Maschinelles Lernen in der Industrie

Anwendungen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft in der Industrie

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? Wir wachsen!

Wir suchen im Jahr 2024 die Zusammenarbeit mit motivierten, unabhängigen Doktoranden oder Doktoranden an etwa sieben neuen Projekten. Wenn Sie daran interessiert sind, zu innovativen Investitionserkenntnissen und Datenanalysen beizutragen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf! Dies kann in Zusammenarbeit mit einer Universität oder als eigenständiges Studium erfolgen.

Über Sov.ai

Sov.ai ist führend bei der Integration fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens mit der Analyse von Finanzdaten, um Anlagestrategien zu revolutionieren. Wir arbeiten mit drei der zehn größten quantitativen Hedgefonds sowie mit vielen mittelständischen und Boutique-Unternehmen zusammen.

Unsere Plattform nutzt verschiedene Datenquellen und innovative Algorithmen, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die zu intelligenteren Investitionsentscheidungen führen.

Wenn Sie Sov.ai beitreten, werden Sie Teil eines dynamischen Forschungsteams, das sich der Aufgabe widmet, die Grenzen dessen, was im Finanzwesen durch Technologie möglich ist, zu erweitern. Bevor Sie Ihr Interesse bekunden, beachten Sie bitte, dass die Forschung überwiegend anspruchsvoller und experimenteller Natur sein wird.

? Forschungs- und Projektmöglichkeiten

Wir bieten eine breite Palette von Projekten an, die unterschiedliche Interessen und Fachkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und Finanzen abdecken. Zu den spannenden aktuellen Projekten gehören:

• Vorhersagemodellierung mit GitHub-Protokollen: Entwickeln Sie Modelle zur Vorhersage von Markttrends und Investitionsmöglichkeiten mithilfe von GitHub-Aktivitäten und Entwicklerdaten.
• Satellitendatenanalyse: Erkunden Sie nicht-traditionelle Datenquellen wie die Stimmung in sozialen Medien, Satellitenbilder oder Webverkehr, um Finanzprognosen zu verbessern.
• Datenimputationstechniken: Untersuchen Sie neue Methoden zum Umgang mit fehlenden oder unvollständigen Daten, um die Robustheit und Genauigkeit unserer Modelle zu verbessern.

Weitere Informationen zu öffentlichen Projekten, die es in das Abonnementprodukt geschafft haben, finden Sie unter docs.sov.ai. Wenn Sie bereits einen Firmensponsor haben, arbeiten wir auch gerne mit diesem zusammen.

Warum Sov.ai beitreten?

• Innovatives Umfeld: Beschäftigen Sie sich mit den neuesten Technologien und Methoden im Bereich maschinelles Lernen und Finanzen.
• Kollaboratives Team: Arbeiten Sie mit einem Team von Experten zusammen, die sich leidenschaftlich dafür einsetzen, Innovationen bei Investitionserkenntnissen voranzutreiben.
• Flexible Projekte: Passen Sie Ihre Forschung an Ihre Interessen und Ihr Fachwissen an und haben Sie die Freiheit, neue Ideen zu erkunden.
• Erfahrene Forscher: Experten zuvor von der NYU, Columbia, dem Oxford-Man Institute, dem Alan Turing Institute und Cambridge.
• Post-Recherche: Treten Sie mit Alumni in Kontakt, die zu DRW, Citadel Securities, Virtu Financial, Akuna Capital und HRT gewechselt sind.

? So bewerben Sie sich

Wenn Sie daran interessiert sind, Ihr Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen und Finanzen zu nutzen, um wirkungsvolle Forschung und Projekte voranzutreiben, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören! Bitte kontaktieren Sie uns unter [email protected] mit Ihrem Lebenslauf und einer kurzen Beschreibung Ihrer Forschungsinteressen.

Gestalten Sie gemeinsam mit uns die Zukunft der Anlageerkenntnisse und leisten Sie einen bedeutenden Einfluss auf die Finanzwelt!

Admin

Werfen Sie einen Blick auf die neu gestartete FirmAI Medium-Publikation, in der wir Experten für KI in der Wirtschaft haben und über ihre Interessenthemen schreiben.

Bitte fügen Sie Ihre Werkzeuge und Notizbücher zu diesem Google Sheet hinzu. Oder fügen Sie es einfach zu diesem Subreddit hinzu, r/datascienceproject

Markieren Sie es in GELB , um Ihr Paket hinzuzufügen. Sie können es auch einfach selbst mit einer Pull-Anfrage hinzufügen.

Eine kuratierte Liste von Notebooks und Bibliotheken zu angewandtem maschinellem Lernen und Datenwissenschaft aus verschiedenen Branchen. Der Code in diesem Repository ist in Python (hauptsächlich unter Verwendung von Jupyter-Notebooks), sofern nicht anders angegeben. Der Katalog ist von awesome-machine-learning inspiriert. r/datascienceproject ist ein Subreddit, in dem Sie alle Ihre Data-Science-Projekte teilen können.

Achtung: Dies ist noch in Arbeit. Bitte leisten Sie einen Beitrag, insbesondere wenn Sie ein Fachexperte in einer der unten aufgeführten Branchen sind. Wenn Sie ein [analytischer, rechnerischer, statistischer, quantitativer] Forscher/Analyst im Bereich X oder ein Bereich X [Ingenieur für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler, Modellierer, Programmierer] sind, wird Ihr Beitrag sehr geschätzt.

Wenn Sie zu dieser Liste beitragen möchten (bitte tun), senden Sie mir eine Pull-Anfrage oder kontaktieren Sie mich unter @dereknow oder LinkedIn oder nehmen Sie auf der Website FirmAI Kontakt auf. Außerdem sollte ein aufgelistetes Repository veraltet sein, wenn:

• Der Besitzer des Repositorys sagt ausdrücklich, dass „diese Bibliothek nicht gepflegt wird“.
• Für längere Zeit nicht gebunden (2–3 Jahre).

Benötigte Hilfe: Wenn es Mitwirkende gibt, die bereit sind, zunächst beim Auffüllen und anschließenden Pflegen eines Python-Analysebereichs in einem der folgenden Unterbereiche/Branchen zu helfen, nehmen Sie bitte Kontakt mit mir auf. Kontaktieren Sie mich auch, um weitere Branchen hinzuzufügen.

Unterkunft & Verpflegung	Landwirtschaft	Banken und Versicherungen
Biotechnologie und Biowissenschaften	Bau & Ingenieurwesen	Bildung und Forschung
Notfall und Hilfe	Finanzen	Herstellung
Regierung und öffentliche Arbeiten	Gesundheitspflege	Medien & Verlagswesen
Gerechtigkeit, Recht und Vorschriften	Verschiedenes	Buchhaltung
Immobilien, Vermietung und Leasing	Dienstprogramme	Groß- und Einzelhandel

Inhaltsverzeichnis

Branchenanwendungen

• Unterkunft & Verpflegung
  • Essen
  • Restaurant
  • Unterkunft
• Buchhaltung
  • Maschinelles Lernen
  • Analytik
  • Textanalyse
  • Daten
  • Forschung und Artikel
  • Websites
  • Kurse
• Landwirtschaft
  • Wirtschaft
  • Entwicklung
• Banken und Versicherungen
  • Verbraucherfinanzen
  • Management und Betrieb
  • Bewertung
  • Betrug
  • Versicherung und Risiko
  • Körperlich
  • Daten
• Biotechnologie und Biowissenschaften
  • Allgemein
  • Sequenzierung
  • Chemoinformatik und Arzneimittelentwicklung
  • Genomik
  • Lebenswissenschaften
• Bau & Ingenieurwesen
  • Konstruktion
  • Maschinenbau
  • Materialwissenschaft
• Wirtschaft
  • Allgemein
  • Maschinelles Lernen
  • Rechnerisch
• Bildung und Forschung
  • Student
  • Schule
• Notfall und Hilfe
  • Präventiv und reaktiv
  • Verbrechen
  • Krankenwagen
  • Katastrophenmanagement
• Finanzen
  • Handel und Investitionen
  • Daten
• Gesundheitspflege
  • Allgemein
• Gerechtigkeit, Recht und Vorschriften
  • Werkzeuge
  • Politik und Regulierung
  • Gerichtlich
• Herstellung
  • Allgemein
  • Wartung
  • Versagen
  • Qualität
• Medien & Verlagswesen
  • Marketing
• Verschiedenes
  • Kunst
  • Tourismus
• Physik
  • Allgemein
  • Maschinelles Lernen
• Regierung und öffentliche Arbeiten
  • Sozialpolitik
  • Wahlanalyse
  • Katastrophenmanagement
  • Politik
  • Wohltätigkeitsorganisationen
• Immobilien, Vermietung und Leasing
  • Immobilie
  • Vermietung und Leasing
• Dienstprogramme
  • Strom
  • Kohle, Öl und Gas
  • Wasser und Verschmutzung
  • Transport
• Groß- und Einzelhandel
  • Großhandel
  • Einzelhandel

ML/DS-Karrierebereich für maschinelles Lernen in der Industrie

Weitere Informationen finden Sie im Data-Science-Career-Repo.

Plattformen:

1. Triplebyte – Machen Sie ein Quiz. Erhalten Sie Angebote von mehreren Top-Tech-Unternehmen gleichzeitig (haben Sie jetzt einen Track für maschinelles Lernen).
2. Toptal – Entwickler, die Zugang zur Toptal-Community erhalten möchten, werden einer Reihe von Persönlichkeits- und technischen Tests unterzogen.
3. Hired – Hired bringt Arbeitgeber und qualifizierte Kandidaten durch eine Kombination aus internen Algorithmen und Online-Support zusammen.
4. Kaggle – Scalable Path ist ein erstklassiger Talent-Matching-Service.

Rezensionen:

• Glassdoor – Die besten Mitarbeiterberichte.
• In der Tat – Beste Abdeckung.
• Kununu – Beste, umfassende Informationen.
• Vergleichbar – Beste Vergleichsfunktionalität.
• InHerSight – Beste frauenfreundliche Perspektive.

Unterkunft & Verpflegung

Essen

• RobotChef – Verfeinern von Rezepten basierend auf Benutzerbewertungen.
• Lebensmittelzusätze – Vorhersage der Nachfrage nach Lebensmittelzusätzen mithilfe neuronaler Netze
• Rezeptküche und Bewertung – Sagen Sie die Bewertung und Art der Küche anhand einer Zutatenliste voraus.
• Lebensmittelklassifizierung – Klassifizierung mit Keras.
• Bild zu Rezept – Übersetzen Sie ein Bild mithilfe von Deep Learning in ein Rezept.
• Kalorienschätzung – Schätzen Sie die Kalorien anhand von Fotos von Lebensmitteln.
• Fine Food Reviews – Stimmungsanalyse bei Amazon Fine Food Reviews.

Restaurant

• Verstöße im Restaurant – Vorhersage von Verstößen gegen die Lebensmittelkontrolle.
• Restauranterfolg – ​​Sagen Sie voraus, ob ein Restaurant scheitern wird.
• Michelin vorhersagen – Sagen Sie die Wahrscheinlichkeit voraus, dass das Restaurant ein Michelin-Restaurant ist.
• Restaurantinspektion – Eine Inspektionsanalyse, um festzustellen, ob Sauberkeit mit der Bewertung zusammenhängt.
• Verkäufe – Umsatzprognose für Restaurants mit LSTM.
• Besucherprognose – Vorhersage der Reservierungs- und Besucherzahlen.
• Restaurantgewinn – Restaurant-Regressionsanalyse.
• Wettbewerb – Analyse der Wettbewerbsfähigkeit von Restaurants.
• Geschäftsanalyse – Projekt zur Analyse des Restaurantgeschäfts.
• Standortempfehlung – Tool und Analyse für Standortempfehlungen für Restaurants.
• Abschluss, Bewertung und Empfehlung – Drei Vorhersageaufgaben unter Verwendung von Yelp-Daten.
• Anti-Recommender – Finden Sie Restaurants, die Sie nicht besuchen möchten.
• Menüanalyse – Tiefergehende Analyse von Restaurants anhand ihrer Menüs.
• Menüempfehlung – NLP zur Empfehlung von Restaurants mit ähnlichen Menüs.
• Lebensmittelpreise – Prognostizieren Sie die Lebensmittelkosten.
• Automatisierter Restaurantbericht – Automatisierter Unternehmensbericht für maschinelles Lernen.

Unterkunft

• Peer-to-Peer-Wohnungsbau – Die Auswirkung von Peer-to-Peer-Vermietungen auf den Wohnungsbau.
• Mitbewohnerempfehlung – Ein System für Studenten, die Mitbewohner suchen.
• Raumzuteilung – Raumzuteilungsprozess.
• Dynamische Preisgestaltung – dynamische Preisberechnungen für Hotels.
• Hotelähnlichkeit – Vergleichen Sie Marken, die direkt miteinander konkurrieren
• Hotelbewertungen – Cluster-Hotelbewertungen.
• Preise vorhersagen - Hotelzimmerpreise vorhersagen.
• Hotels vs. Airbnb – Vergleich der beiden Ansätze.
• Hotelverbesserung – Analysieren Sie Bewertungen, um Hotelverbesserungen vorzuschlagen.
• Bestellungen – Vorhersage der Stornierung von Bestellungen für Hotels.
• Gefälschte Bewertungen – Identifizieren Sie, ob Bewertungen gefälscht/Spam sind.
• Reverse Image Lodging – Finden Sie Ihre bevorzugte Unterkunft, indem Sie ein Bild hochladen.

Buchhaltung

Maschinelles Lernen

• Kontoplanvorhersage – Verwenden Sie beschriftete Daten, um den Kontonamen für jede Transaktion vorzuschlagen.
• Buchhaltungsanomalien – Verwendung von Deep-Learning-Frameworks zur Identifizierung von Buchhaltungsanomalien.
• Anomalien im Finanzbericht – Erkennen von Anomalien vor der Einreichung mit R.
• Vorhersage der Nutzungsdauer (FirmAI) – Prognostizieren Sie die Nutzungsdauer von Vermögenswerten mithilfe von Sensorbeobachtungen und Feature-Engineering.
• Auf XBRL angewendete KI – Standardisierte Darstellung von XBRL in KI und maschinellem Lernen.

Analytik

• Forensische Buchhaltung – Sammlung von Fallstudien zur forensischen Buchhaltung mittels Datenanalyse. Wenn Sie auf der Suche nach weiteren Daten für die forensische Buchhaltung sind, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf
• Hauptbuch (FirmAI) – Datenverarbeitung über ein Hauptbuch, wie es über ein Buchhaltungssystem exportiert wird.
• Bullet Graph (FirmAI) – Bullet-Graph-Visualisierung hilfreich für die Verfolgung von Verkäufen, Provisionen und anderen Leistungen.
• Aged Debtors (FirmAI) – Beispielanalyse zur Untersuchung älterer Schuldner.
• Automatisierte FS XBRL - XML-Sprache, jedoch möglicherweise Portanalyse in Python.

Textanalyse

• Finanzielle Stimmungsanalyse – Stimmungs-, Distanz- und Proportionsanalyse für Handelssignale.
• Umfangreiches NLP – Umfassende NLP-Techniken für die Buchhaltungsforschung.

Daten, Parsing und APIs

• EDGAR – Eine Anleitung zum Erhalten von EDGAR-Daten.
• PyEDGAR – Eine Bibliothek zum Herunterladen, Zwischenspeichern und Zugreifen auf EDGAR-Dateien.
• IRS – Zugriff auf und Analyse von IRS-Einreichungen.
• Financial Corporate – Unternehmensfinanzdatensätze von Rutgers.
• Nichtfinanzielle Unternehmen – Rutgers-Datensatz zu nichtfinanziellen Unternehmen.
• PDF-Parsing – Extrahieren nützlicher Daten aus PDF-Dokumenten.
• PDF-Tabelle in Excel – So geben Sie eine Excel-Datei aus einer PDF-Datei aus.

Forschung und Artikel

• Buchhaltungsanalysen verstehen – Ein Artikel, der sich mit der Bedeutung von Buchhaltungsanalysen befasst.
• VLFeat – VLFeat ist eine offene und portable Bibliothek von Computer-Vision-Algorithmen, die über die Matlab-Toolbox verfügt.

Websites

• Rutgers Raw – Gute digitale Buchhaltungsforschung von Rutgers.

Kurse

• Computer Augmented Accounting – Eine Videoserie der Rutgers University, die sich mit dem Einsatz von Berechnungen zur Verbesserung der Buchhaltung befasst.
• Buchhaltung im digitalen Zeitalter – Eine weitere Serie von Rutgers, die die Auswirkungen des digitalen Zeitalters auf die Buchhaltung untersucht.

Landwirtschaft

Wirtschaft

• Preise – Prognose der Agrarpreise.
• Preise 2 – Prognose der Agrarpreise.
• Ertrag – Agraranalyse mit Blick auf Ernteerträge in der Ukraine.
• Erholung – Strategische Landnutzung für die Landwirtschaft und die Wiederherstellung des Ökosystems
• MPR – Obligatorische Preisberichtsdaten vom Agricultural Marketing Service des USDA.

Entwicklung

• Segmentierung – Segmentierung landwirtschaftlicher Feldparzellen mithilfe von Satellitenbildern.
• Grundwasserspiegel – Vorhersage der Grundwasserspiegeltiefe in landwirtschaftlichen Gebieten.
• Assistent - Notizbücher vom landwirtschaftlichen Assistenten.
• Ökoevolutionär – Ökoevolutionäre Dynamik.
• Krankheiten – Identifizierung von Pflanzenkrankheiten und Schädlingen mithilfe des Deep-Learning-Frameworks anhand der Bilder.
• Bewässerung und Schädlingsvorhersage – Analysieren Sie die Bewässerung und prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit von Schädlingen.

Banken und Versicherungen

Verbraucherfinanzierung

• Kreditannahme – Klassifizierung und Zeitreihenanalyse für die Kreditannahme.
• Kreditrückzahlung vorhersagen – Vorhersagen, ob ein Kredit mit automatisiertem Feature-Engineering zurückgezahlt wird.
• Kreditwürdigkeitsranking – System, mit dem Banken prüfen können, ob ein Kunde für einen bestimmten Kredit berechtigt ist.
• Kreditausfall bei Eigenheimen (FirmAI) - Kreditausfall bei Eigenheimen vorhersagen.
• Mortgage Analytics – Umfangreiche Hypothekendarlehensanalysen.
• Kreditgenehmigung – Ein System zur Kreditkartengenehmigung.
• Kreditrisiko – Vorhersagemodell zur Reduzierung von Abschreibungen und Kreditverlusten.
• Tilgungsplan (FirmAI) – Einfacher Tilgungsplan in Python für den persönlichen Gebrauch.

Management und Betrieb

• Kreditkarte – Schätzen Sie den CLV von Kreditkartenkunden.
• Überlebensanalyse – Führen Sie eine Überlebensanalyse der Kunden durch.
• Nächste Transaktion – Deep-Learning-Modell zur Vorhersage des Transaktionsbetrags und der Tage bis zur nächsten Transaktion.
• Kreditkartenabwanderung – Vorhersage der Abwanderung von Kreditkartenkunden.
• Bank of England-Protokolle – Textanalyse über Bankprotokolle.
• CEO – Analyse der CEO-Vergütung.

Bewertung

• Zillow-Vorhersage – Zillow-Bewertungsvorhersage, durchgeführt auf Kaggle.
• Immobilien – Vorhersage von Immobilienpreisen aus dem städtischen Umfeld.
• Gebrauchtwagen – Preisvorhersage für Gebrauchtwagen.

Betrug

• XGBoost – Betrugserkennung durch Optimierung der XGBoost-Hyperparameter mit Simulated Annealing
• Betrugserkennung bei Krediten in R – Betrugserkennung bei Bankkrediten.
• AML Finance Due Diligence – Durchsuchen Sie Nachrichtenartikel zur Finanzierung von AML DD.
• Kreditkartenbetrug – Erkennung von Kreditkartenbetrug.

Versicherung und Risiko

• Autoschadendetektiv – Bewertung von Autoschäden mit Faltungs-Neuronalen Netzen für persönliche Autoschäden.
• Krankenversicherungsansprüche – Vorhersage von Krankenversicherungsansprüchen.
• Ablehnung von Ansprüchen – Vorhersage der Ablehnung von Versicherungsansprüchen
• Anspruchsbetrug – Vorhersagemodelle zur Bestimmung, welche Kfz-Schadensansprüche betrügerisch sind.
• Anspruchsanomalien – Anomalieerkennungssystem für Daten zu Krankenversicherungsansprüchen.
• Versicherungsmathematik (R) – Eine Reihe versicherungsmathematischer Instrumente in R.
• Bankinsolvenz – Bankinsolvenz vorhersagen.
• Risikomanagement – ​​Ressourcen für den Kurs „Finanzrisikoengagement“.
• VaR GaN – Schätzung des Value-at-Risk für das Marktrisikomanagement mit Keras und TensorFlow.
• Compliance – Compliance-Management für Bankbeschwerden.
• Stresstests – Stresstests der EZB.
• Stresstesttechniken – Ein Notizbuch mit verschiedenen Stresstestübungen.
• Umgekehrter Stresstest – Bestimmen Sie anhand eines Portfolios und einer vordefinierten Verlustgröße, welche Stressfaktoren (Szenarien) zu diesem Verlust führen würden
• BoE-Stresstest – Ergebnisse und Darstellung des Stresstests.
• Rückforderung – Rückforderung geschuldeter Gelder.
• Qualitätskontrolle – Qualitätskontrolle für Bankgeschäfte mit LDA

Körperlich

• Erkennung von Banknotenbetrug – Banknotenauthentifizierung mit DNN Tensorflow Classifier und RandomForest.
• Geldautomatenüberwachung – Anwendungsfall für die Geldautomatenüberwachung in Banken.

Biotechnologie und Biowissenschaften

Allgemein

• Programmierung – Python-Programmierung für Biologen
• Einführung DL – Eine Einführung in Deep Learning in der Genomik
• Pose – Schätzen von Tierposen mithilfe von DL.
• Datenschutz – Privatsphäre wahrende NNs für die gemeinsame Nutzung klinischer Daten.
• Populationsgenetik – DL für populationsgenetische Inferenz.
• Bioinformatik-Kurs – Kursmaterialien für Computational Biology und Bioinformatik
• Angewandte Statistik – Angewandte Statistik für die Hochdurchsatzbiologie
• Skripte – Python-Skripte für Biologen.
• Molecular NN – Ein Mini-Framework zum Aufbau und Training neuronaler Netze für die Molekularbiologie .
• Systembiologische Simulationen – Systembiologisches Praktikum zum Schreiben von Simulatoren mit F# und Z3
• Zellbewegung – LSTM zur Vorhersage der biologischen Zellbewegung.
• Deepchem – Demokratisierung von Deep-Learning für die Wirkstoffforschung, Quantenchemie, Materialwissenschaft und Biologie

Sequenzierung

• DNA-, RNA- und Proteinsequenzierung – Neue Darstellung für biologische Sequenzen mit DL.
• CNN-Sequenzierung – Eine Toolbox zum Lernen von Motiven aus DNA/RNA-Sequenzdaten mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen
• NLP-Sequenzierung – Sprachtransfer-Lernmodell für die Genomik

Chemoinformatik und Arzneimittelentwicklung

• Neuartige Moleküle – Ein Faltungsnetz, das Funktionen lernen kann.
• Automatisieren Sie das chemische Design – Generieren Sie neue Moleküle für eine effiziente Erkundung.
• GAN Drug Discovery – Eine Methode, die generative Modelle mit verstärkendem Lernen kombiniert.
• RL – erzeugende Verbindungen, von denen vorhergesagt wird, dass sie gegen ein biologisches Ziel aktiv sind.
• One-Shot-Learning – Python-Bibliothek, die darauf abzielt, den Einsatz von maschinellem Lernen bei der Arzneimittelentwicklung einfach und bequem zu gestalten.

Genomik

• Jupyter Genomics – Sammlung von Notizbüchern zur Computerbiologie und Bioinformatik.
• Variantenaufruf – Identifizieren Sie Abweichungen vom Referenzgenom in der DNA einer Person korrekt.
• Genexpressionsdiagramme – Verwendung von Faltungen in einem Bild.
• Autoenkodierende Expression – Extrahieren relevanter Muster aus großen Mengen von Genexpressionsdaten
• Genexpressionsinferenz – Sagen Sie die Expression bestimmter Zielgene anhand einer Gruppe von etwa 1.000 vorab ausgewählten „Landmark-Genen“ voraus.
• Pflanzengenomik – Präsentation und Beispielmaterial für Pflanzen- und Pathogengenomik

Lebenswissenschaften

• Pflanzenkrankheiten – App, die mithilfe eines Deep-Learning-Modells Krankheiten in Pflanzen erkennt.
• Blattidentifizierung – Identifizierung von Pflanzen anhand von Pflanzenblättern anhand ihrer Form, Farbe und Textur.
• Pflanzenanalyse – Eine Bildbibliothek zur Erkennung und Verfolgung der zukünftigen Position der Ähren von Maispflanzen
• Setzlinge – Pflanzensetzlingsklassifizierung vom Kaggle-Wettbewerb
• Pflanzenstress – Eine Ontologie, die Pflanzenstress enthält; biotisch und abiotisch.
• Tierhierarchie – Paket zur Berechnung von Tierdominanzhierarchien .
• Tieridentifikation – Deep Learning zur Tieridentifikation.
• Arten – Big-Data-Analyse verschiedener Tierarten
• Tierlaute – Ein generatives Netzwerk für Tierlaute
• Evolutionär – Tool für Evolutionsstrategien
• Gletscher – Lehrmaterial über Gletscher.

Bau & Ingenieurwesen

Konstruktion

• DL Architecture – Deep-Learning-Klassifikator und Bildgenerator für Gebäudearchitektur.
• Baumaterialien – Ein Kurs über Baumaterialien.
• Bad Actor Risk Model – Risikomodell zur Verbesserung der baubezogenen Gebäudesicherheit
• Inspektoren – Bestimmen Sie die zugewiesenen Inspektionen.
• Korrupte soziale Interaktionen – Entdecken Sie potenziell korrupte soziale Interaktionen zwischen einem Branchenmitglied und den Mitarbeitern des DOB
• Risikokonstruktion – Identifizieren Sie Konstruktionen mit hohem Risiko.
• Fassadenrisiko – Ein Risikomodell zur Vorhersage unsicherer Fassaden.
• Personalbestand – Vorhersage des Personalbestands für Mitarbeiter an vorderster Front.
• Verletzungen – Modellierung gebäudebezogener Verletzungen.
• Baudelikte – Prädiktive Analyse von Baudelikten.
• Produktivität – Produktivitätsanalyse und -prüfung mit Tableau.

Maschinenbau:

• Strukturanalyse – 2D-Strukturanalyse in Python.
• Bauingenieurwesen - Bauingenieurmodule.
• Nusa – Strukturanalyse mit der Finite-Elemente-Methode.
• StructPy – Strukturanalysebibliothek für Python basierend auf der direkten Steifigkeitsmethode
• Querruder – Strukturanalyse des Querruders einer Boeing 737
• Vibration – Pädagogische Vibrationsprogramme.
• Civil – Sammlung von Tiefbauwerkzeugen in FreeCAD
• GEstimator – Einfache Software für zivile Schätzungen
• Fatpack – Funktionen und Klassen zur Ermüdungsanalyse von Datenreihen.
• Pysteel – Automatisiertes Design verschiedener Stahlkonstruktionen
• Strukturelle Unsicherheit – Quantifizierung struktureller Unsicherheit mit Deep Learning.
• Pymech – Ein Python-Modul für Maschinenbauingenieure
• Luft- und Raumfahrttechnik – Astrodynamik und Statistik
• Interaktive Quantenchemie – Kombination von Psi4 und Numpy für Bildung und Entwicklung.
• Chemie- und Verfahrenstechnik – Verschiedene Ressourcen.
• PyTherm – Angewandte Thermodynamik
• Aerogami – Aerodynamik mit Flugzeugen.
• Elektrogeophysik – Interaktive Anwendungen für Elektromagnetik in der Geophysik
• Graph Signal – Tutorial zur Verarbeitung von Graphsignalen.
• Mechanische Schwingungen – Mechanische Schwingungen an der Universität von Louisiana.
• Prozessdynamik – Prozessdynamik und -kontrolle
• Batterielebenszyklus – Datengesteuerte Vorhersage des Batterielebenszyklus.
• Windenergie – Python für Windenergie
• Energieverbrauch – Standardmethoden zur Berechnung des normalisierten gemessenen Energieverbrauchs
• Nukleare Strahlung – Wie Menschen von der Strahlung von Kernkraftwerken betroffen sind

Materialwissenschaft

• Python Materials Genomics – Robuster Materialanalysecode, der in einem etablierten Projekt verwendet wird.
• Materials Mining – Skripte für Simulationen und Analysen von Materialien.
• Emmet – Erstellen Sie Datenbanken mit Materialeigenschaften.
• Megnet – Graphnetzwerke als ML-Framework für Moleküle und Kristalle
• Atomate – Vorgefertigte Arbeitsabläufe für die computergestützte Materialwissenschaft.
• Einhaltung von Statuten – Vorhersage von Eigentumsstrafen.
• Asphaltbindemittel – Baustoffe, freie Energie und chemische Zusammensetzung des Asphaltbindemittels.
• Stahl – Optimierung von Stahl.
• Awesome Materials Informatics – Kuratierte Liste bekannter Bemühungen in der Materialinformatik.

Wirtschaft

Allgemein

• Trading Economics API – Informationen für 196 Länder.
• Entwicklungsökonomie – Entwicklungsmikroökonomie wird hauptsächlich als interaktive Jupyter-Notizbücher geschrieben
• Applied Econ & Fin – Angewandte Computerökonomie und Finanzen
• Makroökonomie – Themen der Makroökonomie mit Notizbuchbeispielen.

Maschinelles Lernen

• EconML – Automatisiertes Lernen und Intelligenz für Kausalität und Wirtschaft.
• Auktionen – Optimale Auktionen durch Deep Learning.

Rechnerisch

• Quant Econ – Quantitativer Wirtschaftskurs der NYU
• Computational – Computermethoden in der Wirtschaftswissenschaft.
• Computational 2 – Kleiner Kurs in Computational Economics.
• Ökonometrische Theorie – Notizbücher mit einer Einführung in die ökonometrische Theorie.

Bildung und Forschung

Student

• Schülerleistung – Ermitteln Sie die Schülerleistung mithilfe von maschinellem Lernen.
• Schülerleistung 2 – Prüfungsleistung des Schülers.
• Schülerleistung 3 – Schülerleistungen im Sekundarbereich.
• Schülerleistung 4 – Leistungsbewertung der Schüler mithilfe von Feature Engineering
• Schülerintervention – Aufbau eines Schülerinterventionssystems.
• Studenteneinschreibung – Studenteneinschreibung und Leistungsanalyse.
• Akademische Leistung – Entdecken Sie die demografischen und familiären Merkmale, die sich auf die akademische Leistung eines Schülers auswirken.
• Notenanalyse – Analyse der Schülerleistungen.

Schule

• Schulwahl – Datenanalyse zur Schulwahl im Bildungswesen.
• Schulbudgets und Prioritäten – Unterstützung der Schulbehörde und des Bürgermeisters bei strategischen Entscheidungen über zukünftige Schulbudgets und Prioritäten
• Schulleistung – Datenanalysepraxis unter Verwendung von Daten von data.utah.gov zur Schulleistung.
• Schulleistung 2 – Verwendung von Pandas zur Analyse der Schul- und Schülerleistungen in einem Bezirk
• Schulleistung 3 – Schulleistung in Philadelphia
• Schulleistung 4 – Schulleistung in New Jersey
• Schulschließungen – Identifizieren Sie Schulen, bei denen das Risiko einer Schließung besteht, anhand der Leistung und anderer Merkmale.
• Schulbudgets – Tools und Techniken für die Schulbudgetierung.
• Schulbudgets – Wie oben, Datacamp.
• PyCity – Schulanalyse.
• PyCity 2 – Schulbudget vs. Schulergebnisse.
• Budget-NLP – NLP-Klassifizierung für Budgetressourcen.
• Budget NLP 2 – Weitere Klassifizierungsübung.
• Budget NLP 3 - Budgetklassifizierung.
• Umfrageanalyse – Analyse von Bildungsumfragen.

Notfall & Polizei

Präventiv und reaktiv

• Notfallkartierung – Erkennung zerstörter Häuser in Kalifornien
• Notaufnahme – Unterstützung der Entscheidungsfindung in der Notaufnahme
• Notfall-Rückübernahme – Angepasstes Risiko einer Notfall- Rückübernahme.
• Waldbrand – Waldbranderkennung durch UAV-Bilder mit CNNs
• Notfallreaktion – Analyse der Notfallreaktion.
• Notfalltransport – Transportaufforderung für Rettungsdienste
• Notfalleinsatz – Verkürzung der Reaktionszeiten durch prädiktive Modellierung, Optimierung und Automatisierung
• Notrufe – Projekt zur Analyse von Notrufen.
• Ruft Datenanalyse auf – 911-Datenanalyse.
• Notfallmaßnahmen – Chemiefabrik RL.

Verbrechen

• Kriminalitätsklassifizierung – Times-Analyse schwerer Übergriffe, die vom LAPD falsch klassifiziert wurden.
• Artikel-Tagging – Natural Language Processing von Nachrichtenartikeln aus Chicago
• Kriminalitätsanalyse – Assoziationsregel-Mining aus Geodaten für die Kriminalitätsanalyse
• Chicago Crimes – Erkundung des öffentlichen Datensatzes zu Chicago - Verbrechen in Python
• Graph Analytics – Den Haager Verbrechen.
• Kriminalitätsvorhersage – Kriminalitätsklassifizierung , -analyse und -vorhersage in der Stadt Indore.
• Kriminalitätsvorhersage – Entwicklung von Vorhersagemodellen für die Kriminalitätsrate .
• Crime Review – Datenanalyse zur Kriminalitätsbewertung.
• Kriminalitätstrends – Das Tool zur Analyse von Kriminalitätstrends analysiert Kriminalitätstrends und deckt problematische Kriminalitätsbedingungen auf
• Crime Analytics – Analyse von Kriminalitätsdaten in Seattle und San Francisco.

Krankenwagen:

• Krankenwagenanalyse – Eine Untersuchung der Schwankungen der Krankenwagenzeiten im Kommunalverwaltungsbereich in Victoria.
• Standort – Standorte der Rettungswagen.
• Disposition – Anwendung von Spieltheorie und diskreter Ereignissimulation, um eine optimale Lösung für die Disposition von Krankenwagen zu finden
• Krankenwagenzuteilung – Zeitreihenanalyse der Krankenwageneinsätze in der Stadt San Diego.
• Reaktionszeit – Eine Analyse der Verbesserungen der Reaktionszeit von Krankenwagen.
• Optimale Routenführung – Projekt zur optimalen Routenführung für Krankenwagen in Ithaka.
• Unfallanalyse – Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Unfällen auf einem bestimmten Abschnitt zu einem bestimmten Zeitpunkt.

Katastrophenmanagement

• Konfliktvorhersage – Notizbücher zur Konfliktvorhersage.
• Einbruchsvorhersage – Räumlich-zeitliche Modellierung zur Einbruchsvorhersage.
• Vorhersage von Krankheitsausbrüchen – Implementierung von maschinellem Lernen basierend auf mehreren Implementierungen von Klassifikatoralgorithmen.
• Vorhersage von Verkehrsunfällen – Vorhersage der Art der Opfer bei Bundesverkehrsunfällen in Brasilien.
• Text Mining – Katastrophenmanagement mithilfe von Text Mining.
• Twitter und Katastrophen – Versuchen Sie, Tweets, in denen es um Katastrophen geht, richtig vorherzusagen.
• Hochwasserrisiko – Auswirkungen katastrophaler Überschwemmungsereignisse.
• Brandvorhersage – Wir haben 4 verschiedene Algorithmen verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Brände vorherzusagen.

Finanzen

Handel und Investitionen

• Weitere Informationen finden Sie unter Financial-Machine-Learning
• Zur Vermögensverwaltung siehe Financial-Machine-Learning
• Deep Portfolio – Deep Learning für Finanzen. Prognostizieren Sie das Volumen von Anleihen.
• KI-Handel – Moderne KI-Handelstechniken.
• Unternehmensanleihen – Vorhersage des Kauf- und Verkaufsvolumens von Unternehmensanleihen.
• Simulation – Untersuchung von Simulationen als Teil der Computational Finance.
• Branchen-Clustering – Projekt zur Clusterung von Branchen nach finanziellen Merkmalen.
• Finanzmodellierung – HFT-Handel und implizite Volatilitätsmodellierung.
• Trendfolge – Eine Futures-Trendfolge-Portfolioinvestitionsstrategie.
• Finanzberichtsstimmung – Extrahieren der Stimmung aus Finanzberichten mithilfe neuronaler Netze.
• Angewandte Unternehmensfinanzierung – Untersucht das empirische Verhalten am Aktienmarkt.
• Marktcrash-Vorhersage – Vorhersage von Marktcrashs mithilfe eines LPPL-Modells.
• NLP-Finanzpapiere – Kuratieren quantitativer Finanzpapiere mithilfe von maschinellem Lernen.
• ARIMA-LTSM Hybrid – Hybridmodell zur Vorhersage zukünftiger Preiskorrelationskoeffizienten zweier Vermögenswerte
• Grundlegende Investitionen – Grundlegende Investitionstools in Python.
• Basisderivate – Basisterminkontrakte und Absicherung.
• Basic Finance – Quellcode-Notebooks für grundlegende Finanzanwendungen.
• Advanced Pricing ML – Zusätzliche Implementierung von Advances in Financial Machine Learning (Buch)
• Optionen und Regression – Finanzingenieurprojekt für Optionspreistechniken.
• Quant-Notizbücher – Bildungsnotizbücher zu Quant Finance, algorithmischem Handel und Anlagestrategie.
• Forecasting Challenge – Finanzprognose-Challenge von G-Research (Hedgefonds)
• XGboost – Ein Handelsalgorithmus, der XgBoost verwendet
• Research Paper Trading – Eine Strategieumsetzung basierend auf einem Papier unter Verwendung von Alpaca Markets.
• Verschiedenes – Optionen, Zuordnung, Simulation
• ML & RL NYU – Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen.

Daten

• Datastream – Datastrom von Thomson Reuters, zugänglich über Python.
• AlphaVantage – API-Wrapper zur Vereinfachung des Prozesses der Erfassung kostenloser Finanzdaten.
• FSA – Ein Projekt zur Übertragung der Finanzdaten von SEC Edgar Filings in benutzerdefinierte Modelle zur Bilanzanalyse.
• TradeConnector – Eine Ebene zur Verbindung mit Marktdatenanbietern.
• SEC-Einreichungen zur Mitarbeiterzahl – Extraktion, um die genauen Mitarbeiterzahlwerte für Unternehmen aus SEC-Einreichungen zu erhalten.
• SEC-Parsing – NLP zum Suchen und Extrahieren spezifischer Informationen aus langen, unstrukturierten Dokumenten
• Öffnen Sie Edgar - OpenEDGAR (openedgar.io)
• Ratingbranchen – Historien mehrerer Agenturen, konvertiert in das CSV-Format

Persönliche Papiere

• Regulierung des maschinellen Lernens im Finanzbereich
• Vorhersage der Schließung von Restaurantbetrieben
• Vorhersage von Unternehmensinsolvenzen
• Gewinnüberraschungen vorhersagen
• Maschinelles Lernen im Asset Management

Gesundheitspflege

Allgemein

• zEpid – Epidemiologie-Analysepaket.
• Python für Epidemiologen – Tutorial zur Einführung in die epidemiologische Analyse in Python.
• Verschreibungskonformität – Eine Analyse der Verschreibungs- und medizinischen Compliance
• Atemwegserkrankungen – Verfolgung von Atemwegserkrankungen bei olympischen Athleten
• Beulenpest – Beulenpest und SIR-Modell.

Richter, Gesetze und Vorschriften

Werkzeuge

• LexPredict – Softwarepaket und Bibliothek.
• KI-Rechtsanwaltsfachangestellter – Lobe ist der weltweit erste KI-Rechtsanwaltsfachangestellte.
• Erkennung juristischer Personen – NER für juristische Dokumente.
• Zusammenfassung von Rechtsfällen – Implementierung verschiedener Zusammenfassungsalgorithmen, die auf Urteile in Rechtsfällen angewendet werden.
• Rechtsdokumente Google Scholar – Verwendung von Google Scholar zum programmatischen Extrahieren von Fällen.
• Chat Bot – Chat-Bot- und E-Mail-Benachrichtigungen.
• Kongress-API – ProPublica-Kongress-API-Zugriff.
• Datengenerator DSGVO – Dummy-Datengenerator für DSGVO-Konformität
• Blackstone – SpaCy-Pipeline und Modell für NLP für unstrukturierten Rechtstext.

Politik und Regulierung

• DSGVO-Scores – Vorhersage der DSGVO-Scores für Rechtsdokumente.
• Treibende Faktoren FINRA – Identifizieren Sie die treibenden Faktoren, die die FINRA-Schiedsentscheidungen beeinflussen.
• Korrektur des Wertpapier-Bias – Bias-korrigierte Schätzung der Preisauswirkungen bei Wertpapierrechtsstreitigkeiten.
• Öffentliche Unternehmen zu rechtlichen Entscheidungen – Integrieren Sie öffentliche Unternehmen basierend auf ihrer Reaktion auf rechtliche Entscheidungen.
• Regulierung des Nachtlebens – Australisches Nachtleben und seine Regulierung und Überwachung
• Kommentare – Öffentliche Kommentare zu staatlichen Vorschriften.
• Clustering – Clustering kanadischer Vorschriften.
• Umwelt – Regulierung von Energie und Umwelt
• Risiko – Systematisches Risiko verschiedener Finanzvorschriften.
• FINRA Compliance – Themenmodellierung zum Thema Compliance.

Gerichtlich angewendet

• Vorhersage des Obersten Gerichtshofs – Vorhersage der ideologischen Richtung von Entscheidungen des Obersten Gerichtshofs: Ensemble vs. einheitliches fallbasiertes Modell.
• Themenmodellierung des Obersten Gerichtshofs – Zur Implementierung der Themenmodellierung bei Entscheidungen des Obersten Gerichtshofs sind mehrere Schritte erforderlich.
• Meinung eines Richters – Mithilfe von Text Mining und maschinellem Lernen können Sie die Meinung eines Richters zu einem bestimmten Anliegen analysieren.
• ML Law Matching – Ein maschinell lernender Law Match Maker.
• Bert Multi-Label-Klassifizierung – Feinkörnige Stimmungsanalyse von KI.
• Einige Computational AI-Kurse – Videoserie Law MIT.
• Regulierung des maschinellen Lernens im Finanzbereich (Papier)

Herstellung

Allgemein

• Green Manufacturing – Mercedes-Benz Greener Manufacturing- Wettbewerb auf Kaggle.
• Halbleiterfertigung – Datenanalyse von Prozesslinien für die Halbleiterfertigung.
• Smart Manufacturing – Gemeinsame Arbeit einer Modellierungsmethodik.
• Bosch Manufacturing – Bosch-Fertigungsprojekt, Kaggle.

Wartung

• Vorausschauende Wartung 1 – Vorhersage der verbleibenden Nutzungsdauer von Flugzeugtriebwerken
• Vorausschauende Wartung 2 – Time-To-Failure (TTF) oder Remaining Useful Life (RUL)
• Fertigungswartung – Simulation der Wartung in Fertigungssystemen .

Versagen

• Predictive Analytics – Methode zur Vorhersage von Ausfällen in Geräten mithilfe von Sensordaten.
• Defekte erkennen – Anomalieerkennung für defekte Halbleiter
• Fehlererkennung – Intelligente Fehlererkennung für die Pillenherstellung.
• Fertigungsfehler – Reduzierung von Fertigungsfehlern.
• Fertigungsanomalien – Intelligente Anomalieerkennung für die Fertigungslinie .

Qualität

• Qualitätskontrolle – Bosh versagt bei der Qualitätskontrolle.
• Fertigungsqualität – Intelligente Fertigungsqualitätsprognose
• Automobilherstellung – Regressions-Fallstudienprojekt zu Daten zu Auktionsverkäufen im verarbeitenden Gewerbe.

Medien & Verlagswesen

Marketing

• Videopopularität – HIP-Modell zur Vorhersage der Popularität von Videos.
• YouTube-Transkribierer – YouTube-Videos automatisch transkribieren.
• Marketing Analytics – Fallstudien zu Marketing Analytics.
• Buch „Algorithmisches Marketing – Modelle aus der Einführung in das algorithmische Marketing“.
• Marketing-Skripte – Marketing-Data-Science-Anwendungen.
• Social Mining – Schürfen des sozialen Webs.

Verschiedenes

Kunst

• Gemäldeforensik – Analyse von Gemälden, um das Entstehungsjahr herauszufinden.

Tourismus

• Flickr – Metadaten-Mining-Tool für die Tourismusforschung.
• Mode – Ein Kleidungssuch- und visuelles Empfehlungsmodell für Modebilder

Physik

Allgemein

• Gamma-Hadron-Rekonstruktion-Werkzeuge, die in der Astronomie auf Gammastrahlen basieren.
• Lehrplan - Newtonsche Notizbücher.
• Interaktionsnetzwerke - Interaktionsnetzwerke zum Erlernen von Objekten, Beziehungen und Physik.
• Partikelphysik - Training, Erzeugung und Analysecode zum Lernen der Partikelphysik
• Computerphysik - Ein Repository für Computerphysik.
• Medizinische Physik - Nützliche Python für die medizinische Physik.
• Medizinische Physik 2 - Ein gemeinsames Kernpython -Paket für die medizinische Physik
• Flow Physics - Flow Physics und Aeroacustics Toolbox mit Python

Maschinelles Lernen

• Physik ML und Statistiken - maschinelles Lernen und Statistiken für Physiker
• Hochenergie - maschinelles Lernen für Hochenergiephysik .
• Hochenergie GaN - Generative kontroverse Netzwerke für die hohe Energiephysik.
• Neuronale Netze - P -Hysik trifft auf neuronale Netze

Regierung und öffentliche Arbeiten

Sozialpolitik

• Triage - Allzweckrisikomodellierung und Vorhersage -Toolkit für politische und soziale gute Probleme.
• Weltbank Armut I - Eine vergleichende Bewertung der Klassifizierungsalgorithmen für maschinelles Lernen, die auf die Armutsvorhersage angewendet wird.
• Weltbank Armut II - Repository für die Weltbank Pover -T -Testwettbewerbslösung in Überseeunternehmen Landbesitz.
• Überseeunternehmen Landbesitz - Ermittlung des ausländischen Eigentums in Großbritannien.
• CFPB - Beschwerdeanalyse für Verbraucherfinanzen.
• Cannabis -Legalisierungseffekt - Auswirkungen der Legalisierung von Cannabis auf Kriminalität.
• Öffentliche Kreditkarte - Identifizierung potenzieller Betrugsbetrugs für Kreditkarten des Rates. Daten
• Rückfallvorhersage - Transparenz und Hörbarkeit zur Rückfallrisikobewertung
• Haushaltsarmut - Vorhersage der Armut in Haushalten in Costa Rica.
• NLP Public Policy - Ein Beispiel für einen NLP -Anwendungsfall in der öffentlichen Ordnung.
• World Food Production - Vergleich von Top -Lebensmitteln und Futterproduzenten auf der ganzen Welt.
• Steuerungleichheit - Datenprojekt um Besteuerung und Ungleichheit in Baselstadt.
• Sheriff Compliance - Einhaltung von Eisanfragen.
• Apps Erkennung - Verdächtige App -Erkennung für Kinder.
• Sozialhilfe - Trendinformationen zur Sozialhilfe
• Computational Social Science - Social Data Science Sommerschule.
• Alkohol und Kriminalität - Auswirkungen von Lizenzen für Spirituosen auf die Kriminalitätsrate.
• Tierplatzierung Zwinger - Optimierung der Tierplatzierung in Schutzräumen.
• Personalmauer - unabhängiges Explorationsprojekt an der US -amerikanischen mexikanischen Grenzmauer
• Todesfälle von Arbeitnehmern - Todesfälle und Katastrophenkarten aus OSHA -Daten

Wohltätigkeitsorganisationen

• Volkszählungsdaten -API - Ziehen Sie Variablen aus der 5 -jährigen American Community Survey.
• Philantropic Spenden - Arbeit von zahlreichen Datakind -Freiwilligen zur Nutzung von Form 990 Daten
• Wohltätigkeitsorganisation Recipender - NYC Charity Collaborative Empfehlungssystem für einen impliziten Datensatz.
• Spenderidentifikation - Ein Projekt für maschinelles Lernen, bei dem wir Spender für wohltätige Zwecke finden müssen.
• US -Wohltätigkeitsorganisationen - Wohltätigkeitserforschung und maschinelles Lernen.
• Wohltätigkeitseffektivität - Online -Daten über Wohltätigkeitsorganisationen abkratzen, um die Effektivität zu verstehen

Wahlanalyse

• Wahlanalyse - Wahlanalyse- und Vorhersagemodelle
• Amerikanische Wahl kausal - Verwenden von ANES -Daten mit kausalen Inferenzmodellen.
• Kampagnenfinanzierungs- und Wahlergebnisse - Untersuchung des Verhältnisses zwischen Kampagnenfinanzierung und anschließenden Wahlergebnissen.
• Abstimmungssystem - Proportional -Repräsentation Voting -Methoden.
• Präsident Abstimmung - Abstimmung nach Einkommensniveau -Analyse.

Politik

• Kongresspolitik - Kongressparteilichkeit des Hauses und des Senats.
• Politico - Eine Plattform zur Profilierung öffentlicher Persönlichkeiten in der brasilianischen Politik.
• Bots - Tools und Algorithmen zur Analyse paraguayanischer Tweets in Zeiten der Wahl
• Gerrymander -Tests - Viele Metriken zur Quantifizierung von Gerrymandering.
• SENTIMIENT - Analysieren Sie Zeitungen in Bezug auf ihre politische Überzeugung mithilfe von Gefühlen von Parteivertretern.
• DL Politik - Vorhersage der spanischen politischen Affinität mit tiefen neuronalen Netzen: Sozialist gegen Volkspartei
• PAC -Geld - Auswirkungen von PAC -Geld auf die US -Politik .
• Machtnetzwerke - Erstellen eines Wachhundes für indische Unternehmens- und politische Netzwerke
• Elite - Politische Elite in den USA.
• Debattenanalyse - Programm zur Analyse politischer Debatten.
• Politische Zugehörigkeit - Vorhersage der politischen Zugehörigkeit unter Verwendung von Twitter -Metadaten.
• Politische Anzeigen - Untersuchung von Facebook -politischen Anzeigen und Targeting
• Politische Identität - Multi -axiales politisches Modell.
• YT Politik - Kartierung der Politik auf YouTube
• Politische Ideologie - unbeaufsichtigtes Lernen der politischen Ideologie durch Wortvektorprojektionen

Immobilien, Vermietung und Leasing

Immobilie

• Finden von Donuts - Finden von Immobilienmöglichkeiten durch Vorhersage von transformierten Nachbarschaften.
• Nachbarschaft - Vorhersage von Immobilienpreisen aus dem städtischen Umfeld.
• Immobilienklassifizierung - Klassifizierung der Art des Eigentums, das Immobilien-, Satelliten- und Street View -Bilder anliegt
• Empfohlen - Dieses Tools zielt darauf ab, einem Benutzer die Top 5 Immobilieneigenschaften zu empfehlen, die der Suche entsprechen.
• Immobilienpreis - Vorhersage von Immobilienpreisen mit linearer Regression und GBR
• Hauspreis Portland - Vorhersage der Immobilienpreise in Portland.
• Zillow Prediction - Zillow -Bewertungsvorhersage, wie er an Kaggle durchgeführt wird.
• Immobilien - Vorhersage von Immobilienpreisen aus dem städtischen Umfeld.

Miete & Leasing

• Analyse von Vermietungen - Analyse und Visualisierung von Daten analysieren und visualisieren.
• Zinsvorhersage - Vorhersage von Menschen, die an der Miete bestimmter NYC -Wohnungen vermietet werden.
• Wohnungsbau Uni gegen Nichtuni - die Auswirkungen auf die Unterkunft der Universität nach der GFC.
• Vorhersage der Haushaltsarmut - Vorhersage der Armut von Haushalten in Costa Rica mit automatisierten Feature Engineering.
• Airbnb Public Analytics Wettbewerb: - ​​Jetzt strategisches Management.

Dienstprogramme

Strom

• Strompreis - Strompreisvergleich Singapur.
• Stromkorrelation - Bestimmung der Korrelation zwischen Zustandsstromraten und Kohleerzeugung im letzten Jahrzehnt.
• Stromkapazität - Eine Analyse der Los Angeles Times der kostspieligen kostspieligen Stromklemme.
• Elektrizitätssysteme - optimaler Wind+Wasserstoff+andere+Batterie+Solar (WHOBS) Stromsysteme für europäische Länder.
• Lastdisaggregation - DISAGGREGATION in Smart Messer Last mit versteckten Markov -Modellen
• Preisprognose - Prognose für die Strompreise für Tag und Weise in der deutschen Ausschreibungszone mit tiefen neuronalen Netzwerken.
• Kohlenstoffindex - Berechnung der Elektrizitäts -Co₂ -Intensität in den nationalen, staatlichen und nerc -Regionen von 2001.
• Nachfrageprognose - Strombedarfsprognose für Austin.
• Stromverbrauch - Schätzung des Stromverbrauchs aus Haushaltserhebungen
• Haushaltsstromverbrauch - individueller Haushaltsstromverbrauch LSTM.
• Elektrizitätsfranzösische Verteilung - Eine Analyse der vom French Distribution Network (RTE) bereitgestellten Stromdaten (RTE)
• Erneuerbare Kraftwerke - Zeitreihe der kumulierten installierten Kapazität.
• Windparkfluss - Ein Repository von Windanlagenflussmodellen, die mit Fusions -Wind verbunden sind.
• Kraftwerk - Der Datensatz enthält 9568 Datenpunkte, die über 6 Jahre (2006-2011) aus einem kombinierten Zykluskraftwerk gesammelt wurden.

Kohle, Öl und Gas

• Kohleauswahl - Erzeugungsprobleme mit dem Deutschlands Kohle -Ausstieg.
• Kohlevorhersage - Vorhersage der Kohleproduktion.
• Öl- und Gas - Öl- und Erdgaspreisvorhersage unter Verwendung von Arima & Neural Networks
• Gasformel - Berechnung der potenziellen wirtschaftlichen Wirkung der Preisindexformel.
• Nachfragevorhersage - Erdgasbedarf Vorhersage.
• Verbrauchsprognose - Vorhersage von Erdgasverbrauch.
• Gashandel - Weltmodell für Erdgashandel .

Wasser & Verschmutzung

• Safes Wasser - Vorhersage von gesundheitsbezogenem Trinkwasserverletzungen in den USA.
• Hydrology -Daten - Eine Reihe von Komfortfunktionen zur Erforschung von Wasserdaten in Python.
• Wasser Observatorium - Überwachung der Wasserspiegel von Seen und Stauseen mit Satellitenbildern.
• Wasserleitungen - Verwenden von maschinellem Lernen, um Wasserleitungen in Luftbildern zu finden.
• Wassermodellierung - AWRA -Modellierungssystem für Australian Water Resource Assessment (AWRA).
• Dürrebeschränkungen - Eine Analyse der Wasserverbrauch in Los Angeles Times, nachdem der Staat Trockenbeschränkungen erleichtert hat
• Hochwasservorhersage - Anwenden von LSTM auf den Flusswasserspiegeldaten
• Abwasserüberlauf - Einblicke in den Sanitärabwasserüberlauf (SSO). - Dies wurde entfernt
• Wasserbuchhaltung - Zusammenstellen von Wasserbudgetdaten für die USA aus der vorhandenen Datenquelle
• Vorhersage der Luftqualität - Vorhersage der Luftqualität (AQ) in Peking und London in den nächsten 48 Stunden.

Transport

• Transdim - Erstellen Sie genaue und effiziente Lösungen für die räumlich -zeitlichen Verkehrsdatenimputation und Vorhersageaufgaben.
• Transportempfehlung-Kontextbewusster multimodaler Transportempfehlung
• Transportdaten - Daten und Notizbücher für den Transport von Toronto.
• Transportnachfrage - Vorhersage der Nachfrage nach öffentlichen Verkehrsmitteln in Nairobi.
• Bedarfsschätzung - Implementierung der dynamischen Ursprungs -Destination -Nachfrageschätzung.
• Überlastungsanalyse - Transportsystemanalyse
• TS -Analyse - Zeitreihenanalyse zu Transportdaten.
• NETWORK GRAPE U -Bahn - Sicherheitsanalyse für Transportnetzwerke. - wurden abgenommen
• Transport -Ineffizienzen - Quantifizierung der Ineffizienzen von Transportnetzwerken
• Zugoptimierung - Zugplanoptimierung
• Verkehrsvorhersage - Mehrere Aufmerksamkeit wiederkehrende neuronale Netzwerke für Zeitreihen (Stadtverkehr)
• Vorhersagen von Crashes - Crash Prediction Modeling -Anwendung, die mehrere Datenquellen nutzt
• AI Supply Chain - Supply Chain Optimization System.
• Übertragung der Lernflugverzögerung - Verwenden von Variationscodierern in Keras, um die Flugverzögerung vorherzusagen.
• Nachschub - Codes für den Einzelhandel Nachschub für die Lieferkettenmanagement.

Großhandel & Einzelhandel

Großhandel

• Kundenanalyse - Großhandel Kundenanalyse.
• Verteilung - JB Großhandelsverteilungsanalyse.
• Clustering - unbeaufsichtigte Lerntechniken werden auf Produktausgabendaten angewendet, die für Kunden gesammelt wurden
• Marktkorbanalyse - Instacart Public Dataset, um zu berichten, welche Produkte häufig zusammengekauft werden.

Einzelhandel

• Einzelhandelsanalyse - Studium des Online -Einzelhandelsdatensatzes und Erhalt von Erkenntnissen.
• Online -Erkenntnisse - Analyse der Online -Transaktionen in Großbritannien
• Einzelhandelsnutzungsfall - Notebooks und Daten für CyberShop -Einzelhandelsnutzungsfall
• Verweilzeit - Kunde Verweilzeit und andere Analysen.
• Einzelhandelskohorte - Kohortenanalyse.