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Ce kart présente la meilleure collection de tous les projets basée sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et tout. Offrez ce voyage d'open source.

L'objectif principal est de fournir des projets efficaces et adaptés aux débutants qui vous aideraient à maîtriser les algorithmes ML / AI et à vous familiariser. Transformez-vous en pro avec tous les pratiques qui vous ont couvert.

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Analystes de données - encadrer le problème. Obtenez, explorez et préparez les données

Apprentissage automatique, apprentissage en profondeur, vision par ordinateur, amateurs de traitement du langage naturel - Essayez différents algorithmes, le modèle de construction, optimiser le modèle.

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Regardez à travers le kart de projets incroyables

S.No	Nom du projet	Description
01.	Publicité Cliquez sur Prédiction	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction en utilisant les algortihms de classification publicitaire, qui prédirera l'annonce souhaitée conformément aux informations de l'utilisateur.
02.	Prédiction du succès de la publicité	Dans ce projet, nous travaillerons avec un ensemble de données publicitaires, indiquant si un utilisateur Internet particulier a cliqué ou non sur une publicité.
03.	Prédiction d'âge, de sexe et d'ethnicité	L'objectif de ce projet est de pouvoir prédire l'âge, le sexe et l'ethnicité d'une personne simplement en regardant une image d'une personne.
04.	Prédication de qualité de l'air	L'objectif de ce projet est de prédire les caractéristiques de la forme de la qualité de l'air (AQI) en tant que particules (PM2,5 et PM10), oxyde d'azote (NO), dioxyde nitrique (NO2), monoxyde de carbone (CO), dioxyde de soufre (SO2), ozone (O3) etc.
05.	Prédiction des prix Airbnb	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui prédire les prix des hôtels Airbnb en utilisant différents paramètres.
06.	Airline passager satistfaction	Le but de ce projet est d'effectuer une analyse des données de satisfaction des passagers et du prétraitement des données pour préparer les données et prédire si le passager est satisfait ou non des services de la compagnie aérienne.
07.	Identification de l'alpaga	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de classification CUM d'identification à l'aide de réseaux de neurones profonds, qui identifieront les images d'Alpaga à partir de l'entrée donnée par l'utilisateur.
08.	Critiques d'Amazon Alexa	Ce modèle prédit la rétroaction des utilisateurs d'Amazon Alexa en fonction des fonctionnalités telles que les notes, les variations et les critiques vérifiées.
09.	Analyse des livres d'Amazon	Prédiction pour savoir si les livres seront de la fiction ou de la non-fiction à l'aide de Goodreads.
10	Analyse des données Amazon	L'objectif de ce projet est de prédire le vote up du client sur la base des avis, du texte et du score du Cuomeromer donné dans l'ensemble de données.
11	Analyse des téléphones mobiles Amazon Analyse	Il s'agit de l'une des principales techniques utilisées pour analyser les avis des clients sur différents produits et trouver les informations nécessaires des avis. L'idée majeure est de classer les avis et de déterminer à quel point les clients étaient satisfaits concernant le produit.
12	Classification des produits Amazon sur les produits	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de classiation qui classera l'examen des produits enrôlés sur le site Web d'Amazon Inc, afin qu'il puisse aider l'entreprise à améliorer leur amélioration, et ils peuvent également rectifier leurs défauts en fonction de l'expérience des utilisateurs.
13	Reconnaissance de la langue des signes américains (ASL)	Le but de ce projet est de reconnaître ce que la personne essaie de transmettre en utilisant différents gestes de la main. L'ensemble de données contient 29 classes qui comprennent des alphabets A à Z, rien, l'espace et la suppression des gestes de la main.
14	Animate-moi!	Il s'agit d'un simple projet OpenCV qui convertit l'image d'entrée en un équivalent de dessin animé
15	Système de recommandation d'anime
16	Appareils prédiction de l'énergie	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui prédire la consommation d'Enery par les appareils en fonction de l'ensemble de données donné.
17	Classement des essais automatisés	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui donnera une notation aux essais écrits par les étudiants.
18	Analyse des produits Avito et prédiction des prix	Effectuez une analyse des données exploratoires sur l'ensemble de données des produits du site Web Avito Advertising et développez un modèle ML pour prédire les prix des autres produits du site Web.
19.	Classification d'image des balles	L'objectif de ce projet est de créer un modèle d'apprentissage en profondeur qui classera les images de différents types de balles à l'aide du réseau neuronal de convocation, pour être précis l'architecture MobileNet.
20	Analyse de la Premier League du Bangladesh
21	Prédiction des clients de la banque	Pour prédire les clients qui retirent leur compte de la banque en raison de certaines pertes et autres problèmes.
22	Analyse des accidents de vélo	L'objectif de ce projet d'analyser l'ensemble de données sur divers facteurs et en fonction des divers facteurs créant un modèle de prédiction qui prédirera les viseurs couchés par les accidents.
23	Analyse de la demande de location de vélos	L'objectif du projet est de prévoir la demande des services de location de vélos. Ce projet prédit la nature à venir de la demande de demande du client.
24	Prédiction de partage de vélos	L'objectif principal du projet est d'analyser le nombre de partages de vélos en cas de différentes saisons, jours de semaine, de temps, etc. et sur la base de ce train un modèle, pour prédire le nombre d'utilisateurs de vélo dans une circonstance donnée.
25	Classification et reconnaissance des espèces d'oiseaux	L'objectif est de compléter un problème de vision de l'ordinateur de bout en bout avec des pièces de base, telles que le bulding un pipeline d'entrée, de composer le modèle, d'augmentation des données, etc.
26	Prédiction des prix du bitcoin	L'objectif principal de ce projet est de prédire le prix du bitcoin.
27	Ventes du Black Friday - Analyse et prédiction	L'objectif de ce projet est d'analyser et de prédire les achats dans les ventes du Black Friday à partir de fonctionnalités en tant que groupe d'âge, sexe, occupation, catégorie de produits, etc.
28	Prédiction d'examen du jeu de société	L'objectif de ce projet est - Quelles sont les catégories de jeux les plus populaires? Pouvons-nous créer un modèle avec les données disponibles qui prédit la notation des utilisateurs? Quels facteurs font le meilleur jeu de société "moderne".
29	Prédiction de graisse corporelle	L'objectif est de prédire le pourcentage de graisse corporelle d'une personne.
30	Prédiction de genre du livre	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui prédirera le genre du livre.
31	Systèmes de recommandation de livre	L'objectif de ce projet est de créer un système de recommandation qui recommandera à l'utilisateur un livre, en fonction des résultats de recherche donnés par les utilisateurs.
32.	Détection et classification des tumeurs cérébrales	Ce modèle détecte la présence de tumeurs cérébrales en traitant les scans IRM du patient.
33.	Prédiction du poids du cerveau	L'objectif de ce projet est de faire un modèle de prédiction qui prédire le poids du cerveau humain en fonction de la taille de la tête.
34.	La prédiction des tirs du Brésil	Pour prédire le nombre de feux qui ont eu lieu dans le sens de l'État au Brésil.
35.	Prédiction du cancer du sein	L'objectif est de prédire le cancer du sein.
36	Prédiction de placement du campus	L'objectif est de prédire si un élève est placé ou non en fonction de son pourcentage et d'autres facteurs.
37.	Recrutement du campus - Analyse et prédiction	L'objectif de ce projet est d'analyser les facteurs qui peuvent affecter le recrutement du campus et de créer un modèle qui prédire les chances de se faire placer en fonction de divers facteurs.
38.	Décodage du captcha	L'objectif de ce projet est de créer un modèle d'apprentissage en profondeur qui reconnaîtra les lettres CAPTCHA.
39.	Classification de la marque de voiture	Ce projet classe la marque de voiture en utilisant l'apprentissage automatique.
40	Prédiction d'assurance automobile
41.	Prédiction des prix de la voiture	L'objectif principal est de prédire le prix des voitures avec les variables indépendantes disponibles
42.	Classification des bijoux Cartier	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de classification, qui classera les bijoux en fonction des différentes fonctionnalités.
43.	Cartoonify à l'aide de Kmeans
44.	Classification des chats vs chiens	Le but de ce projet est de classer si l'image est d'un chien ou d'un chat.
45.	Prédiction des risques du cancer du col de l'utérus	L'objectif commercial est de construire un modèle de prédiction d'apprentissage automatique qui prédit le résultat d'un test de biopsie et de confirmer ainsi la présence / non-présentation du cancer du col de l'utérus chez les patients.
46.	Prédiction de score de risque de désabonnement	Ce projet est utilisé pour prédire le score de désabonnement d'un site Web basé sur les fonctionnalités connexes
47.	Classification des images utilisant MNIST et CIFAR10	Classifier et prédire les images avec précision.
48.	Prédiction de la production de café	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui donnera une production totale du café de l'an 1990 à 2018.
49.	Identification des couleurs à l'aide d'apprentissage automatique	Ce projet nous définit la couleur que nous avons demandé à voir au lieu de montrer l'objet de couleur.
50	Prédiction de la résistance au béton	L'objectif de ce projet est de prédire la force du béton à partir de caractéristiques sous forme de cendres volantes, de scories Holding Furnamce, d'eau, d'agrégats fins, d'agrégats grossiers, de ciment, d'âge, etc.
51.	Prédiction de la maladie du coton	Ce projet prédit la maladie du coton en utilisant l'apprentissage du transfert avec le modèle RESNET152V2.
52.	Covid19_data-analyse	L'objectif est de prédire le type de ressource qu'un individu pourrait avoir besoin au moment d'être testé positif ou avant cela sera d'une grande aide aux autorités car ils seraient en mesure de se procurer et d'organiser les ressources nécessaires pour sauver la vie de ce patient.
53.	Analyse des données Covid-19	L'objectif de ce projet est d'analyser la situation causée en raison de la pandémie Covid-19 en utilisant la visualisation des données.
54.	Détection de fraude par carte de crédit	L'objectif du projet est de prédire les transactions frauduleuses par carte de crédit à l'aide de modèles d'apprentissage automatique.
55.	Analyse et prédiction des engrais de cultures
56.	Système de recommandation de cultures	L'objectif de ce projet est de construire le modèle de recommandation à l'aide de l'ensemble de données de recommandation des CROC.
57.	Prédiction du rendement des cultures	Cet ensemble de données est axé sur les différentes cultures qui peuvent refléter la zone de prix et d'autres attributs de celle-là peut prédire pour un rendement futur des prix en utilisant de meilleurs attributs.
58.	Analyse de la cryothérapie	Dans ce projet, nous allons analyser l'ensemble de données de cryothérapie et déployer plusieurs modèles d'algorithmes d'apprentissage automatique.
59.	Analyse de la segmentation des revenus des clients
60	Analyse de la modélisation des clients
61.	Classification de la région client	L'objectif est de prédire la région client à l'aide du modèle de classificateur de forêt aléatoire.
62.	Classification de séquençage d'ADN	Dans ce projet, nous comprendrons comment interpréter une structure d'ADN et comment les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour construire un modèle de prédiction sur les données de séquence d'ADN.
63.	Classification de la forme de danse	Le but de ce projet est de classer les images de diverses formes de danse et de préparer un modèle de classification en utilisant des méthodes d'apprentissage en profondeur.
64.	Reconnaissance de pissenlit	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de classification qui identifiera le pissenlit à partir des images données au modèle.
65.	Analyse des données des données météorologiques	Il analyse les données météorologiques météorologiques des 10 dernières années de 2006 à 2016 à la Finlande pour vérifier une augmentation du réchauffement climatique.
66.	Réseaux profonds
67.	Détection de mouvement et d'objets en mouvement dans une vidéo
68.	Prédiction du diabète	L'objectif est de prédire si une personne a du diabète ou non l'utilisation de la régression logistique et des modèles SVM.
69.	Prédiction des prix du diamant	L'objectif est de prédire le prix du diamant.
70.	Prédiction des symptômes de la maladie	L'objectif de ce projet est de prédire le symptôme de la maladie en utilisant les informations contenues dans cet ensemble de données.
71.	Disneyland examine l'analyse	L'objectif de ce projet est d'analyser les revues données par les visiteurs de différents pays du monde en utilisant la PNL.
72.	Identification de la race de chien	Ce projet consiste à prédire la race d'un chien, cela peut être utile aux personnes qui ne sont pas expertes dans le domaine.
73.	Prédiction de prix DoGECOIN	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui prédire le prix du DoGECON dans les temps futurs en fonction des paramètres précédents.
74.	Système de détection de somnolence du conducteur	L'objectif principal de ce projet est de réveiller le conducteur s'ils s'endorment afin d'éviter les accidents de route liés à la somnolence.
75.	Classification des haricots secs	L'objectif est de prédire les haricots secs.
76.	Classification par e-mail	Ce projet classe les e-mails comme spam ou non-spam sur la base du message.
77.	Classification des emoji à l'aide d'OpenCV	Le but de ce projet est de créer un modèle qui prédire l'émotion montrée à l'aide de l'image d'entrée. Et il classera également l'émotion particulière montrée dans l'image donnée.
78.	Classification des émotions	L'objectif de ce projet est de créer un modèle qui classera différentes émotions en fonction du texte fourni dans l'ensemble de données.
79.	Reconnaissance des émotions à l'aide de PNL	Un prédicteur d'émotion intelligent qui utilise la technique NLP en envoyant une entrée de texte pour déterminer si les données sont positives, négatives ou neutres.
80	Prédiction de rétention des employés	Le projet s'articule autour de l'idée pour donner aux techniques de modélisation de base utilisées pour classer si l'employé quittera l'entreprise ou non sur certaines fonctionnalités dans le set de données.
81.	Classification de l'alphabet anglais	L'objectif de ce projet est de reconnaître les images générées informatisées des apphabets anglais. L'ensemble de données contient 26 classes qui comprennent des alphabets A à Z, chaque classe contenant 100 images.
82.	Classification des exportations	L'objectif de ce projet est de construire un modèle de classification, en utilisant des algorithmes de régression, tels que la régression linéaire, la régression aléatoire des forêts, le régresseur d'arbre de décision et bien d'autres algorithmes.
83.	Clustering de visage
84.	Détection du visage et flou
85.	Génération de visage en utilisant DCGAN	L'objectif principal de ce projet est d'obtenir un réseau de générateur pour générer de nouvelles images de visages qui semblent aussi réalistes que possible en utilisant un DCGAN sur un ensemble de données de visages.
86.	Détection du masque facial à l'aide d'OpenCV	Il s'agit d'un projet de détection de masque facial qui utilise à la fois des cascades Haar et des approches de cadre CAFFE pour la détection du visage et un modèle MOBILENETV2 finetuné pour détecter les masques sur le visage prenant un flux vidéo en temps réel comme entrée.
83.	Vérification du visage en utilisant l'apprentissage en profondeur
84.	Détection du visage à l'aide de PCA	Implémentez la détection du visage à l'aide de l'analyse des composants principaux (ACP) pour réduire la dimensionnalité des grands ensembles de données.
85.	Reconnaissance d'expression faciale à l'aide d'apprentissage automatique
86.	Fausse prédiction de monnaie	L'objectif est de prédire si une note donnée est fausse ou non en utilisant des modèles d'apprentissage automatique.
87.	Fausse détection de nouvelles	Le but du projet est de détecter si les nouvelles sont réelles ou fausses en utilisant différentes techniques de PNL d'extraction de texte.
88.	Fausse prédiction de publication d'emploi	L'objectif de ce projet est de prédire si l'employé avec JODS a un faux travail ou réel.
89.	Classification de la mode MNIST	Pour classer diverses vêtements en groupes
90.	Prédiction de poids du poisson	L'objectif principal de ce projet de prédire le poids de tous les poissons en utilisant le modèle de régression linéaire.
91.	Prédiction de retard de vol	L'objectif principal de ce projet est de prédire les retards futurs dans les vols à l'aide de modèles d'apprentissage automatique.
92.	Prédiction des tarifs de vol	L'objectif du projet est de prédire le tarif de différentes compagnies aériennes couvrant différents itinéraires à l'aide de modèles d'apprentissage automatique.
93.	Prédiction des inondations
94.	Reconnaissance des fleurs	L'objectif de ce projet est d'identifier le nom de fleur d'une image téléchargée par l'utilisateur.
95.	Prédiction des matchs de football	L'objectif de ce projet est de prédire le vainqueur du match selon le modèle de prédiction.
96.	Prédiction de notation de l'équipe de football	L'objectif est de prédire la notation de l'équipe de football.
97.	Classification du type de couverture forestière	L'objectif principal de ce projet de classer le type de couverture de forêt avec l'ensemble de données en utilisant le modèle de classification des forêts aléatoires.
98	Prédiction des incendies de forêt	Pour prédire la zone brûlée dans le feu de la forêt.
99	Prédiction des prix des fragnances	Pour prédire le prix des fragnances.
100	Prédiction salariale de Fresher	L'objectif principal de ce projet de prédire le salaire des étudiants plus frais sur la base de matières, de degré_type, de pourcentages, etc.
101.	Analyse de la consommation de carburant	Le but de ce projet est de prédire la consommation en fonction du type de gaz. Il peut être utilisé pour déterminer l'effet de la météo, de la vitesse ou du type de gaz sur la consommation de voiture.
102.	Obtenu des épisodes prédiction de l'évaluation IMDB	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui prédire les notes IMDB des épisodes de la série Game of Thrones en fonction des vues et de la saison du GOT.
103.	Classification des sexes utilisant DL	La classification des sexes vise à reconnaître le genre d'une personne en fonction des caractéristiques qui différencient la masculinité et la féminité.
104.	Classification des panneaux de trafic allemand	L'objectif est de classer automatiquement les panneaux de trafic.
105.	Classification du verre	Le but de ce projet est de classer le type de verre en utilisant le pourcentage de minéraux présents dans chaque classe de verre.
106.	Prédiction des prix de l'or	L'objectif de ce projet est d'effectuer l'analyse le prix de l'or en utilisant différentes techniques EDA et finalement former un modèle différent pour prédire le prix de l'or.
107.	Prédiction d'admission aux diplômés	Pour prévoir les admissions des diplômés d'un point de vue indien.
108.	Détection des armes à feu
109.	Reconnaissance de chiffres manuscrits	L'objectif principal de ce projet est de reconnaître les chiffres manuscrits par les humains.
110.	Analyse de la crise cardiaque	Le but de cet exercice est d'identifier les paramètres qui influencent la crise cardiaque et de construire un modèle ML pour la prédiction de la crise cardiaque.
111.	Prédiction des maladies cardiaques	Ce projet prédit les maladies cardiaques en fonction de caractéristiques telles que l'âge, le taux de cholestérol, le taux de glycémie, etc.
112.	Prédiction des hauteurs et des poids	L'objectif de ce projet est de construire le modèle de prédiction en utilisant les algorithmes de régression pour prédire la taille et le poids.
113.	Détection de pollen d'abeilles	L'objectif de ce projet est de classer les images des abeilles pour détecter si elles transportent ou non des grains de pollen.
114.	Classification des chevaux ou des humains	Le but de ce projet est de créer un modèle, capable de classer les chevaux et les humains.
115.	Prédiction de réservation d'hôtel	L'objectif est de prédire la possibilité de la réservation, que la réservation soit réussie ou non.
116.	Prédiction de notation de l'hôtel	L'objectif de ce projet est de construire le modèle pour la prédiction de l'évaluation de l'hôtel à l'aide de neuf modèles d'apprentissage automatique.
117.	Prédiction des prix des logements	Ce projet prédit les prix des maisons situées dans les villes des États-Unis, avec l'aide de caractéristiques essentielles.
118.	Reconnaissance d'activités humaines à l'aide de smartphones	Le but de ce projet est de construire un modèle qui prédit les activités humaines telles que Walking, Walking_upstairs, Walking_downstairs, s'asseoir, se tenir debout ou poser à l'aide de données enregistrées par plusieurs capteurs de smartphone.
119.	Analyse des sentiments IMDB	L'objectif principal de ce projet est de prédire le sentiment des critiques de films sur IMDB.
120.	Prédiction de score IPL	L'objectif de ce projet est de prédire le score d'une manche dans un match IPL.
121.	Prédiction des gagnants IPL	Le but de ce projet est d'effectuer une analyse des données IPL et de prédire le gagnant des matchs IPL.
122.	Classification des fleurs iris	Le projet est de classer les fleurs entre trois 3 types différents.
123.	Prédiction des revenus de glace	Il s'agit d'une prédiction des revenus de glace qui prédit les revenus quotidiens des glaces en fonction de la fonction de température.
124.	Compression d'image à l'aide de clustering	Ce projet aide à compresser l'image à l'aide du clustering K-means.
125.	Classification ImageNet	ImageNet est une base de données d'images organisée selon la hiérarchie WordNet (actuellement uniquement les noms), dans laquelle chaque nœud de la hiérarchie est représenté par des centaines et des milliers d'images.
126.	Application Web de prédiction de revenu	L'objectif principal de ce projet de savoir si une personne gagne plus de 50 000 dollars (> 50k) et inférieure ou égale à 50 000 dollars (<= 50k) sur la base des informations de présonale données sur la personne.
127.	Prédiction des réclamations d'assurance	L'objectif de ce projet est de classer la réclamation d'assurance comme 0 ou 1 (si le titulaire de la police réclamera ou non l'assurance) à partir de fonctionnalités comme âge, nombre d'enfants, IMC, région résidentielle, etc.
128.	Prédiction des pierres rénales	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui prédire le taux de réussite de l'opération de pierre rénale en fonction de la taille et du type de traitement de la pierre.
129.	MINIFIGURES LEGO	Ce projet contient l'ensemble de données de nombreuses images de diverses figurines LEGO dans différentes poses ou avec différents environnements pour les tâches de classification d'image.
130.	Prédiction des prix des ordinateurs portables	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui prédire les prix des ordinateurs portables en fonction de divers facteurs, tels que la taille, l'entreprise, la configuration et bien d'autres choses!
131.	Détection et reconnaissance des plaques d'immatriculation	Ce projet est de détecter et d'identifier les plaques d'immatriculation d'un véhicule.
132.	Prédiction d'admissibilité au prêt	L'objectif principal du projet est de prédire l'admissibilité d'un client pour obtenir un prêt de l'entreprise
133.	Classification de spécialisation MBA	L'objectif de ce projet est de découvrir les étudiants du MBA qui auront de bons scores dans leur carrière de MBA en fonction des activités passées utilisant des algorithmes de classification.
134.	Détection de la maladie du paludisme	Le but de ce projet est de reconnaître si l'image de la cellule humaine est infectée par la maladie du paludisme ou non.
135.	Classification des yeux masculins et féminins	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de classification qui classera les sexes en fonction des images des yeux selon le jeu de données. Pour cela, nous allons utiliser différentes architectures de réseau neuronal de convolution.
136.	Segmentation du client du centre commercial	Ce modèle segmentera les clients en fonction des paramètres.
137.	Prédiction du temps du marathon	L'objectif de ce projet est de prédire l'heure du marathon en utilisant les détails donnés dans l'ensemble de données.
138.	Détection d'anomalies de surface en marbre	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de détection qui détectera le type de marbre présent.
139.	Analyse des coûts médicaux pour les fumeurs et les non-fumeurs	Ce projet consiste en le fait que les frais de médecine moyens peuvent être modifiés pour les fumeurs et les non-fumeurs.
140.	Prédiction de MEMPOOL	Pour prédire en détail le memepool.
141.	Classification de gamme de prix mobiles	Dans ce projet, nous n'avons pas à prédire le prix réel mais une fourchette de prix indiquant la hauteur du prix.
142.	Film Oscar Win Prediction	L'objectif de ce projet est de faire un modèle de prédiction, qui prédire les chances de remporter le prix Oscar.
143.	Système de recommandation de film	Ce projet aidera à recommander les films, fournira les noms de films.
144.	Classification des champignons	Ce projet consiste à déployer des algorithmes de classification et à comparer les modèles.
145.	Classification de genre musical	L'objectif de ce projet est de créer un modèle qui classera les 10 genres basés sur la chanson sélectionnée. La chanson peut être sélectionnée dans l'ensemble de données ou toute autre source. Le format de la chanson doit être au format .wav et pendant 30 secondes de durée.
146.	Classification des astéroïdes de la NASA	Ce projet aide à classer les astéroïdes de la NASA et vérifie les fonctionnalités chargées de prétendre si l'astéroïde est dangereux.
147.	NBA-Analyse et prédiction	Pour prédire le nombre de points marqués au cours de la saison 2013-2014 par les joueurs de la NBA.
148.	Classification des images naturelles	L'objectif de ce projet est de construire le modèle de classification pour les images naturelles en utilisant les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur.
149.	Netflix Eda et système de recommandation	Le projet vise à obtenir des informations d'EDA détaillées et à recommander le film à regarder ensuite.
150.	Détection d'objet à l'aide d'OpenCV	Pour comprendre les bibliothèques de vision informatique comme OpenCV et détecter divers objets à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur avec des poids pré-entraînés.
151.	Prédiction des médailles olympiques	L'objectif de ce projet est de faire un modèle de prédiction qui prédira si un athlète remportera une médaille ou non.
152.	Prédiction des donneurs d'organes	L'objectif de ce projet est de prédire les donateurs en utilisant les informations contenues dans cet ensemble de données.
153.	Classification du logement de Paris	L'objectif est de prédire le logement de Paris.
154.	Prédiction de la maladie de Parkinson	Ce projet aide à trouver les raisons de la maladie de Parkinson et qui devraient avoir cette maladie.
155.	Classificateur de force de mot de passe	L'objectif de ce projet est de classer et de prédire la force du mot de passe donné dans l'ensemble de données.
156.	Identification des caractères de la plaque d'immatriculation perse	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de détection qui détectera différents caractères de la plaque d'immatriculation perse.
157.	Détection du site Web de phishing	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de détection qui détectera les sites Web de phishing en fonction de divers facteurs, en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique.
158.	Prédiction des maladies des plantes	L'objectif de ce projet est d'identifier l'état d'une plante en examinant l'image fournie.
159.	Classification des semis de plante	L'objectif de ce projet est de construire le modèle de classification des semis de plante. Les architectures utilisées ici sont, Resnet, Alexnet, VGG, Inception, Mobilenet, Squeezenet, DenseNet pour déployer le modèle de classification.
160.	Prédire les ventes futures	Pour prédire si les ventes futures.
161.	Prédiction des entreprises privées	Pour prédire le nombre de sociétés limitées privées.
162.	Prédiction de productivité	Il est hautement souhaitable parmi les décideurs de l'industrie des vêtements pour suivre, analyser et prédire les performances de productivité des équipes de travail dans leurs usines.
163.	Détection de défaut de piste de chemin de fer	Pour prédire les défauts des voies ferrées.
164.	Prédiction de pluie	Raintomorrow est la variable cible à prévoir sur la base de certaines caractéristiques données.
165.	Prédiction Tweets Reddit	Pour prédire les différents tweets Reddit en détail.
166.	Système de recommandation de restaurant	L'objectif de ce projet est de créer un système de recommandation qui recommandera aux utilisateurs le meilleur restaurant qu'ils recherchent.
167.	CV catégorisant	L'objectif de ce projet est de construire le modèle pour le CV catégorisant en utilisant huit modèles d'apprentissage automatique
168.	Détection de voie de route	Ce projet est le modèle de la détection de la voie routière, qui détectera la voie routière à partir d'une image qui sera donnée par l'utilisateur.
169.	Prédiction des salaires	L'objectif de ce projet est de prédire le salaire en fonction de certains paramètres.
170.	Classification de la plage de salaire	L'objectif de ce projet est de classer la gamme de salaires des fonctionnalités comme entreprise, travail, diplôme, etc.
171.	Détection du sarcasme	L'objectif de ce projet est de détecter le sarcasme de l'ensemble de données des titres d'actualités à l'aide des algorithmes de classification et de comparer les algorithmes pour savoir lequel est le meilleur.
172.	Classification des rayons X épaule	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de classification qui classera différentes images de rayons X épaule et de prédire ou détectera le type de l'image!
173.	Prédiction de la langue des signes	Le projet de prédiction de la langue des signes aide à identifier la langue des signes à partir des images fournies.
174.	Filtres Snapchat	Nous créerons nos propres filtres Snapchat à l'aide de certaines bibliothèques à l'aide du langage de programmation Python.
175.	Filtre de sorcière Snapchat
176.	Détecteur de distanciation sociale
177.	Prédiction d'influenceur du réseau social	L'objectif du défi est de former un modèle d'apprentissage automatique qui, pour une paire d'individus, prédit le jugement humain sur qui est plus influent avec une grande précision.
178.	Prédiction de l'humidité du sol	Le but de ce projet est de prédire l'humidité présente dans le sol.
179.	Classification de l'éclipse solaire	Le but de ce projet est de classer parmi les principaux types d'éclipses solaires, qui sont: p = éclipse partielle, a = éclipse annulaire, t = éclipse totale, h = éclipse hybride ou annulaire / total.
180.	Prédiction du rayonnement solaire	Le but est de prédire le rayonnement du soleil.
181.	Classification du genre de la chanson	L'objectif de ce projet est de construire le modèle de classification des genres de la chanson à l'aide de l'ensemble de données Spotify.
182.	Détection par e-mail de spam	Ce projet prévoit si le message reçu est le spam ou le jambon.
183.	Reconnaissance de l'émotion de la parole	Le but est de prédire l'émotion de l'homme en parlant.
184.	Empilement des questions sur les questions de qualité Prédiction de la qualité	La prison de ce projet est de créer un modèle de prédiction qui prédire la qualité des questions du site Web de débordement de pile en fonction des différents facteurs.
185.	Analyse et prédiction des rayonnements des étoiles	L'objectif du projet est d'analyser et de prédire les rayonnements des étoiles et d'effectuer des visualisations détaillées de la même chose.
186.	Classification des étoiles, des galaxies et des quasars	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de classification parfait en fonction des données collectées sur les étoiles, les galaxies et les quasars.
187.	Prédiction des bénéfices de startup	L'objectif est de prédire le profit des startups. L'ensemble de données contient des données sur 50 startups. Il a 5 colonnes: «R&D dépenser», «administration», «dépenses marketing», «État», «profit».
188.	Prévision du cours des actions	L'objectif est de prédire le prix des actions à l'avenir et de passer des appels en fonction des résultats fournis par les algorithmes.
189.	Analyse de recherche sur les actions et la cryptographie
190.	Prédiction du niveau de stress	L'objectif de ce projet est de prédire le niveau de stress à partir des fonctionnalités tirées des réponses de l'enquête.
191.	Prédiction de l'AVC	L'objectif de ce projet est de prédire le taux de l'AVC d'une personne.
192.	Prédiction de performance des étudiants	L'objectif de ce projet est de prédire la note finale de l'étudiant des caractéristiques en tant que temps d'étude, échecs, temps libre, absence, état de santé, sortie, première période, deuxième année, etc.
193.	Prédiction des ventes de supermarchés	Pour prédire les ventes de supermarchés.
194.	Prédiction d'attaque terroriste	Analyse de l'ensemble de données donné et prédiction de l'attaque terroriste en utilisant la régression modale.
195.	Prédiction de score de test	Le but du projet est de construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les scores des étudiants.
196, 196	Compteur de l'objet Tetris	Le but du projet est d'identifier tous les objets Tetris (Tetrominoes) dans l'image d'entrée Tetris donnée et de renvoyer le nombre. On voit que pendant le gameplay, les blocs Tetris sont rompus et ce programme devrait également être en mesure d'identifier ces blocs.
197.	Classification de texte
198.	Résumé de texte	L'objectif de ce projet est de créer un modèle qui résumera les articles donnés par les utilisateurs.
199.	Prédiction de survie Titanic	Utilisez l'apprentissage automatique pour créer un modèle qui prédit quels passagers ont survécu au naufrage Titanic.
197.	Analyse des données de visualisation des Jeux olympiques de Tokyo
198.	Classification des panneaux de trafic	L'objectif de ce projet est de rendre la classification des panneaux de trafic lisibles par l'homme.
199.	Analyse du streamer Twitch	L'objectif est d'effectuer une analyse et de prédire les adeptes acquis par flux.
200.	Analyse du sentiment Twitter	Ce projet aide à analyser le sentiment en utilisant les données texte publiées sur Twitter pour la vérifier en classant les instructions comme positives, négatives ou neutres.
201.	Visualisations de l'histoire de la météo américaine	L'objectif est d'analyser les données de 12 mois de l'historique des conditions météorologiques et de trouver la conclusion et de les afficher via des graphiques.
202.	Prédiction des prix des USA House	L'objectif de ce projet est de créer un modèle de prédiction, qui prédirera le prix des maisons aux États-Unis, selon les caractéristiques données.
203.	Prédiction des tarifs Uber	Ce projet aide à prédire que le tarif est facturé pour le voyageur Uber.
204.	Classification d'image du véhicule	Le but de ce projet est de classer une image de véhicule de quel type de véhicule est.
205.	Suivi des véhicules et des piétons à l'aide d'OpenCV
206.	Identification des sexes vocale
207.	Prédiction des ventes de Walmart	L'objectif principal de ce projet est de prédire les ventes futures chez Walmart.
208.	Classification des déchets	Le but de ce projet est de reconnaître si l'image du déchet est un déchet organique ou un déchet recyclable
209.	Prédiction de qualité de l'eau	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

Structure du projet

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:

Fourchez le référentiel
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.