डेटा प्रोसेसिंग के काम करने के उदाहरणों का चयन

नमस्कार पाठक।

मशीन लर्निंग के लिए डेटासेट के मेरे चयन के पहले पद के चरणों में - मैं डेटा प्रोसेसिंग के काम के उदाहरणों के साथ अपेक्षाकृत हाल के डेटासेट का चयन करूंगा। आखिरकार, यह किसी के लिए कोई रहस्य नहीं है कि अच्छे उदाहरणों के साथ सीखना अधिक प्रभावी और तेज है। आइए देखें कि हमारे लिए क्या दिलचस्प है, डेटा प्रोसेसिंग के कुछ सबसे अच्छे उदाहरण दिखा पाएंगे।

वर्तमान पोस्ट के साथ काम करने की योजना को मेरे पोस्ट से एमएल और डीएस पर सर्वश्रेष्ठ नोटबुक के बारे में विरासत में मिला होगा, अर्थात् बुकमार्क को सहेजा गया → एक सहयोगी को हस्तांतरित।

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तो चलिए शुरू करते हैं।

डेटा प्रोसेसिंग के कार्यशील उदाहरणों के साथ डेटासेट का चयन:

आत्महत्या की दरें 1985 से 2016

प्रसंस्करण उदाहरण:

• आत्महत्या डेटा - पूर्ण इंटरैक्टिव डैशबोर्ड;
• मानसिक स्वास्थ्य, खुशी, अर्थशास्त्र, मानव स्वतंत्रता;
• आत्महत्या की दरों का डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

Spotify के उपयोगकर्ताओं द्वारा Spotify के वर्ल्डवाइड डेली सॉन्ग रैंकिंग 53 देशों में 2017 और 2018 से 200 सबसे अधिक सुने गए गीतों की एक दैनिक रैंकिंग है।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• Spotify पर शीर्ष गीत: क्या उन्हें लोकप्रिय बनाता है?
• Spotify चार्ट ट्रेंड + मौसमी ARIMA;
• Spotify के वर्ल्डवाइड डेली सॉन्ग्स 17-18 में रुझान।

बोस्टन में अपराध - बोस्टन अपराध घटना रिपोर्टिंग प्रणाली से रिकॉर्ड, जिसमें घटनाएँ और जानकारी शामिल हैं कि यह कब और कहाँ हुआ।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• बोस्टन अपराध स्टार्टर EDA;
• बोस्टन अपराध रिपोर्ट;
• स्थानांतरण सीखने और ImageDataGenerator।

Google Play Store ऐप्स - सभी Google Play एप्लिकेशन की श्रेणियां, रेटिंग, आकार।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• आपको Android बाजार के बारे में जानने की जरूरत है;
• प्ले स्टोर पर "उच्च" रेटिंग कैसे प्राप्त करें;
• Google Play Store EDA।

डाटा माइनिंग और मशीन लर्निंग के लिए पोकेमॉन - पोकेमॉन के आंकड़े और विशेषताएं;

प्रसंस्करण उदाहरण:

• नि डेटा क्लस्टरिंग;
• Pokemon प्रकार और आँकड़े ggplot2 विज़ुअलाइज़ेशन;
• पोकेमॉन डेटा का विश्लेषण।

एक मिलियन न्यूज़ हेडलाइंस - पिछले 15 वर्षों में प्रकाशित समाचारों की हेडलाइंस का डेटा।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• समाचार सुर्खियों के साथ क्या है;
• मार्कोव चेन द्वारा सार्थक रैंडम हेडलाइंस;
• एलएसए और एलडीए के साथ टॉपिक मॉडलिंग।

१ ९ ०8 के बाद से हवाई जहाज दुर्घटनाएं - १ ९ ० the से वर्तमान तक, दुनिया भर में हवाई दुर्घटनाओं का एक पूरा इतिहास है।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• किसके साथ उड़ना नहीं है ...;
• हवाई जहाज की दुर्घटना [डेटा विज़ुअलाइज़ेशन];
• चीनी राशि चक्र और विमान की मौत।

समाचार हेडलाइंस डेटासैट फॉर सारकैम डिटेक्शन व्यंग्य का पता लगाने के लिए एक उच्च गुणवत्ता वाला डेटासेट है।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• विभिन्न एंबेडिंग का उपयोग करके सरकस्म का पता लगाना;
• केरस के साथ सरकस्म;
• स्पासी का उपयोग करके एनएलपी के लिए शुरुआती गाइड

ऐतिहासिक वायु गुणवत्ता - संयुक्त राज्य भर में आउटडोर मॉनिटर पर वायु गुणवत्ता डेटा एकत्र किया जाता है।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• वायु प्रदूषण 101;
• चलो हमारे वायु का विश्लेषण करें जो हम लेते हैं!
• ये मौसम के आंकड़े हमें क्या बताएंगे?

मैकडॉनल्ड्स मेनू के लिए पोषण तथ्य - मैकडॉनल्ड्स यूएसए में प्रत्येक मेनू आइटम के लिए पोषण तथ्य ।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• सुपर आकार हम?
• कैलोरी हम खाते हैं ... मैकडॉनल्ड्स में;
• मैकडॉनल्ड्स मेनू

लेगो डेटाबेस - विवरण और सेट / रंग और रीब्रिकेबल डेटाबेस में सेट प्रत्येक आधिकारिक लेगो का स्टॉक।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• लेगो- चलो खेलते हैं;
• विषय मॉडल के साथ लेगो रंग थीम खोजना;
• क्या लेगो सेट समय के साथ बड़े होते जा रहे हैं?

ग्लोबल कमोडिटी ट्रेड स्टैटिस्टिक्स - पिछले 30 वर्षों में दुनिया के अधिकांश देशों में 5,000 उत्पादों के लिए आयात और निर्यात वॉल्यूम।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• कुल मिलाकर ग्लोबल ट्रेडिंग सांख्यिकी;
• व्यापार सांख्यिकी;
• भेड़ बनाम बकरी।

भारत में अपराध - 2001 से भारत में होने वाले अपराधों के विभिन्न पहलुओं पर पूरी जानकारी।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• भारत में अपराध विश्लेषण;
• अपराध डेटा EDA;
• खोजकर्ता - शीर्ष राज्य और जिले।

एक पल्सर स्टार की भविष्यवाणी - ब्रह्मांड के एक सर्वेक्षण के दौरान पल्सर डेटा एकत्र किया गया।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• ब्रह्मांड में पल्सर स्टार की भविष्यवाणी करना;
• एक पल्सर स्टार की भविष्यवाणी;
• पल्सर स्टार वर्गीकरण

फ्रांसीसी रोजगार, वेतन, प्रति शहर जनसंख्या - फ्रांस में समानता और असमानता दिखाने वाले आंकड़े।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• फ्रांस में कमाई की भविष्यवाणी करने के लिए प्रतिगमन का उपयोग करना;
• इंटरएक्टिव मैप और ग्राफ़ - नौकरी और वेतन असमानता;
• फ्रांसीसी उद्योग कितना बड़ा है?

संयुक्त राज्य अमेरिका की जनगणना - अमेरिकी जनगणना।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• कैसे संयुक्त राज्य अमेरिका जनगणना डेटासेट क्वेरी करने के लिए;
• संयुक्त राज्य अमेरिका के शिविर;
• संयुक्त राज्य के कैंपसाइट्स का कांटा

कैलिफोर्निया आवास की कीमतें - कैलिफोर्निया में आवास की कीमत।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• आर (ट्यूटोरियल) में मशीन सीखने का परिचय;
• आर में ढाल बूस्टिंग और पैरामीटर ट्यूनिंग;
• भू-स्थानिक विशेषता इंजीनियरिंग और विज़ुअलाइज़ेशन

काउंटी द्वारा यूएस बेरोजगारी दर, 1990-2016 - अमेरिकी श्रम बेरोजगारी डेटा विभाग।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• नक्शे सुंदर हैं, बेरोजगारी नहीं है;
• विश्व अपराध का विश्लेषण;
• यूएस बेरोजगारी दर पर समय श्रृंखला विश्लेषण।

Warcraft अवतार इतिहास की दुनिया - रिकॉर्ड्स का एक सेट जो समय के साथ खेल में खिलाड़ी के पात्रों के बारे में विस्तार से जानकारी देता है।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• एक विश्व Warcraft की
• वाह डेटासेट - खोजपूर्ण विश्लेषण;
• सामान्य ईडीए और एक आंदोलन नेटवर्क चार्ट

गुरुत्वाकर्षण तरंगें डिस्कवरी डेटा - गुरुत्वाकर्षण तरंगों की घटनाओं पर डेटा GW150914।

प्रसंस्करण उदाहरण:

• Dataload;
• जूलिया से पढ़ें HDF5;
• डेटा प्लॉट करें।

बोनस!

और आज का बोनस एक बेहतरीन डीप लर्निंग कोर्स है जो प्रोग्रामिंग और गणित में रुचि रखने वाले हाई स्कूल के छात्रों के लिए बनाया गया है, साथ ही वे छात्र जो गहरी शिक्षा शुरू करना चाहते हैं।

पाठ्यक्रम का उद्देश्य गहन शिक्षण (तंत्रिका नेटवर्क) के बुनियादी सिद्धांतों को एक इंटरैक्टिव प्रारूप में और व्यावहारिक कार्यों के उदाहरण से परिचित कराना है।

पाठ्यक्रम कार्यक्रम

1. अजगर: मूल बातें, Google कोलाब;
2. रैखिक बीजगणित का परिचय। वैक्टर। उनके साथ मैट्रिसेस और ऑपरेशन। न्यूमपी लाइब्रेरी;
3. पंडों और MatPlotlib पुस्तकालय। मशीन सीखने की मूल बातें;
4. अनुकूलन के सिद्धांत के तत्व। ढाल। धीरे-धीरे उतरना। रैखिक मॉडल;
5. गहन शिक्षा का परिचय। Perceptron। सिग्मॉइड (और अन्य सक्रियण कार्यों) के साथ एक न्यूरॉन। पायथन में ओओपी की मूल बातें;
6. PyTorch लाइब्रेरी। बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क;
7. अभ्यास में तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण। Cifar10, notMNIST;
8. संवादी तंत्रिका नेटवर्क। संवादी परत। पूलिंग परत;
9. तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण का अभ्यास। सड़क संकेतों का वर्गीकरण;
10. स्थानांतरण करें। कंप्यूटर विजन आर्किटेक्चर में लोकप्रिय;
11. छवि विभाजन। यू-नेट;
12. कागल में प्रतियोगिता;
13. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन YOLOv3;
14. क्लासिक गण। तंत्रिका शैली हस्तांतरण;
15. मूल पाठ प्रसंस्करण के तरीके;
16. शब्द एम्बेडिंग;
17. आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क;
18. LSTM, GRU कोशिकाएं;
19. भाषा के मॉडल;
20. मशीनी अनुवाद
21. Text2Speech;
22. SuperResolution।

आप डीप लर्निंग स्कूल के Youtube चैनल पर भी नज़र डाल सकते हैं। बहुत सारे शानदार वीडियो हैं;)

इसके साथ, डेटा प्रोसेसिंग उदाहरणों का हमारा संक्षिप्त चयन समाप्त हो गया है। मुझे आशा है कि आपने अपने लिए कुछ नया सीखा है। जैसा कि हैबे पर प्रथा है, मुझे पोस्ट पसंद आई - एक प्लस लगाओ। सहकर्मियों के साथ साझा करना न भूलें। इसके अलावा, अगर आपके पास कुछ ऐसा है जिसे आप खुद साझा कर सकते हैं - टिप्पणियों में लिखें। मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के बारे में अधिक जानकारी हैबे पर और टेलीग्राम चैनल न्यूरॉन (@neurondata) में।

सभी ज्ञान!