Tebulu ọdịnaya[Zoo][Gosi]
- 1 Titanic
- 2. Nhazi nke ifuru Irish
- 3. Amụma ọnụ ahịa ụlọ Boston
- 4. Nnwale ogo mmanya
- 5. Amụma Market Market
- 6. Nkwanye ihe nkiri
- 7. Ibu amụma ntozu
- 8. Sentiment Analysis iji Twitter Data
- 9. amụma ire ere n'ọdịnihu
- 10. Achọpụta akụkọ adịgboroja
- 11. Kupọns Ịzụ Amụma
- 12. Ahịa Churn amụma
- 13. Wallmart Sales amụma
- 14. Uber Data Analysis
- 15. Covid-19 Analysis
- mmechi
Ịmụ igwe bụ ọmụmụ dị mfe nke otu esi akụzi mmemme kọmputa ma ọ bụ algọridim iji jiri nwayọọ nwayọọ kwalite na otu ọrụ a na-egosi na ọkwa dị elu. Nchọpụta onyonyo, nchọpụta aghụghọ, sistemu nkwado na ngwa mmụta igwe ndị ọzọ egosila na ọ bụ ihe ewu ewu.
Ọrụ ML na-eme ka ọrụ mmadụ dị mfe ma rụọ ọrụ nke ọma, na-echekwa oge yana hụ na nsonaazụ dị elu. Ọbụna Google, ihe nchọta kacha ewu ewu n'ụwa, na-eji ngwa igwe.
Site na nyocha ajụjụ onye ọrụ na ịgbanwe nsonaazụ ya dabere na nsonaazụ ya gaa n'igosi isiokwu na mgbasa ozi na-ewu ewu n'ihe metụtara ajụjụ a, enwere nhọrọ dị iche iche dị.
Nkà na ụzụ nke nwere nghọta na nke na-edozi onwe ya adịghị anya n'ọdịnihu.
Otu n'ime ụzọ kachasị mma isi malite bụ iji aka na ịmepụta ọrụ. Ya mere, anyị achịkọtala ndepụta ọrụ mmụta igwe kacha elu iri na ise maka ndị mbido ka ị malite.
1. Titanic
A na-elekarị nke a anya dị ka otu n'ime ọrụ kacha na-atọ ụtọ maka onye ọ bụla nwere mmasị ịmụtakwu gbasara mmụta igwe. Ihe ịma aka Titanic bụ ọrụ mmụta igwe ama ama nke na-arụkwa ọrụ dị ka ụzọ dị mma isi mata n'elu ikpo okwu sayensị data Kaggle. Ihe mejupụtara dataset Titanic bụ ezigbo data sitere na imi nke ụgbọ mmiri ahụ dara ada.
Ọ gụnyere nkọwa dị ka afọ onye ahụ, ọnọdụ akụ na ụba mmadụ, okike, nọmba ụlọ, ọdụ ụgbọ elu, na, nke kachasị mkpa, ma ọ dị ndụ!
Usoro K-Nearest Neighbor na mkpebi nhazi osisi kpebisiri ike iwepụta nsonaazụ kacha mma maka ọrụ a. Ọ bụrụ na ị na-achọ ịma aka izu ụka ngwa ngwa iji melite gị Ike mmụta igwe, Nke a na Kaggle bụ maka gị.
2. Nhazi Ifuru Irish
Ndị mbido hụrụ ọrụ nhazi ifuru iris n'anya, ọ bụkwa ebe mara mma ịmalite ma ọ bụrụ na ị dị ọhụrụ na mmụta igwe. Ogologo sepals na petals na-ama ọdịiche dị na iris blooms na ụdị ndị ọzọ. Ebumnuche nke oru ngo a bụ ikewa ifuru ahụ n'ụdị atọ: Virginia, setosa, na Versicolor.
Maka mmemme nhazi ọkwa, oru ngo a na-eji dataset ifuru Iris, nke na-enyere ndị na-amụ akwụkwọ aka ịmụta isi mmalite nke imeso ụkpụrụ ọnụọgụ na data. Dataset ifuru iris bụ obere nke enwere ike ịchekwa na ebe nchekwa na-enweghị mkpa ọkpa.
3. Amụma ọnụ ụlọ Boston
Ọzọ a maara nke ọma dataset maka ndị novice na mmụta igwe bụ Boston Housing data. Ebumnuche ya bụ ibu amụma ụkpụrụ ụlọ na mpaghara Boston dị iche iche. Ọ gụnyere ọnụ ọgụgụ dị mkpa dị ka afọ, ọnụego ụtụ ụlọ, ọnụ ọgụgụ mpụ, na ọbụna ịdị nso na ụlọ ọrụ, ihe niile nwere ike imetụta ọnụ ahịa ụlọ.
Nchịkọta data dị mfe ma dị ntakịrị, na-eme ka ọ dị mfe ịnwale maka ndị novice. Iji chọpụta ihe ndị na-emetụta ọnụ ahịa ihe onwunwe na Boston, a na-eji usoro nlọghachi azụ n'ọrụ dị iche iche. Ọ bụ nnukwu ebe ị ga-eji na-eme usoro mgbagha ma chọpụta ka ha si arụ ọrụ nke ọma.
4. Nlele ogo mmanya
Mmanya bụ ihe ọṅụṅụ na-aba n'anya na-adịghị ahụkebe nke na-achọ ọtụtụ afọ nke gbaa ụka. N'ihi ya, karama mmanya ochie bụ mmanya dị oke ọnụ na nke dị elu. Ịhọrọ karama mmanya dị mma na-achọ ọtụtụ afọ nke ihe ọmụma banyere mmanya, ọ pụkwara ịbụ usoro ihe na-adịghị mma.
Ọrụ nnwale nke mmanya na-enyocha mmanya site na iji ule physicochemical dị ka ọkwa mmanya, acidity edoziri, njupụta, pH, na ihe ndị ọzọ. Ihe oru ngo a na-ekpebikwa njiri mara mmanya na oke ya. N'ihi ya, ịzụrụ mmanya na-aghọ ikuku.
5. Amụma Ahịa Ahịa
Usoro a na-adọrọ mmasị ma ị na-arụ ọrụ na ngalaba ego ma ọ bụ na ị naghị arụ ọrụ. A na-enyocha data ahịa ahịa nke ọma site na agụmakwụkwọ, azụmahịa, na ọbụna dịka isi iyi nke ego nke abụọ. Ikike onye sayensị data nwere ịmụ na inyocha data usoro oge dịkwa oke mkpa. Data sitere na ahịa ngwaahịa bụ ebe dị mma ịmalite.
Isi ihe dị na mbọ a bụ ibu amụma uru ngwaahịa ga-abịa n'ọdịnihu. Nke a dabere na arụmọrụ ahịa ugbu a yana ọnụ ọgụgụ sitere na afọ ndị gara aga. Kaggle nọ na-anakọta data na NIFTY-50 index kemgbe 2000, a na-emelite ya kwa izu ugbu a. Kemgbe Jenụwarị 1, 2000, ọ nwere ọnụ ahịa ngwaahịa maka ụlọ ọrụ karịrị 50.
6. Nkwanye ihe nkiri
Eji m n'aka na ị nwere mmetụta ahụ mgbe ị hụchara ihe nkiri dị mma. Ọ dịtụla mgbe ọ na-agụ gị agụụ ime ka uche gị dajụọ site n'ikiri ihe nkiri ndị yiri ya?
Anyị maara na ọrụ OTT dị ka Netflix emela ka usoro ndụmọdụ ha dịkwuo mma. Dịka nwa akwụkwọ mmụta igwe, ị ga-achọ ịghọta ka algọridim dị otú ahụ si elekwasị ndị ahịa anya dabere na mmasị na nyocha ha.
Ihe data IMDB atọrọ na Kaggle nwere ike ịbụ otu n'ime nke zuru oke, na-enye ohere ka atụgharị ụdị nkwanye dabere na aha ihe nkiri, ọkwa ndị ahịa, ụdị, na ihe ndị ọzọ. Ọ bụkwa usoro mara mma iji mụta maka nzacha dabere na ọdịnaya na injinịa atụmatụ.
7. Ibu amụma ntozu
Ụwa na-agbagharị na mbinye ego. Isi ebe ụlọ akụ na-enweta uru sitere na ọmụrụ nwa na mgbazinye ego. N'ihi ya, ha bụ isi ọrụ ha.
Ndị mmadụ n'otu n'otu ma ọ bụ otu ndị mmadụ nwere ike gbasaa naanị akụ na ụba site na itinye ego na ụlọ ọrụ siri ike na-atụ anya ịhụ ka ọ na-abawanye uru n'ọdịnihu. Ọ dị mkpa mgbe ụfọdụ ịchọ mbinye ego ka ị nwee ike itinye ihe ize ndụ nke ọdịdị a na ọbụna soro na ụfọdụ ihe ụtọ ụwa.
Tupu anabata mbinye ego, ụlọ akụ na-enwekarị usoro siri ike ịgbaso. Dị ka mbinye ego bụ akụkụ dị oke mkpa nke ndụ ọtụtụ ndị mmadụ, ịkọ ntozu maka mbinye ego nke mmadụ na-achọ maka ga-aba uru nke ukwuu, na-enye ohere maka atụmatụ ka mma karịa mbinye ego a na-anabata ma ọ bụ jụ.
8. Nyocha mmetụta na-eji data Twitter
ekele netwọk mgbasa ozi mmekọrịta dị ka Twitter, Facebook, na Reddit, echiche na-akpali akpali na usoro adịla mfe nke ukwuu. A na-eji ozi a wepụ echiche na ihe omume, ndị mmadụ, egwuregwu, na isiokwu ndị ọzọ. A na-etinye atụmatụ mmụta igwe metụtara echiche gbasara Ngwuputa n'ụdị dị iche iche, gụnyere mkpọsa ndọrọ ndọrọ ọchịchị na nyocha ngwaahịa Amazon.
Ihe oru ngo a ga-adị oke egwu na Pọtụfoliyo gị! Maka nchọpụta mmetụta mmetụta na nyocha nke dabere na akụkụ, usoro dị ka igwe na-akwado vector, regression, na nkewa algọridim nwere ike iji ọtụtụ (ịchọta eziokwu na echiche).
9. amụma ire ere n'ọdịnihu
Azụmaahịa Big B2C na ndị ahịa chọrọ ịma ego ole ngwaahịa ọ bụla na ngwa ahịa ha ga-ere. Ịma amụma ire ere na-enyere ndị nwe ụlọ ahịa aka ịchọpụta ihe ndị a na-achọsi ike. Ịma amụma ziri ezi ga-ebelata mbelata nke ukwuu ma na-achọpụtakwa mmetụta agbakwunyere na mmefu ego n'ọdịnihu.
Ndị na-ere ahịa dị ka Walmart, IKEA, Big Basket, na Big Bazaar na-eji amụma amụma atụmatụ ahịa na-achọ. Ị ga-amarịrị usoro dị iche iche nke ịsacha raw data iji wuo ọrụ ML dị otú ahụ. Ọzọkwa, a chọrọ nghota dị mma nke nyocha nlọghachi azụ, ọkachasị ngbanwe ahịrị ahịrị dị mfe.
Maka ụdị ọrụ ndị a, ị ga-achọ ka ị were ụlọ akwụkwọ dị ka Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy na ndị ọzọ.
10. Nchọpụta akụkọ adịgboroja
Ọ bụ mbọ mmụta igwe na-egbu egbu nke e mere maka ụmụ akwụkwọ. Akụkọ adịgboroja na-agbasa ka ọkụ ọhịa, dịka anyị niile mara. Ihe niile dị na soshal midia, site na ijikọ ndị mmadụ n'otu n'otu na ịgụ akụkọ kwa ụbọchị.
N’ihi ya, ịchọpụta akụkọ ụgha adịkwuola njọ n’ụbọchị ndị a. Ọtụtụ nnukwu netwọkụ mgbasa ozi ọha, dị ka Facebook na Twitter, enweelarị algọridim ebe ha ga-achọpụta ozi ụgha na nbipute na ndepụta.
Iji chọpụta akụkọ ụgha, ụdị ọrụ ML a chọrọ nghọta nke ọma maka ọtụtụ ụzọ NLP na nhazi nhazi algorithms (PassiveAggressiveClassifier ma ọ bụ Naive Bayes classifier).
11. Amụma Ịzụta Kupọns
Ndị ahịa na-atụgharị uche n'ịzụ ahịa n'ịntanetị mgbe coronavirus wakporo mbara ala na 2020. N'ihi ya, ụlọ ọrụ ịzụ ahịa amanyela azụmahịa ha n'ịntanetị.
Ndị ahịa, n'aka nke ọzọ, ka na-achọ onyinye dị ukwuu, dịka ha nọ na ụlọ ahịa, ma na-arị elu na-achụ nta maka Kupọns na-echekwa oke. Enwere ọbụna webụsaịtị a raara nye ịmepụta Kupọns maka ndị ahịa dị otú ahụ. Ị nwere ike ịmụta maka ngwuputa data na mmụta igwe, na-emepụta eserese mmanya, chaatị achịcha, na histogram iji hụta data, yana nhazi nhazi na ọrụ a.
Iji wepụta amụma, ị nwekwara ike ileba anya n'ime usoro ntule data maka ijikwa ụkpụrụ NA yana myirịta nke mgbanwe.
12. Amụma Churn ndị ahịa
Ndị na-eri ihe bụ akụ kacha mkpa nke ụlọ ọrụ, na idobe ha dị mkpa maka azụmahịa ọ bụla na-achọ ịkwalite ego ha na-enweta ma wulite njikọ bara uru na ha ogologo oge.
Ọzọkwa, ọnụ ahịa iji nweta onye ahịa ọhụrụ ji okpukpu ise dị elu karịa ọnụ ahịa nke ịkwado nke dị adị. Onye ahịa Churn/Attrition bụ nsogbu azụmaahịa ama ama nke ndị ahịa ma ọ bụ ndị debanyere aha kwụsịrị iji ọrụ ma ọ bụ ụlọ ọrụ azụmaahịa.
Ha agaghị abụkwa onye ahịa na-akwụ ụgwọ. A na-ahụta onye ahịa na-akpasu iwe ma ọ bụrụ na ọ bụla oge ụfọdụ kemgbe onye ahịa ya na ụlọ ọrụ ahụ kpakọrịtara. Ịmata ma onye ahịa ọ ga-agbaji, yana ịnye ozi dị mkpa ngwa ngwa maka njide ndị ahịa, dị oke mkpa iji weda ọgbaghara.
Ụbụrụ anyị enweghị ike ịtụ anya mgbanwe ndị ahịa maka ọtụtụ nde ndị ahịa; ebe a bụ ebe mmụta igwe nwere ike inye aka.
13. Ịma amụma ire Wallmart
Otu n'ime ngwa ama ama nke mmụta igwe bụ ịkọ amụma ahịa, nke gụnyere ịchọpụta njirimara na-emetụta ire ngwaahịa yana ịtụ anya olu ire ere n'ọdịnihu.
A na-eji dataset Walmart, nke nwere data ịre ahịa sitere na ebe iri anọ na ise, n'ọmụmụ mmụta igwe a. A na-etinye ire n'otu ụlọ ahịa, n'ụdị, kwa izu n'ime dataset. Ebumnuche nke ọrụ mmụta igwe a bụ ịtụ anya ire ahịa maka ngalaba ọ bụla n'ime oghere ọ bụla ka ha wee nwee ike mee ka njikarịcha ọwa data na-akwalite yana mkpebi atụmatụ atụmatụ ngwa ahịa ka mma.
Ịrụ ọrụ na dataset Walmart siri ike ebe ọ nwere mmemme akara akara ahọpụtara nke nwere mmetụta na ire ahịa na ekwesịrị ịtụle ya.
14. Nyocha data Uber
Mgbe a bịara na mmejuputa na ijikọ mmụta igwe na mmụta miri emi na ngwa ha, ọrụ nkekọrịta ịnya ụgbọ elu adịghị anya n'azụ. Kwa afọ, ọ na-eme ọtụtụ ijeri njem, na-ekwe ka ndị njem na-eme njem n'oge ọ bụla n'ehihie ma ọ bụ n'abalị.
N'ihi na ọ nwere nnukwu ntọala ndị ahịa, ọ chọrọ ọrụ ndị ahịa pụrụiche iji lebara mkpesa ndị ahịa anya ngwa ngwa o kwere mee.
Uber nwere ihe ndekọ data nke nde ndị ọ nwere ike iji nyochaa na igosipụta njem ndị ahịa iji kpughee nghọta na melite ahụmịhe ndị ahịa.
15. Nyocha Covid-19
COVID-19 ekpochapụla ụwa taa, ọ bụghịkwa naanị n'echiche nke ọrịa na-efe efe. Ọ bụ ezie na ndị ọkachamara ahụike na-elekwasị anya n'ịwepụta ọgwụ mgbochi dị irè na ịgba ọgwụ mgbochi ọrịa ụwa. ndị ọkà mmụta sayensị data adịghị anya n'azụ.
A na-eme ka ọhaneze nwee ikpe ọhụrụ, ọnụọgụ ndị na-arụ ọrụ kwa ụbọchị, ọnwụ na ọnụ ọgụgụ nnwale. A na-eme amụma kwa ụbọchị dabere na ntiwapụ SARS nke narị afọ gara aga. Maka nke a, ịnwere ike iji nyocha nlọghachi azụ na nkwado ụdị amụma dabere na igwe vector.
mmechi
Iji chịkọta ọnụ, anyị atụlewo ụfọdụ n'ime ọrụ ML kachasị elu ga-enyere gị aka ịnwale mmemme mmụta igwe yana ịghọta echiche na mmejuputa ya. Ịmara otu esi ejikọta Ọmụmụ igwe nwere ike inyere gị aka ịga n'ihu na ọrụ gị ka nkà na ụzụ na-eweghara na ụlọ ọrụ ọ bụla.
Mgbe ị na-amụ mmụta igwe, anyị na-akwado ka ị na-eme echiche gị wee dee algọridim gị niile. Ide algọridim mgbe ị na-amụ ihe dị mkpa karịa ịrụ ọrụ, ọ na-enyekwa gị ohere ịghọta isiokwu ndị ahụ nke ọma.
Nkume a-aza