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s.no	プロジェクト名	説明
01。	広告をクリックする予測をクリックします	このプロジェクトの目標は、広告分類algortihmsを使用して予測モデルを作成することです。これは、ユーザー情報に従って目的の広告を予測します。
02。	広告の成功予測	このプロジェクトでは、特定のインターネットユーザーが広告をクリックしたかどうかを示し、広告データセットを使用します。
03。	年齢、性別、民族の予測	このプロジェクトの目標は、人のイメージを見るだけで、人の年齢、性別、民族性を予測できることです。
04。	大気質の予測	このプロジェクトの目標は、大気質指数（AQI）の形成機能を微粒子物質（PM2.5およびPM10）、窒素酸化窒素（NO）、硝酸二酸化窒素（CO）、二酸化炭素（SO2）、オゾン（O3）などとして予測することです。
05。	Airbnbの価格予測	このプロジェクトの目標は、さまざまなパラメーターを使用してAirbnbホテルの価格を予測する予測モデルを作成することです。
06。	航空会社の乗客のサティストファクション	このプロジェクトの目的は、乗客の満足度データとデータの前処理の分析を実行して、データを準備し、乗客が航空会社のサービスに満足しているかどうかを予測することです。
07。	アルパカ識別	このプロジェクトの目標は、ディープニューラルネットワークを使用して識別兼分類モデルを作成することです。これにより、入力が与えられたユーザーからのAlpacaの画像が識別されます。
08。	Amazon Alexaのレビュー	このモデルは、評価、バリエーション、検証済みのレビューなどの機能に基づいて、Amazon Alexaユーザーのフィードバックを予測します。
09。	Amazon Books分析	書籍がGoodreadsを使用したフィクションまたはノンフィクションであるかどうかについての予測。
10。	Amazonデータ分析	このプロジェクトの目標は、データセットに記載されているキュースマーのレビュー、テキスト、スコアに基づいて、顧客の昇進を予測することです。
11。	Amazon携帯電話のレビュー分析	これは、さまざまな製品の顧客レビューを分析し、レビューから必要な洞察を見つけるために使用される主要な手法の1つです。主なアイデアは、レビューを分類し、製品に関する顧客がどのように満足しているかを決定することです。
12。	Amazon製品のレビュー分類	このプロジェクトの目標は、Amazon IncのWebサイトに登録されている製品レビューを分類する分類モデルを作成することです。そうすれば、会社の改善に役立ち、ユーザーのエクスペリエンスに応じて障害を修正することができます。
13。	アメリカ手話（ASL）認識	このプロジェクトの目的は、異なるハンドジェスチャーを使用して伝えようとしているものを認識することです。データセットには、AからZアルファベット、何も、スペース、削除ハンドジェスチャーで構成される29のクラスが含まれています。
14。	私をアニメーション！	入力画像を漫画に変換する単純なOpenCVプロジェクトです
15。	アニメの推奨システム
16。	アプライアンスエネルギー予測	このプロジェクトの目標は、指定されたデータセットに基づいてアプライアンスによるエナリー消費を予測する予測モデルを作成することです。
17。	自動エッセイグレーディング	このプロジェクトの目標は、学生が書いたエッセイに得点を与える予測モデルを作成することです。
18。	Avito製品分析と価格予測	Avito Advertising Webサイトの製品のデータセットで探索的データ分析を実行し、MLモデルを開発して、Webサイト内の他の製品の価格を予測します。
19。	ボール画像分類	このプロジェクトの目標は、Mobilenetアーキテクチャを正確にするために、融合ニューラルネットワークを使用してさまざまなタイプのボールの画像を分類するディープラーニングモデルを作成することです。
20。	バングラデシュプレミアリーグの分析
21。	銀行の顧客の予測	損失やその他の問題のために、銀行から口座を撤回している顧客を予測する。
22。	自転車クラッシュ分析	さまざまな要因に関するデータセットを分析するこのプロジェクトの目標と、事故が発生しやすい光景を予測する予測モデルのさまざまな要因に応じて。
23。	自転車レンタル需要分析	このプロジェクトの目的は、自転車レンタルサービスの需要を予測することです。このプロジェクトは、顧客リクエストの需要の今後の性質を予測します。
24。	自転車共有予測	このプロジェクトの主な目標は、さまざまな季節、平日、風化などの場合に自転車のシェア数を分析し、その列車に基づいて、特定の状況下で自転車ユーザーの数を予測することです。
25。	鳥の種の分類と認識	目標は、入力パイプラインの拡大、モデルの構成、データの増強などの基本部品でエンドツーエンドコンピュータビジョンの問題を完了することです。
26。	ビットコインの価格予測	このプロジェクトの主な目的は、ビットコインの価格を予測することです。
27。	ブラックフライデーの販売 - 分析と予測	このプロジェクトの目標は、年齢層、性別、職業、製品カテゴリなどとして、ブラックフライデーの売上での購入を分析および予測することです。
28。	ボードゲームレビューの予測	このプロジェクトの目標は、最も人気のあるゲームのカテゴリは何ですか？ユーザー評価を予測する利用可能なデータを使用してモデルを構築できますか？最高の「モダンな」ボードゲームにどのような要因が生まれますか。
29。	体脂肪予測	目標は、人の体脂肪の割合を予測することです。
30。	ジャンルの予測を予約します	このプロジェクトの目標は、本のジャンルを予測する予測モデルを作成することです。
31。	ブック推奨システム	このプロジェクトの目標は、ユーザーからの入力が与えられた検索結果に基づいて、ユーザーに本を推奨する推奨システムを作成することです。
32。	脳腫瘍の検出と分類	このモデルは、患者のMRIスキャンを処理することにより、脳腫瘍の存在を検出します。
33。	脳の体重予測	このプロジェクトの目標は、頭のサイズに応じて人間の脳の重量を予測する予測モデルを作成することです。
34。	ブラジルは予測を発射します	ブラジルで発生した火災の数を予測するため。
35。	乳がん予測	目標は、乳がんを予測することです。
36。	キャンパス配置予測	目標は、学生が自分の割合やその他の要因に従って配置されているかどうかを予測することです。
37。	キャンパスの募集 - 分析と予測	このプロジェクトの目標は、キャンパスの募集に影響を与える可能性のある要因を分析し、さまざまな要因に応じて配置される可能性を予測するモデルを作成することです。
38。	キャプチャデコード	このプロジェクトの目標は、Captchaの文字を認識する深い学習モデルを作成することです。
39。	自動車ブランドの分類	このプロジェクトは、機械学習を使用して自動車ブランドを分類します。
40。	自動車保険の予測
41。	自動車価格の予測	主な目標は、利用可能な独立変数で車の価格を予測することです
42。	カルティエのジュエリー分類	このプロジェクトの目標は、さまざまな機能に基づいてジュエリーを分類する分類モデルを作成することです。
43。	Kmeansを使用した漫画
44。	猫と犬の分類	このプロジェクトの目標は、画像が犬か猫のかどうかを分類することです。
45。	子宮頸がんのリスク予測	ビジネスの目的は、生検テストの結果を予測する機械学習予測モデルを構築し、それによって患者の子宮頸がんの存在/非存在を確認することです。
46。	解約リスクスコアの予測	このプロジェクトは、関連する機能に基づいてWebサイトのチャーンスコアを予測するために使用されます
47。	MNISTおよびCIFAR10を使用した画像の分類	画像を正確に分類および予測します。
48。	コーヒー生産の予測	このプロジェクトの目標は、1990年から2018年までのコーヒーの総生産を提供する予測モデルを作成することです。
49。	機械学習を使用した色の識別	このプロジェクトでは、色のオブジェクトを表示する代わりに、表示するように求めた色を定義します。
50。	コンクリート強度予測	このプロジェクトの目的は、フライアッシュ、ブラストファナムスラグ、水、細かい骨材、粗骨材、セメント、年齢など、機能からコンクリートの強度を予測することです。
51。	綿疾患の予測	このプロジェクトは、RESNET152V2モデルを使用した転送学習を使用して、綿の木の病気を予測しています。
52。	covid19_data-analysis	目標は、肯定的なテストの時点で、またはその前に、個人がどのような種類のリソースが必要とするかを予測することです。
53。	Covid-19データ分析	このプロジェクトの目標は、データの視覚化を使用してCovid-19パンデミックが原因で引き起こされる状況を分析することです。
54。	クレジットカード詐欺検出	このプロジェクトの目的は、機械学習モデルを使用して不正なクレジットカードトランザクションを予測することです。
55。	作物肥料の分析と予測
56。	作物推奨システム	このプロジェクトの目標は、作物推奨データセットを使用して推奨モデルを構築することです。
57。	収穫量の予測	このデータセットは、いくつかのより良い属性を使用して将来の価格利回りを予測できる価格エリアやその他の属性を反映できるさまざまな作物に焦点を当てています。
58。	凍結療法分析	このプロジェクトでは、凍結療法データセットを分析し、いくつかの機械学習アルゴリズムモデルを展開します。
59。	顧客収入のセグメンテーション分析
60。	顧客モデリング分析
61。	顧客地域の分類	目標は、ランダムフォレスト分類器モデルを使用して顧客地域を予測することです。
62。	DNAシーケンス分類	このプロジェクトでは、DNA構造を解釈する方法と、DNA配列データの予測モデルを構築するために機械学習アルゴリズムを使用する方法を理解します。
63。	ダンスフォームの分類	このプロジェクトの目標は、さまざまなダンスフォームの画像を分類し、ディープラーニング方法を使用して分類モデルを準備することです。
64。	タンポポの認識	このプロジェクトの目標は、モデルに与えられた画像からタンポポを識別する分類モデルを作成することです。
65。	気象データのデータ分析	2006年から2016年までのフィンランドでの過去10年間の気象の気象データを分析して、地球温暖化の増加を確認します。
66。	DEEPQネットワーク
67。	動画内のモーションと移動オブジェクトの検出
68。	糖尿病の予測	目標は、人が糖尿病を患っているか、ロジスティック回帰とSVMモデルを使用していないかを予測することです。
69。	ダイヤモンドの価格予測	目標は、ダイヤモンドの価格を予測することです。
70。	病気の症状の予測	このプロジェクトの目標は、このデータセットに含まれる情報を使用して、病気の症状を予測することです。
71。	ディズニーランドレビュー分析	このプロジェクトの目的は、NLPを使用して世界のさまざまな国の訪問者から与えられたレビューを分析することです。
72。	犬種の識別	このプロジェクトは、犬の品種を予測することです。これは、この分野の専門家ではない人に役立ちます。
73。	Dogecoinの価格予測	このプロジェクトの目標は、以前のパラメーターに応じて、将来の時期にドゲコインの価格を予測する予測モデルを作成することです。
74。	ドライバーの眠気検知システム	このプロジェクトの主な目的は、ドライバーが眠りに落ちると、眠りに関連する道路宿泊施設を避けるために目を覚ますことです。
75。	乾燥豆の分類	目標は、乾式豆を予測することです。
76。	メール分類	このプロジェクトは、メッセージに基づいて電子メールをスパムまたはスパムとして分類します。
77。	opencvを使用した絵文字分類	このプロジェクトの目標は、入力画像を使用して示される感情を予測するモデルを作成することです。また、与えられた画像に示されている特定の感情を分類します。
78。	感情分類	このプロジェクトの目標は、データセットで提供されるテキストに基づいてさまざまな感情を分類するモデルを作成することです。
79。	NLPを使用した感情認識	テキスト入力を送信してデータが正、負、またはニュートラルかを判断することにより、NLP手法を使用するインテリジェントな感情予測因子。
80。	従業員の定着予測	このプロジェクトは、従業員がDatsetの特定の機能に基づいて会社を去るかどうかを分類するために使用される基本的なモデリング手法を提供するというアイデアを中心に展開します。
81。	英語のアルファベット分類	このプロジェクトの目的は、イングリッシュアパベットのコンピューター化された生成された画像を認識することです。データセットには、A〜Zアルファベットで構成される26のクラスが含まれており、各クラスには100の画像が含まれています。
82。	輸出分類	このプロジェクトの目標は、線形回帰、ランダムフォレスト回帰、決定ツリー回帰などの回帰アルゴリズムを使用して、分類モデルを構築することです。
83。	フェイスクラスタリング
84。	顔の検出とぼやけ
85。	dcganを使用した顔の生成	このプロジェクトの主な目標は、ジェネレーターネットワークを取得して、フェイスのデータセットでDCGANを使用して可能な限り現実的に見える顔の新しい画像を生成することです。
86。	OpenCVを使用したフェイスマスク検出	これは、フェイス検出のためにHaar CascadesとCaffe Frameworkアプローチの両方を使用するFace Mask Detectionプロジェクトと、顔面のマスクを検出して、リアルタイムのビデオストリームを入力として検出します。
83。	深い学習を使用した直面検証
84。	PCAを使用した顔の検出	主成分分析（PCA）を使用して顔検出を実装して、大規模なデータセットの次元を減らします。
85。	機械学習を使用した表情表現認識
86。	偽の通貨予測	目標は、特定のメモが偽造であるかどうかを予測することです。
87。	偽のニュース検出	このプロジェクトの目的は、異なるテキスト抽出NLP技術を使用して、ニュースが本物か偽物かを検出することです。
88。	偽の求人予測	このプロジェクトの目標は、JODSを持つ従業員が偽の仕事を持っているのか本物かを予測することです。
89。	ファッションミスト分類	さまざまな服をグループに分類する
90。	魚の体重予測	このプロジェクトの主な目標は、線形回帰モデルを使用して魚の重量を予測することです。
91。	飛行遅延予測	このプロジェクトの主な目的は、機械学習モデルを使用したフライトの将来の遅延を予測することです。
92。	フライト運賃予測	このプロジェクトの目的は、機械学習モデルを使用してさまざまなルートをカバーするさまざまな航空会社の運賃を予測することです。
93。	洪水予測
94。	花の認識	このプロジェクトの目標は、ユーザーがアップロードした画像から花の名前を識別することです。
95。	サッカーの試合予測	このプロジェクトの目標は、予測モデルに従って試合勝者を予測することです。
96。	サッカーチームの評価予測	目標は、サッカーチームの格付けを予測することです。
97。	森林カバータイプの分類	このプロジェクトの主な目標は、ランダムフォレスト分類モデルを使用して、データセットを使用して森林のカバータイプを分類することです。
98	森林火災の予測	森林火災で燃えた地域を予測する。
99	価格予測がめちゃくちゃ	フラグナンスの価格を予測する。
100。	フレッシャーの給与予測	このプロジェクトの主な目標は、被験者、degled_type、パーセンテージなどに基づいて、より新鮮な学生の給与を予測することです。
101。	燃料消費分析	このプロジェクトの目的は、ガスタイプに応じて消費を予測することです。自動車の消費に対する天候、速度、またはガスの種類の影響を判断するために使用できます。
102。	エピソードIMDB評価予測を取得しました	このプロジェクトの目標は、GAMのビューと季節に応じて、ゲームオブスローンズシリーズのエピソードのIMDB評価を予測する予測モデルを作成することです。
103。	DLを使用した性別分類	性別分類は、男らしさと女性らしさを区別する特性に基づいて、人の性別を認識することを目的としています。
104。	ドイツの交通署名分類	目的は、交通標識を自動的に分類することです。
105。	ガラス分類	このプロジェクトの目的は、ガラスの各クラスに存在する鉱物の割合を使用してガラス型を分類することです。
106。	金価格予測	このプロジェクトの目的は、さまざまなEDA技術を使用して金価格を分析し、最終的には異なるモデルを訓練して金の価格を予測することです。
107。	大学院入学予測	インドの観点からの卒業生の入院について予測する。
108。	銃の検出
109。	手書きの数字認識	このプロジェクトの主な目的は、人間による手書きの数字を認識することです。
110。	心臓発作分析	この演習の目標は、心臓発作に影響を与えるパラメーターを特定し、心臓発作の予測のためのMLモデルを構築することです。
111。	心臓病の予測	このプロジェクトは、年齢、コレステロールレベル、血糖値などの特徴に基づいて心臓病を予測します。
112。	高さと重量の予測	このプロジェクトの目標は、回帰アルゴリズムを使用して高さと体重を予測する予測モデルを構築することです。
113。	ミツバチの花粉検出	このプロジェクトの目的は、ミツバチの画像を分類して、花粉粒を運んでいるかどうかを検出することです。
114。	馬または人間の分類	このプロジェクトの目的は、馬と人間を分類できるモデルを作成することです。
115。	ホテルの予約予測	目標は、予約が成功したかどうかにかかわらず、予約の可能性を予測することです。
116。	ホテルの評価予測	このプロジェクトの目標は、9つの機械学習モデルを使用して、ホテル評価予測のモデルを構築することです。
117。	住宅価格の予測	このプロジェクトは、重要な機能の助けを借りて、米国の都市にある家の価格を予測しています。
118。	スマートフォンを使用した人間のアクティビティ認識	このプロジェクトの目的は、複数のスマートフォンセンサーによって記録されたデータを使用して、Walking、Walking_upStairs、Walking_DownStairs、座り、立っている、または敷設などの人間の活動を予測するモデルを構築することです。
119。	IMDBセンチメント分析	このプロジェクトの主な目的は、IMDBでの映画レビューの感情を予測することです。
120。	IPLスコア予測	このプロジェクトの目標は、IPLマッチのイニングのスコアを予測することです。
121。	IPL勝者予測	このプロジェクトの目的は、IPLデータの分析を実行し、IPLマッチの勝者を予測することです。
122。	アイリスフラワー分類	このプロジェクトは、3つの3つの異なるタイプに花を分類することです。
123。	アイスクリーム収益予測	これは、温度機能に応じてIceCreamsの日々の収益を予測するIceCreamの収益予測です。
124。	クラスタリングを使用した画像圧縮	このプロジェクトは、K-Meansクラスタリングを使用して画像を圧縮するのに役立ちます。
125。	Imagenet分類	Imagenetは、WordNet階層（現在は名詞のみ）に従って編成された画像データベースであり、階層の各ノードは数百と数千の画像で描かれています。
126。	収入予測Webアプリ	このプロジェクトの主な目標は、人が与えられた前提条件の情報に基づいて5万ドル（> 50K）および5万ドル（<= 50k）以下を稼ぐかどうかを調べるということです。
127。	保険請求の予測	このプロジェクトの目標は、保険請求を0または1（保険契約者が保険を請求するかどうか）に分類することです。
128。	腎臓石の予測	このプロジェクトの目標は、石のサイズと治療の種類に基づいて腎臓石の動作の成功率を予測する予測モデルを作成することです。
129。	レゴミニフィギュア	このプロジェクトには、さまざまなポーズにおけるさまざまなレゴミニフィギュアの多くの写真のデータセットが含まれています。
130。	ラップトップ価格の予測	このプロジェクトの目標は、サイズ、会社、セットアップなどのさまざまな要因に応じて、ラップトップの価格を予測する予測モデルを作成することです。
131。	ナンバープレートの検出と認識	このプロジェクトは、車両のナンバープレートを検出して特定することです。
132。	ローンの適格性予測	このプロジェクトの主な目標は、会社から融資を受けるための顧客の適格性を予測することです
133。	MBAの専門分類	このプロジェクトの目標は、分類アルゴリズムを使用して過去のアクティビティに基づいてMBAキャリアで良いスコアを持つMBA学生を見つけることです。
134。	マラリア病の検出	このプロジェクトの目的は、ヒト細胞のイメージがマラリア病に感染しているかどうかを認識することです。
135。	男性と女性の目の分類	このプロジェクトの目標は、データセットに記載されているように、目の画像に基づいて性別を分類する分類モデルを作成することです。このために、畳み込みニューラルネットワークのさまざまなアーキテクチャを使用します。
136。	モールの顧客セグメンテーション	このモデルは、パラメーターに基づいて顧客をセグメント化します。
137。	マラソン時間予測	このプロジェクトの目標は、データセットで指定された詳細を使用してマラソンの時間を予測することです。
138。	大理石の表面異常検出	このプロジェクトの目標は、どのタイプの大理石が存在するかを検出する検出モデルを作成することです。
139。	喫煙者と非喫煙者の医療費分析	このプロジェクトは、喫煙者と非喫煙者の平均医療料金を変更できるという事実で構成されています。
140。	Mempoolの予測	Memepoolについて詳細に予測する。
141。	モバイル価格帯の分類	このプロジェクトでは、実際の価格を予測する必要はありませんが、価格がどれだけ高いかを示す価格帯を予測する必要はありません。
142。	映画オスカーの勝利予測	このプロジェクトの目標は、オスカー賞を受賞する可能性を予測する予測モデルを作成することです。
143。	映画の推奨システム	このプロジェクトは、映画を推奨するのに役立ち、映画の名前を提供します。
144。	マッシュルーム分類	このプロジェクトは、分類アルゴリズムの展開とモデルの比較に関するものです。
145。	音楽ジャンル分類	このプロジェクトの目標は、選択された曲に基づいて10のジャンルすべてを分類するモデルを作成することです。曲はデータセットまたはその他のソースから選択できます。曲形式は.WAV形式で、30秒間である必要があります。
146。	NASA小惑星分類	このプロジェクトは、NASA小惑星の分類に役立ち、小惑星が危険であるかどうかを主張する機能をチェックします。
147。	NBA分析と予測	NBAプレーヤーによって2013年から2014年のシーズンで得点されたポイントの数を予測します。
148。	自然な画像分類	このプロジェクトの目標は、ニューラルネットワークとディープラーニングを使用して、自然画像の分類モデルを構築することです。
149。	Netflix EDAおよび推奨システム	このプロジェクトの目的は、詳細なEDAから洞察を得て、どの映画を視聴するかを推奨することを目的としています。
150。	opencvを使用したオブジェクト検出	OPENCVなどのコンピュータービジョンライブラリを理解し、前提条件の重みを持つディープラーニングモデルを使用してさまざまなオブジェクトを検出します。
151。	オリンピックメダル予測	このプロジェクトの目標は、アスリートがメダルを獲得するかどうかを予測する予測モデルを作成することです。
152。	臓器提供者の予測	このプロジェクトの目標は、このデータセットに含まれる情報を使用してドナーを予測することです。
153。	パリの住宅分類	目標は、パリの住宅を予測することです。
154。	パーキンソン病予測	このプロジェクトは、パーキンソン病の理由を見つけるのに役立ち、誰がこの病気にかかっていると予測されています。
155。	パスワード強度分類器	このプロジェクトの目標は、データセットに記載されているパスワードの強度を分類および予測することです。
156。	ペルシャのナンバープレート文字の識別	このプロジェクトの目標は、ペルシャナンバープレートのさまざまな文字を検出する検出モデルを作成することです。
157。	フィッシングウェブサイトの検出	このプロジェクトの目標は、機械学習アルゴリズムを使用して、さまざまな要因に応じてフィッシングWebサイトを検出する検出モデルを作成することです。
158。	植物病の予測	このプロジェクトの目標は、提供された画像を調べて植物の状態を特定することです。
159。	苗木分類	このプロジェクトの目標は、植物の苗木分類モデルを構築することです。ここで使用されるアーキテクチャは、ResNet、AlexNet、VGG、Inception、MobileNet、Squeezenet、Densenet、分類モデルを展開することです。
160。	将来の販売を予測します	将来の販売かどうかを予測する。
161。	民間企業の予測	民間の限定企業の数を予測する。
162。	生産性の予測	衣料品業界の意思決定者の間では、工場の作業チームの生産性パフォーマンスを追跡、分析、予測することが非常に望ましいです。
163。	鉄道線路障害検出	鉄道の断層を予測する。
164。	雨の予測	Raintomorrowは、特定の機能に基づいて予測するターゲット変数です。
165。	Redditツイート予測	さまざまなRedditのツイートについて詳細に予測します。
166。	レストランの推奨システム	このプロジェクトの目標は、ユーザーが探している最高のレストランを推奨する推奨システムを作成することです。
167。	履歴書分類	このプロジェクトの目標は、8つの機械学習モデルを使用して分類する履歴書のモデルを構築することです
168。	ロードレーン検出	このプロジェクトは、ロードレーン検出のモデルであり、ユーザーが指定する画像からロードレーンを検出します。
169。	給与予測	このプロジェクトの目標は、いくつかのパラメーターに基づいて給与を予測することです。
170。	給与範囲分類	このプロジェクトの目標は、給与の範囲を会社、職務、学位などの機能から分類することです。
171。	皮肉検出	このプロジェクトの目標は、分類アルゴリズムを使用してニュースヘッドラインデータセットから皮肉を検出し、アルゴリズムを比較してどちらが優れているかを調べることです。
172。	ショルダーX線分類	このプロジェクトの目標は、肩のX線のさまざまな画像を分類し、画像のタイプを予測または検出する分類モデルを作成することです。
173。	手話予測	手話予測プロジェクトは、提供された画像から手話を識別するのに役立ちます。
174。	Snapchatフィルター	Pythonプログラミング言語を使用して、一部のライブラリの助けを借りて、独自のSnapchatフィルターを構築します。
175。	Snapchat Witchフィルター
176。	社会的距離検出器
177。	ソーシャルネットワークインフルエンサー予測	課題の目標は、多くの個人にとって、誰がより高い精度でより影響力があるかについての人間の判断を予測する機械学習モデルを訓練することです。
178。	土壌水分予測	このプロジェクトの目的は、土壌に存在する水分を予測することです。
179。	日食分類	このプロジェクトの目的は、p =部分ec、a =環外ec、t =総ec、h =ハイブリッドまたは環状/総日食です。
180。	太陽放射予測	目標は、太陽の放射を予測することです。
181。	歌のジャンル分類	このプロジェクトの目標は、Spotifyデータセットを使用してSongジャンル分類モデルを構築することです。
182。	スパムメールの検出	このプロジェクトは、受信したメッセージがスパムかハムかを予測します。
183。	音声感情認識	目標は、話しながら人間の感情を予測することです。
184。	スタックオーバーフロー質問品質評価の予測	このプロジェクトのGaolは、さまざまな要因に応じてStack Overflow Webサイトから質問の品質を予測する予測モデルを作成することです。
185。	星放射線分析とプレハ	プロジェクトの目的は、星放射を分析および予測し、同じものから詳細な視覚化を実行することです。
186。	星、銀河、クエーサーの分類	このプロジェクトの目標は、星、銀河、クエーサーで収集されたデータに従って、完全な分類モデルを作成することです。
187。	スタートアップ利益予測	目標は、スタートアップの利益を予測することです。データセットには、50のスタートアップに関するデータが含まれています。「R＆D支出」、「管理」、「マーケティング支出」、「州」、「利益」の5つの列があります。
188。	株価予測	目標は、将来の株式の価格を予測し、アルゴリズムが提供する結果に従って電話をかけることです。
189。	株式および暗号研究分析
190。	ストレスレベルの予測	このプロジェクトの目標は、調査回答から取られた機能からストレスレベルを予測することです。
191。	ストローク予測	このプロジェクトの目標は、人の脳卒中率を予測することです。
192。	学生のパフォーマンス予測	このプロジェクトの目標は、学習時間、障害、自由時間、不在、健康状態、外出、1期の成績、2年生の成績など、機能から学生の最終グレードを予測することです。
193。	スーパーマーケットの販売予測	スーパーマーケットの販売を予測する。
194。	テロ攻撃の予測	特定のデータセットの分析と回帰モーダルを使用したテロ攻撃の予測。
195。	テストスコアの予測	プロジェクトの目的は、学生のスコアを予測するために機械学習アルゴリズムを構築することです。
196。	テトリスオブジェクトカウンター	このプロジェクトの目標は、指定されたTetris入力画像のすべてのTetrisオブジェクト（Tetrominoes）を識別し、カウントを返すことです。ゲームプレイ中にテトリスブロックが壊れており、このプログラムもそのようなブロックを識別できるはずです。
197。	テキスト分類
198。	テキストの要約	このプロジェクトの目標は、ユーザーが提供する記事を要約するモデルを作成することです。
199。	タイタニック生存予測	機械学習を使用して、どの乗客がタイタニックの難破船を生き延びたかを予測するモデルを作成します。
197。	東京オリンピック視覚化データ分析
198。	トラフィックサイン分類	このプロジェクトの目標は、人間の読みやすいトラフィックサイン分類を作成することです。
199。	Twitch Streamer分析	目標は、分析を実行し、ストリームごとに獲得したフォロワーを予測することです。
200。	Twitterセンチメント分析	このプロジェクトは、Twitterに投稿されたテキストデータを使用してセンチメントを分析して、肯定的、否定的、または中立としてステートメントを分類することでそれをチェックするのに役立ちます。
201。	米国の天気史の視覚化	目標は、米国の天気史の12か月のデータを分析し、結論を見つけてグラフを介して表示することです。
202。	USA Houseの価格設定予測	このプロジェクトの目標は、特定の機能に応じて、米国の住宅の価格を予測する予測モデルを作成することです。
203。	Uber運賃予測	このプロジェクトは、Uberの旅行者に料金が請求される予測を予測するのに役立ちます。
204。	車両の画像分類	このプロジェクトの目的は、車両の種類が車両の画像を分類することです。
205。	OpenCVを使用した車両と歩行者の追跡
206。	音声性別の識別
207。	ウォルマートの販売予測	このプロジェクトの主な目的は、ウォルマートでの将来の販売を予測することです。
208。	廃棄物分類	このプロジェクトの目的は、廃棄物の画像が有機廃棄物かリサイクル可能な廃棄物であるかを認識することです
209。	水質予測	このプロジェクトは、水が人間の消費に対して安全であるかどうかを示します。1つは飲料と0つを意味することを意味します。
210。	Webページフィッシングの検出	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

プロジェクト構造

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:

リポジトリをフォークします
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
バグレポート
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.