und Verluste von% der Kredite zu reduzieren;
• Amortisationsplan (FirmAI) - Ein einfaches Abschreibungsdiagramm in Python.

4.2. Management und Betrieb

• Kreditkarte - CLV-Bewertung von Kreditkartenkunden;
• Überlebensanalyse - Analyse von LTV-Kunden;
• Nächste Transaktion - ein Deep-Learning-Modell zur Vorhersage des Transaktionsbetrags und der Tage bis zur nächsten Transaktion;
• Kreditkartenabwanderung - Vorhersage des Abflusses von Kunden mit Kreditkarten;
• Protokoll der Bank of England - die Hauptideen der vorläufigen Bearbeitung des Textes unter Verwendung des Sitzungsprotokolls des geldpolitischen Ausschusses der Bank of England;
• CEO - Eine Analyse der Korrelation zwischen den Belohnungen des CEO eines Mannes und des CEO einer Frau

4.3. Bewertung

• Zillow-Vorhersage - Zillow-Score-Vorhersage von Kaggle;
• Immobilien - Preisprognose für städtische Immobilien;
• Gebrauchtwagen - Gebrauchtwagenpreisprognose.

4.4. Betrug

• XGBoost - Betrugserkennung durch Konfigurieren von XGBoost-Hyperparametern;
• Betrugserkennungsdarlehen in R - Aufdeckung von Betrug in Bankdarlehen;
• AML Finance Due Diligence - Suche nach Nachrichtenartikeln zur Finanzierung von AML DD;
• Kreditkartenbetrug - Aufdeckung von Kreditkartenbetrug.

4.5. Versicherung und Risiken

• Car Damage Detective - Bewertung von Fahrzeugschäden mithilfe von Faltungsnetzwerken;
• Krankenversicherungsansprüche - Prognose von Krankenversicherungsansprüchen;
• Claim Denial - Prognose des Verzichts auf Versicherungsentschädigung;
• Anspruchsbetrug - Vorhersagemodelle, um festzustellen, welche Fahrzeugansprüche betrügerisch sind;
• Schadenanomalien - Anomalieerkennungssystem für diese Versicherungsansprüche;
• Aktuarwissenschaften - Eine Reihe versicherungsmathematischer Instrumente in R;
• Bankausfall - Vorhersage des Konkurses;
• Risikomanagement - Finanzierung von Risikomanagementkursen;
• VaR GaN - Kostenschätzung für das Marktrisikomanagement mit Keras und TensorFlow;
• Compliance - Compliance-Management mit Bankanforderungen;
• Stresstests - EZB-Stresstests;
• Stresstesttechniken - Notizbuch mit verschiedenen Übungen zum Stresstest;
• BoE-Stresstest - Stresstestergebnisse und -planung;
• Einziehung - Rückerstattung des fälligen Geldes;
• Qualitätskontrolle - Qualitätskontrolle von Banken mit LDA.

4.6. Nützlich

• Erkennung von Banknotenbetrug - Authentifizierung mit DNN Tensorflow Classifier und RandomForest;
• ATM-Überwachung - Überwachung von Geldautomaten in Banken.

5. Biotechnologie und Wissenschaft

5.1. Allgemein

• Programmierung - Programmierung für Biologen in Python;
• Einführung DL - Ein Lehrbuch über das fortgeschrittene Studium der Genomik;
• Pose - Tierposenbewertung mit DL;
• Datenschutz - Weitergabe klinischer Daten unter Wahrung der Vertraulichkeit;
• Populationsgenetik - populationsgenetische Schlussfolgerung;
• Bioinformatik-Kurs - Kursmaterialien zu Computational Biology und Bioinformatics;
• Angewandte Statistik - Angewandte Statistik für Hochleistungsbiologie;
• Skripte - Python-Skripte für Biologen;
• Molecular NN - ein Mini-Framework zum Aufbau und Training neuronaler Netze für die Molekularbiologie;
• Systembiologische Simulationen - praktische Systembiologie beim Schreiben von Simulationen mit F # und Z3;
• Zellbewegung - LSTM zur Vorhersage der biologischen Bewegung von Zellen;
• Deepchem - Deep Learning für die Entdeckung neuer Medikamente, Quantenchemie, Materialwissenschaften und Biologie.

5.2. Sequenz

• DNA-, RNA- und Proteinsequenzierung - eine neue Sichtweise für biologische Sequenzen;
• CNN-Sequenzierung - eine Reihe von Werkzeugen zur Untersuchung von DNA / RNA-Sequenzen unter Verwendung von Faltungs-Neuronalen Netzen;
• NLP Sequencing ist ein Sprachtransfer-Lernmodell für die Genomik.

5.3. Chemoinformatik und Wirkstoffforschung

• Neuartige Moleküle - ein Faltungsnetzwerk, das Funktionen untersuchen kann;
• Automatisierung des chemischen Designs - Schaffung neuer Moleküle für eine effektive Forschung;
• GAN Drug Discovery - eine Methode, die generative Modelle mit Training und Verstärkung kombiniert;
• RL - erzeugende Verbindungen, die als aktiv vorhergesagt werden;
• One-Shot-Lernen - Einsatz von maschinellem Lernen im Bereich der Drogensuche auf einfache und bequeme Weise.

5.4. Genomisch

• Jupyter Genomics - eine Sammlung von Laptops in Computerbiologie und Bioinformatik;
• Variantenaufruf - Bestimmung von Abweichungen vom Referenzgenom in der menschlichen DNA;
• Genexpressionsgraphen - die Verwendung von Windungen in Bildern;
• Autoencoding Expression - Extrahieren geeigneter Muster aus großen Genexpressionsdatensätzen;
• Genexpressionsinferenz - Vorhersage der Expression dieser Zielgene aus einer Gruppe von etwa 1000 vorgewählten "Referenzgenen";
• Pflanzengenomik - Material für Präsentationen und Beispiele für Pflanzengenome und Krankheitserreger.

5.5. Wissenschaft

• Pflanzenkrankheit - eine Anwendung, die Krankheiten in Pflanzen mithilfe eines Deep-Learning-Modells identifiziert;
• Blattidentifikation - Identifizierung von Pflanzen durch Blätter anhand ihrer Form, Farbe und Textur;
• Pflanzenanalyse - eine Bildbibliothek zum Erkennen und Verfolgen der zukünftigen Position von Ähren auf Maispflanzen;
• Sämlinge - Pflanzensämlinge, Klassifizierung von Kaggle;
• Pflanzenstress - eine Ontologie, die Pflanzenstress enthält;
• Tierhierarchie - ein Paket zur Berechnung von Tierdominanzhierarchien;
• Tieridentifikation - tiefes Tieridentifikationstraining;
• Arten - Big-Data-Analyse verschiedener Tierarten;
• Tierstimmen - ein generatives Netzwerk für Tierstimmen;
• Evolutionär - ein Werkzeug für Evolutionsstrategien;
• Gletscher - Lehrmaterial über Gletscher.

6. Baumaschinen

6.1. Bau

• DL Architecture - ein Bildgenerator für die Gebäudearchitektur;
• Baumaterialien - Kurs über Baumaterialien;
• Bad Actor Risk Model - ein Risikomodell zur Verbesserung der Konstruktionssicherheit;
• Inspektoren - Definition der zugewiesenen Inspektionen;
• Korrupte soziale Interaktionen - Identifizierung potenzieller korrupter Interaktionen zwischen Mitarbeitern der Branche und DOB-Mitarbeitern;
• Risikokonstruktion - Definition der Hochrisikokonstruktion;
• Fassadenrisiko - ein Risikomodell zur Vorhersage unsicherer Fassaden;
• Personalbestand - Prognose des Personalbestands für fortgeschrittene Arbeitnehmer;
• Verletzungen - Modellierung der Anzahl der mit dem Bau verbundenen Verletzungen;
• Produktivität - Analyse und Leistungstests.

6.2. Engineering

• Strukturanalyse - 2D-Strukturanalyse in Python;
• Tragwerksplanung - Bauingenieurmodule;
• Nusa - Strukturanalyse nach der Finite-Elemente-Methode;
• StructPy - eine Strukturanalysebibliothek für Python, die auf der direkten Steifheitsmethode basiert;
• Querruder - Strukturanalyse von Boeing 737 Querrudern;
• Vibration - pädagogische Vibrationsprogramme;
• Civil - eine Sammlung von Tiefbauwerkzeugen in FreeCAD;
• GEstimator - Erstellung von Kostenvoranschlägen für Bau- und Elektroarbeiten mit detaillierter Tarifanalyse ;
• Fatpack - Funktionen und Klassen zur Analyse der Ermüdung einer Reihe von Daten;
• Pysteel - computergestützte Konstruktion von Stahlkonstruktionen;
• Strukturelle Unsicherheit - eine quantitative Bewertung der strukturellen Unsicherheit auf der Grundlage von Deep Learning;
• Pymech - Python-Modul für Maschinenbauer;
• Luft- und Raumfahrttechnik - Astrodynamik und Statistik;
• Interaktive Quantenchemie - die Vereinigung von Psi4 und Numpy für Bildung und Entwicklung;
• Chemie- und Verfahrenstechnik - verschiedene Ressourcen der chemischen und technologischen Technik;
• PyTherm - angewandte Thermodynamik;
• Aerogami - Aerodynamik mit Flugzeugen;
• Elektrogeophysik - interaktive Anwendungen für den Elektromagnetismus in der Geophysik;
• Graph Signal - ein Tutorial zur Signalverarbeitung in einem Graph;
• Mechanische Schwingungen - mechanische Schwingungen an der University of Louisiana;
• Prozessdynamik - die Dynamik des Prozesses und des Managements;
• Batterielebensdauer - Vorhersage der Batterielebensdauer anhand von Daten;
• Windenergie - Python für Windenergie;
• Energieverbrauch - Standardmethoden zur Berechnung des normalisierten Energieverbrauchs;
• Kernstrahlung - wie Menschen der Strahlung von Kernkraftwerken ausgesetzt sind.

6.3. Materialwissenschaft

• Python Materials Genomics - Materialanalysecode, der in einem etablierten Projekt verwendet wird;
• Materials Mining - Skripte zur Modellierung und Analyse von Materialien;
• Emmet - Erstellung von Materialeigenschaftsdatenbanken;
• Megnet - Graph - Netzwerke als ML - Gerüst für Moleküle und Kristalle;
• Atomate - Workflows für die rechnergestützte Materialwissenschaft;
• Satzungskonformität - Vorhersage von Geldbußen;
• Asphaltbindemittel - Baumaterialien, freie Energie und chemische Zusammensetzung von zementhaltigem Asphaltbelag;
• Awesome Materials Informatics ist eine kuratorische Liste bekannter Arbeiten auf dem Gebiet der Materialwissenschaften.

7. Wirtschaft

7.1. Allgemein

• Trading Economics API - Trading Economics API, Informationen für 196 Länder;
• Entwicklungsökonomie - Mikroökonomie der Entwicklung;
• Applied Econ & Fin - Angewandte Computerökonomie und -finanzierung;
• Makroökonomie - Makroökonomische Themen mit Beispielen aus dem Notizbuch.

7.2. Maschinelles Lernen

• EconML - automatisiertes Training und Analyse von Ursache-Wirkungs-Beziehungen;
• Auktionen - optimale Auktionen mit Deep Learning.

7.3. Berechnungen

• Quant Econ - NYU Kurs für quantitative Wirtschaft;
• Computational - Computational Methods in Economics;
• Computational 2 - Kleiner Kurs in Computational Economics;
• Ökonometrische Theorie - ökonometrische Theoriehefte für Anfänger.

8. Bildung und Forschung

8.1. Studenten

• Schülerleistung - Schülerleistung, berechnet auf der Grundlage von maschinellem Lernen;
• Schülerleistung 2 - Schülerprüfung;
• Schülerleistung 3 - Schülerleistung an weiterführenden Schulen;
• Schülerleistung 4 - Bewertung der Schülerleistung mithilfe von Feature Engineering;
• Studenteneinschreibung - Registrierung von Studenten und Analyse der Ergebnisse;
• Akademische Leistung - Untersuchung der demografischen und familiären Merkmale, die sich auf die Leistung der Schüler auswirken;
• Notenanalyse - Analyse der Schülerleistungen.

8.2. Die Schule

• Schulwahl - Datenanalyse zur Auswahl einer Schule;
• Schulleistung - die Praxis der Analyse von Daten unter Verwendung von Daten aus data.utah.gov über die Schulleistung;
• Schulleistung 2 - Verwendung von Pandas zur Analyse der Schul- und Schülerleistung im Distrikt;
• Schulleistung 3 - Philadelphia Schulleistung;
• Schulleistung 4 - NJ Schulleistung;
• Schulschließung - Identifizierung von Schulen, bei denen das Risiko einer Schließung besteht, anhand von Leistungsindikatoren und anderen Merkmalen;
• Schulbudgets - Instrumente und Methoden für das Schulbudget;
• Schulbudget - Werkzeuge und Methoden für das Schulbudget Teil 2;
• PyCity - Schulanalyse ;
• PyCity 2 - ein Vergleich des Schulbudgets und der Schulergebnisse ;
• Budget NLP - Klassifizierung von NLP für Budgetressourcen;
• Budget NLP 2 - weitere Klassifizierung der Übungen;
• Budget NLP 3 - Budgetklassifizierung;
• Umfrageanalyse - Analyse einer Umfrage im Bildungsbereich.

9. Notfälle

9.1. Prävention

• Emergency Mapping - Entdeckung zerstörter Häuser in Kalifornien;
• Notaufnahme - Unterstützung bei dringenden Entscheidungen;
• Notfall-Rückübernahme - angepasstes Risiko einer Notfall-Rückübernahme;
• Waldbrand - Waldbranderkennung mithilfe von UAV-Bildern mithilfe von CNN;
• Notfallreaktion - Notfallanalyse;
• Notfalltransport - ein Transporttipp für Rettungsdienste;
• Notfallversand - Verkürzte Reaktionszeit durch intelligente Modellierung, Optimierung und Automatisierung;
• Notrufe - Projekt zur Analyse von Notrufen;
• Anrufdatenanalyse - Anrufdatenanalyse 911;
• Notfallmaßnahmen - RL Chemiefabrik.

9.2. Verbrechen

• Crime Classification - Zeitanalyse schwerwiegender Angriffe, falsch klassifiziertes LAPD;
• Artikel-Tagging - Verarbeitung natürlicher Sprache in einem Nachrichtenartikel in Chicago;
• Kriminalitätsanalyse - Finden von Assoziationsregeln aus Geodaten für die Kriminalitätsanalyse;
• Chicago Crimes - Untersuchung der öffentlichen Kriminalitätsdaten von Chicago in Python;
• Graph Analytics - Den Haag Verbrechen;
• Kriminalitätsvorhersage - Klassifizierung, Analyse und Vorhersage von Kriminalität in der Stadt Indore;
• Kriminalitätsvorhersage - entwickelte Prognosemodelle für Kriminalitätsraten;
• Crime Review - Analyse von Daten zur Kriminalitätsprüfung.
• Kriminalitätstrends - Analyse von Kriminalitätstrends und problematischen Bedingungen, die dies fördern;
• Crime Analytics - Analyse von Kriminalitätsdaten in Seattle und San Francisco.

9.3. Rettungswagen

• Krankenwagenanalyse - eine Studie über Änderungen in der Zeit der Ankunft des Krankenwagens in Victoria;
• Standort - Krankenwagenstandorte;
• Versand - Anwendung der Spieltheorie und Simulation diskreter Ereignisse, um die optimale Lösung für den Versand von Krankenwagen zu finden;
• Ambulance Allocation - Zeitreihenanalyse von Krankenwagenabfahrten in der Stadt San Diego;
• Reaktionszeit - Analyse der Verbesserung der Reaktionszeit von Krankenwagen;
• Optimales Routing - ein Projekt zur Ermittlung des optimalen Routings von Krankenwagen;
• Crash-Analyse - Vorhersage der Unfallwahrscheinlichkeit in diesem Segment zu einem bestimmten Zeitpunkt.

9.4. Katastrophenmanagement

• Konfliktvorhersage - Notizbücher zur Konfliktvorhersage ;
• Einbruchvorhersage - räumlich-zeitliche Modellierung zur Vorhersage von Hacks;
• Vorhersage des Ausbruchs von Krankheiten - Vorhersage von Krankheitsausbrüchen;
• Vorhersage von Verkehrsunfällen - Prognose für die Art der Opfer von Verkehrsunfällen des Bundes in Brasilien;
• Text Mining - Katastrophenmanagement mit Text Mining;
• Twitter und Katastrophen - Vorhersage, Katastrophen-Tweets;
• Hochwasserrisiko - die Auswirkungen katastrophaler Überschwemmungen;
• Brandvorhersage - 4 Algorithmen zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit zukünftiger Brände.

10. Finanzen

10.1. Handel und Investitionen

• Deep Portfolio - Vorhersage des Anleihevolumens basierend auf Deep Learning;
• KI-Handel - moderne KI-Handelsmethoden;
• Unternehmensanleihen - Prognose des Kauf- und Verkaufsvolumens von Unternehmensanleihen;
• Simulation - das Studium der Simulation als Teil der Computerfinanzierung;
• Industry Clustering - ein Projekt zur Clusterbildung von Branchen aus finanziellen Gründen;
• Finanzmodellierung - HFT-Handel und Modellierung der Volatilität;
• Trendfolge - Futures-Trend nach Portfolio-Anlagestrategie;
• Bilanzstimmung - Extrahieren von Prognosen aus Finanzberichten mithilfe neuronaler Netze;
• Angewandte Unternehmensfinanzierung - Untersuchung des empirischen Verhaltens an der Börse;
• Market Crash Prediction - Marktprognose mit dem LPPL-Modell;
• NLP Finance Papers - Zusammenstellung quantitativer Finanzdokumente mittels maschinellem Lernen;
• ARIMA-LTSM Hybrid - ein Hybridmodell zur Vorhersage zukünftiger Preiskorrelationskoeffizienten von zwei Assets;
• Basisinvestitionen - Basisinvestitionstools in Python;
• Basic Derivatives — ;
• Basic Finance — ;
• Advanced Pricing ML — ;
• Options and Regression — ;
• Quant Notebooks — , ;
• Forecasting Challenge — G-Research;
• XGboost — , XgBoost;
• Research Paper Trading — Alpaca Markets;
• Various — , , ;
• ML & RL NYU — .

10.2.

• Datastream — Datastrem Thomson Reuters, Python;
• AlphaVantage — API- ;
• FSA — SEC Edgar Filings ;
• TradeConnector — ;
• Employee Count SEC Filings — SEC;
• SEC Parsing — ;
• Öffnen Sie Edgar - OpenEDGAR;
• Rating Industries - Geschichten von mehreren Agenturen, konvertiert in das CSV-Format.

11. Gesundheit

11.1. Allgemein

• zEpid - epidemiologisches Analysepaket;
• Python für Epidemiologen - Ein Tutorial zur Einführung der epidemiologischen Analyse in Python;
• Prescription Compliance - Analyse der Verschreibung und der medizinischen Compliance;
• Atemwegserkrankungen - Überwachung von Atemwegserkrankungen bei olympischen Athleten;
• Beulenpest - Beulenpest und SIR-Modell.

12. Gerechtigkeit, Recht und Regulierung

12.1. Die Werkzeuge

• LexPredict - Kontrolle über Ihre Verträge;
• AI Para-legal - der weltweit erste AI-Assistent;
• Erkennung einer juristischen Person - Erkennung einer juristischen Person;
• Zusammenfassung von Rechtsfällen - Implementierung verschiedener Summierungsalgorithmen in Bezug auf Gerichtsentscheidungen;
• Rechtliche Dokumente Google Scholar - Verwenden von Google Scholar zur programmatischen Fallextraktion;
• Chat-Bot - Chat-Bot- und E-Mail-Benachrichtigungen;
• Datengenerator GDPR ist ein Dummy-Datengenerator für die Einhaltung der DSGVO.

12.2. Politik und Regulierung

• GDPR-Scores - Prognose von GDPR-Indikatoren für Rechtsdokumente;
• Antriebsfaktoren FINRA - Bestimmung von Faktoren, die die Schiedsentscheidungen von FINRA beeinflussen;
• Securities Bias Correction - eine Bewertung der Auswirkungen von Preisen auf Wertpapierstreitigkeiten;
• Öffentliche Firma zur rechtlichen Entscheidung - eine öffentliche Firma für rechtliche Entscheidungen;
• Night Life Regulation - Australiens Nachtleben, seine Regulierung und polizeilichen Aktivitäten;
• Kommentare - öffentliche Kommentare zur staatlichen Regulierung;
• Clustering - Clustering kanadischer Regeln;
• Umwelt - Regulierung von Energie und Umwelt;
• Risiko - das Risiko verschiedener finanzieller Situationen;
• FINRA Compliance - die beste Simulation für Compliance.

12.3. Rechtsprechung

• Vorhersage des Obersten Gerichtshofs - Vorhersage der ideologischen Richtung von Entscheidungen des Obersten Gerichtshofs;
• Themenmodellierung des Obersten Gerichtshofs - thematische Modellierung im Obersten Gerichtshof;
• Richtermeinung - Verwendung von Textanalyse und maschinellem Lernen zur Analyse der Meinungen von Richtern zu bestimmten Themen;
• ML Law Matching - ein Hersteller von Matches für maschinelles Lernen;
• Bert Multi-Label-Klassifizierung - Bert's Multiglare-Klassifizierung.

13. Produktion

13.1. Allgemein

• Green Manufacturing - Mercedes-Benz Greener Wettbewerb bei Kaggle;
• Halbleiterfertigung - Datenanalyse der Semiondutor-Produktionslinie;
• Smart Manufacturing - Zusammenarbeit bei der Modellierungsmethode;
• Bosch Manufacturing ist ein Produktionsprojekt von Bosch, Kaggle.

13.2. Technischer Service

• Vorausschauende Wartung 1 - Vorhersage der verbleibenden Lebensdauer von Flugzeugtriebwerken;
• Vorausschauende Wartung 2 - Zeit bis zum Ausfall (TTF) oder verbleibende Lebensdauer des Motors (RUL);
• Fertigungswartung - Simulation der Wartung in Produktionssystemen.

13.3. Fehler

• Predictive Analytics - eine Methode zur Vorhersage von Hardwarefehlern;
• Fehlererkennung - Anomalieerkennung für defekte Halbleiter;
• Fehlererkennung - Intelligente Fehlererkennung für die Tablet-Herstellung;
• Herstellungsfehler - Reduzierung von Produktionsfehlern;
• Fertigungsanomalien - Intelligente Erkennung von Anomalien für die Produktionslinie.

13.4. Qualität

• Qualitätskontrolle - Erkennung von Fehlern bei der Qualitätskontrolle;
• Fertigungsqualität - eine intelligente Prognose der Produktionsqualität;
• Auto Manufacturing - Verkaufsdaten für Auktionen.

14. Medien und Verlagswesen

14.1. Marketing

• Video-Popularität - HIP-Modell zur Vorhersage der Video-Popularität;
• YouTube-Transkriptor - transkribiert automatisch YouTube-Videos.
• Marketing Analytics - Marketing Analytics, Fallstudien;
• Algorithmic Marketing - Modelle aus der Einführung in das Buch "Algorithmic Marketing";
• Marketing-Skripte - Datenmarketing-Anwendungen;
• Social Mining - Abbau sozialer Netzwerke.

15. Physik

15.1. Allgemein

• Gamma-Hadron-Rekonstruktion - Instrumente für die bodengestützte Astronomie der Gammastrahlung;
• Lehrplan - Newtonsche Notizbücher;
• Interaktionsnetzwerke - Interaktionsnetzwerke zur Untersuchung von Objekten, Beziehungen und Physik;
• Teilchenphysik - Erzeugung und analytischer Code zum Studium der Teilchenphysik;
• Computerphysik - Aufbewahrungsort für Computerphysik;
• Medizinische Physik - nützliches Python für die medizinische Physik;
• Medical Physics 2 ist ein allgemeines, grundlegendes Python-Paket für die medizinische Physik.
• Strömungsphysik - Physik und Aeroakustik mit Python.

15.2. Maschinelles Lernen

• Physik ML und Statistik - maschinelles Lernen und Statistik für Physiker;
• High Energy - maschinelles Lernen für die Hochenergiephysik;
• High Energy GAN - generative Wettbewerbsnetzwerke für die Hochenergiephysik;
• Neuronale Netze - Physik trifft auf neuronale Netze.

16. Regierung

16.1. Sozialpolitik

• Triage - ein universelles Instrument zur Modellierung von Risiken und zur Vorhersage politischer Entscheidungen und sozialer Probleme;
• Armut I der Weltbank - eine vergleichende Bewertung von Klassifizierungsalgorithmen für maschinelles Lernen zur Vorhersage von Armut;
• Weltbank Armut II - eine vergleichende Bewertung von Klassifizierungsalgorithmen für maschinelles Lernen zur Vorhersage von Armut II;
• Overseas Company Land Ownership - eine Definition von ausländischem Eigentum in Großbritannien;
• CFPB - Beschwerdeanalyse des Verbraucherschutzbüros;
• Cannabis-Legalisierungseffekt - Der Effekt der Cannabis-Legalisierung auf die Kriminalität;
• Öffentliche Kreditkarte - Identifizierung potenziellen Kreditkartenbetrugs;
• Rückfallprognose - Transparenz und Berücksichtigung der Risikobewertung von Rückfällen;
• Haushaltsarmut - Vorhersage der Haushaltsarmut in Costa Rica;
• NLP Public Policy - ein Beispiel für eine Option zur Verwendung von NLP in der öffentlichen Ordnung;
• Welternährungsproduktion - ein Vergleich führender Lebensmittel- und Futtermittelhersteller weltweit;
• Steuerliche Ungleichheit - ein Projekt mit Daten zu Steuern und Ungleichheit in Basel;
• Sheriff Compliance - Einhaltung der ICE-Anforderungen;
• Apps-Erkennung - Erkennung verdächtiger Anwendungen für Kinder;
• Sozialhilfe - aktuelle Informationen zur Sozialhilfe;
• Computational Social Science - ein Kurs der Sommerschulwissenschaften zu sozialen Daten;
• Alkohol und Kriminalität - die Auswirkung von Alkohol auf die Kriminalität;
• Tierplatz-Zwinger - Optimierung der Platzierung von Tieren in Tierheimen;
• Staffing Wall - ein unabhängiges Forschungsprojekt an der mexikanischen Grenze der Vereinigten Staaten;
• Todesfälle bei Arbeitnehmern - Eine Karte der Arbeitsunfälle nach OSHA.

16.2. Wohltätigkeit

• Census Data API - Extrahieren von Variablen aus einer 5-Jahres-Umfrage der amerikanischen Community;
• Spenderidentifikation - ein maschinelles Lernprojekt, bei dem Sie Spender für wohltätige Zwecke finden müssen;
• Wohltätigkeitseffektivität - Sammeln Sie Online-Daten über Wohltätigkeitsorganisationen, um deren Wirksamkeit zu verstehen.

16.3. Wahlanalyse

• Wahlanalyse - Analyse von Auswahlmöglichkeiten und Prognosemodellen;
• American Election Causal - Verwendung von ANES-Daten mit Modellen von Ursache-Wirkungs-Beziehungen;
• Kampagnenfinanzierung und Wahlergebnisse - Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Kampagnenfinanzierung und den Ergebnissen nachfolgender Wahlen;
• Abstimmungssystem - Abstimmungsmethoden der proportionalen Vertretung;
• Präsident Vote - Abstimmung über die Einkommensanalyse.

16.4. Politik

• Kongresspolitik - Repräsentantenhaus des US-Kongresses;
• Politico - eine Plattform zur Profilierung von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens in der brasilianischen Politik;
• Bots - Tools und Algorithmen zur Analyse paraguayischer Tweets während der Wahlen;
• Gerrymander-Tests - viele Metriken zur Quantifizierung von Gerrymandering;
• Sentiment - Analyse von Zeitungen auf ihre politische Überzeugung unter Verwendung subjektiver Gefühle von Parteivertretern;
• DL-Politik - Ein Vergleich einer sozialistischen Partei mit einer populären Partei in Brasilien;
• PAC-Geld - der Einfluss von PAC-Geld auf die US-Politik;
• Power Networks - Schaffung eines Wachhundes für indische Unternehmens- und politische Netzwerke;
• Elite - die politische Elite in den USA;
• Debattenanalyse - ein Programm zur Analyse politischer Debatten;
• Politische Zugehörigkeit - Prognose der politischen Zugehörigkeit anhand von Twitter-Metadaten;
• Politische Anzeigen - eine Untersuchung von politischen Anzeigen und Targeting auf Facebook;
• Politische Identität - ein mehrachsiges politisches Modell politischer Identität;
• YT Politics - Anzeigen von Richtlinien auf YouTube;
• Politische Ideologie - Eine unkontrollierte Untersuchung der politischen Ideologie unter Verwendung verbaler Vektorprojektionen.

17. Immobilien, Vermietung und Leasing

17.1. Immobilien

• Donuts finden - Nachbarschaftsprognose;
• Nachbarschaft - Prognose der Immobilienpreise in der Stadt;
• Immobilienklassifizierung - Klassifizierung der Art der Immobilie unter Berücksichtigung von Immobilien, Satellitenkommunikation und Blick auf die Straße;
• Empfehlungsgeber - Ein Empfehlungssystem der fünf wichtigsten Immobilienobjekte, die der Suche des Benutzers entsprechen.
• Hauspreis - Vorhersage des Hauspreises unter Verwendung linearer Regression und GBR;
• Immobilienpreis Portland - Vorhersage der Immobilienpreise in Portland;
• Zillow-Vorhersage - Zillow-Score-Vorhersage von Kaggle.

17.2. Miete und Leasing

• Analyse von Mieten - Analyse und Visualisierung von Mietlistendaten;
• Zinsvorhersage - Vorhersage des Interesses der Menschen an der Anmietung bestimmter Wohnungen in New York;
• Vorhersage der Haushaltsarmut - Prognose der Haushaltsarmut in Costa Rica;
• Öffentlicher Airbnb-Analysewettbewerb - Öffentlicher Airbnb-Analysewettbewerb .

18. Dienstprogramme

18.1. Elektrische Energie

• Strompreis - Vergleich der Strompreise in Singapur;
• Strom-Kohle-Korrelation - Bestimmung der Korrelation zwischen staatlichen Zöllen für Strom und Kohleproduktion im letzten Jahrzehnt;
• Stromkapazität - Los Angeles Times-Analyse der kostspieligen Stromanalyse in Kalifornien;
• Elektrizitätssysteme - das optimale Elektrizitätssystem für europäische Länder;
• Lastdisaggregation - intelligentes Lastlayout nach versteckten Markov-Modellen;
• Preisprognose - Prognose der Strompreise für den kommenden Tag in der deutschen Handelszone mit tiefen neuronalen Netzen;
• Kohlenstoffindex - Berechnung von CO₂ und Stromintensität in den Regionen des Landes, NERC seit 2001;
• Bedarfsprognose - Prognose des Strombedarfs in Austin;
• Stromverbrauch - eine Schätzung des Stromverbrauchs aus Haushaltserhebungen;
• Stromverteilung in Frankreich - Analyse der vom französischen Verteilungsnetz (RTE) bereitgestellten Stromdaten;
• Erneuerbare Kraftwerke - Zeitreihen der gesamten installierten Leistung;
• Windparkfluss - ein Repository von Windparkflussmodellen, die mit FUSED-Wind verbunden sind;
• Kraftwerk - Der Datensatz enthält 9568 Datenpunkte, die vom Kombikraftwerk für 6 Jahre (2006-2011) gesammelt wurden.

18.2. Kohle, Öl und Gas

• Kohlevorhersage - Vorhersage der Kohleproduktion;
• Öl & Gas - Prognose der Öl- und Erdgaspreise mithilfe von ARIMA und neuronalen Netzen;
• Gasformel - Berechnung der möglichen wirtschaftlichen Auswirkungen der Preisindexierungsformel;
• Bedarfsprognose - Prognose für den Erdgasbedarf;
• Verbrauchsprognose - Prognose des Erdgasverbrauchs;
• Der Gashandel ist ein globales Erdgashandelsmodell.

18.3. Wasserverschmutzung

• Sicheres Wasser - Vorhersage von Störungen der Trinkwasserqualität aufgrund der menschlichen Gesundheit in den USA;
• Hydrologiedaten - eine Reihe praktischer Funktionen zum Studieren von Wasserdaten in Python;
• Wasserobservatorium - Überwachung des Wasserstandes in Seen und Stauseen mithilfe von Satellitenbildern;
• Wasserpipelines - die Verwendung von maschinellem Lernen, um Wasserpipelines in Luftbildern zu finden;
• Wassermodellierung - australisches Community-Modellierungssystem zur Bewertung der Wasserressourcen;
• Dürreeinschränkungen - Analyse des Wasserverbrauchs in Los Angeles;
• Hochwasservorhersage - Anwendung von LSTM auf Flusswasserstandsdaten;
• Abwasserüberlauf - Sanitärüberlaufanalyse (SSO);
• Die Luftqualitätsvorhersage ist die Luftqualitätsvorhersage (aq) in Peking und London für die nächsten 48 Stunden.

18.4. Logistik

• Transdim - Schaffung genauer und effizienter Lösungen für die Berechnung und Vorhersage räumlich-zeitlicher Daten von Verkehrsströmen von Maschinen;
• Transportempfehlung - kontextsensitive Empfehlung für den multimodalen Transport;
• Transportdaten - Daten und Laptops für den Transport in Toronto;
• Verkehrsnachfrage - Prognose der Nachfrage nach öffentlichen Verkehrsmitteln in Nairobi;
• Bedarfsschätzung - Einführung einer dynamischen Bewertung der Nachfrage des Absender-Empfängers;
• Stauanalyse - Analyse von Verkehrssystemen;
• TS-Analyse - Analyse von Zeitreihen anhand von Transportdaten;
• Network Graph Subway - Schwachstellenanalyse für Verkehrsnetze;
• Ineffizienzen beim Verkehr - quantitative Bewertung der Ineffizienz von Verkehrsnetzen;
• Zugoptimierung - Optimierung von Zugfahrplänen;
• Verkehrsprognose - Vorhersage des Stadtverkehrs;
• Abstürze vorhersagen - Fehlervorhersage unter Verwendung mehrerer Datenquellen;
• AI Supply Chain - System zur Optimierung der Lieferkette;
• Transfer Learning Flight Delay - die Verwendung von Variationscodierern in Keras zur Vorhersage der Flugverspätung;
• Nachschub ist ein Code für das Supply Chain Management.

19. Groß- und Einzelhandel

19.1. Großhandel

• Kundenanalyse - Analyse von Großhandelskunden;
• Vertrieb - JB Wholesale Distribution Analysis;
• Clustering - Clustering von Daten zu Produktkosten, die für Kunden erhoben werden;
• Market Basket Analysis ist ein öffentlicher Instacart-Datensatz mit Informationen darüber, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden.

19.2. Einzelhandel

• Einzelhandelsanalyse - Online-Einzelhandelsdatensatz;
• Online Insights - Analyse von Online-Transaktionen in Großbritannien;
• Einzelhandelskohorte - Kohortenanalyse.

Damit ist unser Beitrag zur Anwendung von ML und DS in der Industrie zu Ende gegangen. Ich hoffe du hast etwas Neues für dich gelernt. Wenn Sie etwas haben, das Sie selbst teilen können, schreiben Sie in die Kommentare.

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