今天要介紹的內容是關于2020年十大數據科學項目創意的。作為有抱負的數據科學家，提高技能水平的最佳方法是練習。還有什么比制作項目更好的方法來練習技術技能。個人項目是您職業發展的重要組成部分。他們將使您距離數據科學夢想更近一步。項目將增強您的知識，技能和信心。在簡歷中展示項目將使獲得數據科學工作變得更加容易。

　　2020年十大數據科學項目創意

　　1.駕駛員睡意檢測

過夜駕駛是一項艱巨的工作。駕駛員在駕駛中困倦或昏昏欲睡時會發生很多事故。該項目旨在識別駕駛員何時可能入睡并發出警報。該項目使用深度學習模型對人眼睜開或閉眼的圖像進行分類。它根據眼睛保持閉合的時間來保持得分。如果分數增加超過指定的閾值。模型引發警報。在這里，您可以找到相關的數據集和源代碼。

　　2.聊天機器人

聊天機器人在企業中扮演著重要角色。它們有助于提供改進的個性化服務并同時節省人力。

可以使用深度學習技術來訓練聊天機器人。將數據集與詞匯表，常用句子列表，其背后的意圖及其適當的響應一起使用。培訓聊天機器人的最常用方法是使用遞歸神經網絡（RNN）。機器人由一個編碼器組成，該編碼器根據輸入的句子和意圖更新其狀態，并將狀態傳遞給機器人。然后，漫游器使用解碼器找到適當的響應。根據單詞和它們背后的意圖。您可以使用Python輕松實現chatbot。這是使用Python構建Chatbot的完整指南。

　　3.字符識別

該項目著重于計算機識別和理解人類手寫字符的能力。使用MNIST數據集訓練卷積神經網絡。這有助于神經網絡以合理的精度識別手寫數字。該項目使用深度學習，需要Keras和Tkinter庫。

　　4. 乳腺癌檢測

乳腺癌檢測項目使用組織學圖像對患者是否患有浸潤性導管癌進行分類。該項目使用IDC數據集將組織學圖像分類為惡性或良性。卷積神經網絡最適合此任務。使用約80%的數據集訓練模型，其余的數據集用于訓練模型后測試模型的準確性。

　　5.氣候變化對全球糧食供應的影響

如今，氣候變化和異常現象已成為我們世界的共同部分。這開始影響到我們星球上人類生活的各個方面。

該項目致力于量化氣候變化對全球糧食生產的影響。該項目的目的是評估氣候變化對主糧產量的潛在影響。該項目考慮到二氧化碳對植物生長的影響以及氣候變化的不確定性，評估了溫度和降水變化的影響。該項目涉及數據可視化以及在不同時間，不同地區的收益之間進行的比較。

　　6.網絡流量時間序列預測

時間序列預測是統計和機器學習中非常重要的概念。預測Web流量是時間序列預測的流行應用。它可以幫助Web服務器更好地管理其資源，避免中斷。為了使項目更加有趣，您可以使用波網代替傳統的神經網絡。Wavenet使用因果卷積，從而使它們同時更高效，更輕量。

　　7. 假新聞檢測

該項目背后的想法是建立一個機器學習模型，該模型可以檢測任何社交媒體帖子給出的新聞是否真實。您可以使用TfidfVectorizer和PassiveAggressive分類器來構建此模型。TF或術語頻率是單詞在文檔中出現的次數。IDF或反文檔頻率是根據單詞在不同文檔中出現的次數來衡量單詞重要性的方法。許多文檔中出現的常用詞并不重要。

TFIDFVectorizer分析文檔集合，并根據該文檔創建TF-IDF矩陣。如果分類結果正確，則PassiveAggressive分類器將保持被動狀態，但如果分類結果不正確，則將主動更改其分類標準。使用這些，我們可以建立一個機器學習模型，將新聞分類為假或真。

　　8.人體動作識別

人體動作識別模型查看人類執行某些動作的短片，并嘗試根據動作是什么對它們進行分類。它使用在包含短視頻和與之相關的加速度計數據的數據集上訓練的卷積神經網絡。該項目首先將加速度計數據轉換為時間片表示形式。然后使用Keras 庫根據數據集對網絡進行訓練，驗證和測試。

　　9.森林火災預測

森林火災和野火已成為當今世界上令人震驚的常見災難。這些災難對生態系統造成了很大的破壞，并且在處理資金和基礎設施方面也付出了很多代價。使用k-均值聚類，您可以識別森林火災熱點和該地點的火災嚴重性，從而可以更好地分配資源并縮短響應時間。使用氣象數據（例如更常見的火災季節和加劇火災的天氣條件），可以進一步提高結果的準確性。

　　10.性別和年齡檢測（另請檢查我的相關項目）

性別和年齡檢測是計算機視覺和機器學習項目。它使用卷積神經網絡或CNN。該項目的目的是通過分析人臉的單個圖像來檢測其性別和年齡。性別分為男性或女性，年齡分為0-2、4-6、8-2、15-20、25-32、38-43、48-53、60-100。由于化妝，照明，面部表情等因素，識別單一圖像的性別和年齡可能很困難。因此，該項目使用分類模型而不是回歸模型。

關于2020年十大數據科學項目創意介紹到這里就結束了，想了解更多關于數據科學的信息，請繼續關注中培偉業。