ML ProjectKart Download - ML ProjectKart Source Code Download

Willkommen bei ML-ProjectKart?

? Repository

Dieses Kart zeigt die beste Sammlung aller Projekte, die auf maschinellem Lernen, Deep -Lernen, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und allem basieren. Verwöhnen Sie sich diese Reise von Open Source.

Das Hauptziel ist es, effiziente und anfängerfreundliche Projekte bereitzustellen, die Ihnen helfen, die ML/AI-Algorithmen zu beherrschen und Ihnen bekannt zu machen. Verwandeln Sie sich mit all den Handeln, die Sie bedeckt haben.

? Mach mit

Jeder, der sich auf Technologie bezieht, die zu Open-Source beitragen möchten, sind alle eingeladen, einzusteigen. Dieser Ort hat Aufgabe für alle.

Datenanalysten - Rahmen Sie das Problem ein. Holen Sie sich, erforschen und erstellen Sie die Daten

Maschinelles Lernen, tiefes Lernen, Computer Vision, Enthusiasten für natürliche Sprachverarbeitung - Probieren Sie verschiedene Algorithmen aus, erstellen Sie das Modell, optimieren Sie das Modell.

Wenn Sie an einem einzigartigen Projekt gearbeitet oder mit der Welt teilen möchten, können Sie dies hier durchführen. Gehen Sie die beitragenden Richtlinien für den Beitrag durch? ‍

Wenn das Problem von Ihrem Ende (oder) von der Registerkarte "ITS -Registerkarte" aufgenommen wird, um ein Projekt hinzuzufügen, so viel wie möglich aufwändig zu werden und uns auch über die Aufgabe zu informieren, die Sie arbeiten werden.

Gehen Sie anschließend auch die GitHub -Dokumentation zum Erstellen einer Pull -Anfrage durch.

Schauen Sie sich das Kart erstaunlicher Projekte an

S.no	Projektname	Beschreibung
01.	Werbung Klicken Sie auf Vorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell mithilfe der WerbeklassifizierungsalgortiHMs zu erstellen, die die gewünschte Anzeige gemäß den Benutzerinformationen vorhersagt.
02.	Vorhersage von Werbung Erfolg	In diesem Projekt werden wir mit einem Werbedatensatz arbeiten, um anzuzeigen, ob ein bestimmter Internetnutzer auf eine Anzeige geklickt hat oder nicht.
03.	Vorhersage von Alter, Geschlecht und ethnischer Zugehörigkeit	Ziel dieses Projekts ist es, Alter, Geschlecht und ethnische Zugehörigkeit einer Person vorherzusagen, indem sie nur ein Bild einer Person betrachtet.
04.	Luftqualitätsvorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, die Merkmale der Luftqualitätsindex (AQI) als Partikel (PM2.5 und PM10), Stickoxid (NO), Stickoxid (NO), Stickoxid (NO), Stickoxid (NO2), Kohlenmonoxid (CO), Schwefeldioxid (SO2), Ozon (O3) (O3) zu vorherzusagen.
05.	Airbnb -Preisvorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das die Preise der Airbnb -Hotels mit unterschiedlichen Parametern vorhersagt.
06.	Airline Passagier Satistfaction	Ziel dieses Projekts ist es, die Analyse der Daten und Datenvorbereitung der Passagierzufriedenheit durchzuführen, um die Daten vorzubereiten und vorherzusagen, ob der Passagier zufrieden ist oder nicht mit den Airline -Diensten.
07.	Alpaka -Identifizierung	Das Ziel dieses Projekts ist es, ein Identifikations -Cum -Klassifizierungsmodell mit tiefen neuronalen Netzwerken vorzunehmen, mit dem die Bilder von Alpaka vom von Benutzer gegebenen Eingabe angegeben werden.
08.	Amazon Alexa Bewertungen	Dieses Modell prognostiziert das Feedback von Amazon Alexa -Benutzern anhand der Funktionen wie Bewertungen, Variationen und verifizierten Bewertungen.
09.	Amazon Books Analyse	Vorhersage, ob Bücher Fiktion oder Sachbücher mit Goodreads sein werden.
10.	Amazon -Datenanalyse	Ziel dieses Projekts ist es, die Aufgabe des Kunden auf der Grundlage von Bewertungen, Text und Punktzahl des im Datensatzes angegebenen Cuustomers vorherzusagen.
11.	Amazon Mobiltelefone Bewertungen Analyse	Dies ist eine der Haupttechniken, die zur Analyse von Kundenüberprüfungen zu verschiedenen Produkten verwendet und die erforderlichen Erkenntnisse aus Bewertungen finden. Die Hauptidee besteht darin, Bewertungen zu klassifizieren und festzustellen, wie zufriedene Kunden in Bezug auf das Produkt waren.
12.	Amazon Products Review Classification	Ziel dieses Projekts ist es, ein Klassifizierungsmodell vorzunehmen, das die auf der Amazon Inc -Website eingetragene Produkte klassifiziert, damit es dem Unternehmen bei der Verbesserung helfen kann, und sie können ihre Fehler je nach Erfahrung der Benutzer korrigieren.
13.	Amerikanische Gebärdensprache (ASL) Anerkennung	Das Ziel dieses Projekts ist es zu erkennen, was die Person mit unterschiedlichen Handgesten vermitteln will. Der Datensatz enthält 29 Klassen, die aus A bis Z -Alphabeten, Nichts, Platz und Handgesten löschen.
14.	Animieren Sie mich!	Es ist ein einfaches OpenCV -Projekt, das das Eingabebild in ein Cartoonäquivalent umwandelt
15.	Anime -Empfehlungssystem
16.	Geräte Energievorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell vorzunehmen, das den Enery -Verbrauch durch die Geräte basierend auf dem angegebenen Datensatz vorhersagt.
17.	Automatisierte Aufsatzabstufung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das den studentischen Aufsätzen ein Tor erzielen wird.
18.	AVITO -Produktanalyse und Preisvorhersage	Führen Sie eine explorative Datenanalyse auf dem Datensatz von Produkten von der Avito Advertising -Website durch und entwickeln Sie ein ML -Modell, um die Preise für die anderen Produkte auf der Website vorherzusagen.
19.	Bälle Bildklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Deep -Learning -Modell zu erstellen, das die Bilder verschiedener Arten von Bällen mithilfe des neuronalen Netzwerks auf Konvolution klassifiziert, um genau die Mobilenet -Architektur zu sein.
20.	Bangladesch Premier League Analyse
21.	Bankkunden Vorhersage	Vorhersage der Kunden, die ihr Konto aufgrund einiger Verluste und anderer Probleme von der Bank abheben.
22.	Fahrrad -Crash -Analyse	Das Ziel dieses Projekts, den Datensatz zu verschiedenen Faktoren und abhängig von den verschiedenen Faktoren eines Vorhersagemodells zu analysieren, das die Unfallanliegen vorhersagt.
23.	Analyse der Fahrradverleihnachfrage	Ziel des Projekts ist es, die Nachfrage in Fahrradvermietungsdiensten zu prognostizieren. Dieses Projekt sagt die bevorstehende Art der Kundenanfrage voraus.
24.	Vorhersage des Fahrrads Sharing	Das Hauptziel des Projekts ist die Analyse der Anzahl der Fahrradanteile bei verschiedenen Jahreszeiten, Wochentagen, Wetter usw. und basierend auf diesem Zug ein Modell, um die Anzahl der Fahrradbenutzer unter einem bestimmten Umstand vorherzusagen.
25.	Klassifizierung und Erkennung von Vogelarten	Ziel ist es, ein Problem mit dem Computer -Vision mit grundlegenden Teilen wie Bullenpipeline zu vervollständigen, das Modell, die Datenvergrößerung usw. zu komponieren.
26.	Bitcoin -Preisvorhersage	Der Hauptzweck dieses Projekts besteht darin, den Preis für Bitcoin vorherzusagen.
27.	Umsatz von Schwarzer Freitag - Analyse und Vorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, Einkäufe in den Verkäufen von Black Friday aus Funktionen als Altersgruppe, Geschlecht, Beruf, Produktkategorie usw. zu analysieren und vorherzusagen.
28.	Vorhersage des Brettspiels Review	Das Ziel dieses Projekts ist -inwieweit sind die Kategorien von Spielen am beliebtesten? Können wir ein Modell mit den verfügbaren Daten erstellen, die die Benutzerbewertung vorhersagen? Welche Faktoren sorgen für das beste "moderne" Brettspiel?
29.	Körperfettvorhersage	Ziel ist es, den Prozentsatz des Körperfetts einer Person vorherzusagen.
30.	Buchgenre -Vorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das das Genre des Buches vorhersagt wird.
31.	Buchempfehlungssysteme	Ziel dieses Projekts ist es, ein Empfehlungssystem zu erstellen, das dem Benutzer ein Buch empfiehlt, basierend auf den von den Benutzern angegebenen Suchergebnisse.
32.	Erkennung und Klassifizierung des Gehirntumors	Dieses Modell erkennt das Vorhandensein von Hirntumor durch Verarbeitung von MRT -Scans des Patienten.
33.	Vorhersage des Gehirngewichts	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell vorzunehmen, das das Gewicht des menschlichen Gehirns je nach Kopfgröße vorhersagt.
34.	Brasilien feuert Vorhersage	Die Anzahl der Brände in Brasilien vorherzusagen.
35.	Brustkrebsvorhersage	Ziel ist es, Brustkrebs vorherzusagen.
36.	Vorhersage der Campus -Platzierung	Ziel ist es, vorherzusagen, ob ein Schüler nach seinem Prozentsatz und anderen Faktoren gelegt wird oder nicht.
37.	Campus -Rekrutierung - Analyse und Vorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, die Faktoren zu analysieren, die die Rekrutierung des Campus beeinflussen und ein Modell erstellen können, das die Chancen vorhersagt, je nach verschiedenen Faktoren platziert zu werden.
38.	Captcha -Dekodierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Deep -Learning -Modell zu erstellen, das die Captcha -Buchstaben erkennt.
39.	Klassifizierung der Automarke	Dieses Projekt klassifiziert die Automarke mit maschinellem Lernen.
40.	Kfz -Versicherungsvorhersage
41.	Preise für die Autopreise	Das Hauptziel ist es, den Preis von Autos mit den verfügbaren unabhängigen Variablen vorherzusagen
42.	Cartier -Schmuckklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Klassifizierungsmodell vorzunehmen, das die Schmuckstücke basierend auf den verschiedenen Merkmalen klassifiziert.
43.	Cartoonify mit Kmeans
44.	Katzen gegen Hunde Klassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es zu klassifizieren, ob das Bild eines Hundes oder einer Katze ist.
45.	Risikovorhersage des Gebärmutterhalskrebs	Das Geschäftsziel ist es, ein Vorhersagemodell für maschinelles Lernen aufzubauen, das das Ergebnis des Biopsietests vorhersagt und damit das Vorhandensein/die Nichtverträglichkeit von Gebärmutterhalskrebs bei den Patienten bestätigt.
46.	Vorhersage der Abwanderungsrisikobewertung	Dieses Projekt wird verwendet, um den WHRN -Score für eine Website basierend auf den zugehörigen Funktionen vorherzusagen
47.	Klassifizierung von Bildern mit MNIST und CIFAR10	Klassifizieren und Vorhersagen von Bildern mit Genauigkeit.
48.	Vorhersage der Kaffeeproduktion	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das die Gesamtproduktion des Kaffees von Jahr 1990 bis 2018 ergeben wird.
49.	Farbidentifikation mit maschinellem Lernen	Dieses Projekt definiert uns die Farbe, die wir angefordert haben, anstatt das Farbobjekt anzuzeigen.
50.	Betonstärkevorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, die Stärke des Betons aus Merkmalen als Flugasche, Blast Möbel, Wasser, feines Aggregat, grobes Aggregat, Zement, Alter usw. vorherzusagen.
51.	Vorhersage von Baumwollerkrankungen	Dieses Projekt prognostiziert die Krankheit des Baumwollbaums unter Verwendung von Transferlernen mit dem ResNet152v2 -Modell.
52.	Covid19_Data-Analyse	Das Ziel ist es, vorherzusagen, welche Art von Ressource eine Person zum Zeitpunkt der positiven getesteten oder noch vorhersage für die Behörden von großer Hilfe verlangt, da sie in der Lage sein könnten, die Ressourcen zu beschaffen und zu arrangieren, die erforderlich sind, um das Leben dieses Patienten zu retten.
53.	Covid-19-Datenanalyse	Ziel dieses Projekts ist es, die Situation zu analysieren, die aufgrund der CoVID-19-Pandemie unter Verwendung der Datenvisualisierung verursacht wird.
54.	Erkennung von Kreditkartenbetrug	Ziel des Projekts ist es, betrügerische Kreditkartentransaktionen mithilfe maschineller Lernmodelle vorherzusagen.
55.	Analyse und Vorhersage der Pflanzendünger
56.	Ernteempfehlungssystem	Ziel dieses Projekts ist es, das Empfehlungsmodell mithilfe des Datensatzes für Ernteempfehlungen zu erstellen.
57.	Ernteertragsvorhersage	Dieser Datensatz konzentriert sich auf die verschiedenen Kulturen, die den Preisbereich und andere Attribute aus dieser aus diesem Fall für die zukünftige Preisrendite vorhersagen können, indem einige bessere Attribute verwendet werden.
58.	Kryotherapieanalyse	In diesem Projekt werden wir den Kryotherapie -Datensatz analysieren und mehrere Modelle für maschinelles Lernalgorithmus bereitstellen.
59.	Segmentierungsanalyse für Kundeneinkommen
60.	Kundenmodellierungsanalyse
61.	Klassifizierung der Kundenregion	Ziel ist es, die Kundenregion mit einem zufälligen Waldklassifikatormodell vorherzusagen.
62.	DNA -Sequenzierungsklassifizierung	In diesem Projekt werden wir verstehen, wie eine DNA -Struktur interpretiert werden kann und wie Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden können, um ein Vorhersagemodell für DNA -Sequenzdaten zu erstellen.
63.	Klassifizierung der Tanzform	Ziel dieses Projekts ist es, die Bilder verschiedener Tanzformen zu klassifizieren und ein Klassifizierungsmodell mit Deep Learning -Methoden vorzubereiten.
64.	Löwenzahnerkennung	Ziel dieses Projekts ist es, Klassifizierungsmodell zu erstellen, das den Löwenzahn aus den dem Modell angegebenen Bildern identifiziert.
65.	Datenanalyse von meteorologischen Daten	Es analysiert die meteorologischen Wetterdaten der letzten 10 Jahre von 2006 bis 2016 in Finnland, um eine Erhöhung der globalen Erwärmung zu überprüfen.
66.	Deepq -Netzwerke
67.	Bewegung und bewegliche Objekte in einem Video erkennen
68.	Diabetesvorhersage	Ziel ist es, vorherzusagen, ob eine Person Diabetes hat oder nicht logistische Regressions- und SVM -Modelle verwendet.
69.	Diamantpreisvorhersage	Ziel ist es, den Diamantenpreis vorherzusagen.
70.	Vorhersage von Krankheiten Symptom	Das Ziel dieses Projekts ist das Vorhersagen von Krankheitssymptom unter Verwendung der in diesem Datensatz enthaltenen Informationen.
71.	Analyse der Disneyland Reviews	Ziel dieses Projekts ist es, die Überprüfungen von Besuchern aus verschiedenen Ländern der Welt mit NLP zu analysieren.
72.	Hunderassenidentifikation	In diesem Projekt geht es darum, die Rasse eines Hundes vorherzusagen. Dies kann für Menschen, die kein Experte auf diesem Gebiet sind, hilfreich sein.
73.	Dotecoin Preisvorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das den Preis der Dogecoin in den zukünftigen Zeiten je nach früheren Parametern vorhersagen wird.
74.	Treiber -Schläfrigkeitserkennungssystem	Der Hauptzweck dieses Projekts besteht darin, den Fahrer zu wecken, wenn sie einschlafen, um die Straßenversorgungen zu vermeiden.
75.	Klassifizierung trockener Bohnen	Ziel ist es, trockene Bohnen vorherzusagen.
76.	E -Mail -Klassifizierung	Dieses Projekt klassifiziert E-Mails als Spam oder nicht auf der Grundlage der Nachricht.
77.	Emoji -Klassifizierung mit OpenCV	Ziel dieses Projekts ist es, ein Modell zu erstellen, das die mit dem Eingabebild gezeigten Emotionen vorhersagt. Und es klassifiziert auch die im angegebenen Bild gezeigten jeweiligen Emotionen.
78.	Emotionsklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Modell zu erstellen, das verschiedene Emotionen basierend auf dem im Datensatz bereitgestellten Text klassifiziert.
79.	Emotionserkennung mit NLP	Ein intelligenter Emotionsprädiktor, der die NLP -Technik verwendet, indem Texteingaben gesendet werden, um festzustellen, ob Daten positiv, negativ oder neutral sind.
80.	Vorhersage der Mitarbeiterbindung	Das Projekt dreht sich um die Idee, um grundlegende Modellierungstechniken zu geben, die zur Klassifizierung verwendet werden, wenn der Mitarbeiter das Unternehmen verlässt oder nicht auf bestimmten Funktionen im Datensatz basiert.
81.	Englisch Alphabet Klassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, die computergestützten erzeugten Bilder der englischen Apphabets zu erkennen. Der Datensatz enthält 26 Klassen, die aus Alphabeten von A bis Z enthält, wobei jede Klasse 100 Bilder enthält.
82.	Exportklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Klassifizierungsmodell unter Verwendung von Regressionsalgorithmen wie linearer Regression, zufälliger Waldregression, Entscheidungsbaum -Regressor und vielen weiteren Algorithmen aufzubauen.
83.	Gesichtsclustering
84.	Gesichtserkennung und Unschärfe
85.	Gesichtsgenerierung mit DCGAN	Das Hauptziel dieses Projekts ist es, ein Generator -Netzwerk zu erhalten, um neue Bilder von Gesichtern zu generieren, die so realistisch wie möglich mit einem DCGAN auf einem Datensatz mit Gesichtern aussehen.
86.	Gesichtsmaskenerkennung mit OpenCV	Dies ist ein Gesichtserkennungsprojekt für Gesichtsmaske, bei dem sowohl Haar Cascades als auch Caffe -Framework -Ansätze für die Gesichtserkennung und ein feines Mobilenetv2 -Modell verwendet werden, um Masken auf dem Gesicht zu erkennen, in dem der Video -Stream in Echtzeit als Eingabe teilnimmt.
83.	Gesichtsprüfung mit Deep Learning
84.	Gesichtserkennung mit PCA	Implementieren Sie die Gesichtserkennung mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA), um die Dimensionalität großer Datensätze zu verringern.
85.	Erkennung von Gesichtsausdruck mit maschinellem Lernen
86.	Gefälschte Währungsvorhersage	Ziel ist es, vorherzusagen, ob eine bestimmte Notiz gefälscht oder nicht maschinelles Lernen verwendet.
87.	Gefälschte Nachrichtenerkennung	Ziel des Projekts ist es, festzustellen, ob die Nachrichten mit unterschiedlichen NLP -Techniken der Textextraktion real oder gefälscht sind.
88.	Gefälschte Jobposting -Vorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, vorherzusagen, ob der Mitarbeiter mit Jods einen gefälschten Job oder real hat.
89.	Mode -MNIST -Klassifizierung	Verschiedene Kleidungsstücke in Gruppen einzuordnen
90.	Vorhersage des Fischgewichts	Das Hauptziel dieses Projekts, das Gewicht der Fische mithilfe eines linearen Regressionsmodells vorherzusagen.
91.	Flugverzögerungsvorhersage	Der Hauptzweck dieses Projekts besteht darin, zukünftige Verzögerungen in den Flügen mithilfe maschineller Lernmodelle vorherzusagen.
92.	Flugpreisvorhersage	Ziel des Projekts ist es, den Fahrpreis verschiedener Fluggesellschaften vorherzusagen, die verschiedene Routen mithilfe von maschinellen Lernmodellen abdecken.
93.	Hochwasservorhersage
94.	Blumenerkennung	Ziel dieses Projekts ist es, den Blumennamen aus einem vom Benutzer hochgeladenen Bild zu identifizieren.
95.	Fußballspielvorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, den Spielsieger gemäß dem Vorhersagemodell vorherzusagen.
96.	Fußballmannschaftsbewertungsvorhersage	Das Ziel ist es, die Bewertung der Fußballmannschaft vorherzusagen.
97.	Klassifizierung der Waldbedeckung Typ	Das Hauptziel dieses Projekts zur Klassifizierung des Waldtyps mit dem Datensatz mit dem zufälligen Waldklassifizierungsmodell.
98	Waldbrandvorhersage	Das Gebiet im Waldbrand vorherzusagen.
99	Fragnance -Preisvorhersage	Den Preis der Fragnanzen vorherzusagen.
100.	Frischeres Gehaltsvorhersage	Das Hauptziel dieses Projekts, das Gehalt der frischeren Studenten auf der Grundlage von Fächern, Grad_Type, Prozentsätzen usw. vorherzusagen, usw.
101.	Kraftstoffverbrauchsanalyse	Ziel dieses Projekts ist es, den Verbrauch je nach Gastyp vorherzusagen. Es kann verwendet werden, um die Auswirkung von Wetter-, Geschwindigkeits- oder Gasstyp auf den Autoverbrauch zu bestimmen.
102.	Habe Episoden IMDB -Bewertungsvorhersage erhalten	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das die IMDB -Bewertungen der Episoden der Game of Thrones -Serie je nach Ansichten und Staffel des GOT vorhersagen wird.
103.	Geschlechtsklassifizierung mit DL	Die Geschlechtsklassifizierung zielt darauf ab, das Geschlecht einer Person auf der Grundlage der Merkmale zu erkennen, die Männlichkeit und Weiblichkeit unterscheiden.
104.	Deutsche Verkehrszeichenklassifizierung	Ziel ist es, Verkehrszeichen automatisch zu klassifizieren.
105.	Glasklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, den Glassyp mit dem Prozentsatz der in jeder Glasklasse vorhandenen Mineralien zu klassifizieren.
106.	Goldpreisvorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, den Goldpreis unter Verwendung verschiedener EDA -Techniken durchzuführen und schließlich ein anderes Modell zu schulen, um den Goldpreis vorherzusagen.
107.	Vorhersage der Abschlusszuteilung	Vorhersage der Abschlusseinweisungen aus indischer Sicht.
108.	Waffenerkennung
109.	Handgeschriebene Ziffernerkennung	Der Hauptzweck dieses Projekts ist es, handgeschriebene Ziffern durch Menschen zu erkennen.
110.	Herzinfarktanalyse	Das Ziel dieser Übung ist es, die Parameter zu identifizieren, die den Herzinfarkt beeinflussen und ein ML -Modell für die Vorhersage des Herzinfarkts aufbauen.
111.	Herzerkrankung Vorhersage	Dieses Projekt prognostiziert Herzerkrankungen auf der Grundlage von Merkmalen wie Alter, Cholesterinspiegel, Blutzuckerspiegel usw.
112.	Höhen und Gewichte Vorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, das Vorhersagemodell unter Verwendung der Regressionsalgorithmen zu erstellen, um Größe und Gewicht vorherzusagen.
113.	Erkennung von Honigbienen Pollen	Ziel dieses Projekts ist es, die Bilder der Bienen zu klassifizieren, um festzustellen, ob sie Pollenkörner tragen oder nicht.
114.	Pferde oder Menschenklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Modell zu erstellen, das die Pferde und Menschen klassifizieren kann.
115.	Hotelbuchung Vorhersage	Ziel ist es, die Möglichkeit der Buchung vorherzusagen, unabhängig davon, ob die Buchung erfolgreich ist oder nicht.
116.	Hotelbewertung Vorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, das Modell für die Hotelbewertung mit neun maschinellen Lernmodellen zu erstellen.
117.	Vorhersage der Immobilienpreise	Dieses Projekt prognostiziert die Preise für Häuser in den Städten der USA mit Hilfe wesentlicher Merkmale.
118.	Menschliche Aktivitätserkennung mit Smartphones	Ziel dieses Projekts ist es, ein Modell zu erstellen, das die menschlichen Aktivitäten wie Gehen, Walking_upstairs, Walking_downstairs, Sitzen, Stehen oder Legen mit Daten, die von mehreren Smartphone -Sensoren aufgezeichnet wurden, vorhersagen.
119.	IMDB -Sentimentanalyse	Der Hauptzweck dieses Projekts besteht darin, das Gefühl von Filmkritiken auf IMDB vorherzusagen.
120.	IPL -Score -Vorhersage	Das Ziel dieses Projekts ist es, die Punktzahl eines Innings in einem IPL -Match vorherzusagen.
121.	IPL -Gewinner Vorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, die Analyse der IPL -Daten durchzuführen und den Gewinner der IPL -Übereinstimmungen vorherzusagen.
122.	Iris Blumenklassifizierung	Das Projekt soll die Blumen unter drei 3 verschiedenen Typen klassifizieren.
123.	Eisprämisse Einnahmevorhersage	Dies ist eine Eiscreme -Einnahmevorhersage, die die täglichen Einnahmen von Eiscreme je nach Temperaturmerkmal vorhersagt.
124.	Bildkomprimierung mit Clustering	Dieses Projekt hilft bei der Komprimierung des Bildes mit K-Means-Clustering.
125.	ImageNet -Klassifizierung	ImageNet ist eine Bilddatenbank, die nach der WordNet -Hierarchie (derzeit nur der Substantive) organisiert ist, in der jeder Knoten der Hierarchie von Hunderten und Tausenden von Bildern dargestellt wird.
126.	Web -Vorhersage -Web -App	Das Hauptziel dieses Projekts, um herauszufinden, ob eine Person mehr als 50.000 Dollar (> 50.000) und weniger als oder gleich 50.000 Dollar (<= 50.000) verdient, basierend auf den angegebenen präsonalen Informationen über Person.
127.	Vorhersage für Versicherungsansprüche	Ziel dieses Projekts ist es, den Versicherungsanspruch als 0 oder 1 zu klassifizieren (wenn der Versicherungsnehmer eine Versicherung oder nicht) aus Merkmalen als Alter, Anzahl der Kinder, BMI, Wohnregion usw.
128.	Vorhersage von Nierenstein	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das die Erfolgsrate des Nierensteinbetriebs auf der Grundlage der Größe und Art der Behandlung des Steins vorhersagt.
129.	Lego -Minifiguren	Dieses Projekt enthält den Datensatz vieler Bilder verschiedener LEGO -Minifiguren in verschiedenen Posen oder mit verschiedenen Umgebungen für die Bildklassifizierungsaufgaben.
130.	Vorhersage der Laptoppreise	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell vorzunehmen, das die Preise der Laptops je nach verschiedenen Faktoren wie Größe, Unternehmen, Einrichtungen und vielen weiteren Dingen vorhersagt!
131.	Erkennung und Erkennung von Nummernschildplatten	Dieses Projekt soll die Nummernschilder eines Fahrzeugs erkennen und identifizieren.
132.	Vorhersage der Darlehensberechtigung	Das Hauptziel des Projekts ist es, die Berechtigung eines Kunden für den Erhalt eines Darlehens vom Unternehmen vorherzusagen
133.	MBA -Spezialisierungsklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, die MBA -Studenten zu finden, die in ihrer MBA -Karriere gute Ergebnisse erzielen werden, basierend auf früheren Aktivitäten mit Klassifizierungsalgorithmen.
134.	Erkennung von Malaria -Krankheiten	Ziel dieses Projekts ist es zu erkennen, ob das Bild der menschlichen Zelle mit einer Malaria -Krankheit infiziert ist oder nicht.
135.	Klassifizierung für männliche und weibliche Augen	Ziel dieses Projekts ist es, ein Klassifizierungsmodell zu erstellen, das die Geschlechter basierend auf den Augenbildern wie im Datensatz angeben. Dazu werden wir verschiedene Architekturen des neuronalen Netzwerks der Faltung verwenden.
136.	Mall -Kundensegmentierung	Dieses Modell wird die Kunden basierend auf den Parametern segmentieren.
137.	Marathon -Zeitvorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, die Zeit für den Marathon mit den angegebenen Details im Datensatz vorherzusagen.
138.	Erkennung von Marmoroberflächenanomalie	Ziel dieses Projekts ist es, ein Erkennungsmodell zu erstellen, das feststellt, welche Art von Marmor vorhanden ist.
139.	Medizinische Kostenanalyse für Raucher und Nichtraucher	Dieses Projekt besteht aus der Tatsache, dass die durchschnittlichen Medizingebühren für Raucher und Nichtraucher geändert werden können.
140.	Mempool -Vorhersage	Vorhersage über das Memepool im Detail.
141.	Klassifizierung der mobilen Preisspanne	In diesem Projekt müssen wir den tatsächlichen Preis nicht vorhersagen, sondern eine Preisspanne, die angibt, wie hoch der Preis ist.
142.	Film Oscar Win Prognose	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das die Wahrscheinlichkeit eines Gewinns des Oscar -Preises vorhersagt.
143.	Filmempfehlungssystem	Dieses Projekt hilft einem, die Filme zu empfehlen, die Namen der Filme bereitzustellen.
144.	Pilzklassifizierung	In diesem Projekt geht es darum, Klassifizierungsalgorithmen bereitzustellen und die Modelle zu vergleichen.
145.	Musikgenre -Klassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Modell zu erstellen, das alle 10 Genres basierend auf dem ausgewählten Song klassifiziert. Das Lied kann aus dem Datensatz oder einer anderen Quelle ausgewählt werden.
146.	NASA -Asteroidenklassifizierung	Dieses Projekt hilft bei der Klassifizierung der NASA -Asteroiden und Überprüfungen auf Merkmale, die für die Behauptung verantwortlich sind, ob der Asteroiden gefährlich ist.
147.	NBA-Analyse und Vorhersage	Die Anzahl der Punkte vorherzusagen, die in der Saison 2013-2014 von den NBA-Spielern erzielt wurden.
148.	Natürliche Bilderklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, das Klassifizierungsmodell für natürliche Bilder mithilfe der neuronalen Netzwerke und des Deep -Lernens zu erstellen.
149.	Netflix EDA und Empfehlungssystem	Das Projekt zielt darauf ab, Einblicke aus detaillierter EDA zu gewinnen und welchen Film als nächstes ansehen soll.
150.	Objekterkennung mit OpenCV	Um Computer Vision -Bibliotheken wie OpenCV zu verstehen und verschiedene Objekte mit Deep Learning -Modellen mit vorbereiteten Gewichten zu erkennen.
151.	Vorhersage der Olympischen Medaille	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell vorzunehmen, das vorhersagt, ob ein Athlet die Medaille gewinnen wird oder nicht.
152.	Organspender Vorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, Spender zu verwenden, die die in diesem Datensatz enthaltenen Informationen verwenden.
153.	Pariser Wohnungsklassifizierung	Ziel ist es, Pariser Wohnraum vorherzusagen.
154.	Parkinson -Krankheit Vorhersage	Dieses Projekt hilft dabei, die Gründe für die Parkinson -Krankheit zu finden und von denen vorausgesetzt wird, dass diese Krankheit erfolgt.
155.	Kennwortstärkeklassifizierer	Ziel dieses Projekts ist es, die Stärke des im Datensatzes angegebenen Kennworts zu klassifizieren und vorherzusagen.
156.	Persische Nummernschild -Zeichen -Identifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Erkennungsmodell zu erstellen, das verschiedene Zeichen aus der persischen Zahlenplatte erfasst.
157.	Phishing -Website -Erkennung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Erkennungsmodell vorzunehmen, das die Phishing -Websites je nach verschiedenen Faktoren unter Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen erfasst.
158.	Vorhersage von Pflanzenerkrankungen	Das Ziel dieses Projekts ist es, den Zustand einer Anlage zu identifizieren, indem Sie sich das vorgelegte Bild ansehen.
159.	Klassifizierung von Pflanzensamen	Ziel dieses Projekts ist es, das Klassifizierungsmodell für Pflanzensamen zu bauen. Die hier verwendeten Architekturen sind resnet, Alexnet, VGG, Inception, Mobilenet, Squeezenet, Densenet, um das Klassifizierungsmodell bereitzustellen.
160.	Prognose zukünftige Verkäufe	Vorhersagen, ob der zukünftige Umsatz.
161.	Private Unternehmen Vorhersage	Vorhersage der Anzahl der privaten begrenzten Unternehmen.
162.	Produktivitätsvorhersage	Es ist sehr wünschenswert unter den Entscheidungsträgern in der Kleidungsbranche, die Produktivitätsleistung der Arbeitsteams in ihren Fabriken zu verfolgen, zu analysieren und vorherzusagen.
163.	Eisenbahnstrecke -Verwerfungserkennung	Vorhersage von Eisenbahnstreckenfehlern.
164.	Regenvorhersage	Raintomorrow ist die Zielvariable, die auf der Grundlage einiger bestimmter Merkmale vorhergesagt werden kann.
165.	Reddit twittert Vorhersage	Um die verschiedenen Reddit -Tweets im Detail vorherzusagen.
166.	Restaurantempfehlungssystem	Ziel dieses Projekts ist es, ein Empfehlungssystem zu erstellen, das den Benutzern das beste Restaurant empfiehlt, das sie suchen.
167.	Lebenslaufkategorisierung	Ziel dieses Projekts ist es, das Modell für die Kategorisierung des Lebenslaufs mit acht maschinellen Lernmodellen zu erstellen
168.	Straßennennetzerkennung	Dieses Projekt ist das Modell für die Road Lane -Erkennung, mit der die Straßenspur aus einem Bild erfasst wird, das Benutzer angegeben wird.
169.	Gehaltsvorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, das Gehalt auf der Grundlage einiger Parameter vorherzusagen.
170.	Klassifizierung der Gehaltsspanne	Ziel dieses Projekts ist es, die Gehaltszweige von Funktionen als Unternehmen, Job, Abschluss usw. zu klassifizieren.
171.	Erkennung von Sarkasmus	Ziel dieses Projekts ist es, Sarkasmus aus Nachrichtenüberschriftendatensatz mithilfe von Klassifizierungsalgorithmen zu erkennen und die Algorithmen zu vergleichen, um herauszufinden, welches besser ist.
172.	Schulter-Röntgenklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Klassifizierungsmodell zu erstellen, das verschiedene Bilder der Schulter-Röntgenaufnahme klassifiziert und die Art des Bildes vorhersagt oder erfasst!
173.	Gebärdensprachvorhersage	Das Prognoseprojekt für Gebärdensprache hilft bei der Identifizierung der Gebärdensprache aus den bereitgestellten Bildern.
174.	Snapchat -Filter	Wir werden unsere eigenen Snapchat -Filter mit Hilfe einiger Bibliotheken mithilfe der Python -Programmiersprache erstellen.
175.	Snapchat -Hexenfilter
176.	Sozialer Distektor
177.	Vorhersage des Social Network Influencer	Das Ziel der Herausforderung ist es, ein maschinelles Lernmodell auszubilden, das für ein Paar von Individuen das menschliche Urteilsvermögen davon voraussagt, wer mit hoher Genauigkeit einflussreicher ist.
178.	Bodenfeuchtigkeitsvorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, die im Boden vorhandene Feuchtigkeit vorherzusagen.
179.	Solarfinsternisklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, die Haupttypen von Sonnenfinsternisse zu klassifizieren, nämlich: p = partielle Sonnenfinsternis, A = Ringular Eclipse, T = Gesamtfinsternis, H = Hybrid oder Ring/Total Eclipse.
180.	Vorhersage der Sonnenstrahlung	Ziel ist es, die Strahlung der Sonne vorherzusagen.
181.	Song -Genre -Klassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, das Song -Genre -Klassifizierungsmodell mithilfe des Spotify -Datensatzes zu erstellen.
182.	Spam -E -Mail -Erkennung	Dieses Projekt sagt voraus, ob die empfangene Nachricht Spam oder Schinken ist.
183.	Sprachemotionserkennung	Das Ziel ist es, die Emotionen des Menschen während des Redens vorherzusagen.
184.	Stack Overflow Fragen Qualitätsbewertungsvorhersage	Das Gefängnis dieses Projekts besteht darin, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das die Qualität der Fragen der Stapelüberlauf -Website je nach den verschiedenen Faktoren vorhersagt.
185.	Sternstrahlungsanalyse und Vorhersage	Ziel des Projekts ist es, die Sternstrahlungen zu analysieren und vorherzusagen und detaillierte Visualisierungen aus demselben durchzuführen.
186.	Sterne, Galaxien und Quasarenklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein perfektes Klassifizierungsmodell gemäß den Daten zu Sternen, Galaxien und Quasaren zu erstellen.
187.	Startup -Gewinnvorhersage	Ziel ist es, den Gewinn der Startups vorherzusagen. Der Datensatz enthält Daten etwa 50 Startups. Es gibt 5 Kolumnen: "F & E -Ausgaben", "Verwaltung", "Marketingausgaben", "Staat", "Gewinn".
188.	Aktienkursvorhersage	Ziel ist es, den Preis der Aktien in Zukunft vorherzusagen und Anrufe gemäß den Ergebnis -Algorithmen zu tätigen.
189.	Aktien- und Kryptoforschungsanalyse
190.	Vorhersage des Stressspiegels	Ziel dieses Projekts ist es, das Stressniveau aus Merkmalen aus den Umfrageantworten vorherzusagen.
191.	Schlaganfallvorhersage	Ziel dieses Projekts ist es, die Schlaganfallrate einer Person vorherzusagen.
192.	Vorhersage der Schülerleistung	Das Ziel dieses Projekts ist es, die Abschlussnote des Schülers aus Merkmalen als Studienzeit, Misserfolge, Freizeit, Abwesenheit, Gesundheitszustand, Ausgang, Ausgangsnote, Note in der ersten Periode, zweite Periode -Note usw. vorherzusagen.
193.	Supermarktverkaufsvorhersage	Vorhersage von Supermarktverkäufen.
194.	Terroranschlagsvorhersage	Analyse des gegebenen Datensatzes und Vorhersage des Terroranschlags unter Verwendung von Regressionsmodal.
195.	Vorhersage der Testergebnisse	Das Ziel des Projekts ist es, Algorithmen für maschinelles Lernen aufzubauen, um die Bewertungen der Schüler vorherzusagen.
196.	Tetris -Objektzähler	Ziel des Projekts ist es, alle Tetris -Objekte (Tetrominos) im angegebenen Tetris -Eingabebild zu identifizieren und die Anzahl zurückzugeben. Es ist zu sehen, dass während des Gameplays die Tetrisblöcke gebrochen sind und dieses Programm auch in der Lage sein sollte, solche Blöcke zu identifizieren.
197.	Textklassifizierung
198.	Textübersicht	Ziel dieses Projekts ist es, ein Modell zu erstellen, das die von den Benutzern angegebenen Artikel zusammenfasst.
199.	Titanic Survival Prediction	Verwenden Sie maschinelles Lernen, um ein Modell zu erstellen, das vorhersagt, welche Passagiere das titanische Schiffswrack überlebt haben.
197.	Tokyo Olympics Visualisierungsdatenanalyse
198.	Verkehrszeichenklassifizierung	Das Ziel dieses Projekts ist es, die klassifizierbare Klassifizierung des menschlichen lesbaren Verkehrszeichens vorzunehmen.
199.	Twitch Streamer -Analyse	Ziel ist es, eine Analyse durchzuführen und die pro Stream gewonnenen Follower vorherzusagen.
200.	Twitter -Sentimentanalyse	Dieses Projekt hilft bei der Analyse des Gefühls mithilfe der auf Twitter veröffentlichten Textdaten, um es zu überprüfen, indem die Aussagen als positiv, negativ oder neutral klassifiziert werden.
201.	US -Wettergeschichte Visualisierungen	Ziel ist es, die 12 -monatigen Daten der US -Wetterhistorie zu analysieren, die Schlussfolgerung zu finden und sie über Diagramme anzuzeigen.
202.	Vorhersage von USA House Pricing	Ziel dieses Projekts ist es, ein Vorhersagemodell vorzunehmen, das den Preis der Häuser in den USA je nach den angegebenen Merkmalen vorhersagt.
203.	Vorhersage von Uber Tarif	Dieses Projekt hilft bei der Vorhersage des Fahrpreises, der für die übertriebene Person belastet werden soll.
204.	Fahrzeugbildklassifizierung	Ziel dieses Projekts ist es, ein Fahrzeugbild zu klassifizieren, welches Fahrzeugtyp es ist.
205.	Fahrzeug- und Fußgängerverfolgung mit OpenCV
206.	Identifizierung von Sprachgeschlecht
207.	Walmart -Verkaufsprädiktion	Der Hauptzweck dieses Projekts besteht darin, die zukünftigen Verkäufe bei Walmart vorherzusagen.
208.	Abfallklassifizierung	The aim of this project is to recognize whether the image of the waste product is a Organic Waste or a Recyclable Waste
209.	Water Quality Prediction	This project indicates if water is safe for human consumption where 1 means Potable and 0 means Not potable.
210.	Web Page Phishing Detection	Many people get scammed by this Web page phishing technique. Detecting them can save people from getting scammed. Hackers usually blackmail the people to get their personal information back. Identifying this techniques can save millions.
211.	Wine Quality Prediction	This model predicts the quality of wine based on some features like pH, fixed acidity, citric acid etc. using SVM and Random forest algorithm.
212.	World Happiness Report Analysis	The aim of the project is to predict happiness scores and rankings and perform a detailed analysis and visualization of the training dataset and create a model.
213.	World Population By Year Analysis
214.	World Poverty Analysis	The goal of this project is to analyze the world poverty using dataset.
215.	Yotube Video Recommendation System	The model will recommend the video titles on proving the search query by user.
216.	Zomato Banglore Resturants Recommendation	The aim of this project is analyse a dataset and recomend the user for top restaurants in bangalore.
217.	Zoo Animal Classification	The goal of this project is to predict the zoo animal based on some classifications using machine learning model.
218.	Body Parts Classification
219.	Discussion Forum Prediction
220.	Mortality Rate Analysis & Prediction
221.	Named Entity Recognition
222.	Ramen Noodles Rating Analysis
223.	News Articles Classification
224.	Prediction of Subject based on Question (NLP)
225.	Salt Deposits Identification & Prediction

Projektstruktur

Your projects should contain this flow to maintain similarity across all other projects. Make sure to note these things, before you create a PR.

Dataset - This folder would have a .csv file.

Model - This folder would have your project file (that is .ipynb file) be it analysis or prediction. Other than project file, it should also have a 'README.md' using this template and 'requirements.txt' file which would be enclosed with all needed add-ons and libraries that are included in the project. (.Pkl file if available)

Images/Screenshots - This folder would have images added if applicable.

Workflow:

Geben Sie das Repository auf
Clone your forked repository using terminal or gitbash.
Make changes to the cloned repository
Add, Commit and Push
Then in Github, in your cloned repository find the option to make a pull request

print("Start contributing for ML-ProjectKart")

? Templates to Follow

Feature request
Bug Report
Pull Request
Readme

Note : One should follow these templates while creating a new issue or pull request.

Things to Note

Make sure you do not copy codes from external sources because that work will not be considered. Plagiarism is strictly not allowed.
You can only work on issues that have been assigned to you.
If you want to contribute the algorithm, it's preferrable that you create a new issue before making a PR and link your PR to that issue.
If you have modified/added code work, make sure the code compiles before submitting.
Strictly use snake_case (underscore_separated) in your file_name and push it in correct folder.
Do not update the README.md.