aprendizaje automático de la industria

Aplicaciones de aprendizaje automático y ciencia de datos en la industria

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? ¡Estamos creciendo!

Buscamos colaborar con graduados de doctorado o estudiantes de doctorado independientes y motivados en aproximadamente siete nuevos proyectos en 2024. Si está interesado en contribuir a conocimientos de inversión y análisis de datos de vanguardia, ¡póngase en contacto! Esto podría ser en colaboración con una universidad o como estudio independiente.

Acerca de Sov.ai

Sov.ai está a la vanguardia en la integración de técnicas avanzadas de aprendizaje automático con análisis de datos financieros para revolucionar las estrategias de inversión. Estamos trabajando con tres de los 10 principales fondos de cobertura cuantitativos y con muchas empresas medianas y boutique.

Nuestra plataforma aprovecha diversas fuentes de datos y algoritmos innovadores para brindar información procesable que impulse decisiones de inversión más inteligentes.

Al unirse a Sov.ai, será parte de un equipo de investigación dinámico dedicado a ampliar los límites de lo que es posible en las finanzas a través de la tecnología. Antes de expresar su interés, tenga en cuenta que la investigación será predominantemente desafiante y de naturaleza experimental.

? Oportunidades de investigación y proyectos

Ofrecemos una amplia gama de proyectos que atienden diversos intereses y experiencia dentro del aprendizaje automático y las finanzas. Algunos de los interesantes proyectos recientes incluyen:

• Modelado predictivo con registros de GitHub: desarrolle modelos para predecir tendencias de mercado y oportunidades de inversión utilizando la actividad de GitHub y los datos de los desarrolladores.
• Análisis de datos satelitales: explore fuentes de datos no tradicionales, como la opinión de las redes sociales, imágenes satelitales o tráfico web, para mejorar los pronósticos financieros.
• Técnicas de imputación de datos: investigar nuevos métodos para manejar datos faltantes o incompletos para mejorar la solidez y precisión de nuestros modelos.

Visite docs.sov.ai para obtener más información sobre los proyectos públicos que se han incluido en el producto de suscripción. Si ya tiene un patrocinador corporativo, también estaremos encantados de trabajar con él.

¿Por qué unirse a Sov.ai?

• Entorno innovador: interactúe con las últimas tecnologías y metodologías en aprendizaje automático y finanzas.
• Equipo colaborativo: trabaje junto a un equipo de expertos apasionados por impulsar la innovación en conocimientos de inversión.
• Proyectos flexibles: adapte su investigación para alinearla con sus intereses y experiencia, con la libertad de explorar nuevas ideas.
• Investigadores experimentados: expertos anteriormente de la Universidad de Nueva York, Columbia, el Instituto Oxford-Man, el Instituto Alan Turing y Cambridge.
• Después de la investigación: conéctese con ex alumnos que pasaron a DRW, Citadel Securities, Virtu Financial, Akuna Capital, HRT.

? Cómo aplicar

Si está entusiasmado por aprovechar su experiencia en aprendizaje automático y finanzas para impulsar investigaciones y proyectos impactantes, ¡nos encantaría saber de usted! Comuníquese con nosotros a [email protected] con su currículum y una breve descripción de sus intereses de investigación.

¡Únase a nosotros para dar forma al futuro de los conocimientos de inversión y generar un impacto significativo en el mundo de las finanzas!

Administración

Eche un vistazo a la publicación FirmAI Medium recientemente iniciada donde contamos con expertos en IA en los negocios, escriba sobre sus temas de interés.

Agregue sus herramientas y cuadernos a esta hoja de Google. O simplemente agréguelo a este subreddit, r/datascienceproject

Resalte en AMARILLO para agregar su paquete; también puede agregarlo usted mismo con una solicitud de extracción .

Una lista seleccionada de bibliotecas y cuadernos de ciencia de datos y aprendizaje automático aplicado en diferentes industrias. El código de este repositorio está en Python (principalmente usando cuadernos jupyter) a menos que se indique lo contrario. El catálogo está inspirado en awesome-machine-learning . r/datascienceproject es un subreddit donde puedes compartir todos tus proyectos de ciencia de datos.

Precaución: Este es un trabajo en progreso; contribuya, especialmente si es un experto en la materia en cualquiera de las industrias que se enumeran a continuación. Si es un investigador/analista [analítico, computacional, estadístico, cuantitativo] en el campo X o un campo X [ingeniero de aprendizaje automático, científico de datos, modelador, programador] , su contribución será muy apreciada.

Si desea contribuir a esta lista (hágalo), envíeme una solicitud de extracción o contácteme en @dereknow o en linkedin o póngase en contacto en el sitio web FirmAI. Además, un repositorio listado debe quedar obsoleto si:

• El propietario del repositorio dice explícitamente que "esta biblioteca no se mantiene".
• No comprometido durante mucho tiempo (2 ~ 3 años).

Se necesita ayuda: si hay algún contribuyente dispuesto a ayudar primero a completar y luego a mantener una sección de análisis de Python en cualquiera de las siguientes subindustrias, póngase en contacto conmigo. También contácteme para agregar industrias adicionales .

Alojamiento y comida	Agricultura	Banca y Seguros
Biotecnología y ciencias biológicas	Construcción e Ingeniería	Educación e investigación
Emergencia y socorro	Finanzas	Fabricación
Gobierno y Obras Públicas	Cuidado de la salud	Medios y publicaciones
Justicia, Ley y Reglamento	Misceláneas	Contabilidad
Bienes raíces, alquiler y arrendamiento	Utilidades	Venta al por mayor y al por menor

Tabla de contenido

Aplicaciones industriales

• Alojamiento y comida
  • Alimento
  • Restaurante
  • Alojamiento
• Contabilidad
  • Aprendizaje automático
  • Analítica
  • Análisis textual
  • Datos
  • Investigaciones y artículos
  • Sitios web
  • Cursos
• Agricultura
  • Ciencias económicas
  • Desarrollo
• Banca y Seguros
  • Finanzas de Consumo
  • Gestión y Operaciones
  • Valuación
  • Fraude
  • Seguros y Riesgos
  • Físico
  • Datos
• Biotecnología y ciencias biológicas
  • General
  • Secuenciación
  • Quimioinformática y descubrimiento de fármacos.
  • genómica
  • Ciencias de la vida
• Construcción e Ingeniería
  • Construcción
  • Ingeniería
  • Ciencia de los materiales
• Ciencias económicas
  • General
  • Aprendizaje automático
  • computacional
• Educación e investigación
  • Alumno
  • Escuela
• Emergencia y socorro
  • Preventivo y Reactivo
  • Delito
  • Ambulancia
  • Gestión de desastres
• Finanzas
  • Comercio e inversión
  • Datos
• Cuidado de la salud
  • General
• Justicia, Ley y Reglamento
  • Herramientas
  • Política y Regulación
  • Judicial
• Fabricación
  • General
  • Mantenimiento
  • Falla
  • Calidad
• Medios y publicaciones
  • Marketing
• Misceláneas
  • Arte
  • Turismo
• Física
  • General
  • Aprendizaje automático
• Gobierno y Obras Públicas
  • Políticas Sociales
  • Análisis electoral
  • Gestión de desastres
  • Política
  • organizaciones benéficas
• Bienes raíces, alquiler y arrendamiento
  • Bienes raíces
  • Alquiler y arrendamiento
• Utilidades
  • Electricidad
  • Carbón, petróleo y gas
  • Agua y contaminación
  • Transporte
• Venta al por mayor y al por menor
  • Al por mayor
  • Minorista

Sección de carrera de ML/DS para el aprendizaje automático de la industria

Consulte el repositorio de carreras de ciencia de datos para obtener más información.

Plataformas:

1. Triplebyte: realice una prueba. Obtenga ofertas de varias empresas de alta tecnología a la vez (ahora tenga una pista de aprendizaje automático).
2. Toptal: los desarrolladores que buscan ingresar a la comunidad de Toptal se someten a una serie de pruebas técnicas y de personalidad.
3. Hired: Hired conecta a empleadores con candidatos calificados a través de una combinación de algoritmos internos y soporte en línea.
4. Kaggle - Scalable Path es un servicio premium de búsqueda de talentos.

Reseñas:

• Glassdoor: las mejores narrativas de los empleados.
• De hecho: la mejor cobertura.
• Kununu: la mejor información completa.
• Comparablemente: la mejor funcionalidad de comparación.
• InHerSight: la mejor perspectiva amigable para las mujeres.

Alojamiento y comida

Alimento

• RobotChef: refinando recetas basadas en opiniones de usuarios.
• Servicios alimentarios: predicción de la demanda de servicios alimentarios mediante redes neuronales
• Receta de cocina y calificación: prediga la calificación y el tipo de cocina a partir de una lista de ingredientes.
• Clasificación de Alimentos - Clasificación mediante Keras.
• Imagen a receta: traduce una imagen a una receta mediante el aprendizaje profundo.
• Estimación de calorías: calcule las calorías a partir de fotografías de alimentos.
• Fine Food Reviews: análisis de sentimientos en Amazon Fine Food Reviews.

Restaurante

• Infracción de restaurante: previsión de infracción de inspección de alimentos.
• Éxito del restaurante: prediga si un restaurante va a fracasar.
• Predecir Michelin: predice la probabilidad de que un restaurante sea un restaurante Michelin.
• Inspección de restaurantes: un análisis de inspección para ver si la limpieza está relacionada con la calificación.
• Ventas: previsión de ventas de restaurantes con LSTM.
• Previsión de visitantes: predicción del número de reservas y visitas.
• Beneficio del restaurante: análisis de regresión del restaurante.
• Competencia - Análisis de competitividad de restaurantes.
• Análisis de Negocio - Proyecto de análisis de negocio de restauración.
• Recomendación de ubicación: herramienta y análisis de recomendación de ubicación de restaurantes.
• Cierre, calificación y recomendación: tres tareas de predicción que utilizan datos de Yelp.
• Anti-recomendador: encuentre restaurantes a los que no desee asistir.
• Análisis de Menú - Análisis más profundo de los restaurantes a través de sus menús.
• Recomendación de menú: PNL para recomendar restaurantes con menús similares.
• Precio de los alimentos: predice el costo de los alimentos.
• Informe de restaurante automatizado: informe de empresa de aprendizaje automático automatizado.

Alojamiento

• Vivienda entre pares: el efecto de los alquileres entre pares en la vivienda.
• Recomendación de compañero de cuarto: un sistema para estudiantes que buscan compañeros de cuarto.
• Asignación de habitaciones - Proceso de asignación de habitaciones.
• Precios dinámicos: cálculos de precios dinámicos de hoteles.
• Similitud de hoteles: compare marcas que compitan directamente
• Reseñas de hoteles: reseñas de hoteles en grupo.
• Predecir precios: predice tarifas de habitaciones de hotel.
• Hoteles vs Airbnb: comparando los dos enfoques.
• Mejora del hotel: analice reseñas para sugerir mejoras en el hotel.
• Pedidos - Predicción de cancelación de pedidos para hoteles.
• Reseñas falsas: identifique si las reseñas son falsas o spam.
• Alojamiento con imagen inversa: encuentre su alojamiento preferido cargando una imagen.

Contabilidad

Aprendizaje automático

• Predicción del plan de cuentas: uso de datos etiquetados para sugerir el nombre de la cuenta para cada transacción.
• Anomalías contables: uso de marcos de aprendizaje profundo para identificar anomalías contables.
• Anomalías en los Estados Financieros - Detección de anomalías antes de su presentación, utilizando R.
• Predicción de vida útil (FirmAI): prediga la vida útil de los activos mediante observaciones de sensores e ingeniería de funciones.
• IA aplicada a XBRL: representación estandarizada de XBRL en IA y aprendizaje automático.

Analítica

• Contabilidad forense: recopilación de estudios de casos sobre contabilidad forense mediante análisis de datos. En busca de más datos para practicar la contabilidad forense, por favor póngase en contacto
• Libro mayor (FirmAI): procesamiento de datos en un libro mayor exportado a través de un sistema de contabilidad.
• Bullet Graph (FirmAI): visualización de gráficos de viñetas útil para realizar un seguimiento de las ventas, las comisiones y otros resultados.
• Deudores envejecidos (FirmAI): análisis de ejemplo para investigar a los deudores envejecidos.
• FS XBRL automatizado: lenguaje XML, sin embargo, posiblemente porte el análisis a Python.

Análisis textual

• Análisis de sentimiento financiero: análisis de sentimiento, distancia y proporción de señales comerciales.
• PNL extensiva: técnicas integrales de PNL para la investigación contable.

Datos, análisis y API

• EDGAR: un tutorial sobre cómo obtener datos de EDGAR.
• PyEDGAR: una biblioteca para descargar, almacenar en caché y acceder a archivos EDGAR.
• IRS: acceso y análisis de presentaciones del IRS.
• Corporativo financiero: conjuntos de datos financieros corporativos de Rutgers.
• Corporativo no financiero: conjunto de datos corporativos no financieros de Rutgers.
• Análisis de PDF: extracción de datos útiles de documentos PDF.
• PDF Tabel to Excel: cómo generar un archivo de Excel desde un PDF.

Investigación y artículos

• Comprensión del análisis contable: un artículo que aborda la importancia del análisis contable.
• VLFeat: VLFeat es una biblioteca abierta y portátil de algoritmos de visión por computadora, que tiene la caja de herramientas Matlab.

Sitios web

• Rutgers Raw: buena investigación sobre contabilidad digital de Rutgers.

Cursos

• Contabilidad aumentada por computadora: una serie de videos de la Universidad de Rutgers que analiza el uso de la computación para mejorar la contabilidad.
• Contabilidad en la era digital: otra serie de Rutgers que investiga los efectos que tendrá la era digital en la contabilidad.

Agricultura

Ciencias económicas

• Precios - Predicción de precios agrícolas.
• Precios 2 - Predicción de precios agrícolas.
• Rendimiento: análisis agrícola que analiza el rendimiento de los cultivos en Ucrania.
• Recuperación - Uso estratégico de la tierra para la agricultura y la recuperación de ecosistemas
• MPR: datos de informes de precios obligatorios del Servicio de Comercialización Agrícola del USDA.

Desarrollo

• Segmentación - Segmentación de parcelas de campos agrícolas mediante imágenes de satélite.
• Nivel freático: predicción de la profundidad del nivel freático en áreas agrícolas.
• Asistente - Cuadernos de asistente agrícola.
• Ecoevolutiva - Dinámica ecoevolutiva.
• Enfermedades: identificación de enfermedades y plagas de cultivos utilizando el marco de aprendizaje profundo a partir de las imágenes.
• Predicción de riego y plagas: analice el riego y prediga la probabilidad de plagas.

Banca y Seguros

Financiamiento al consumo

• Aceptación de Préstamos - Clasificación y análisis de series temporales para la aceptación de préstamos.
• Predecir el reembolso del préstamo: prediga si un préstamo se reembolsará mediante ingeniería de funciones automatizada.
• Clasificación de elegibilidad de préstamos: sistema para ayudar a los bancos a verificar si un cliente es elegible para un préstamo determinado.
• Incumplimiento crediticio de la vivienda (FirmAI): prediga el incumplimiento del crédito hipotecario.
• Análisis hipotecario: análisis exhaustivo de préstamos hipotecarios.
• Aprobación de crédito: un sistema para la aprobación de tarjetas de crédito.
• Riesgo de préstamo: modelo predictivo para ayudar a reducir las cancelaciones y pérdidas de préstamos.
• Calendario de amortización (FirmAI): calendario de amortización simple en Python para uso personal.

Gestión y Operación

• Tarjeta de crédito: estime el CLV de los clientes de tarjetas de crédito.
• Análisis de supervivencia: realice un análisis de supervivencia de los clientes.
• Próxima transacción: modelo de aprendizaje profundo para predecir el monto de la transacción y los días hasta la próxima transacción.
• Rotación de tarjetas de crédito: predicción de la pérdida de clientes con tarjetas de crédito.
• Actas del Banco de Inglaterra: análisis textual de las actas bancarias.
• CEO - Análisis de la remuneración del CEO.

Valuación

• Predicción de Zillow: predicción de valoración de Zillow realizada en Kaggle.
• Bienes Raíces - Predicción de precios inmobiliarios desde el entorno urbano.
• Coche usado: predicción de precios de vehículos usados.

Fraude

• XGBoost: detección de fraude mediante el ajuste de los hiperparámetros de XGBoost con recocido simulado
• Préstamo de Detección de Fraude en R - Detección de fraude en préstamos bancarios.
• Due Diligence de AML Finance: busque artículos de noticias para financiar AML DD.
• Fraude con tarjetas de crédito: detección de fraude con tarjetas de crédito.

Seguros y Riesgos

• Detective de daños en automóviles: evaluación de daños en automóviles con redes neuronales convolucionales para reclamos de automóviles personales.
• Reclamaciones de seguros médicos: predicción de reclamaciones de seguros médicos.
• Denegación de reclamaciones: predicción de la denegación de reclamaciones de seguros
• Fraude de reclamaciones: modelos predictivos para determinar qué reclamaciones de automóviles son fraudulentas.
• Anomalías de reclamaciones: sistema de detección de anomalías para datos de reclamaciones de seguros médicos.
• Ciencias Actuariales (R): una gama de herramientas actuariales en R.
• Fracaso bancario: predicción del fracaso bancario.
• Gestión de riesgos: recursos del curso sobre participación en riesgos financieros.
• VaR GaN: estimación del valor en riesgo para la gestión del riesgo de mercado utilizando Keras y TensorFlow.
• Cumplimiento - Gestión de Cumplimiento de Quejas Bancarias.
• Pruebas de estrés - Pruebas de estrés del BCE.
• Técnicas de pruebas de estrés: un cuaderno con varios ejercicios de pruebas de estrés.
• Prueba de estrés inverso: dada una cartera y un tamaño de pérdida predefinido, determine qué factores de estrés (escenarios) conducirían a esa pérdida.
• Prueba de estrés del BoE: resultados y trazado de las pruebas de estrés.
• Recuperación - Recuperación del dinero adeudado.
• Control de Calidad - Control de calidad para banca usando LDA

Físico

• Detección de fraude de billetes bancarios: autenticación de billetes bancarios mediante el clasificador DNN Tensorflow y RandomForest.
• Vigilancia de cajeros automáticos: caso de uso de vigilancia de cajeros automáticos en bancos.

Biotecnología y ciencias biológicas

General

• Programación - Programación Python para biólogos
• Introducción DL: introducción al aprendizaje profundo en genómica
• Pose: estimación de posturas de animales utilizando DL.
• Privacidad: privacidad que preserva los NN para compartir datos clínicos.
• Genética de poblaciones - DL para inferencia genética de poblaciones.
• Curso de Bioinformática - Materiales del curso de Biología Computacional y Bioinformática
• Estadísticas aplicadas: estadísticas aplicadas para biología de alto rendimiento
• Scripts: scripts de Python para biólogos.
• Molecular NN: un minimarco para construir y entrenar redes neuronales para biología molecular.
• Simulaciones de Biología de Sistemas - Práctica de biología de sistemas en simuladores de escritura con F# y Z3
• Movimiento celular: LSTM para predecir el movimiento biológico de las células.
• Deepchem: democratización del aprendizaje profundo para el descubrimiento de fármacos, la química cuántica, la ciencia de materiales y la biología

Secuenciación

• Secuenciación de ADN, ARN y proteínas: una nueva representación de secuencias biológicas utilizando DL.
• Secuenciación CNN: una caja de herramientas para aprender motivos a partir de datos de secuencias de ADN/ARN utilizando redes neuronales convolucionales
• Secuenciación de PNL: modelo de aprendizaje por transferencia de lenguaje para genómica

Quimioinformática y descubrimiento de fármacos.

• Novel Molecules: una red convolucional que puede aprender características.
• Automatización del diseño químico: genere nuevas moléculas para una exploración eficiente.
• Descubrimiento de fármacos GAN: un método que combina modelos generativos con aprendizaje por refuerzo.
• RL: compuestos generadores que se prevé que sean activos contra un objetivo biológico.
• Aprendizaje de una sola vez: biblioteca de Python que tiene como objetivo hacer que el uso del aprendizaje automático en el descubrimiento de fármacos sea sencillo y conveniente.

genómica

• Jupyter Genomics: colección de cuadernos de biología computacional y bioinformática.
• Llamada de variantes: identifique correctamente variaciones del genoma de referencia en el ADN de un individuo.
• Gráficos de expresión genética: uso de convoluciones en una imagen.
• Expresión de codificación automática: extracción de patrones relevantes de grandes conjuntos de datos de expresión genética
• Inferencia de expresión genética: prediga la expresión de genes diana específicos a partir de un panel de aproximadamente 1000 "genes emblemáticos" preseleccionados.
• Genómica de Plantas - Presentación y material de ejemplo para Genómica de Plantas y Patógenos

Ciencias de la vida

• Plants Disease: aplicación que detecta enfermedades en plantas mediante un modelo de aprendizaje profundo.
• Identificación de hojas: identificación de plantas a través de sus hojas en función de su forma, color y textura.
• Análisis de cultivos: una biblioteca de imágenes para detectar y rastrear la posición futura de las mazorcas en las plantas de maíz
• Plántulas: clasificación de plántulas de plantas del concurso kaggle
• Estrés vegetal: una ontología que contiene estrés vegetal; biótico y abiótico.
• Jerarquía animal: paquete para calcular jerarquías de dominancia animal .
• Identificación de animales: aprendizaje profundo para la identificación de animales.
• Especies - Análisis Big Data de diferentes especies de animales
• Vocalizaciones de animales: una red generativa para vocalizaciones de animales.
• Evolutivo - Herramienta de estrategias de evolución
• Glaciares - Material educativo sobre glaciares.

Construcción e ingeniería

Construcción

• DL Architecture: clasificador de aprendizaje profundo y generador de imágenes para arquitectura de edificios.
• Materiales de Construcción - Un curso sobre materiales de construcción.
• Modelo de riesgo de mal actor: modelo de riesgo para mejorar la seguridad de los edificios relacionados con la construcción
• Inspectores - Determinar las inspecciones asignadas.
• Interacciones sociales corruptas: descubra posibles interacciones sociales corruptas entre un miembro de la industria y el personal del DOB.
• Construcción de riesgo: identificar construcciones de alto riesgo.
• Riesgo de fachada: un modelo de riesgo para predecir fachadas inseguras.
• Niveles de personal: predicción de los niveles de personal para los trabajadores de primera línea.
• Lesiones: modelado de temas de lesiones relacionadas con la construcción.
• Infracciones de construcción: análisis predictivo de infracciones de construcción.
• Productividad - Análisis e inspección de productividad con Tableau.

Ingeniería:

• Análisis estructural - Análisis estructural 2D en Python.
• Ingeniería Estructural - Módulos de ingeniería estructural.
• Nusa - Análisis estructural mediante el método de los elementos finitos.
• StructPy - Biblioteca de análisis estructural para Python basada en el método de rigidez directa
• Alerón - Análisis estructural del alerón de un Boeing 737
• Vibración - Programas educativos de vibración.
• Civil - Colección de herramientas de ingeniería civil en FreeCAD
• GEstimator: software de estimación civil sencillo
• Fatpack: funciones y clases para análisis de fatiga de series de datos.
• Pysteel - Diseño automatizado de diferentes estructuras de acero.
• Incertidumbre estructural: cuantificar la incertidumbre estructural con aprendizaje profundo.
• Pymech: un módulo de Python para ingenieros mecánicos
• Ingeniería Aeroespacial - Astrodinámica y Estadística
• Química cuántica interactiva: combinación de Psi4 y Numpy para la educación y el desarrollo.
• Ingeniería Química y de Procesos - Recursos varios.
• PyTherm - Termodinámica Aplicada
• Aerogami: aerodinámica mediante aviones.
• Electrogeofísica: aplicaciones interactivas de la electromagnética en geofísica
• Señal gráfica: tutorial de procesamiento de señales gráficas.
• Vibraciones Mecánicas - Vibraciones Mecánicas en la Universidad de Luisiana.
• Dinámica de procesos - Dinámica y control de procesos
• Ciclo de vida de la batería: predicción basada en datos del ciclo de vida de la batería.
• Energía Eólica - Python para la energía eólica
• Uso de energía: métodos estándar para calcular el consumo de energía medido normalizado
• Radiación nuclear: cómo las radiaciones emitidas por las centrales nucleares afectan a las personas

Ciencia de los materiales

• Python Materials Genomics: código robusto de análisis de materiales utilizado en un proyecto bien establecido.
• Minería de Materiales - Scripts para simulaciones y análisis de materiales.
• Emmet: crea bases de datos de propiedades de materiales.
• Megnet: redes gráficas como marco de aprendizaje automático para moléculas y cristales
• Atomate: flujos de trabajo prediseñados para ciencia de materiales computacional.
• Cumplimiento de Estatutos - Predicción de multas a la propiedad.
• Ligante Asfáltico - Materiales de construcción, energía libre y composición química del ligante asfáltico.
• Acero - Optimización del acero.
• Awesome Materials Informatics: lista seleccionada de esfuerzos conocidos en informática de materiales.

Ciencias económicas

General

• API de economía comercial: información para 196 países.
• Economía del desarrollo: la microeconomía del desarrollo se escribe principalmente como cuadernos interactivos de Jupyter.
• Applied Econ & Fin - Economía y finanzas computacionales aplicadas
• Macroeconomía: temas de macroeconomía con ejemplos de cuadernos.

Aprendizaje automático

• EconML: aprendizaje e inteligencia automatizados para la causalidad y la economía.
• Subastas: subastas óptimas que utilizan aprendizaje profundo.

computacional

• Quant Econ - Curso de economía cuantitativa de NYU
• Computacional - Métodos computacionales en economía.
• Computacional 2 - Pequeño curso de economía computacional.
• Teoría econométrica: cuadernos de una introducción a la teoría econométrica.

Educación e investigación

Alumno

• Rendimiento de los estudiantes: Explotación del rendimiento de los estudiantes mediante el aprendizaje automático.
• Rendimiento del estudiante 2 - Rendimiento del examen del estudiante.
• Desempeño Estudiantil 3 - Rendimiento estudiantil en educación secundaria.
• Desempeño de los estudiantes 4: evaluación del desempeño de los estudiantes mediante ingeniería de funciones
• Intervención estudiantil: construcción de un sistema de intervención estudiantil.
• Matrícula de estudiantes: inscripción de estudiantes y análisis de desempeño.
• Rendimiento académico: explore las características demográficas y familiares que tienen un impacto en el rendimiento académico de un estudiante.
• Análisis de calificaciones: análisis de logros estudiantiles.

Escuela

• Elección de escuela: análisis de datos para la elección de escuela en educación.
• Presupuestos y prioridades escolares: ayudar a la junta escolar y al alcalde a tomar decisiones estratégicas con respecto a futuros presupuestos y prioridades escolares
• Rendimiento escolar: práctica de análisis de datos utilizando datos de data.utah.gov sobre el rendimiento escolar.
• Rendimiento escolar 2: uso de pandas para analizar el rendimiento escolar y de los estudiantes dentro de un distrito
• Rendimiento escolar 3 - Rendimiento escolar de Filadelfia
• Rendimiento escolar 4 - Rendimiento escolar de Nueva Jersey
• Cierre de escuelas: identificar las escuelas en riesgo de cierre según su desempeño y otras características.
• Presupuestos escolares: herramientas y técnicas para la elaboración de presupuestos escolares.
• Presupuestos escolares: igual que el campo de datos anterior.
• PyCity - Análisis escolar.
• PyCity 2 - Presupuesto escolar vs resultados escolares.
• PNL presupuestario: clasificación de PNL para recursos presupuestarios.
• Presupuesto PNL 2 - Ejercicio de clasificación adicional.
• Presupuesto PNL 3 - Clasificación presupuestaria.
• Análisis de encuestas: análisis de encuestas educativas.

Emergencia y policía

Preventivo y Reactivo

• Mapeo de Emergencia - Detección de casas destruidas en California
• Sala de emergencias: apoyo a la toma de decisiones en la sala de emergencias
• Readmisión de emergencia: riesgo ajustado de readmisión de emergencia .
• Incendio forestal: detección de incendios forestales mediante imágenes de vehículos aéreos no tripulados utilizando CNN
• Respuesta a Emergencias - Análisis de respuesta a emergencias.
• Transporte de emergencia: aviso de transporte en los servicios de emergencia
• Despacho de emergencia: reducción de los tiempos de respuesta con modelado predictivo, optimización y automatización
• Llamadas de Emergencia - Proyecto de análisis de llamadas de emergencia.
• Análisis de datos de llamadas: análisis de datos del 911.
• Respuesta a Emergencias - Fábrica de productos químicos RL.

Delito

• Clasificación de delitos: análisis del Times de agresiones graves clasificadas erróneamente por LAPD.
• Etiquetado de artículos: artículo de noticias sobre procesamiento del lenguaje natural de Chicago
• Análisis de delitos: extracción de reglas de asociación a partir de datos espaciales para análisis de delitos
• Crímenes de Chicago: exploración de datos públicos sobre crímenes de Chicago establecidos en Python
• Análisis de gráficos: crímenes de La Haya.
• Predicción de delitos: clasificación, análisis y predicción de delitos en la ciudad de Indore.
• Predicción de delitos: modelos predictivos desarrollados para la tasa de criminalidad .
• Revisión de delitos: análisis de datos de revisión de delitos.
• Tendencias criminales: la herramienta de análisis de tendencias criminales analiza las tendencias criminales y revela condiciones criminales problemáticas.
• Crime Analytics: análisis de datos sobre delitos en Seattle y San Francisco.

Ambulancia:

• Análisis de ambulancia: una investigación de la variación del tiempo de ambulancia del área del gobierno local en Victoria.
• Ubicación del sitio: ubicaciones del sitio de ambulancias.
• Despacho: aplicación de la teoría de juegos y simulación de eventos discretos para encontrar una solución óptima para el envío de ambulancias.
• Asignación de ambulancias: análisis de series temporales de despachos de ambulancias en la ciudad de San Diego.
• Tiempo de respuesta: un análisis sobre las mejoras del tiempo de respuesta de las ambulancias.
• Ruta óptima - Proyecto para encontrar la ruta óptima de ambulancias en Ithaca.
• Análisis de accidentes: predicción de la probabilidad de accidentes en un segmento determinado en un momento determinado.

Gestión de desastres

• Predicción de conflictos - Cuadernos sobre predicción de conflictos.
• Predicción de robos: modelado espacio-temporal para la predicción de robos.
• Predicción de brotes de enfermedades: implementación de aprendizaje automático basada en múltiples implementaciones de algoritmos clasificadores.
• Predicción de accidentes de tránsito - Predicción sobre el tipo de víctimas en accidentes de tránsito federales en Brasil.
• Minería de textos: gestión de desastres mediante minería de textos.
• Twitter y desastres: intente predecir correctamente si hay tweets que tratan sobre desastres.
• Riesgo de inundación: impacto de inundaciones catastróficas.
• Predicción de incendios: utilizamos 4 algoritmos diferentes para predecir la probabilidad de incendios futuros.

Finanzas

Comercio e inversión

• Para obtener más información, consulte aprendizaje automático financiero.
• Para la gestión de activos, consulte aprendizaje automático financiero.
• Deep Portfolio: aprendizaje profundo para finanzas Predice el volumen de bonos.
• Comercio con IA: técnicas modernas de comercio con IA.
• Bonos corporativos: predicción del volumen de compra y venta de bonos corporativos.
• Simulación: investigación de simulaciones como parte de las finanzas computacionales.
• Agrupación de Industrias - Proyecto para agrupar industrias según atributos financieros.
• Modelado financiero: negociación HFT y modelado de volatilidad implícita.
• Seguimiento de tendencia: una tendencia de futuros que sigue la estrategia de inversión de cartera.
• Sentimiento de los estados financieros: extracción de sentimientos de los estados financieros mediante redes neuronales.
• Finanzas Corporativas Aplicadas - Estudia los comportamientos empíricos en el mercado de valores.
• Predicción de caídas del mercado: predicción de caídas del mercado utilizando un modelo LPPL.
• Artículos financieros de PNL: selección de artículos financieros cuantitativos mediante aprendizaje automático.
• ARIMA-LTSM Hybrid: modelo híbrido para predecir coeficientes de correlación de precios futuros de dos activos
• Inversiones Básicas - Herramientas básicas de inversión en Python.
• Derivados Básicos - Contratos forward básicos y coberturas.
• Finanzas Básicas - Cuadernos de código fuente de aplicaciones financieras básicas.
• Advanced Pricing ML: implementación adicional de avances en el aprendizaje automático financiero (libro)
• Opciones y Regresión - Proyecto de ingeniería financiera para técnicas de valoración de opciones.
• Cuadernos cuánticos: cuadernos educativos sobre finanzas cuantitativas, comercio algorítmico y estrategia de inversión.
• Desafío de previsión: desafío de previsión financiera de G-Research (Hedge Fund)
• XGboost: un algoritmo comercial que utiliza XgBoost
• Research Paper Trading: implementación de una estrategia basada en un documento que utiliza Alpaca Markets.
• Varios: opciones, asignación, simulación
• ML & RL NYU - Aprendizaje automático y aprendizaje por refuerzo en finanzas.

Datos

• Datastream: Datastrem de Thomson Reuters accesible a través de Python.
• AlphaVantage: contenedor de API para simplificar el proceso de adquisición de datos financieros gratuitos.
• FSA: un proyecto para transferir los datos financieros de SEC Edgar Filings a modelos personalizados de análisis de estados financieros.
• TradeConnector: una capa para conectarse con proveedores de datos de mercado.
• Presentaciones ante la SEC de recuento de empleados: extracción para obtener los valores exactos del recuento de empleados de las empresas a partir de las presentaciones ante la SEC.
• Análisis SEC: PNL para buscar y extraer información específica de documentos extensos y no estructurados
• Abrir Edgar - OpenEDGAR (openedgar.io)
• Industrias de calificación: historiales de varias agencias convertidos al formato CSV

Documentos personales

• Reglamento de aprendizaje automático financiero
• Predicción del cierre de instalaciones de restaurantes
• Predecir quiebras corporativas
• Predecir sorpresas en las ganancias
• Aprendizaje automático en la gestión de activos

Cuidado de la salud

General

• zEpid: paquete de análisis epidemiológico.
• Python para epidemiólogos: tutorial para introducir el análisis epidemiológico en Python.
• Cumplimiento de prescripciones: un análisis de la prescripción y el cumplimiento médico
• Enfermedades respiratorias: seguimiento de las enfermedades respiratorias en los atletas olímpicos
• Peste Bubónica - Peste bubónica y modelo SIR.

Justicia, Leyes y Regulaciones

Herramientas

• LexPredict: paquete de software y biblioteca.
• Asistente legal de IA: Lobe es el primer asistente legal de IA del mundo.
• Detección de personas jurídicas: NER para documentos legales.
• Resumen de Casos Legales - Implementación de diferentes algoritmos de resumen aplicados a sentencias de casos legales.
• Documentos legales Google Scholar: uso de Google Scholar para extraer casos mediante programación.
• Chat Bot: Chat-bot y notificaciones por correo electrónico.
• API del congreso: acceso a la API del congreso de ProPublica.
• Generador de datos GDPR: generador de datos ficticios para el cumplimiento del GDPR
• Blackstone: canalización spaCy y modelo para PNL sobre texto legal no estructurado.

Política y Regulación

• Puntuaciones GDPR: predicción de puntuaciones GDPR para documentos legales.
• Factores impulsores FINRA: identifique los factores impulsores que influyen en las decisiones de arbitraje de FINRA.
• Corrección del sesgo de valores: estimación corregida del sesgo del impacto en los precios en litigios sobre valores.
• Empresa pública a decisión legal: incorporar empresas públicas en función de su reacción a las decisiones legales.
• Regulación de la vida nocturna: la vida nocturna australiana y su regulación y vigilancia
• Comentarios: comentarios públicos sobre regulaciones gubernamentales.
• Agrupación - Agrupación de regulaciones canadienses.
• Medio Ambiente - Regulación de la Energía y el Medio Ambiente
• Riesgo - Riesgo sistemático de diversas regulaciones financieras.
• Cumplimiento de FINRA: modelado de temas sobre cumplimiento.

Aplicado judicialmente

• Predicción de la Corte Suprema: Predicción de la dirección ideológica de las decisiones de la Corte Suprema: modelo conjunto versus modelo unificado basado en casos.
• Modelado de temas de la Corte Suprema: se necesitan varios pasos para implementar el modelado de temas en las decisiones de la Corte Suprema.
• Opinión de los jueces: uso de minería de textos y aprendizaje automático para analizar las opiniones de los jueces sobre una inquietud particular.
• ML Law Matching: un creador de coincidencias de leyes de aprendizaje automático.
• Clasificación Bert de etiquetas múltiples: análisis de sentimiento detallado de IA.
• Un curso de IA Computacional - Serie de vídeos Derecho MIT.
• Reglamento de aprendizaje automático financiero (documento)

Fabricación

General

• Fabricación ecológica: concurso Mercedes-Benz Greener Manufacturing en Kaggle.
• Fabricación de semiconductores: análisis de datos de la línea de proceso de fabricación de semiconductores.
• Fabricación Inteligente - Trabajo compartido de una Metodología de modelado.
• Fabricación Bosch - Proyecto de fabricación Bosch, Kaggle.

Mantenimiento

• Mantenimiento predictivo 1: predecir la vida útil restante de los motores de aeronaves
• Mantenimiento predictivo 2: tiempo hasta falla (TTF) o vida útil restante (RUL)
• Mantenimiento de Fabricación - Simulación de mantenimiento en sistemas de fabricación .

Falla

• Análisis predictivo: método para predecir fallas en equipos utilizando datos de sensores.
• Detección de defectos: detección de anomalías en semiconductores defectuosos
• Detección de defectos: detección inteligente de defectos para la fabricación de pastillas.
• Fallos de fabricación: reducción de fallos de fabricación.
• Anomalías de fabricación: detección inteligente de anomalías para la línea de fabricación .

Calidad

• Control de calidad - Fallo de Bosh en el control de calidad.
• Calidad de fabricación: pronóstico de calidad de fabricación inteligente
• Fabricación de automóviles: proyecto de estudio de caso de regresión sobre datos de venta en subastas de fabricación .

Medios y publicaciones

Marketing

• Popularidad de videos: modelo HIP para predecir la popularidad de los videos.
• Transcriptor de YouTube: transcribe automáticamente vídeos de YouTube.
• Análisis de marketing: estudios de casos de análisis de marketing.
• Marketing algorítmico: modelos del libro Introducción al marketing algorítmico
• Guiones de marketing: aplicaciones de ciencia de datos de marketing.
• Minería social: minería de la web social.

Misceláneas

Arte

• Pintura forense: análisis de pinturas para averiguar su año de creación.

Turismo

• Flickr: herramienta de extracción de metadatos para la investigación turística.
• Moda : un modelo de recuperación de ropa y recomendación visual para imágenes de moda.

Física

General

• Reconstrucción Gamma-Hadron-Herramientas utilizadas en la astronomía basada en el suelo de rayos gamma.
• Currículo - cuadernos newtonianos.
• Redes de interacción: redes de interacción para aprender sobre objetos, relaciones y física.
• Física de partículas: entrenamiento, generación y código de análisis para el aprendizaje de la física de partículas
• Física computacional: un repositorio de física computacional.
• Física médica: Python útil para la física médica.
• Física médica 2: un paquete de Python de núcleo común para física médica
• Física de flujo - Física de flujo y caja de herramientas aeroacústica con Python

Aprendizaje automático

• Física ML y estadísticas: aprendizaje automático y estadísticas para físicos
• Alta energía: aprendizaje automático para física de alta energía.
• GaN de alta energía: redes adversas generativas para física de alta energía.
• Redes neuronales: P Hysics se encuentra con redes neuronales

Obras gubernamentales y públicas

Políticas sociales

• Triage: juego de herramientas de modelado de riesgos y predicción de propósito general para políticas y problemas sociales.
• Pobreza del Banco Mundial I: una evaluación comparativa de los algoritmos de clasificación de aprendizaje automático aplicados a la predicción de la pobreza.
• Pobreza II del Banco Mundial - Repositorio de la Solución de Competencia de Pruebas Pover -T del Banco Mundial de la propiedad de la empresa en el extranjero.
• Propiedad de tierras de la compañía en el extranjero: identificación de la propiedad extranjera en el Reino Unido.
• CFPB - Análisis de quejas de la Oficina de Protección de Finanzas del Consumidor.
• Efecto de legalización del cannabis: efectos de la legalización del cannabis en el crimen.
• Tarjeta de crédito pública: identificación de fraude potencial para tarjetas de crédito del consejo. Datos
• Predicción de reincidencia: transparencia y audibilidad a la evaluación de riesgos de reincidencia
• Pobreza del hogar: predice la pobreza en los hogares en Costa Rica.
• Política pública de PNL: un ejemplo de un caso de uso de PNL en políticas públicas.
• Producción mundial de alimentos: comparando los mejores productores de alimentos y alimentos en todo el mundo.
• Desigualdad fiscal: proyecto de datos sobre impuestos y desigualdad en Basilea Stadt.
• Cumplimiento del Sheriff: cumplimiento de las solicitudes de ICE.
• Detección de aplicaciones: detección sospechosa de aplicaciones para niños.
• Asistencia social: información de tendencia sobre asistencia social
• Ciencias sociales computacionales - Social Data Science Summer School Course.
• Licor y delito: efecto de las licencias de licor emitidas sobre la tasa de delitos.
• Cierras de colocación de animales: optimización de la colocación de animales en refugios.
• Muro de personal - Proyecto de exploración independiente en la pared fronteriza mexicana de los Estados Unidos
• Materalidades de los trabajadores: mapa de muertes de trabajadores y catástrofes de los datos de OSHA

organizaciones benéficas

• API de datos del censo: variables de extracción de la encuesta de la comunidad estadounidense de 5 años.
• Filantrópica Donperación - Trabajo realizado por numerosos voluntarios de Datakind sobre los datos del Formulario 990
• Charity Recomender - NYC Charity Collaborative Recomended System en un conjunto de datos implícito.
• Identificación de donantes: un proyecto de aprendizaje automático en el que necesitamos encontrar donantes para la caridad.
• Organizaciones benéficas estadounidenses - Exploración de caridad y aprendizaje automático.
• Efectividad de la organización benéfica: raspando datos en línea sobre organizaciones benéficas para comprender la efectividad

Análisis electoral

• Análisis electoral - Modelos de análisis y predicción
• American Election Causal: utilizando datos de ANES con modelos de inferencia causal.
• Finanzas de campaña y resultados electorales: investigando la relación entre el financiamiento de la campaña y los resultados electorales posteriores.
• Sistema de votación - Métodos de votación de representación proporcional.
• Voto del presidente - Voto por análisis de nivel de ingresos.

Política

• Política del Congreso: partidismo del Congreso de la Cámara y el Senado.
• Político: una plataforma para perfilar figuras públicas en la política brasileña.
• Bots - Herramientas y algoritmos para analizar los tweets paraguayan en tiempos de elección
• Pruebas de GerryMander: muchas métricas para cuantificar Gerrymandering.
• Sentimiento: analice los periódicos con respecto a su convicción política utilizando sentimientos de entidad de representantes del partido.
• Política de DL - Predicción de la afinidad política española con redes neuronales profundas: Partido Socialista contra Pueblo
• PAC Money - Efectos del dinero PAC en la política estadounidense.
• Power Networks: construyendo un perro guardián para las redes políticas y corporativas indias
• Elite - Elite política en los Estados Unidos.
• Análisis de debate: programa para analizar debates políticos .
• Afiliación política: predicción de afiliación política utilizando metadatos de Twitter.
• Anuncios políticos: investigación sobre anuncios políticos de Facebook y orientación
• Identidad política: modelo político multi -axial.
• YT Política - Mapeo de política en YouTube
• Ideología política: aprendizaje no supervisado de ideología política por proyecciones de vectores de palabras

Bienes raíces, alquiler y arrendamiento

Bienes raíces

• Encontrar donas: encontrar oportunidades de bienes raíces mediante la predicción de vecindarios transformadores.
• Vecindario: predecir los precios inmobiliarios del entorno urbano.
• Clasificación de bienes raíces: clasificación del tipo de propiedad dada de bienes raíces, satélite y vistas a la calle
• Recomendar: esta herramienta tiene como objetivo recomendar a un usuario las 5 principales propiedades inmobiliarias que coinciden con su búsqueda.
• Precio de la vivienda: predecir los precios de la vivienda utilizando regresión lineal y GBR
• Precio de la vivienda Portland - Predecir los precios de la vivienda en Portland.
• Predicción de Zillow: predicción de valoración de Zillow como se realizó en Kaggle.
• Bienes inmuebles: predecir los precios inmobiliarios del entorno urbano.

Alquiler y arrendamiento

• Análisis de alquileres: análisis y visualización de datos de listados de alquiler.
• Predicción de intereses: predecir el interés de las personas en alquilar apartamentos específicos de Nueva York.
• Vivienda Uni vs No Uni - El efecto en el alojamiento universitario después del GFC.
• Predecir la pobreza del hogar: predecir la pobreza de los hogares en Costa Rica utilizando ingeniería de características automatizada.
• Competencia de análisis público de Airbnb: - ahora gestión estratégica.

Utilidades

Electricidad

• Precio de electricidad - Comparación de precios de electricidad Singapur.
• Correlación de la electricidad: determinar la correlación entre las tasas de electricidad estatales y la generación de carbón en la última década.
• Capacidad de electricidad: un análisis de Los Angeles Times del costoso exceso de energía de California.
• Sistemas de electricidad: viento óptimo+hidrógeno+otros sistemas de electricidad +batería+solar (WHOBS) para países europeos.
• Desengregación de carga: desagregación de carga de medidor inteligente con modelos ocultos de Markov
• Pronóstico de precios: Pronóstico de los precios de la electricidad del día en la zona de licitación alemana con redes neuronales profundas.
• Índice de carbono: cálculo de la intensidad de la co₂ de electricidad en las regiones nacionales, estatales y nERC de 2001 -presente.
• Pronóstico de demanda: pronóstico de demanda de electricidad para Austin.
• Consumo de electricidad: estimación del consumo de electricidad de las encuestas de los hogares
• Consumo de energía del hogar: consumo individual de energía del hogar LSTM.
• Distribución de electricidad francesa: un análisis de los datos de electricidad proporcionados por la red de distribución francesa (RTE)
• Plantas de energía renovable: series temporales de capacidad instalada acumulada.
• Flujo del parque eólico: un repositorio de modelos de flujo de plantas eólicas conectados al viento fusionado.
• Planta de energía: el conjunto de datos contiene 9568 puntos de datos recopilados de una planta de energía de ciclo combinado durante 6 años (2006-2011).

Carbón, petróleo y gas

• Problemas de adecuación de la generación de carbón con la eliminación de carbón de Alemania.
• Predicción del carbón: predicción de la producción de carbón.
• Pedretación de precios de petróleo y gas: petróleo y gas natural utilizando redes ARIMA y neuronales
• Fórmula de gas: calcular el efecto económico potencial de la fórmula de indexación de precios.
• Predicción de la demanda: predicción de la demanda de gas natural.
• Previsión de consumo: pronóstico de consumo de gas natural.
• Comercio de gas - Modelo mundial para el comercio de gas natural .

Agua y contaminación

• Agua segura: predecir violaciones de agua potable a base de salud en los Estados Unidos.
• Datos de hidrología: un conjunto de funciones de conveniencia para explorar datos de agua en Python.
• Observatorio de agua: monitoreo de los niveles de agua de lagos y depósitos utilizando imágenes satelitales.
• Tuberías de agua: utilizando el aprendizaje automático para encontrar tuberías de agua en imágenes aéreas.
• Modelado de agua - Sistema de modelado comunitario de evaluación de recursos hídricos de Australia (AWRA).
• Restricciones de sequía: un análisis del uso de agua de Los Angeles Times después de que el estado facilitó las restricciones de sequía
• Predicción de inundaciones: aplicar LSTM en los datos del nivel del agua del río
• Desbordamiento de aguas residuales: información sobre el desbordamiento sanitario de aguas residuales (SSO). - Esto se ha eliminado
• Contabilidad de agua: ensambla datos de presupuesto de agua para los EE. UU. Desde la fuente de datos existente
• Predicción de calidad del aire: predecir la calidad del aire (AQ) en Beijing y Londres en las próximas 48 horas.

Transporte

• Transdim: creación de soluciones precisas y eficientes para las tareas de imputación de datos de tráfico espacio -temporales y predicción de predicción.
• Recomendación de transporte: recomendación de transporte multimodal consciente de contexto
• Datos de transporte: datos y cuadernos para Toronto Transport.
• Demanda de transporte: predicción de la demanda de transporte público en Nairobi.
• Estimación de la demanda: implementación de la estimación de la demanda de origen dinámico de origen.
• Análisis de congestión: análisis de sistemas de transporte
• Análisis TS - Análisis de series de tiempo en datos de transporte.
• Subway de gráficos de red: análisis de vulnerabilidad para redes de transporte. - han sido derribados
• Ineficiencias de transporte: cuantificar las ineficiencias de las redes de transporte
• Optimización de trenes: optimización del horario de trenes
• Predicción del tráfico: redes neuronales recurrentes de múltiples atención para series de tiempo (tráfico de la ciudad)
• Predecir bloqueos: aplicación de modelado de predicción de bloqueo que aprovecha múltiples fuentes de datos
• Cadena de suministro de IA - Sistema de optimización de la cadena de suministro.
• Transferencia de retraso de vuelo de aprendizaje: utilizando codificadores de variaciones en Keras para predecir el retraso de vuelo.
• Reabastecimiento - Código de reposición minorista para la gestión de la cadena de suministro.

Al por mayor y minorista

Al por mayor

• Análisis del cliente - Análisis al por mayor del cliente.
• Distribución - Análisis de distribución mayorista de JB.
• Agrupación: las técnicas de aprendizaje no supervisadas se aplican sobre los datos de gastos de productos recopilados para los clientes
• Análisis de la canasta de mercado: un conjunto de datos públicos de Instacart para informar qué productos a menudo se compran juntos.

Minorista

• Análisis minorista: estudiar el conjunto de datos minoristas en línea y obtener información.
• Insights en línea: analizar las transacciones en línea en el Reino Unido
• Case de uso minorista: cuadernos y datos para el caso de uso minorista de cibereshop
• Tiempo de permanencia - Tiempo de permanencia del cliente y otro análisis.
• Cohorte minorista - Análisis de cohorte.