16 идей и тем для начинающих по проектам интеллектуального анализа данных [2022]

Проекты интеллектуального анализа данных

Сегодня интеллектуальный анализ данных стал стратегически важным для организаций из разных отраслей. Это помогает не только прогнозировать результаты и тенденции, но также устранять узкие места и улучшать существующие процессы. Похоже, что эта тенденция сохранится в 2022 году и далее. Итак, если вы новичок, лучшее, что вы можете сделать, — это поработать над некоторыми проектами интеллектуального анализа данных в реальном времени.

Если вы только начинаете заниматься наукой о данных, понимание передовых методов интеллектуального анализа данных может показаться сложной задачей. Итак, мы собрали несколько полезных тем для проектов по интеллектуальному анализу данных, чтобы помочь вам в вашем обучении.

Мы в upGrad верим в практический подход, поскольку одни теоретические знания не помогут в рабочей среде в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим несколько забавных и захватывающих проектов интеллектуального анализа данных, над которыми могут работать новички, чтобы проверить свои знания интеллектуального анализа данных. В этом посте вы узнаете о 16 лучших проектах по интеллектуальному анализу данных для начинающих.

В этой статье вы найдете 42 лучшие идеи проектов Python для начинающих, чтобы получить практический опыт работы с Python.

Но сначала давайте ответим на более важный и частый вопрос, который, должно быть, таится в вашей голове: зачем создавать проекты интеллектуального анализа данных ?

Но прежде чем мы начнем, давайте рассмотрим пример, чтобы расшифровать, что такое интеллектуальный анализ данных. Предположим, у вас есть набор данных, содержащий журналы входа в веб-приложение. Он может включать в себя такие вещи, как имя пользователя, отметка времени входа в систему, выполненные действия, время, проведенное на сайте до выхода из системы, и т. д.

Такие неструктурированные данные сами по себе не будут служить никакой цели, если они не систематизированы и не проанализированы для извлечения важной информации для бизнеса. Применяя различные методы интеллектуального анализа данных, вы можете обнаружить привычки, предпочтения пользователей, время пикового использования и т. д. Эти сведения могут еще больше повысить эффективность программной системы и повысить ее удобство для пользователя. Узнайте больше об интеллектуальном анализе данных с помощью наших программ по науке о данных.

В сегодняшнюю цифровую эпоху вычислительные процессы сбора, очистки, анализа и интерпретации данных составляют неотъемлемую часть бизнес-стратегий. Таким образом, специалисты по данным должны обладать достаточными знаниями таких методов, как отслеживание закономерностей, классификация, кластерный анализ, прогнозирование, нейронные сети и т. д. Чем больше вы экспериментируете с различными проектами интеллектуального анализа данных , тем больше знаний вы получаете.

Идеи и темы проекта интеллектуального анализа данных для начинающих

Этот список проектов по интеллектуальному анализу данных для студентов подходит для начинающих и тех, кто только начинает заниматься наукой о данных в целом. Эти проекты по интеллектуальному анализу данных помогут вам приступить к работе со всеми практическими вопросами, необходимыми для успеха в вашей карьере.

Кроме того, если вы ищете проект интеллектуального анализа данных на последний год , этот список должен помочь вам в работе. Итак, без лишних слов, давайте сразу перейдем к некоторым проектам по интеллектуальному анализу данных , которые укрепят вашу базу и позволят вам подняться по лестнице.

1. iBCM: интересный майнер с поведенческими ограничениями

Одна из лучших идей, с которой можно начать экспериментировать с практическими проектами интеллектуального анализа данных для студентов , — это работа над iBCM. Проблема классификации последовательности связана с предсказанием последовательных шаблонов в наборах данных. Он обнаруживает базовый порядок в базе данных на основе определенных меток. При этом он применяет простой математический аппарат частичных порядков. Однако вам потребуется лучшее представление для достижения более точной, лаконичной и масштабируемой классификации. И метод классификации последовательностей с шаблоном ограничения поведения может удовлетворить эту потребность.

Интересный проект Behavioral Constraint Miner (iBCM) может отображать различные шаблоны в последовательности, такие как простое вхождение, зацикливание и поведение на основе позиции. Он также может добывать негативную информацию, т. е. отсутствие определенного поведения. Таким образом, подход iBCM выходит далеко за рамки типичных представлений интеллектуального анализа последовательностей.

2. GERF: Система рекомендаций по групповым мероприятиям

Это один из простых, но захватывающих проектов интеллектуального анализа данных . Это интеллектуальное решение для рекомендации общественных мероприятий, таких как выставки, презентации книг, концерты и т. д. Большая часть исследований сосредоточена на том, чтобы предложить людям предстоящие развлечения. Таким образом, была разработана структура рекомендаций по групповым событиям (GERF) , чтобы предлагать события группе пользователей.

Эта модель использует алгоритм обучения для ранжирования для извлечения групповых предпочтений и может включать дополнительные контекстные влияния с легкостью, точностью и эффективностью времени. Кроме того, его можно удобно применять к другим сценариям групповых рекомендаций, таким как туристические услуги на основе местоположения.

3. Эффективный поиск сходства для динамических потоков данных

Онлайн-приложения используют системы поиска по сходству для таких задач, как распознавание образов, рекомендации, обнаружение плагиата и т. д. Как правило, алгоритм отвечает на запросы ближайшего соседа с помощью метода хеширования с учетом местоположения или LSH , метода, связанного с минимальным хешированием. Его можно реализовать в нескольких вычислительных моделях с большими наборами данных, включая архитектуру MapReduce и потоковую передачу. Упоминание проектов по интеллектуальному анализу данных может помочь вашему резюме выглядеть намного интереснее, чем другие.

Однако динамические потоки данных требуют масштабируемой фильтрации и проектирования на основе LSH. С этой целью эффективный проект поиска сходства превосходит предыдущие алгоритмы. Вот некоторые из его основных особенностей:

• В качестве меры сходства используется индекс Жаккара.
• Предлагает структуру данных ближайшего соседа, подходящую для динамических потоков данных.
• Предлагает алгоритм зарисовки для оценки подобия

4. Частый поиск паттернов на неопределенных графах

Области применения, такие как биоинформатика, социальные сети и обеспечение соблюдения конфиденциальности, часто сталкиваются с неопределенностью из-за наличия взаимосвязанных реальных архивов данных. Эта неопределенность пронизывает и графические данные.

Эта проблема требует инновационных проектов интеллектуального анализа данных , которые могут улавливать транзитивные взаимодействия между узлами графа. Эти проекты интеллектуального анализа данных для начинающих помогут создать прочную основу для фундаментальных концепций программирования. Одним из таких методов является частый анализ подграфов и шаблонов на одном неопределенном графе. Решение представлено в следующем формате:

• Алгоритм перечисления-оценки для поддержки вычислений в вероятностной семантике
• Алгоритм аппроксимации для эффективного решения проблем
• Методы совместного использования вычислений для повышения производительности майнинга
• Интеграция подходов на основе контрольных точек и сокращения для расширения алгоритма до ожидаемой семантики

5. Очистка данных с помощью запрещенных наборов элементов или FBI

Методы очистки данных обычно включают удаление ошибок данных и систематическое устранение проблемы путем указания ограничений (недопустимых значений, ограничений домена, логических правил и т. д.).

В реальной вселенной больших данных нас заваливают грязными данными, которые поступают без каких-либо известных ограничений. В таком сценарии алгоритм автоматически обнаруживает ограничения на грязные данные и в дальнейшем использует их для выявления и исправления ошибок. Но когда этот алгоритм обнаружения снова запускается на восстановленных данных, он вводит новые нарушения ограничений, делая данные ошибочными. Это один из отличных проектов интеллектуального анализа данных для начинающих.

Следовательно, был разработан метод исправления, основанный на запрещенных наборах элементов (FBI) , для записи маловероятных совпадений значений и более точного обнаружения ошибок. А эмпирические оценки устанавливают достоверность и надежность этого механизма.

6. Защита данных пользователей в профильных социальных сетях

Это один из удобных проектов по интеллектуальному анализу данных, который найдет широкое применение в будущем. Рассмотрим базу данных профилей пользователей, поддерживаемую поставщиками услуг социальных сетей, такими как сайты онлайн-знакомств. Запрашивающие пользователи указывают определенные критерии, на основании которых их профили сопоставляются с профилями других пользователей. Этот процесс должен быть достаточно безопасным для защиты от любых нарушений данных. Сегодня на рынке есть несколько решений, которые используют гомоморфное шифрование и несколько серверов для сопоставления профилей пользователей для сохранения конфиденциальности пользователей.

7. PrivRank для социальных сетей

Сайты социальных сетей извлекают предпочтения своих пользователей из их действий в Интернете, чтобы предлагать персональные рекомендации. Однако данные о действиях пользователей содержат информацию, которая может быть использована для получения личных сведений о человеке (например, пол, возраст и т. д.). И любая утечка или раскрытие таких данных, указанных пользователем, может увеличить риск атак с вмешательством.

8. Практическая схема PEK для зашифрованной электронной почты на облачном сервере

В свете текущих громких публичных событий, связанных с утечкой электронной почты, безопасность таких конфиденциальных сообщений стала главной проблемой для пользователей во всем мире. С этой целью технология общедоступного шифрования с поиском по ключевым словам (PEKS) предлагает жизнеспособное решение. Это один из полезных проектов интеллектуального анализа данных, в котором защита безопасности сочетается с эффективными функциями поиска.

При поиске в большой зашифрованной базе данных электронной почты на облачном сервере мы хотели бы, чтобы получатели электронной почты выполняли быстрый поиск по нескольким ключевым словам и логическим значениям, не раскрывая дополнительную информацию серверу.

Читайте: Приложения для интеллектуального анализа данных в реальном мире

9. Сентиментальный анализ и анализ мнений для мобильных сетей

Этот проект касается пост-публикационных приложений, в которых зарегистрированный пользователь может делиться текстовыми сообщениями или изображениями, а также оставлять комментарии к сообщениям. В преобладающей системе пользователи должны просматривать все комментарии вручную, чтобы отфильтровать проверенные комментарии, положительные комментарии, отрицательные замечания и так далее.

Благодаря анализу настроений и системе сбора мнений пользователи могут проверять статус своего сообщения, не затрачивая много времени и усилий. Он предоставляет мнение о комментариях, сделанных к сообщению, а также дает возможность просмотреть график.

10. Выявление k наиболее частых негативных паттернов с помощью обучения

В поведенческой информатике негативные последовательные паттерны (ППП) могут быть более показательными, чем позитивные последовательные паттерны (ППП) . Например, в исследовании, связанном с заболеванием или болезнью, данные о пропуске лечения могут быть более полезными, чем данные о посещении медицинской процедуры. Но на сегодняшний день майнинг NSP все еще находится в зачаточном состоянии. Алгоритм «Topk-NSP+» представляет собой надежное решение для преодоления препятствий в текущем ландшафте майнинга. Это один из трендов интеллектуального анализа данных, и вот как проект предлагает алгоритм:

• Майнинг топ-k PSP существующим методом
• Добыча до k NSP из этих PSP с использованием идеи, аналогичной добыче топ-k PSP.
• Использование трех стратегий оптимизации для выбора полезных NSP и снижения вычислительных затрат.

Также попробуйте: Идеи проекта машинного обучения для начинающих

11. Проект автоматизированной классификации личности

Автоматическая система анализирует характеристики и поведение участников. И после наблюдения за прошлыми шаблонами классификации данных он предсказывает тип личности и сохраняет свои собственные шаблоны в наборе данных. Идею этого проекта можно резюмировать следующим образом:

• Хранить данные о личности в базе данных
• Соберите связанные характеристики для каждого пользователя
• Извлечение соответствующих функций из текста, введенного участником
• Изучите и отобразите черты характера
• Связать личность и поведение пользователя (для определенного типа личности могут быть разные степени поведения)

Такие модели широко распространены в службах профориентации, где личность учащегося сопоставляется с подходящими карьерными путями. Это может быть интересным и полезным проектом по интеллектуальному анализу данных.

12. Социально-осведомленное моделирование социального влияния

Этот проект работает с большими социальными данными и использует глубокое обучение для последовательного моделирования интересов пользователей. Поэтапный процесс описан ниже:

• Предварительный анализ двух реальных наборов данных (Yelp и Epinions)
• Обнаружение статистически последовательных действий пользователей и их социальных кругов, включая временную автокорреляцию и социальное влияние на принятие решений
• Презентация новой модели глубокого обучения под названием Social-Aware Long Short Term Memory (SA-LSTM) , которая может предсказывать тип предметов или достопримечательностей, которые конкретный пользователь купит или посетит в следующий раз.

Экспериментальные результаты показывают, что структура этого предлагаемого решения обеспечивает более высокую точность прогнозирования по сравнению с другими базовыми методами.

13. Прогнозирование моделей потребления с помощью смешанного подхода

Сегодня люди потребляют большой выбор товаров в цифровом мире. Например, при совершении покупок в Интернете, прослушивании музыки, использовании онлайн-навигации или изучении виртуальных сред. Приложения в этих контекстах используют методы прогнозного моделирования, чтобы рекомендовать пользователям новые элементы. Однако во многих ситуациях мы хотим знать дополнительные сведения о ранее потребленных предметах и ​​прошлом поведении пользователей. И здесь базовый подход предсказания на основе матричной факторизации терпит неудачу. Это один из творческих проектов интеллектуального анализа данных.

Смешанная модель с повторяющимися и новыми событиями предлагает подходящую альтернативу для таких проблем. Он направлен на предоставление точных прогнозов потребления путем уравновешивания индивидуальных предпочтений с точки зрения разведки и эксплуатации. Кроме того, это одна из тех тем проекта по интеллектуальному анализу данных , которая включает экспериментальный анализ с использованием реальных наборов данных. Результаты исследования показывают, что новый подход эффективно работает в различных условиях, от социальных сетей и прослушивания музыки до данных о местоположении.

14. GMC: многоракурсная кластеризация на основе графов

Существующие методы кластеризации для данных с несколькими представлениями требуют дополнительного шага для создания окончательного кластера, поскольку они не уделяют особого внимания весам различных представлений. Более того, они функционируют на фиксированных матрицах сходства графов всех представлений. И это идеальная идея для вашего следующего проекта по интеллектуальному анализу данных!

Новая кластеризация с несколькими представлениями на основе графов (GMC) может решить эту проблему и обеспечить лучшие результаты, чем предыдущие альтернативы. Это метод слияния, который взвешивает матрицы графов данных для всех представлений и выводит единую матрицу, непосредственно генерируя окончательные кластеры. К другим особенностям проекта относятся:

• Разделение точек данных на желаемое количество кластеров без использования параметра настройки. Для этого на матрицу Лапласа объединенной матрицы накладывается ранговое ограничение.
• Оптимизация целевой функции с помощью итеративного алгоритма оптимизации

15. ИТС: интеллектуальная транспортная система

Многоцелевое решение для трафика обычно направлено на обеспечение следующих аспектов:

• Эффективность транспортных услуг
• Транспортная безопасность
• Снижение пробок на дорогах
• Прогноз потенциальных пассажиров
• Адекватное распределение ресурсов

Рассмотрим проект, в котором описанная выше система используется для оптимизации процесса планирования движения автобусов в городе. ITS — один из интересных проектов по интеллектуальному анализу данных для начинающих. Вы можете взять данные за последние три года от известной автобусной компании и применить одномерную многолинейную регрессию для составления прогнозов пассажиров. Кроме того, вы можете рассчитать минимальное количество шин, необходимое для оптимизации в универсальном алгоритме. Наконец, вы проверяете свои результаты, используя статистические методы, такие как средняя абсолютная ошибка в процентах (MAPE) и среднее абсолютное отклонение (MAD) .

Читайте также: Идеи проекта Data Science

16. TourSense для городского туризма

Транспортные данные городского масштаба об автобусах, метро и т. д. также могут быть использованы для идентификации туристов и анализа предпочтений. Но использование традиционных источников данных, таких как опросы и социальные сети, может привести к неадекватному охвату и задержке информации. Проект TourSense демонстрирует, как преодолеть такие недостатки и предоставить более ценную информацию. Этот инструмент будет полезен широкому кругу заинтересованных сторон, от транспортных операторов и туристических агентств до самих туристов. Это один из отличных проектов интеллектуального анализа данных для начинающих. Вот основные этапы его проектирования:

• Алгоритм обучения итеративному распространению на основе графа для идентификации туристов среди других пассажиров общественного транспорта.
• Модель аналитики предпочтений туристов (с использованием данных отслеживания туристов) для изучения и прогнозирования их следующего тура.
• Интерактивный пользовательский интерфейс для удобного доступа к информации из аналитики

Проекты интеллектуального анализа данных: заключение

В этой статье мы рассмотрели 16 проектов интеллектуального анализа данных . Если вы хотите улучшить свои навыки интеллектуального анализа данных, вам нужно взяться за эти проекты интеллектуального анализа данных.

Интеллектуальный анализ данных и связанные области испытали всплеск спроса на найм за последние несколько лет. С помощью приведенных выше тем проекта интеллектуального анализа данных вы можете быть в курсе тенденций и развития рынка. Так что оставайтесь любопытными и продолжайте обновлять свои знания!

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.