Hướng dẫn machine learning projects for final year with source code in python - dự án máy học cho năm cuối với mã nguồn trong python

Trong blog ngày hôm nay, chúng ta sẽ thấy một số dự án học máy rất thú vị với mã nguồn bằng ngôn ngữ Python. Danh sách này sẽ bao gồm các dự án học máy, các dự án học tập sâu, các dự án tầm nhìn máy tính và tất cả các loại dự án thú vị khác với mã nguồn cũng được cung cấp.Machine learning projects with source code in Python language. This list will consist of Machine learning projects, Deep Learning Projects, Computer Vision Projects, and all other types of interesting projects with source codes also provided.

Mặc dù sách giáo khoa và các tài liệu học tập khác sẽ cung cấp cho bạn tất cả kiến ​​thức mà bạn cần biết về bất kỳ công nghệ nào nhưng bạn có thể thực sự thành thạo công nghệ đó cho đến khi và trừ khi bạn làm việc trên một số dự án thời gian thực.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm thấy hơn 60 dự án học máy với mã nguồn trong Python cho người mới bắt đầu, trung gian và chuyên gia để có được trải nghiệm trong thế giới thực về công nghệ đang phát triển này. 60+ Machine learning projects with source code in Python for beginners, intermediates, and experts to gain real-world experience of this growing technology.

Đọc toàn bộ bài viết với mã nguồn tại đây-https://machinelearningprojects.net/machine-dearning-projects-with-source-code-in-python/https://machinelearningprojects.net/machine-learning-projects-with-source-code-in-python/

Hãy làm nó…

Các dự án học máy với mã nguồn trong Python

1. Chăm sóc sức khỏe - Dự án y tế - 7 phát hiện bệnh

Đây là một dự án mà tôi đã chọn làm dự án lớn năm cuối của trường đại học và đoán xem, nó đã diễn ra khá tốt. Dự án này sử dụng các kỹ thuật tiên tiến khác nhau như CNN, VGGS, XGBOOST, vv để thực hiện 7 phát hiện bệnh. Đây là một trong những dự án học máy tốt nhất trong Python.

Trang chính

Kết quả

7 phát hiện này là phát hiện covid, phát hiện Alzheimer, phát hiện khối u não, phát hiện ung thư vú, phát hiện viêm phổi, phát hiện bệnh tim và phát hiện bệnh tiểu đường.

2. Phát hiện đối tượng bằng SSD

Trong blog này, chúng tôi sẽ sử dụng các phát hiện bắn một lần để thực hiện phát hiện đối tượng bằng SSD theo cách đơn giản nhất có thể. SSD rất nhanh trong phát hiện đối tượng khi so sánh với những cậu bé lớn như R-CNN hoặc R-CNN nhanh, v.v ... Đây sẽ là một dự án rất thú vị với các trường hợp sử dụng vô tận.

3. Phát hiện người đi bộ bằng cách sử dụng Hogs

Trong dự án này, chúng tôi sẽ thực hiện phát hiện người đi bộ bằng cách sử dụng Hog Short cho Biểu đồ cho độ dốc. Hogs là máy dò tính năng tuyệt vời và cũng có thể được sử dụng để phát hiện đối tượng với SVM nhưng do nhiều thuật toán phát hiện đối tượng nghệ thuật khác như Yolo, SSD, hiện tại, chúng tôi không sử dụng Hogs để phát hiện đối tượng.

4. Phân xa xã hội bằng cách sử dụng Yolov3 - Phát hiện đối tượng

Đây cũng là một dự án rất tiên tiến, trong đó tôi đã sử dụng phát hiện đối tượng trên nguồn cấp dữ liệu hoặc video trực tiếp của máy ảnh để kiểm tra xem việc xa cách xã hội có được theo dõi hay không ở địa phương. Dự án này cũng có phạm vi tương lai vô tận.

5. Hệ thống tham dự dựa trên nhận dạng khuôn mặt

Như cái tên nói rằng dự án này có sự tham dự bằng cách sử dụng sinh trắc học (trong trường hợp này là Face) và là một trong những dự án nổi tiếng nhất trong số các sinh viên đại học ngoài kia.

6. Dự đoán loại trọng lượng sử dụng rừng ngẫu nhiên

Trong dự án này, tôi đã thực hiện dự đoán danh mục trọng lượng của một người được cung cấp chiều cao, cân nặng và giới tính với sự trợ giúp của thuật toán rừng ngẫu nhiên.

7. Dự đoán điểm IPL với ứng dụng

Trong dự án này, tôi đã xây dựng một mô hình dự đoán điểm IPL sử dụng hồi quy Ridge, đây chỉ là một hình thức hồi quy tuyến tính được nâng cấp. Chúng tôi có dữ liệu IPL từ năm 2008 đến 2017. Chúng tôi cũng sẽ xây dựng một mô hình bình tương tác đẹp mắt.

8. Dự đoán giá chuyến bay với ứng dụng

Vì vậy, các bạn đây là một trong những dự án yêu thích nhất của tôi. Trong blog này, tôi đã triển khai mô hình dự đoán giá chuyến bay bằng các kỹ thuật khác nhau và tôi cũng đã thực hiện trực quan hóa dữ liệu rất thường xuyên để hiểu rõ hơn về dữ liệu của chúng tôi.

9. Dự đoán giá nhà - Dữ liệu nhà ở Hoa Kỳ

Dự án dự đoán giá nhà chứng minh là thế giới xin chào của thế giới học máy. Đây là một dự án rất dễ dàng, chỉ đơn giản là sử dụng hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà. Đây sẽ là một dự án rất ngắn.

10. FLIPKART đánh giá trích xuất và phân tích tình cảm với ứng dụng

Đây là một blog rất thú vị, nơi chúng tôi sẽ thực hiện trích xuất Flipkart đánh giá và phân tích tình cảm và chúng tôi cũng sẽ xây dựng một ứng dụng bình đẹp để hiển thị mọi thứ.

11. Phân tích tình cảm chứng khoán bằng cách sử dụng tiêu đề

Trong dự án này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể thực hiện phân tích tình cảm chứng khoán bằng cách sử dụng các tiêu đề của một tờ báo. Chúng tôi sẽ dự đoán nếu thị trường chứng khoán sẽ tăng hoặc giảm. Đây là một dự án đơn giản nhưng rất thú vị do sức mạnh dự đoán của nó.

12. Hầu hết các màu chiếm ưu thế trong hình ảnh bằng cách sử dụng phân cụm kmeans

Trong blog này, chúng tôi sẽ tìm thấy các màu chiếm ưu thế nhất trong một hình ảnh sử dụng thuật toán phân cụm KMeans, đây là một dự án rất thú vị và cá nhân là một trong những mục yêu thích của tôi vì sự đơn giản và sức mạnh của nó.

13. Dự đoán chất lượng rượu vang

Trong blog này, chúng tôi sẽ xây dựng một mô hình dự đoán chất lượng rượu vang đơn giản bằng cách sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên.

14. Phát hiện mặt và mắt bằng cách sử dụng haarcascades

Một dự án đơn giản trong đó chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể thực hiện phát hiện khuôn mặt và mắt trong CV2 bằng cách sử dụng haarcascades. Đây sẽ là một dự án rất dễ dàng và thú vị. Hãy nhớ rằng nó chỉ phát hiện và không công nhận.

15. Xác thực ghi chú ngân hàng bằng cách sử dụng rừng ngẫu nhiên

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể thực hiện xác thực ghi chú ngân hàng hoặc cách chúng ta có thể phân loại ghi chú ngân hàng thành các lớp giả hoặc xác thực dựa trên các tính năng số như phương sai, độ lệch, kurtosis, entropy.

16. Hệ thống đề xuất phim

Về cơ bản, tôi đã thực hiện hệ thống đề xuất phim bằng hai cách khác nhau. Theo cách đầu tiên, chúng tôi sẽ sử dụng ma trận bộ phim người dùng để tìm sự tương đồng.

Trực giác đơn giản của cách thứ 2 này là chúng ta sẽ kết hợp các tính năng chính như diễn viên, đạo diễn, thể loại, v.v., và quan sát sự tương đồng giữa chúng bởi vì hầu hết thời gian các đạo diễn tương tự làm các bộ phim tương tự, các diễn viên tương tự như biểu diễn trong một số Các loại phim cụ thể tương tự.

17. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng

Trong blog này, chúng tôi sẽ xây dựng một mô hình phát hiện gian lận thẻ tín dụng sẽ rất đơn giản và dễ hiểu. Đây là một dự án học máy rất cơ bản mà sinh viên về cơ bản làm trong giai đoạn bắt đầu học máy.

18. Phát hiện thư rác bằng cách sử dụng vector đếm

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể thực hiện phát hiện thư rác theo cách đơn giản nhất có thể với sự trợ giúp của Bá tước Vectorizer và thuật toán Bayes Naive đa hình.

19. Dự đoán thuế nhà sử dụng Rừng ngẫu nhiên - Dữ liệu nhà ở Boston

Chúng tôi sẽ sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên để dự đoán thuế nhà. Đây là một dự án đơn giản. Tôi đã sử dụng dữ liệu nhà ở Boston cho trường hợp sử dụng này.

Các dự án học tập sâu với mã nguồn trong Python

20. Dự đoán giá cổ phiếu của Google bằng LSTM

Trong dự án này, chúng tôi sẽ thấy rằng cách chúng tôi có thể thực hiện dự đoán giá cổ phiếu của Google bằng cách sử dụng mô hình LSTMS Keras của chúng tôi được đào tạo trên dữ liệu cổ phiếu trong quá khứ. Dự án này chỉ dành cho mục đích giáo dục. Vui lòng không đầu tư tiền của bạn bằng cách sử dụng các mô hình này.

21. Chú thích hình ảnh - với mã nguồn

Trong dự án này, chúng tôi sẽ triển khai dự án chú thích hình ảnh là một dự án rất tiên tiến. Chúng tôi sẽ sử dụng kết hợp các LSTM và CNN cho trường hợp sử dụng này.

22. Tạo hình ảnh giả CIFAR-10 bằng cách sử dụng mạng đối thủ tổng hợp tích chập sâu (DCGAN)

Trong dự án này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể xây dựng một số hình ảnh giả trông thực, sử dụng các mạng lưới đối thủ hoặc DCGans tích chập sâu. Gans về cơ bản được biết đến với hai mạng, mạng tổng thể và mạng phân biệt đối xử của họ. Chúng tôi đào tạo mô hình phân biệt đối xử của chúng tôi theo cách mà nó có thể cho chúng tôi biết rằng hình ảnh nào là thật và hình ảnh nào là giả. Mạng tổng thể cố gắng tạo ra những hình ảnh mới thậm chí có thể đánh lừa mạng lưới phân biệt đối xử và chứng tỏ mình là có thật.

23. Phát hiện và nhận dạng tấm mũ bảo hiểm và số bằng cách sử dụng Yolov3

Vì vậy, những người trong dự án này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể thực hiện phát hiện và nhận dạng tấm mũ bảo hiểm và số lượng trong Python bằng Yolov3 và một số kỹ thuật tầm nhìn máy tính khác. Đây là một dự án rất tiên tiến mà bạn có thể sử dụng cho các dự án nhỏ của trường đại học cũng như các dự án lớn. Vì vậy, không lãng phí thêm thời gian.Helmet and Number Plate Detection and Recognition in Python using YOLOv3 and some other Computer Vision techniques. This is a very advanced project which you can use for your college minor projects as well as major projects. So without wasting any further time.

https://machinelearningprojects.net/wp-content/uploads/2021/08/output-online-video-cutter.com_.mp4

Các dự án học máy với mã nguồn trong Python

Động lực chính của chúng tôi đằng sau mũ bảo hiểm và phát hiện và nhận dạng biển số là trước tiên để phát hiện xem ai đó có đội mũ bảo hiểm hay không, nếu anh ta đội nó, không có vấn đề gì, nhưng nếu không, phát hiện biển số của anh ta và gửi một chiếc điện tử cho anh ta.Helmet and Number Plate Detection and Recognition were to first detect if someone is wearing a helmet or not, if he is wearing it, no problem, but if not, detect his number plate and send an e-challan to him.

24. Chăm sóc sức khỏe - Tất cả trong một giải pháp y tế - Dự án y tế - 7 phát hiện bệnh (lặp lại)

Đây là một dự án mà tôi đã chọn làm dự án lớn năm cuối của trường đại học và đoán xem, nó đã diễn ra khá tốt. Dự án này sử dụng các kỹ thuật tiên tiến khác nhau như CNN, VGGS, XGBOOST, vv để thực hiện 7 phát hiện bệnh.

7 phát hiện này là phát hiện covid, phát hiện Alzheimer, phát hiện khối u não, phát hiện ung thư vú, phát hiện viêm phổi, phát hiện bệnh tim và phát hiện bệnh tiểu đường.

25. Người đàn ông vô hình sử dụng mặt nạ R-CNN

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể thực hiện phân đoạn con người bằng cách sử dụng mặt nạ R-CNN. Đây là một dự án rất tiên tiến và nhiều điều đang diễn ra dưới mui xe. Vui lòng chỉ thử dự án này khi bạn có sẵn với GPU.

https://machinelearningprojects.net/wp-content/uploads/2021/08/bandicam-2021-08-11-11-27-36-925.mp4

Các dự án học máy với mã nguồn trong Python

Động lực chính của chúng tôi đằng sau mũ bảo hiểm và phát hiện và nhận dạng biển số là trước tiên để phát hiện xem ai đó có đội mũ bảo hiểm hay không, nếu anh ta đội nó, không có vấn đề gì, nhưng nếu không, phát hiện biển số của anh ta và gửi một chiếc điện tử cho anh ta.

24. Chăm sóc sức khỏe - Tất cả trong một giải pháp y tế - Dự án y tế - 7 phát hiện bệnh (lặp lại)

27. Giải quyết Sudoku

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể triển khai Sudoku Solver bằng cách sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh và tầm nhìn máy tính. Sudoku là một câu đố lưới 9x9.

28. Phân khúc con người sử dụng U-Net

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể thực hiện phân đoạn con người bằng U-NET. U-NET là một kiến ​​trúc CNN rất đặc biệt được sản xuất đặc biệt để phân khúc trong lĩnh vực y tế. Nó được gọi là U-Net vì kiến ​​trúc đặc biệt của nó có hình dạng giống như U.

29. Dự đoán sản xuất sữa cho năm tới bằng LSTM

Trong blog này, chúng tôi sẽ thực hiện dự đoán sản xuất sữa cho năm tới với dữ liệu sản xuất sữa 13 năm trước đó. Chúng tôi sẽ sử dụng LSTM cho dự án này vì thực tế là dữ liệu được tuần tự.

30. Máy dò cảm xúc sử dụng Keras

Trong blog này, chúng tôi sẽ xây dựng một mô hình phát hiện cảm xúc trong Keras bằng cách sử dụng các mạng thần kinh tích chập. Đây là một trong những dự án yêu thích của tôi.

https://machinelearningprojects.net/wp-content/uploads/2021/07/bandicam-2021-07-22-15-57-34-362-Join.mp4

Các dự án học máy với mã nguồn trong Python

31. Phân loại giống khỉ bằng cách sử dụng học tập chuyển nhượng

Trong blog này, chúng tôi sẽ sử dụng học tập chuyển nhượng để thực hiện dự án của chúng tôi đó là phân loại giống khỉ. Học tập chuyển tiếp đơn giản là khi chúng tôi đang sử dụng một mô hình đã được đào tạo cho trường hợp sử dụng hiện tại của chúng tôi. Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng Mobilenet, được đào tạo trước trên ImageNet.

32. Nhận dạng số viết tay MNIST bằng cách sử dụng Keras - với người dự đoán trực tiếp

Khi bắt đầu với việc học máy, nhận dạng số viết tay của MNIST là dự án đầu tiên trong tâm trí của mọi người vì sự đơn giản, dữ liệu phong phú và kết quả ma thuật. Nó cũng có thể được coi là thế giới ‘Xin chào thế giới ML. Vì vậy, trong blog này, chúng ta sẽ xem cách thực hiện nó.

Bạn có thể nghĩ, mọi người đã thực hiện một hướng dẫn về nó, vì vậy những gì đặc biệt trong cái này. Điều đặc biệt trong dự án của tôi là tôi cũng đã thực hiện một yếu tố dự đoán tương tác trực tiếp vào cuối, nơi bạn sẽ vẽ số và mô hình được đào tạo của chúng tôi sẽ dự đoán nó.

33. AI học chơi trò chơi chim Flappy

Vì vậy, trong blog này, chúng tôi sẽ triển khai trò chơi Flappy Bird sẽ được chơi bởi AI. Chúng tôi sẽ đạt được điều này bằng cách sử dụng gọn gàng là viết tắt của các cấu trúc liên kết tăng cường thần kinh. Một trong những tưởng tượng lớn của mọi kỹ sư học máy là tạo ra một trò chơi có thể học cách tự chơi. Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó.NEAT which stands for NeuroEvolution of Augmenting Topologies. One of the major fantasies of every machine learning engineer is to make a game that can learn to play on itself. In this blog, we will see that how we can do that.

34. Phát hiện tuổi bằng CNN với Keras

Trong blog này, chúng tôi sẽ thực hiện phát hiện tuổi bằng CNN với sự trợ giúp của Keras. Đây sẽ là một dự án rất thú vị.

https://machinelearningprojects.net/wp-content/uploads/2021/07/bandicam-2021-07-21-18-53-19-527.mp4

Các dự án học máy với mã nguồn trong Python

31. Phân loại giống khỉ bằng cách sử dụng học tập chuyển nhượng

Trong blog này, chúng tôi sẽ sử dụng học tập chuyển nhượng để thực hiện dự án của chúng tôi đó là phân loại giống khỉ. Học tập chuyển tiếp đơn giản là khi chúng tôi đang sử dụng một mô hình đã được đào tạo cho trường hợp sử dụng hiện tại của chúng tôi. Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng Mobilenet, được đào tạo trước trên ImageNet.

32. Nhận dạng số viết tay MNIST bằng cách sử dụng Keras - với người dự đoán trực tiếp Raspberry Pi, a thermal sensor, and a camera for its practical implementation.

Khi bắt đầu với việc học máy, nhận dạng số viết tay của MNIST là dự án đầu tiên trong tâm trí của mọi người vì sự đơn giản, dữ liệu phong phú và kết quả ma thuật. Nó cũng có thể được coi là thế giới ‘Xin chào thế giới ML. Vì vậy, trong blog này, chúng ta sẽ xem cách thực hiện nó.

Bạn có thể nghĩ, mọi người đã thực hiện một hướng dẫn về nó, vì vậy những gì đặc biệt trong cái này. Điều đặc biệt trong dự án của tôi là tôi cũng đã thực hiện một yếu tố dự đoán tương tác trực tiếp vào cuối, nơi bạn sẽ vẽ số và mô hình được đào tạo của chúng tôi sẽ dự đoán nó.Conv2D — BatchNormalization — Maxpooling — Dropoutlayers.

33. AI học chơi trò chơi chim Flappy

Vì vậy, trong blog này, chúng tôi sẽ triển khai trò chơi Flappy Bird sẽ được chơi bởi AI. Chúng tôi sẽ đạt được điều này bằng cách sử dụng gọn gàng là viết tắt của các cấu trúc liên kết tăng cường thần kinh. Một trong những tưởng tượng lớn của mọi kỹ sư học máy là tạo ra một trò chơi có thể học cách tự chơi. Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó.

34. Phát hiện tuổi bằng CNN với Keras

Trong blog này, chúng tôi sẽ thực hiện phát hiện tuổi bằng CNN với sự trợ giúp của Keras. Đây sẽ là một dự án rất thú vị.

35. Phát hiện lửa và khói bằng CNN với KerasHelmet and Number Plate Detection and Recognition in Python using YOLOv3 and some other Computer Vision techniques. This is a very advanced project which you can use for your college minor projects as well as major projects. So without wasting any further time.

Vì vậy, các chàng trai ở đây có dự án phát hiện lửa và khói, đó là một trường hợp sử dụng rất thực tế khác của việc học sâu. Chúng tôi sẽ sử dụng CNNS để thực hiện dự án này. Tôi đã sử dụng tăng dữ liệu để tăng khối lượng dữ liệu hình ảnh của mình và tôi có độ chính xác rất thỏa mãn khoảng 90% trên một bộ dữ liệu như thế này.Helmet and Number Plate Detection and Recognition were to first detect if someone is wearing a helmet or not, if he is wearing it, no problem, but if not, detect his number plate and send an e-challan to him.

Bạn có thể mở rộng thêm ý tưởng này bằng cách sử dụng nó với Raspberry Pi, cảm biến nhiệt và máy quay phim thực tế của nó.

36. Mèo và chó phân loại

7 phát hiện này là phát hiện covid, phát hiện Alzheimer, phát hiện khối u não, phát hiện ung thư vú, phát hiện viêm phổi, phát hiện bệnh tim và phát hiện bệnh tiểu đường.

40. Người đàn ông vô hình sử dụng mặt nạ R-CNN (lặp lại)

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể thực hiện phân đoạn con người bằng cách sử dụng mặt nạ R-CNN. Đây là một dự án rất tiên tiến và nhiều điều đang diễn ra dưới mui xe. Vui lòng chỉ thử dự án này khi bạn có sẵn với GPU.

41. Bộ giải Sudoku (lặp lại)

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể triển khai Sudoku Solver bằng cách sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh và tầm nhìn máy tính. Sudoku là một câu đố lưới 9x9.

42. Phát hiện đối tượng bằng SSD (lặp lại)

Trong blog này, chúng tôi sẽ sử dụng các phát hiện bắn một lần để thực hiện phát hiện đối tượng bằng SSD theo cách đơn giản nhất có thể. SSD rất nhanh trong phát hiện đối tượng khi so sánh với những cậu bé lớn như R-CNN hoặc R-CNN nhanh, v.v ... Đây sẽ là một dự án rất thú vị với các trường hợp sử dụng vô tận.

43. Phân biệt xã hội bằng cách sử dụng Yolov3 (lặp lại)

Đây cũng là một dự án rất tiên tiến, trong đó tôi đã sử dụng phát hiện đối tượng trên nguồn cấp dữ liệu hoặc video trực tiếp của máy ảnh để kiểm tra xem việc xa cách xã hội có được theo dõi hay không ở địa phương. Dự án này cũng có phạm vi tương lai vô tận.

44. Cách phát hiện hình dạng bằng CV2

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể phát hiện các hình dạng bằng CV2 trong một hình ảnh bằng cách sử dụng các đường viền và khoảnh khắc.

45. Máy quét tài liệu sử dụng OpenCV

Vì vậy, các bạn, trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể xây dựng một máy quét tài liệu rất đơn giản nhưng mạnh mẽ bằng OpenCV. Đây là một trong những dự án yêu thích của tôi vì sự đơn giản và sức mạnh của nó. Vì vậy, không có gì đến hạn.

46. ​​Phát hiện mốc đối mặt bằng DLIB

Trong blog này, chúng tôi sẽ triển khai dự án phát hiện Face C xem bằng thư viện DLIB. Chúng tôi sẽ thực hiện cả phát hiện 68 điểm và 5 điểm.

47. Tạo bản phác thảo của bạn bằng OpenCV trong Python

Trong blog rất ngắn này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể thực hiện bản phác thảo của mình bằng cách sử dụng OpenCV theo cách đơn giản nhất có thể. Đây sẽ là một dự án rất thú vị cho người mới bắt đầu.

48. Hệ thống tham dự dựa trên nhận dạng khuôn mặt (lặp lại)

Như cái tên nói rằng dự án này có sự tham dự bằng cách sử dụng sinh trắc học (trong trường hợp này là Face) và là một trong những dự án nổi tiếng nhất trong số các sinh viên đại học ngoài kia.

49. Cách thực hiện nhận dạng khuôn mặt bằng cách sử dụng KNN

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể thực hiện nhận dạng khuôn mặt bằng cách sử dụng KNN (thuật toán hàng xóm K-Newest) và Haar Cascades. Haar Cascades rất nhanh so với các cách khác để phát hiện khuôn mặt (như MTCNN) nhưng với sự đánh đổi chính xác. Độ chính xác của nó ít hơn một chút khi so sánh với những cậu bé lớn như MTCNNS.

50. Trò chơi rắn bất tử trong Python bằng OpenCV

Tôi đã thực hiện rất nhiều dự án cho đến nay trong hầu hết các lĩnh vực khoa học dữ liệu, từ ML, DL, Tầm nhìn máy tính đến NLP, nhưng trò chơi rắn bất tử này ở Python vẫn là một trong những dự án yêu thích của tôi vì sự đơn giản và tương tác của người dùng. Bạn sẽ hoàn toàn ngạc nhiên sau khi xem kết quả chỉ trong khoảng 100 dòng mã.immortal snake game in Python is still one of my favorite projects because of its simplicity and user interaction. You will be totally amazed after watching the results in just around 100 lines of code.

https://machinelearningprojects.net/wp-content/uploads/2021/07/demo-12vj6hs4-4pgx_biSyPZYU_nY70.mp4

Các dự án học máy với mã nguồn trong Python

51. Làm thế nào để tìm thấy các màu chiếm ưu thế nhất trong một hình ảnh

Trong blog này, chúng tôi sẽ tìm thấy các màu chiếm ưu thế nhất trong một hình ảnh sử dụng thuật toán phân cụm KMeans, đây là một dự án rất thú vị và cá nhân là một trong những mục yêu thích của tôi vì sự đơn giản và sức mạnh của nó.

52. Cách thực hiện 5 loại kỹ thuật ngưỡng nổi tiếng nhất

Một blog đơn giản trong đó chúng tôi sẽ thực hiện 5 loại kỹ thuật ngưỡng nổi tiếng nhất. 5 kỹ thuật này là Thresh_binary, Thresh_binary_inv, Thresh_tozero, Thresh_tozero_inv và Thresh_trunc

53. Phát hiện mặt và mắt trong CV2 bằng cách sử dụng haarcascades

Vì vậy, trong blog rất thú vị này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể thực hiện phát hiện khuôn mặt và mắt trong CV2 bằng cách sử dụng haarcascades. Đây sẽ là một dự án rất dễ dàng và thú vị. Hãy nhớ rằng nó chỉ phát hiện và không công nhận.

54. áo choàng vô hình Harry Harry - ít hơn 50 dòng mã

Vì vậy, các bạn, một trong những blog được chờ đợi nhất là ở đây. Hôm nay chúng tôi sẽ mã hóa chiếc áo choàng vô hình của Harry, trong chưa đầy 50 dòng mã và bạn sẽ hoàn toàn ngạc nhiên sau khi xem kết quả. Vâng, tôi biết bạn có thể kiểm soát cảm xúc của mình 🙂

https://machinelearningprojects.net/wp-content/uploads/2021/07/demo.mp4

Các dự án học máy với mã nguồn trong Python

51. Làm thế nào để tìm thấy các màu chiếm ưu thế nhất trong một hình ảnh

Trong blog này, chúng tôi sẽ tìm thấy các màu chiếm ưu thế nhất trong một hình ảnh sử dụng thuật toán phân cụm KMeans, đây là một dự án rất thú vị và cá nhân là một trong những mục yêu thích của tôi vì sự đơn giản và sức mạnh của nó.

56. Hình ảnh xoay và tỷ lệ trong CV2 - Một ứng dụng thú vị trong Python

Trong blog này, chúng tôi sẽ tạo ra một ứng dụng rất thú vị trong Python, trong đó chúng tôi sẽ xoay và mở rộng hình ảnh trong CV2. Đây sẽ là một dự án rất đơn giản và thú vị

57. Cách sử dụng nhấp chuột để vẽ vòng tròn trong Python

Trong blog rất ngắn này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể sử dụng các nhấp chuột chuột để vẽ các vòng tròn trong Python bằng OpenCV.

58. Cách sửa chữa hình ảnh bị hư hỏng bằng phương pháp inpainting

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể sửa chữa hình ảnh bị hư hỏng trong Python bằng cách sử dụng các phương pháp inpencv. Đây sẽ là một dự án rất thú vị, vì vậy mà không cần thêm đến hạn, hãy để đi sâu vào nó.

Hình ảnh Inpainting là quá trình loại bỏ thiệt hại, chẳng hạn như tiếng ồn, đột quỵ hoặc văn bản trên hình ảnh. Nó đặc biệt hữu ích trong việc khôi phục các bức ảnh cũ có thể có các cạnh hoặc điểm mực bị trầy xước trên chúng. Chúng có thể được loại bỏ kỹ thuật số thông qua phương pháp này. is the process of removing damage, such as noises, strokes, or text, on images. It is particularly useful in the restoration of old photographs which might have scratched edges or ink spots on them. These can be digitally removed through this method.

59. Cách tạo hình ảnh tiêu cực trong Python bằng OpenCV

Vì vậy, trong blog này của loạt OpenCV này, chúng tôi sẽ tạo ra một hình ảnh tiêu cực. Nói về những tiêu cực, đó là một cảm giác rất hoài cổ bởi vì ngày nay chúng ta không quen nhìn thấy những tiêu cực nhưng khoảng 101515 năm trước, trước hết, các tiêu cực đã được tạo ra và sau đó là hình ảnh gốc.

60. Cách phát hiện các cạnh bằng đạo hàm thứ 2 Laplacian

Trong blog của loạt OpenCV này, chúng tôi sẽ thực hiện bộ lọc Pass High Pass hoặc Laplacian Laplacian Derivative cho các hình ảnh là một xử lý hình ảnh rất hữu ích được sử dụng trong các miền phòng thủ (trong tên lửa hoặc xe tăng) để theo dõi xe tăng và xe tải của kẻ thù và phá hủy chúng.

61. Cách vẽ biểu đồ hình ảnh thang độ xám theo 2 cách

Trong blog rất ngắn này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể vẽ một biểu đồ của một hình ảnh thang độ xám. Cách đầu tiên là sử dụng Numpy và cách thứ hai là sử dụng matplotlib

62. Làm thế nào để từ chối một hình ảnh bằng cách sử dụng độ mờ trung bình

Trong blog này, những gì chúng ta sẽ thấy sẽ không phải là một cái gì đó ít hơn ma thuật. Bạn sẽ ngạc nhiên sau khi xem sức mạnh của mờ trung bình.

63. Cách thực hiện các hoạt động hình thái như xói mòn, giãn nở và gradient trong Python bằng OpenCV

Vì vậy, trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng làm thế nào chúng ta có thể thực hiện các hoạt động hình thái như xói mòn, giãn nở và độ dốc trên một hình ảnh để tăng cường nó.

Biến đổi hình thái là một số hoạt động đơn giản dựa trên hình ảnh hình ảnh. Nó thường được thực hiện trên hình ảnh nhị phân. Nó cần hai đầu vào, một là hình ảnh gốc của chúng tôi, cái thứ hai được gọi là phần tử cấu trúc hoặc kernel quyết định bản chất của hoạt động. Hai toán tử hình thái cơ bản là xói mòn và giãn nở. Sau đó, các hình thức biến thể của nó như mở, đóng, gradient, vv cũng đi vào chơi.structuring element or kernel which decides the nature of the operation. Two basic morphological operators are Erosion and Dilation. Then its variant forms like Opening, Closing, Gradient, etc also come into play.

64. Cách phát hiện nhanh các đường viền trong hình ảnh trong Python bằng OpenCV

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể phát hiện các đường viền trong một hình ảnh bằng mô -đun CV2. Nói về đường viền đó là một hoạt động rất hữu ích khi trường hợp sử dụng của chúng tôi liên quan đến hình ảnh địa chất hoặc nghiên cứu bản đồ thời tiết, v.v.

65. Làm mờ trong CV2 - Vết mờ đơn giản, mờ hộp, mờ Gaussian và mờ trung bình

Trong blog này, chúng ta sẽ thấy cách thực hiện 4 loại mờ nổi tiếng nhất trong CV2 (Blur Simple, Box Blur, Gaussian Blur và Median Blur).Simple Blur, Box Blur, Gaussian Blur, and Median Blur).

Các dự án xử lý ngôn ngữ tự nhiên với mã nguồn trong Python

66. Từ với vectơ sử dụng Spacy-Chứng minh King-Man+Woman = Queen

Blog này sẽ là một blog rất ngắn, nơi chúng ta sẽ thấy sự kỳ diệu của các từ đối với các vectơ bằng thư viện Spacy và chúng tôi cũng sẽ chứng minh rằng King-Man+Woman = Queen. Đây sẽ là một blog rất thú vị

67. Mô hình chủ đề sử dụng phân bổ Dirichlet tiềm ẩn

Vì vậy, các bạn trong blog này, chúng ta sẽ thấy rằng cách chúng ta có thể thực hiện mô hình hóa chủ đề bằng cách sử dụng phân bổ Dirichlet tiềm ẩn. Những gì chúng tôi làm trong mô hình chủ đề là chúng tôi cố gắng kết hợp các đối tượng khác nhau (tài liệu trong trường hợp này) trên cơ sở một số từ tương tự. Điều này có nghĩa là nếu 2 tài liệu chứa các từ tương tự, thì có rất nhiều cơ hội mà cả hai có thể thuộc cùng một loại.

68. Phân loại tin tức giả sử dụng LSTM

Trong blog này, chúng tôi sẽ triển khai một trình phân loại tin tức giả sử dụng các lớp nhúng và LSTM của thư viện Keras. Chúng tôi có kiến ​​trúc được thực hiện trong dự án này.

69. Phân hủy giá trị đơn lẻ

Hãy cho tôi biết nếu có bất kỳ truy vấn nào liên quan đến các dự án học máy với mã nguồn bằng Python bằng cách liên hệ với tôi trên email hoặc LinkedIn.

Ngoài ra, hãy kiểm tra các dự án học máy khác của tôi, các dự án học tập sâu, dự án tầm nhìn máy tính, dự án bình, dự án NLP.Machine Learning projects, Deep Learning projects, Computer Vision projects, Flask projects, NLP projects.

Ghé thăm blog của tôi để biết thêm các dự án học máy thú vị hơn, các dự án học tập sâu, các dự án tầm nhìn máy tính và nhiều hơn nữa

Vì vậy, đây là tất cả cho những người viết blog này, cảm ơn vì đã đọc nó và tôi hy vọng bạn sẽ mang theo một cái gì đó với bạn sau khi đọc nó và cho đến lần tiếp theo 👋

Các dự án học máy tốt nhất cho năm cuối là gì?

Một số dự án học máy mát mẻ là gì?

Tôi có thể tìm các dự án học máy ở đâu?

Python có tốt cho AI ML không?