ดาวน์โหลด ML ProjectKart - ML ProjectKart Source Source Download

ยินดีต้อนรับสู่ ML-ProjectKart?

- ที่เก็บ

รถโกคาร์ทนี้จัดแสดงคอลเลกชันที่ดีที่สุดของโครงการทั้งหมดโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องการเรียนรู้เชิงลึกวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์การประมวลผลภาษาธรรมชาติและทุกสิ่ง ดื่มด่ำกับการเดินทางของโอเพ่นซอร์สนี้

เป้าหมายหลักคือการจัดหาโครงการที่มีประสิทธิภาพและเป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นซึ่งจะช่วยคุณในการเรียนรู้อัลกอริทึม ML/AI และทำให้คุณคุ้นเคย เปลี่ยนตัวเองให้กลายเป็นมืออาชีพกับทุกสิ่งที่ทำให้คุณได้รับความคุ้มครอง

- เข้าร่วมที่นี่

ทุกคนที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีที่กำลังมองหาที่จะมีส่วนร่วมในการโอเพนซอร์ซทุกคนได้รับเชิญให้เข้าร่วมสถานที่แห่งนี้มีงานสำหรับทุกคน

- การเรียนรู้ของเครื่องจักร การเรียนรู้ลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ |

นักวิเคราะห์ข้อมูล - กรอบปัญหา รับสำรวจและเตรียมข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่อง, การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง, วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์, ผู้ที่ชื่นชอบการประมวลผลภาษาธรรมชาติ - ลองอัลกอริทึมที่แตกต่างกัน, สร้างแบบจำลอง, เพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง

หากคุณทำงานหรือต้องการเริ่มต้นโครงการที่ไม่เหมือนใครและต้องการแบ่งปันกับโลกใบนี้คุณสามารถทำเช่นนั้นได้ที่นี่ ทำตามแนวทางที่มีส่วนร่วมในการบริจาค? ‍

เมื่อปัญหาถูกยกขึ้นจากแท็บของคุณ (หรือ) นำมาจากแท็บปัญหาเพื่อเพิ่มโครงการให้อธิบายอย่างละเอียดที่สุดเท่าที่จะทำได้และแจ้งให้เราทราบเกี่ยวกับงานที่คุณจะทำงาน

ต่อจากนั้นก็ผ่านเอกสาร GitHub เกี่ยวกับการสร้างคำขอดึง

มองผ่านโครงการที่น่าตื่นตาตื่นใจ

S.No	ชื่อโครงการ	คำอธิบาย
01.	โฆษณาคลิกการทำนาย	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายโดยใช้การจำแนกประเภทโฆษณา Algortihms ซึ่งจะทำนายโฆษณาที่ต้องการตามข้อมูลผู้ใช้
02.	การทำนายความสำเร็จของโฆษณา	ในโครงการนี้เราจะทำงานกับชุดข้อมูลโฆษณาโดยระบุว่าผู้ใช้อินเทอร์เน็ตรายใดคนหนึ่งคลิกที่โฆษณาหรือไม่
03.	อายุการทำนายเพศและเชื้อชาติ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสามารถทำนายอายุเพศและเชื้อชาติของบุคคลเพียงแค่ดูภาพลักษณ์ของบุคคล
04.	การทำนายคุณภาพอากาศ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) ฟีเจอร์เป็นสสารอนุภาค (PM2.5 และ PM10), ไนโตรเจนออกไซด์ (NO), ไนตริกไดออกไซด์ (NO2), คาร์บอนมอนอกไซด์ (CO), ซัลเฟอร์ไดออกไซด์ (SO2), โอโซน (O3) เป็นต้น
05.	การทำนายราคา Airbnb	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายราคาของโรงแรม Airbnb โดยใช้พารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน
06.	สายการบินผู้โดยสาร satistfaction	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำการวิเคราะห์ข้อมูลความพึงพอใจของผู้โดยสารและการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อเตรียมข้อมูลและทำนายว่าผู้โดยสารพอใจหรือไม่กับบริการสายการบิน
07.	การระบุ Alpaca	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจัดทำโมเดลการจำแนก CUM การระบุตัวตนโดยใช้เครือข่ายประสาทลึกซึ่งจะระบุภาพของ Alpaca จากผู้ใช้ที่ได้รับการป้อนข้อมูล
08.	บทวิจารณ์ของ Amazon Alexa	โมเดลนี้ทำนายข้อเสนอแนะของผู้ใช้ Amazon Alexa ตามคุณสมบัติเช่นการให้คะแนนการเปลี่ยนแปลงและบทวิจารณ์ที่ตรวจสอบแล้ว
09.	การวิเคราะห์หนังสือของ Amazon	การทำนายว่าหนังสือจะเป็นนิยายหรือสารคดีโดยใช้ Goodreads หรือไม่
10.	การวิเคราะห์ข้อมูลของ Amazon	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายการอัปเดตของลูกค้าบนพื้นฐานของความคิดเห็นข้อความและคะแนนของ cuustomer ที่ให้ไว้ในชุดข้อมูล
11.	การวิเคราะห์ความคิดเห็นของโทรศัพท์มือถือ Amazon	นี่เป็นหนึ่งในเทคนิคสำคัญที่ใช้ในการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันและค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นจากบทวิจารณ์ แนวคิดที่สำคัญคือการจำแนกรีวิวและกำหนดว่าลูกค้าพึงพอใจอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์
12.	การจำแนกรีวิวผลิตภัณฑ์ของ Amazon	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการจำแนกประเภทซึ่งจะจำแนกรีวิวผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการเกณฑ์ในเว็บไซต์ Amazon Inc เพื่อให้สามารถช่วย บริษัท เพื่อการพัฒนาที่ดีขึ้นและพวกเขายังสามารถแก้ไขข้อบกพร่องของพวกเขาได้ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของผู้ใช้
13.	การรับรู้ภาษามืออเมริกัน (ASL)	เป้าหมายของโครงการนี้คือการรับรู้ว่าบุคคลนั้นพยายามถ่ายทอดโดยใช้ท่าทางมือที่แตกต่างกัน ชุดข้อมูลมี 29 คลาสซึ่งประกอบด้วยตัวอักษร A ถึง Z, ไม่มีอะไร, พื้นที่และลบท่าทางมือ
14.	ทำให้ฉันเคลื่อนไหว!	มันเป็นโครงการ OpenCV ที่เรียบง่ายที่แปลงภาพอินพุตเป็นการ์ตูนเทียบเท่า
15.	ระบบแนะนำอะนิเมะ
16.	การทำนายพลังงานของเครื่องใช้	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายการบริโภค enery โดยเครื่องใช้ตามชุดข้อมูลที่กำหนด
17.	การจัดลำดับเรียงความอัตโนมัติ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการทำนายซึ่งจะให้คะแนนกับบทความที่เขียนโดยนักเรียน
18.	การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ Avito และการทำนายราคา	ดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจในชุดข้อมูลของผลิตภัณฑ์จากเว็บไซต์โฆษณา Avito และพัฒนารูปแบบ ML เพื่อทำนายราคาของผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ในเว็บไซต์
19.	การจำแนกภาพลูกบอล	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งซึ่งจะจำแนกภาพของลูกประเภทต่าง ๆ โดยใช้เครือข่ายประสาท Convoolution เพื่อให้แม่นยำสถาปัตยกรรม Mobilenet
20.	การวิเคราะห์พรีเมียร์ลีกบังคลาเทศ
21.	การทำนายลูกค้าธนาคาร	เพื่อทำนายลูกค้าที่กำลังถอนบัญชีออกจากธนาคารเนื่องจากขาดทุนและปัญหาอื่น ๆ
22.	การวิเคราะห์ความผิดพลาดจักรยาน	เป้าหมายของโครงการนี้ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลเกี่ยวกับปัจจัยต่าง ๆ และขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ ที่สร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายสถานที่ท่องเที่ยวที่เกิดอุบัติเหตุ
23.	การวิเคราะห์ความต้องการการเช่าจักรยาน	เป้าหมายของโครงการคือการคาดการณ์ความต้องการในบริการเช่าจักรยาน โครงการนี้ทำนายลักษณะที่จะเกิดขึ้นของความต้องการคำขอของลูกค้า
24.	การทำนายการแบ่งปันจักรยาน	เป้าหมายหลักของโครงการคือการวิเคราะห์จำนวนหุ้นจักรยานในกรณีที่แตกต่างกันวันธรรมดา Weathers ฯลฯ และขึ้นอยู่กับการฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อทำนายจำนวนผู้ใช้จักรยานภายใต้สถานการณ์ที่กำหนด
25.	การจำแนกประเภทของนกและการจดจำ	เป้าหมายคือการเสร็จสิ้นปัญหาการมองเห็นคอมพิวเตอร์จากจุดสิ้นสุดด้วยชิ้นส่วนพื้นฐานเช่นการเพิ่มท่อส่งอินพุตเขียนโมเดลการเพิ่มข้อมูล ฯลฯ
26.	การทำนายราคา Bitcoin	วัตถุประสงค์หลักของโครงการนี้คือการทำนายราคาของ bitcoin
27.	ยอดขาย Black Friday - การวิเคราะห์และการทำนาย	เป้าหมายของโครงการนี้คือการวิเคราะห์และทำนายการซื้อในการขาย Black Friday จากคุณสมบัติเป็นกลุ่มอายุเพศอาชีพหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ ฯลฯ
28.	การทำนายรีวิวเกมกระดาน	เป้าหมายของโครงการนี้คือหมวดหมู่ของเกมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคืออะไรเราสามารถสร้างแบบจำลองด้วยข้อมูลที่มีอยู่ที่คาดการณ์การให้คะแนนผู้ใช้ได้หรือไม่? ปัจจัยอะไรที่ทำให้เกมกระดาน "ทันสมัย" ดีที่สุด
29.	การทำนายไขมันในร่างกาย	เป้าหมายคือการคาดการณ์เปอร์เซ็นต์ของไขมันในร่างกายของบุคคล
30.	การทำนายประเภทหนังสือ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายประเภทของหนังสือ
31.	ระบบคำแนะนำในหนังสือ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างระบบคำแนะนำซึ่งจะแนะนำหนังสือให้ผู้ใช้ตามผลการค้นหาที่ได้รับจากผู้ใช้
32.	การตรวจหาเนื้องอกในสมองและการจำแนกประเภท	แบบจำลองนี้ตรวจพบการปรากฏตัวของเนื้องอกในสมองโดยการประมวลผลการสแกน MRI ของผู้ป่วย
33.	การทำนายน้ำหนักสมอง	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายน้ำหนักของสมองมนุษย์ขึ้นอยู่กับขนาดหัว
34.	การทำนายการยิงของบราซิล	เพื่อทำนายจำนวนไฟที่เกิดขึ้นในบราซิล
35.	การทำนายมะเร็งเต้านม	เป้าหมายคือการทำนายมะเร็งเต้านม
36.	การทำนายตำแหน่งในมหาวิทยาลัย	เป้าหมายคือการทำนายว่านักเรียนถูกวางหรือไม่ตามเปอร์เซ็นต์ของเขา/เธอและปัจจัยอื่น ๆ
37.	การสรรหาวิทยาเขต - การวิเคราะห์และการทำนาย	เป้าหมายของโครงการนี้คือการวิเคราะห์ปัจจัยที่สามารถส่งผลกระทบต่อการรับสมัครของมหาวิทยาลัยและยังสร้างแบบจำลองที่จะทำนายโอกาสในการวางไว้ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ
38.	การถอดรหัส Captcha	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งซึ่งจะรับรู้จดหมาย Captcha
39.	การจำแนกแบรนด์รถยนต์	โครงการนี้จำแนกแบรนด์รถยนต์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
40.	การทำนายประกันภัยรถยนต์
41.	การทำนายราคารถยนต์	เป้าหมายหลักคือการทำนายราคาของรถยนต์ด้วยตัวแปรอิสระที่มีอยู่
42.	การจำแนกประเภทเครื่องประดับคาร์เทียร์	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการจำแนกประเภทซึ่งจะจำแนกเครื่องประดับตามคุณสมบัติต่าง ๆ
43.	การ์ตูนโดยใช้ kmeans
44.	การจำแนกประเภทแมวกับสุนัข	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจำแนกว่าภาพเป็นของสุนัขหรือแมว
45.	การทำนายความเสี่ยงมะเร็งปากมดลูก	วัตถุประสงค์ทางธุรกิจคือการสร้างแบบจำลองการทำนายการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำนายผลการทดสอบการตรวจชิ้นเนื้อและยืนยันการมีอยู่/ไม่ปรากฏของมะเร็งปากมดลูกในผู้ป่วย
46.	การทำนายคะแนนความเสี่ยงปั่นป่วน	โครงการนี้ใช้เพื่อทำนายคะแนนปั่นสำหรับเว็บไซต์ตามคุณสมบัติที่เกี่ยวข้อง
47.	การจำแนกประเภทของภาพโดยใช้ MNIST และ CIFAR10	การจำแนกและทำนายภาพที่มีความแม่นยำ
48.	การทำนายการผลิตกาแฟ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการทำนายซึ่งจะให้การผลิตกาแฟทั้งหมดตั้งแต่ปี 2533-2561
49.	การระบุสีโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร	โครงการนี้กำหนดสีที่เราขอให้ดูแทนที่จะแสดงวัตถุสี
50.	การทำนายความแข็งแรงของคอนกรีต	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายความแข็งแรงของคอนกรีตจากคุณสมบัติเช่นเถ้าลอย, ตะกรันเฟอร์นิเจอร์ระเบิด, น้ำ, มวลรวมละเอียด, รวมหยาบ, ซีเมนต์, อายุ ฯลฯ
51.	การทำนายโรคฝ้าย	โครงการนี้ทำนายโรคของต้นฝ้ายโดยใช้การเรียนรู้การถ่ายโอนด้วยโมเดล RESNET152V2
52.	Covid19_data-analysis	เป้าหมายคือการทำนายว่าทรัพยากรประเภทใดที่บุคคลอาจต้องการในเวลาที่ถูกทดสอบในเชิงบวกหรือก่อนหน้านั้นจะช่วยให้เจ้าหน้าที่ได้อย่างดีเพราะพวกเขาจะสามารถจัดหาและจัดหาทรัพยากรที่จำเป็นเพื่อช่วยชีวิตผู้ป่วยรายนั้น
53.	การวิเคราะห์ข้อมูล COVID-19	เป้าหมายของโครงการนี้คือการวิเคราะห์สถานการณ์ที่เกิดจากการระบาดของโรค Covid-19 โดยใช้การสร้างภาพข้อมูล
54.	การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต	เป้าหมายของโครงการคือการทำนายธุรกรรมบัตรเครดิตที่ฉ้อโกงโดยใช้รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง
55.	การวิเคราะห์และทำนายปุ๋ยพืชผล
56.	ระบบแนะนำพืชผล	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการแนะนำโดยใช้ชุดข้อมูลคำแนะนำการครอบตัด
57.	การทำนายผลผลิต	ชุดข้อมูลนี้มุ่งเน้นไปที่พืชที่แตกต่างกันซึ่งสามารถสะท้อนพื้นที่ราคาและแอตทริบิวต์อื่น ๆ จากที่หนึ่งสามารถทำนายผลตอบแทนราคาในอนาคตโดยใช้แอตทริบิวต์ที่ดีกว่า
58.	การวิเคราะห์การแช่แข็ง	ในโครงการนี้เราจะวิเคราะห์ชุดข้อมูล cryotherapy และจะปรับใช้โมเดลอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องหลายแบบ
59.	การวิเคราะห์การแบ่งส่วนรายได้จากลูกค้า
60.	การวิเคราะห์การสร้างแบบจำลองลูกค้า
61.	การจำแนกประเภทของลูกค้า	เป้าหมายคือการทำนายภูมิภาคของลูกค้าโดยใช้แบบจำลองการแยกประเภทป่าแบบสุ่ม
62.	การจำแนกลำดับดีเอ็นเอ	ในโครงการนี้เราจะเข้าใจวิธีการตีความโครงสร้างดีเอ็นเอและวิธีที่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ในการสร้างแบบจำลองการทำนายเกี่ยวกับข้อมูลลำดับดีเอ็นเอ
63.	การจำแนกแบบฟอร์มการเต้นรำ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจำแนกภาพของรูปแบบการเต้นรำที่หลากหลายและเตรียมรูปแบบการจำแนกประเภทโดยใช้วิธีการเรียนรู้ลึก
64.	การจดจำดอกแดนดิไลอัน	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการจำแนกประเภทซึ่งจะระบุ Dandelion จากภาพที่มอบให้กับโมเดล
65.	การวิเคราะห์ข้อมูลของข้อมูลอุตุนิยมวิทยา	มันวิเคราะห์ข้อมูลสภาพอากาศทางอุตุนิยมวิทยาของ 10 ปีล่าสุดตั้งแต่ปี 2549-2559 ที่ฟินแลนด์เพื่อตรวจสอบการเพิ่มขึ้นของภาวะโลกร้อน
66.	เครือข่าย DeepQ
67.	การตรวจจับการเคลื่อนไหวและการเคลื่อนย้ายวัตถุในวิดีโอ
68.	การทำนายโรคเบาหวาน	เป้าหมายคือการทำนายว่าบุคคลกำลังเป็นโรคเบาหวานหรือไม่ใช้การถดถอยโลจิสติกและโมเดล SVM
69.	การทำนายราคาเพชร	เป้าหมายคือการทำนายราคาของเพชร
70.	การทำนายอาการของโรค	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายอาการของโรคโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในชุดข้อมูลนี้
71.	การวิเคราะห์บทวิจารณ์ของดิสนีย์แลนด์	เป้าหมายของโครงการนี้คือการวิเคราะห์บทวิจารณ์ที่ผู้เข้าชมจากประเทศต่าง ๆ ทั่วโลกโดยใช้ NLP
72.	การระบุสายพันธุ์สุนัข	โครงการนี้เกี่ยวกับการทำนายสายพันธุ์ของสุนัขสิ่งนี้จะเป็นประโยชน์กับผู้ที่ไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้
73.	การทำนายราคา Dogecoin	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายราคาของ dogecoin ในอนาคตตามเวลาขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ก่อนหน้า
74.	ระบบตรวจจับอาการง่วงนอนของคนขับ	วัตถุประสงค์หลักของโครงการนี้คือการตื่นขึ้นมาหากพวกเขาหลับไปเพื่อหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุบนท้องถนนที่เกี่ยวข้องกับอาการง่วงนอน
75.	การจำแนกประเภทถั่วแห้ง	เป้าหมายคือการทำนายถั่วแห้ง
76.	การจำแนกอีเมล	โครงการนี้จัดประเภทอีเมลเป็นสแปมหรือไม่สแปมบนพื้นฐานของข้อความ
77.	การจำแนกประเภทอีโมจิโดยใช้ openCV	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองซึ่งจะทำนายอารมณ์ที่แสดงโดยใช้ภาพอินพุต และมันจะจำแนกอารมณ์เฉพาะที่แสดงในภาพที่กำหนด
78.	การจำแนกอารมณ์	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองที่จะจำแนกอารมณ์ที่แตกต่างกันตามข้อความที่ให้ไว้ในชุดข้อมูล
79.	การจดจำอารมณ์โดยใช้ NLP	ตัวทำนายอารมณ์อัจฉริยะที่ใช้เทคนิค NLP โดยการส่งอินพุตข้อความเพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลเป็นบวกลบหรือเป็นกลาง
80.	การทำนายการเก็บรักษาพนักงาน	โครงการหมุนรอบแนวคิดที่จะให้เทคนิคการสร้างแบบจำลองพื้นฐานที่ใช้ในการจำแนกว่าพนักงานจะออกจาก บริษัท หรือไม่ตามคุณสมบัติบางอย่างในชุดข้อมูล
81.	การจำแนกตัวอักษรภาษาอังกฤษ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการรับรู้ภาพที่สร้างขึ้นด้วยคอมพิวเตอร์ของ Apphabets ภาษาอังกฤษ ชุดข้อมูลมี 26 คลาสซึ่งประกอบด้วยตัวอักษร A ถึง Z แต่ละคลาสมี 100 ภาพ
82.	การจำแนกประเภทการส่งออก	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการจำแนกประเภทโดยใช้อัลกอริธึมการถดถอยเช่นการถดถอยเชิงเส้นการถดถอยป่าแบบสุ่มการถดถอยต้นไม้ตัดสินใจและอัลกอริทึมอื่น ๆ อีกมากมาย
83.	การจัดกลุ่มใบหน้า
84.	การตรวจจับใบหน้าและเบลอ
85.	การสร้างใบหน้าโดยใช้ dcgan	เป้าหมายหลักของโครงการนี้คือการได้รับเครือข่ายเครื่องกำเนิดไฟฟ้าเพื่อสร้างภาพหน้าใหม่ของใบหน้าที่ดูสมจริงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้โดยใช้ DCGAN บนชุดข้อมูลของใบหน้า
86.	การตรวจจับหน้ากากใบหน้าโดยใช้ opencv	นี่คือโครงการตรวจจับหน้ากากใบหน้าที่ใช้ทั้ง Haar Cascades และ Caffe Framework แนวทางสำหรับการตรวจจับใบหน้าและโมเดล Mobilenetv2 Finetuned เพื่อตรวจจับหน้ากากบนใบหน้าที่ใช้วิดีโอแบบเรียลไทม์เป็นอินพุต
83.	การตรวจสอบใบหน้าโดยใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
84.	การตรวจจับใบหน้าโดยใช้ PCA	ใช้การตรวจจับใบหน้าโดยใช้การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) เพื่อลดขนาดของชุดข้อมูลขนาดใหญ่
85.	การรับรู้การแสดงออกทางสีหน้าโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร
86.	การทำนายสกุลเงินปลอม	เป้าหมายคือการทำนายว่าโน้ตที่กำหนดเป็นของปลอมหรือไม่ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
87.	การตรวจจับข่าวปลอม	เป้าหมายของโครงการคือการตรวจสอบว่าข่าวนั้นเป็นของจริงหรือปลอมโดยใช้เทคนิคการสกัดข้อความที่แตกต่างกัน NLP
88.	การทำนายการโพสต์งานปลอม	เป้าหมายของโครงการนี้คือการคาดการณ์ว่าพนักงานที่มี JODs มีงานปลอมหรือของจริง
89.	การจำแนกประเภทของ Mnist แฟชั่น	เพื่อจำแนกเสื้อผ้าต่างๆเป็นกลุ่ม
90.	การทำนายน้ำหนักปลา	เป้าหมายหลักของโครงการนี้เพื่อทำนายน้ำหนักของปลาใด ๆ โดยใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น
91.	การทำนายความล่าช้าของเที่ยวบิน	วัตถุประสงค์หลักของโครงการนี้คือการทำนายความล่าช้าในอนาคตในเที่ยวบินโดยใช้รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง
92.	การทำนายค่าโดยสารเที่ยวบิน	เป้าหมายของโครงการคือการทำนายค่าโดยสารของสายการบินที่แตกต่างกันซึ่งครอบคลุมเส้นทางที่แตกต่างกันโดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง
93.	การทำนายน้ำท่วม
94.	การจดจำดอกไม้	เป้าหมายของโครงการนี้คือการระบุชื่อดอกไม้จากภาพที่ผู้ใช้อัปโหลด
95.	การทำนายการแข่งขันฟุตบอล	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายผู้ชนะการแข่งขันตามรูปแบบการทำนาย
96.	การทำนายคะแนนทีมฟุตบอล	เป้าหมายคือการทำนายคะแนนของทีมฟุตบอล
97.	การจำแนกประเภทของฟอเรสต์ปก	เป้าหมายหลักของโครงการนี้ในการจำแนกประเภทปกของป่าด้วยชุดข้อมูลโดยใช้แบบจำลองการจำแนกป่าแบบสุ่ม
98	การทำนายไฟป่า	เพื่อทำนายพื้นที่ที่ถูกไฟไหม้ในไฟป่า
99	การทำนายราคา	เพื่อทำนายราคาของ Fragnances
100.	การทำนายเงินเดือนของ Fresher	เป้าหมายหลักของโครงการนี้เพื่อทำนายเงินเดือนของนักเรียนที่สดใหม่บนพื้นฐานของวิชา, degree_type, เปอร์เซ็นต์ ฯลฯ
101.	การวิเคราะห์การใช้เชื้อเพลิง	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายการบริโภคขึ้นอยู่กับประเภทของก๊าซ สามารถใช้เพื่อกำหนดผลกระทบของสภาพอากาศความเร็วหรือประเภทก๊าซต่อการบริโภครถยนต์
102.	มีการทำนายคะแนน IMDB	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการทำนายซึ่งจะทำนายการจัดอันดับ IMDB ของตอนของซีรีส์ Game of Thrones ขึ้นอยู่กับมุมมองและฤดูกาลของ GOT
103.	การจำแนกเพศโดยใช้ DL	การจำแนกประเภทเพศมีจุดมุ่งหมายที่จะรับรู้เพศของบุคคลตามลักษณะที่แยกความแตกต่างของความเป็นชายและความเป็นผู้หญิง
104.	การจำแนกสัญลักษณ์การจราจรของเยอรมัน	จุดมุ่งหมายคือการจำแนกสัญญาณการจราจรโดยอัตโนมัติ
105.	การจำแนกแก้ว	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจำแนกประเภทแก้วโดยใช้เปอร์เซ็นต์ของแร่ธาตุที่มีอยู่ในแก้วแต่ละชั้น
106.	การทำนายราคาทองคำ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการวิเคราะห์ราคาทองคำโดยใช้เทคนิค EDA ที่แตกต่างกันและในที่สุดก็ฝึกอบรมแบบจำลองที่แตกต่างกันเพื่อทำนายราคาทองคำ
107.	การทำนายการรับเข้าเรียนระดับบัณฑิตศึกษา	เพื่อทำนายเกี่ยวกับการรับเข้าเรียนระดับบัณฑิตศึกษาจากมุมมองของอินเดีย
108.	การตรวจจับปืน
109.	การจดจำตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ	วัตถุประสงค์หลักของโครงการนี้คือการรับรู้ตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือโดยมนุษย์
110.	การวิเคราะห์หัวใจวาย	เป้าหมายของแบบฝึกหัดนี้คือการระบุพารามิเตอร์ที่มีอิทธิพลต่อหัวใจวายและสร้างแบบจำลอง ML สำหรับการทำนายอาการหัวใจวาย
111.	การทำนายโรคหัวใจ	โครงการนี้ทำนายโรคหัวใจตามคุณสมบัติเช่นอายุระดับคอเลสเตอรอลระดับน้ำตาลในเลือด ฯลฯ
112.	การทำนายความสูงและน้ำหนัก	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายโดยใช้อัลกอริทึมการถดถอยเพื่อทำนายความสูงและน้ำหนัก
113.	การตรวจจับละอองเรณูของผึ้ง	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจำแนกภาพของผึ้งเพื่อตรวจจับว่าพวกเขากำลังถือธัญพืชละอองเกสรหรือไม่
114.	การจำแนกม้าหรือมนุษย์	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองสามารถจำแนกม้าและมนุษย์ได้
115.	การทำนายการจองโรงแรม	เป้าหมายคือการทำนายความเป็นไปได้ของการจองไม่ว่าการจองจะประสบความสำเร็จหรือไม่ก็ตาม
116.	การทำนายคะแนนของโรงแรม	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองสำหรับการทำนายการจัดอันดับโรงแรมโดยใช้รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรเก้าแบบ
117.	การทำนายราคาบ้าน	โครงการนี้ทำนายราคาบ้านที่ตั้งอยู่ในเมืองของสหรัฐอเมริกาด้วยความช่วยเหลือของคุณสมบัติที่สำคัญ
118.	การรับรู้กิจกรรมของมนุษย์โดยใช้สมาร์ทโฟน	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองที่ทำนายกิจกรรมของมนุษย์เช่นการเดิน, เดิน _upstairs, walking_downstairs, นั่งยืนหรือวางโดยใช้ข้อมูลที่บันทึกโดยเซ็นเซอร์สมาร์ทโฟนหลายตัว
119.	การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ IMDB	วัตถุประสงค์หลักของโครงการนี้คือการทำนายความเชื่อมั่นของบทวิจารณ์ภาพยนตร์ใน IMDB
120.	การทำนายคะแนน IPL	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายคะแนนของโอกาสในการแข่งขัน IPL
121.	การทำนายผู้ชนะ IPL	เป้าหมายของโครงการนี้คือการวิเคราะห์ข้อมูล IPL และทำนายผู้ชนะของการแข่งขัน IPL
122.	การจำแนกดอกไม้ไอริส	โครงการคือการจำแนกดอกไม้ในสามประเภทที่แตกต่างกันสามประเภท
123.	การทำนายรายได้ไอศกรีม	นี่คือการทำนายรายได้ของไอศครีมซึ่งทำนายรายได้รายวันของไอศครีมขึ้นอยู่กับคุณสมบัติอุณหภูมิ
124.	การบีบอัดภาพโดยใช้การจัดกลุ่ม	โครงการนี้ช่วยในการบีบอัดภาพโดยใช้การจัดกลุ่ม k-mean
125.	การจำแนก ImageNet	ImageNet เป็นฐานข้อมูลรูปภาพที่จัดขึ้นตามลำดับชั้นของ WordNet (ปัจจุบันมีเพียงคำนาม) ซึ่งแต่ละโหนดของลำดับชั้นจะถูกบรรยายด้วยภาพหลายร้อยภาพ
126.	เว็บแอพทำนายรายได้	เป้าหมายหลักของโครงการนี้เพื่อค้นหาว่าบุคคลมีรายได้มากกว่า 50k ดอลลาร์ (> 50k) และน้อยกว่าหรือเท่ากับ 50k ดอลลาร์ (<= 50k) ตามข้อมูลล่วงหน้าที่กำหนดเกี่ยวกับบุคคล
127.	การทำนายการเรียกร้องค่าประกันภัย	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจำแนกการเรียกร้องการประกันภัยเป็น 0 หรือ 1 (หากผู้ถือนโยบายจะเรียกร้องการประกันหรือไม่) จากคุณสมบัติตามอายุจำนวนเด็กค่าดัชนีมวลกายภูมิภาคที่อยู่อาศัย ฯลฯ
128.	การทำนายหินไต	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายอัตราความสำเร็จของการดำเนินงานของนิ่วในไตตามขนาดและประเภทของการรักษา
129.	เลโก้มินนิเฟอร์	โครงการนี้มีชุดข้อมูลของรูปภาพจำนวนมากของ minifigures เลโก้ต่าง ๆ ในท่าต่าง ๆ หรือกับสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันสำหรับงานการจำแนกภาพ
130.	การทำนายราคาแล็ปท็อป	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายราคาของแล็ปท็อปขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ เช่นขนาด บริษัท ตั้งค่าและอีกมากมาย!
131.	การตรวจจับแผ่นป้ายทะเบียนและการรับรู้	โครงการนี้คือการตรวจจับและระบุแผ่นป้ายทะเบียนของยานพาหนะ
132.	การทำนายคุณสมบัติสินเชื่อ	เป้าหมายหลักของโครงการคือการทำนายคุณสมบัติของลูกค้าในการรับเงินกู้จาก บริษัท
133.	การจำแนกประเภทความเชี่ยวชาญ MBA	เป้าหมายของโครงการนี้คือการค้นหานักศึกษา MBA ที่จะได้คะแนนที่ดีในอาชีพการงาน MBA ตามกิจกรรมที่ผ่านมาโดยใช้อัลกอริทึมการจำแนกประเภท
134.	การตรวจหาโรคมาลาเรีย	เป้าหมายของโครงการนี้คือการรับรู้ว่าภาพของเซลล์มนุษย์ติดเชื้อมาลาเรียหรือไม่
135.	การจำแนกดวงตาชายและหญิง	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการจำแนกประเภทซึ่งจะจำแนกเพศตามภาพดวงตาตามที่กำหนดในชุดข้อมูล สำหรับสิ่งนี้เราจะใช้สถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันของเครือข่ายประสาท Convolution
136.	การแบ่งส่วนลูกค้าของห้างสรรพสินค้า	รุ่นนี้จะแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพารามิเตอร์
137.	การทำนายเวลามาราธอน	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายเวลาสำหรับการวิ่งมาราธอนโดยใช้รายละเอียดที่กำหนดในชุดข้อมูล
138.	การตรวจจับความผิดปกติของพื้นผิวหินอ่อน	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการตรวจจับซึ่งจะตรวจพบชนิดของหินอ่อนที่มีอยู่
139.	การวิเคราะห์ต้นทุนทางการแพทย์สำหรับผู้สูบบุหรี่และผู้ไม่สูบบุหรี่	โครงการนี้ประกอบด้วยความจริงที่ว่าค่ายาเฉลี่ยสามารถเปลี่ยนแปลงได้สำหรับผู้สูบบุหรี่และผู้ไม่สูบบุหรี่
140.	การทำนาย mempool	เพื่อทำนายรายละเอียดเกี่ยวกับ memepool
141.	การจำแนกประเภทช่วงราคามือถือ	ในโครงการนี้เราไม่จำเป็นต้องทำนายราคาจริง แต่ช่วงราคาแสดงว่าราคาสูงแค่ไหน
142.	การทำนายการชนะรางวัลออสการ์	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายโอกาสในการชนะรางวัลออสการ์
143.	ระบบแนะนำภาพยนตร์	โครงการนี้จะช่วยให้หนึ่งในการแนะนำภาพยนตร์จะให้ชื่อภาพยนตร์
144.	การจำแนกเห็ด	โครงการนี้เกี่ยวกับการปรับใช้อัลกอริทึมการจำแนกประเภทและเปรียบเทียบโมเดล
145.	การจำแนกประเภทเพลง	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างโมเดลที่จะจัดประเภททั้งหมด 10 ประเภทตามเพลงที่เลือกเพลงสามารถเลือกได้จากชุดข้อมูลหรือแหล่งอื่น ๆ รูปแบบเพลงจะต้องอยู่ในรูปแบบ. wav และเป็นเวลา 30 วินาทีในระยะเวลา
146.	การจำแนกระดับดาวเคราะห์น้อยของนาซ่า	โครงการนี้ช่วยในการจำแนกดาวเคราะห์น้อยนาซ่าและตรวจสอบคุณสมบัติที่รับผิดชอบในการอ้างว่าดาวเคราะห์น้อยนั้นเป็นอันตรายหรือไม่
147.	การวิเคราะห์และการทำนายของ NBA	เพื่อทำนายจำนวนคะแนนที่ได้คะแนนในฤดูกาล 2556-2557 โดยผู้เล่นเอ็นบีเอ
148.	การจำแนกภาพธรรมชาติ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการจำแนกประเภทสำหรับภาพธรรมชาติโดยใช้เครือข่ายประสาทและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
149.	Netflix eda และระบบแนะนำ	โครงการมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกจากรายละเอียด EDA และแนะนำภาพยนตร์เรื่องใดที่จะดูต่อไป
150.	การตรวจจับวัตถุโดยใช้ opencv	เพื่อทำความเข้าใจห้องสมุดวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์เช่น OpenCV และตรวจจับวัตถุต่าง ๆ โดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้ลึกที่มีน้ำหนักที่ได้รับการฝึกฝนมาก่อน
151.	การทำนายเหรียญโอลิมปิก	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายว่านักกีฬาจะได้รับเหรียญหรือไม่
152.	การทำนายผู้บริจาคอวัยวะ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายผู้บริจาคโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในชุดข้อมูลนี้
153.	การจำแนกประเภทที่อยู่อาศัยของปารีส	เป้าหมายคือการทำนายที่อยู่อาศัยของปารีส
154.	การทำนายโรคพาร์คินสัน	โครงการนี้ช่วยในการค้นหาสาเหตุของโรคพาร์คินสันและผู้ที่คาดการณ์ว่าจะเป็นโรคนี้
155.	ตัวจําแนกรหัสผ่านความแข็งแรง	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจำแนกและทำนายความแข็งแกร่งของรหัสผ่านที่กำหนดในชุดข้อมูล
156.	การระบุตัวอักษรป้ายทะเบียนรถเปอร์เซีย	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการตรวจจับซึ่งจะตรวจจับตัวละครที่แตกต่างจากแผ่นหมายเลขเปอร์เซีย
157.	การตรวจจับเว็บไซต์ฟิชชิง	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการตรวจจับซึ่งจะตรวจจับเว็บไซต์ฟิชชิ่งขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ โดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
158.	การทำนายโรคพืช	เป้าหมายของโครงการนี้คือการระบุสภาพของพืชโดยดูที่ภาพที่ให้ไว้
159.	การจำแนกประเภทต้นกล้า	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการจำแนกประเภทต้นกล้าพืช สถาปัตยกรรมที่ใช้ที่นี่คือ Resnet, Alexnet, VGG, Inception, Mobilenet, Squeezenet, Densenet เพื่อปรับใช้รูปแบบการจำแนกประเภท
160.	ทำนายยอดขายในอนาคต	เพื่อทำนายว่ายอดขายในอนาคตหรือไม่
161.	การทำนาย บริษัท เอกชน	เพื่อทำนายจำนวน บริษัท เอกชน จำกัด
162.	การทำนายผลผลิต	เป็นที่ต้องการอย่างมากในหมู่ผู้มีอำนาจตัดสินใจในอุตสาหกรรมเสื้อผ้าเพื่อติดตามวิเคราะห์และทำนายประสิทธิภาพการผลิตของทีมงานในโรงงานของพวกเขา
163.	การตรวจจับความผิดพลาดของทางรถไฟ	เพื่อทำนายความผิดพลาดทางรถไฟ
164.	การทำนายฝน	Raintomorrow เป็นตัวแปรเป้าหมายในการทำนายบนพื้นฐานของคุณสมบัติบางอย่างที่กำหนด
165.	การทำนายทวีต Reddit	เพื่อทำนายเกี่ยวกับทวีต Reddit ที่แตกต่างกันโดยละเอียด
166.	ระบบคำแนะนำร้านอาหาร	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างระบบคำแนะนำซึ่งจะแนะนำผู้ใช้ร้านอาหารที่ดีที่สุดที่พวกเขากำลังมองหา
167.	การจัดหมวดหมู่กลับมาทำงาน	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองสำหรับเรซูเม่ที่จัดหมวดหมู่โดยใช้รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรแปดแบบ
168.	การตรวจจับเลน	โครงการนี้เป็นแบบจำลองสำหรับการตรวจจับเลนถนนซึ่งจะตรวจจับเลนถนนจากภาพที่จะได้รับจากผู้ใช้
169.	การทำนายเงินเดือน	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายเงินเดือนตามพารามิเตอร์บางอย่าง
170.	การจำแนกประเภทเงินเดือน	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจำแนกช่วงเงินเดือนจากคุณสมบัติเป็น บริษัท งานปริญญาและอื่น ๆ
171.	การตรวจจับการเสียดสี	เป้าหมายของโครงการนี้คือการตรวจจับการเสียดสีจากชุดข้อมูลข่าวพาดหัวข่าวโดยใช้อัลกอริทึมการจำแนกประเภทและเปรียบเทียบอัลกอริทึมเพื่อค้นหาว่าอันไหนดีกว่า
172.	การจำแนกเอ็กซ์เรย์ไหล่	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการจำแนกประเภทซึ่งจะจำแนกภาพต่าง ๆ ของไหล่เอ็กซ์เรย์และทำนายหรือตรวจจับประเภทของภาพ!
173.	การทำนายภาษามือ	โครงการทำนายภาษามือช่วยในการระบุภาษามือจากภาพที่ให้ไว้
174.	ตัวกรอง Snapchat	เราจะสร้างตัวกรอง Snapchat ของเราเองด้วยความช่วยเหลือของไลบรารีบางแห่งโดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม Python
175.	ตัวกรองแม่มด Snapchat
176.	เครื่องตรวจจับทางสังคม
177.	การทำนายอิทธิพลของเครือข่ายสังคมออนไลน์	เป้าหมายของความท้าทายคือการฝึกอบรมรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรซึ่งสำหรับคู่บุคคลนั้นคาดการณ์การตัดสินของมนุษย์ว่าใครมีอิทธิพลต่อความแม่นยำสูง
178.	การทำนายความชื้นในดิน	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายความชื้นที่มีอยู่ในดิน
179.	การจำแนกประเภทสุริยุปราคา	จุดมุ่งหมายของโครงการนี้คือการจำแนกประเภทหลักของสุริยุปราคาซึ่ง ได้แก่ : p = eclipse บางส่วน, a = ernular eclipse, t = eclipse ทั้งหมด, h = hybrid หรือ annular/anclipse ทั้งหมด
180.	การทำนายรังสีแสงอาทิตย์	เป้าหมายคือการทำนายรังสีของดวงอาทิตย์
181.	การจำแนกประเภทเพลง	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างรูปแบบการจำแนกประเภทเพลงโดยใช้ชุดข้อมูล Spotify
182.	การตรวจจับอีเมลสแปม	โครงการนี้คาดการณ์ว่าข้อความที่ได้รับคือสแปมหรือแฮม
183.	การจดจำอารมณ์ความรู้สึก	เป้าหมายคือการทำนายอารมณ์ของมนุษย์ในขณะที่พูดคุย
184.	สแต็กคำถามล้นการทำนายการจัดอันดับคุณภาพ	Gaol ของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายคุณภาพของคำถามจากเว็บไซต์สแต็กล้นขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ
185.	การวิเคราะห์การแผ่รังสีและ predcition	เป้าหมายของโครงการคือการวิเคราะห์และทำนายการแผ่รังสีของดาวและดำเนินการสร้างภาพรายละเอียดจากเดียวกัน
186.	การจำแนกดาวกาแลคซีและควาซาร์	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการจำแนกประเภทที่สมบูรณ์แบบตามข้อมูลที่รวบรวมไว้ในดาวกาแลคซีและควาซาร์
187.	การทำนายผลกำไรเริ่มต้น	เป้าหมายคือการทำนายผลกำไรของ บริษัท สตาร์ทอัพ ชุดข้อมูลมีข้อมูลเกี่ยวกับ 50 startups มันมี 5 คอลัมน์:“ การใช้จ่ายด้านการวิจัยและพัฒนา”,“ การบริหาร”,“ การใช้จ่ายด้านการตลาด”,“ รัฐ”,“ กำไร”
188.	การทำนายราคาหุ้น	เป้าหมายคือการทำนายราคาหุ้นในอนาคตและโทรออกตามอัลกอริทึมผลลัพธ์
189.	การวิเคราะห์หุ้นและ crypto
190.	การทำนายระดับความเครียด	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายระดับความเครียดจากคุณสมบัติที่นำมาจากการตอบแบบสำรวจ
191.	การทำนายจังหวะ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายอัตราการจังหวะของบุคคล
192.	การทำนายผลการปฏิบัติงานของนักเรียน	เป้าหมายของโครงการนี้คือการทำนายเกรดสุดท้ายของนักเรียนจากคุณสมบัติเป็นเวลาการศึกษาความล้มเหลวเวลาว่างขาดสถานะสุขภาพออกไปเกรดช่วงแรกเกรดสองช่วงเวลาที่สอง ฯลฯ
193.	การทำนายยอดขายซุปเปอร์มาร์เก็ต	เพื่อทำนายยอดขายซูเปอร์มาร์เก็ต
194.	การทำนายการโจมตีของผู้ก่อการร้าย	การวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่กำหนดและการทำนายการโจมตีของผู้ก่อการร้ายโดยใช้การถดถอยโมดอล
195.	การทำนายคะแนนทดสอบ	เป้าหมายของโครงการคือการสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายคะแนนของนักเรียน
196.	เคาน์เตอร์วัตถุ Tetris	เป้าหมายของโครงการคือการระบุวัตถุ tetris ทั้งหมด (tetrominoes) ในภาพอินพุต tetris ที่กำหนดและส่งคืนการนับ จะเห็นได้ว่าในระหว่างการเล่นเกมบล็อก Tetris จะพังและโปรแกรมนี้ควรจะสามารถระบุบล็อกดังกล่าวได้เช่นกัน
197.	การจำแนกข้อความ
198.	การสรุปข้อความ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองที่จะสรุปบทความที่ผู้ใช้ให้ไว้
199.	การทำนายการอยู่รอดของไททานิค	ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อสร้างแบบจำลองที่ทำนายว่าผู้โดยสารคนไหนที่รอดชีวิตจากซากเรือไททานิค
197.	การวิเคราะห์ข้อมูลการสร้างภาพโอลิมปิกของโตเกียว
198.	การจำแนกสัญลักษณ์จราจร	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจัดประเภทป้ายจราจรที่อ่านได้ของมนุษย์
199.	Twitch Streamer Analysis	เป้าหมายคือการทำการวิเคราะห์และทำนายผู้ติดตามที่ได้รับต่อสตรีม
200.	การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ Twitter	โครงการนี้ช่วยในการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นโดยใช้ข้อมูลข้อความที่โพสต์บน Twitter เพื่อตรวจสอบโดยการจำแนกคำสั่งเป็นบวกลบหรือเป็นกลาง
201.	การสร้างภาพข้อมูลประวัติสภาพอากาศของสหรัฐอเมริกา	เป้าหมายคือการวิเคราะห์ข้อมูล 12 เดือนของประวัติสภาพอากาศของสหรัฐอเมริกาและค้นหาข้อสรุปและแสดงผ่านกราฟ
202.	การทำนายราคาบ้านของสหรัฐอเมริกา	เป้าหมายของโครงการนี้คือการสร้างแบบจำลองการทำนายซึ่งจะทำนายราคาของบ้านที่สหรัฐอเมริกาขึ้นอยู่กับคุณสมบัติที่กำหนด
203.	การทำนายค่าโดยสาร Uber	โครงการนี้ช่วยในการทำนายค่าโดยสารที่จะถูกเรียกเก็บเงินสำหรับผู้เดินทาง Uber
204.	การจำแนกภาพยานพาหนะ	เป้าหมายของโครงการนี้คือการจำแนกภาพยานพาหนะประเภทของยานพาหนะ
205.	การติดตามยานพาหนะและคนเดินเท้าโดยใช้ OpenCV
206.	การระบุเพศเสียง
207.	การทำนายยอดขายของ Walmart	วัตถุประสงค์หลักของโครงการนี้คือการทำนายยอดขายในอนาคตที่ Walmart
208.	การจำแนกขยะ	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

โครงสร้างโครงการ

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:

แยกที่เก็บ
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.