業界の機械学習

産業における機械学習とデータ サイエンスのアプリケーション

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?私たちは成長しています!

私たちは、2024 年に約 7 つの新しいプロジェクトで、意欲的で独立した博士号取得者または博士課程の学生と協力することを求めています。最先端の投資洞察とデータ分析に貢献することに興味がある場合は、ぜひご連絡ください。これは大学と共同で行うことも、独立した研究として行うこともできます。

Sov.aiについて

Sov.ai は、高度な機械学習技術と財務データ分析を統合して、投資戦略に革命を起こす最前線に立っています。当社は、クオンツ ヘッジファンドの上位 10 社のうち 3 社と提携しており、また多くの中堅および優良企業と提携しています。

当社のプラットフォームは、多様なデータソースと革新的なアルゴリズムを活用して、より賢明な投資決定を促進する実用的な洞察を提供します。

Sov.ai に参加すると、テクノロジーを通じて金融の可能性の限界を押し上げることに専念するダイナミックな研究チームの一員となることになります。興味を表明する前に、この研究は主に挑戦的で実験的な性質のものであることをご承知おきください。

?研究およびプロジェクトの機会

私たちは、機械学習と金融におけるさまざまな興味や専門知識に応える幅広いプロジェクトを提供しています。最近のエキサイティングなプロジェクトには次のようなものがあります。

• GitHub ログを使用した予測モデリング: GitHub アクティビティと開発者のデータを使用して、市場トレンドと投資機会を予測するモデルを開発します。
• 衛星データ分析:ソーシャル メディアのセンチメント、衛星画像、Web トラフィックなどの非従来型のデータ ソースを調査して、財務予測を強化します。
• データ代入技術:モデルの堅牢性と精度を向上させるために、欠落または不完全なデータを処理するための新しい方法を調査します。

サブスクリプション製品に組み込まれている公開プロジェクトの詳細については、docs.sov.ai にアクセスしてください。すでに企業スポンサーをお持ちの場合は、喜んで協力させていただきます。

Sov.ai に参加する理由

• 革新的な環境:機械学習と金融における最新のテクノロジーと方法論に取り組みます。
• 協力チーム:投資洞察におけるイノベーションの推進に情熱を注ぐ専門家のチームと協力します。
• 柔軟なプロジェクト:新しいアイデアを自由に探索しながら、自分の興味や専門知識に合わせて研究を調整します。
• 経験豊富な研究者:ニューヨーク大学、コロンビア大学、オックスフォードマン研究所、アラン チューリング研究所、ケンブリッジに以前勤務していた専門家。
• 調査後の調査: DRW、シタデル セキュリティーズ、ヴァーチュ ファイナンシャル、アクナ キャピタル、HRT に進学した卒業生とつながりましょう。

?応募方法

機械学習と金融の専門知識を活用して、影響力のある研究やプロジェクトを推進したいと考えている方は、ぜひご連絡をお待ちしております。履歴書と研究上の興味の簡単な説明を添えて、[email protected] までご連絡ください。

私たちと一緒に投資に関する洞察の未来を形成し、金融の世界に有意義な影響を与えましょう。

管理者

ビジネスにおける AI の専門家が関心のあるトピックについて書いている、新しく開始された FirmAI Medium 出版物をご覧ください。

ツールとノートブックをこの Google スプレッドシートに追加してください。または、このサブレディット r/datascienceproject に追加するだけです

黄色で強調表示してパッケージを追加します。プル リクエストを使用して自分で追加することもできます。

さまざまな業界にわたる応用機械学習およびデータ サイエンスのノートブックとライブラリの厳選されたリスト。特に明記されていない限り、このリポジトリのコードは Python (主に jupyter ノートブックを使用) で書かれています。このカタログは、 awesome-machine-learningからインスピレーションを得ています。 r/datascienceproject は、すべてのデータ サイエンス プロジェクトを共有できるサブレディットです。

注意:これは進行中の作業です。特に、以下にリストされている業界のいずれかの分野の専門家である場合は、貢献してください。あなたがX分野の[分析、計算、統計、定量]研究者/アナリスト、またはX分野[機械学習エンジニア、データ サイエンティスト、モデラー、プログラマー]であれば、あなたの貢献は大いに歓迎されます。

このリストに貢献したい場合は (ぜひ)、私にプル リクエストを送信するか、@dereknow または linkedin で私に連絡するか、Web サイト FirmAI で連絡してください。また、次の場合には、リストされたリポジトリを非推奨にする必要があります。

• リポジトリの所有者は、「このライブラリは保守されていない」と明示的に述べています。
• 長期間（2～3年）コミットされていない。

必要な支援:以下のサブ/業界のいずれかで Python 分析セクションの作成と維持を支援してくれる貢献者がいる場合は、私までご連絡ください。業界を追加する場合も私にご連絡ください。

宿泊施設と食事	農業	銀行と保険
バイオテクノロジーおよびライフサイエンス	建設およびエンジニアリング	教育と研究
緊急・救援	ファイナンス	製造業
政府と公共事業	健康管理	メディアと出版
正義、法律、規制	その他	会計
不動産、レンタル、リース	公共事業	卸売と小売

目次

産業用途

• 宿泊施設と食事
  • 食べ物
  • レストラン
  • 宿泊施設
• 会計
  • 機械学習
  • 分析
  • テキスト分析
  • データ
  • 研究と論文
  • ウェブサイト
  • コース
• 農業
  • 経済
  • 発達
• 銀行と保険
  • 消費者金融
  • 管理と運営
  • 評価
  • 詐欺
  • 保険とリスク
  • 物理的な
  • データ
• バイオテクノロジーおよびライフサイエンス
  • 一般的な
  • シーケンス
  • ケモインフォマティクスと創薬
  • ゲノミクス
  • ライフサイエンス
• 建設およびエンジニアリング
  • 工事
  • エンジニアリング
  • 材料科学
• 経済
  • 一般的な
  • 機械学習
  • 計算的
• 教育と研究
  • 学生
  • 学校
• 緊急・救援
  • 予防的および事後対応
  • 犯罪
  • 救急車
  • 災害管理
• ファイナンス
  • 貿易と投資
  • データ
• 健康管理
  • 一般的な
• 正義、法律、規制
  • ツール
  • 政策と規制
  • 司法
• 製造業
  • 一般的な
  • メンテナンス
  • 失敗
  • 品質
• メディアと出版
  • マーケティング
• その他
  • 美術
  • 観光
• 物理
  • 一般的な
  • 機械学習
• 政府と公共事業
  • 社会政策
  • 選挙分析
  • 災害管理
  • 政治
  • 慈善活動
• 不動産、レンタル、リース
  • 不動産
  • レンタル＆リース
• 公共事業
  • 電気
  • 石炭、石油、ガス
  • 水と汚染
  • 交通機関
• 卸売と小売
  • 卸売
  • 小売り

機械学習業界向け ML/DS キャリア セクション

詳細については、data-science-career リポジトリを参照してください。

プラットフォーム:

1. トリプルバイト - クイズに答えてください。複数のトップテクノロジー企業から一度にオファーを得ることができます (機械学習トラックが追加されました)。
2. Toptal - Toptal コミュニティへの参加を希望する開発者は、一連の性格テストと技術テストを受けます。
3. Hired - Hired は、社内アルゴリズムとオンライン サポートを組み合わせて、雇用主と資格のある候補者をマッチングします。
4. Kaggle - Scalable Path は、プレミアム人材マッチング サービスです。

レビュー:

• Glassdoor - 最高の従業員の物語。
• 確かに - 最高の報道。
• Kununu - 総合的な情報が満載です。
• Comparally - 最高の比較機能。
• InHerSight - 女性に優しい最高の視点。

宿泊施設と食事

食べ物

• RobotChef - ユーザーのレビューに基づいてレシピを改良します。
• フード アメニティ - ニューラル ネットワークを使用したフード アメニティの需要の予測
• レシピ料理と評価 - 材料のリストから料理の評価と種類を予測します。
• 食品の分類 - Keras を使用した分類。
• 画像からレシピへ - 深層学習を使用して画像をレシピに変換します。
• カロリー推定 - 食べ物の写真からカロリーを推定します。
• Fine Food Reviews - Amazon Fine Food Reviews のセンチメント分析。

レストラン

• レストランの違反 - 食品検査違反の予測。
• レストランの成功 - レストランが失敗するかどうかを予測します。
• ミシュランを予測 - レストランがミシュラン レストランである可能性を予測します。
• レストラン検査 - 清潔さが評価に関連しているかどうかを確認するための検査分析。
• 売上 - LSTM を使用したレストランの売上予測。
• 訪問者予測 - 予約と訪問者数の予測。
• レストランの利益 - レストランの回帰分析。
• 競争 - レストランの競争力分析。
• ビジネス分析 - レストランのビジネス分析プロジェクト。
• 場所の推奨 - レストランの場所の推奨ツールと分析。
• クロージャ、評価、推奨 - Yelp データを使用した 3 つの予測タスク。
• アンチレコメンダー - 行きたくないレストランを見つけます。
• メニュー分析 - メニューを通じてレストランをより深く分析します。
• メニューの推奨 - NLP は、同様のメニューを持つレストランを推奨します。
• 食料価格 - 食料コストを予測します。
• 自動化されたレストラン レポート - 自動化された機械学習の企業レポート。

宿泊施設

• ピアツーピア住宅 - 住宅に対するピアツーピア賃貸の影響。
• ルームメイト推薦 - ルームメイトを求める学生のためのシステム。
• 部屋の割り当て - 部屋の割り当てプロセス。
• 動的価格設定 - ホテルの動的価格設定の計算。
• ホテルの類似性 - 直接競合するブランドを比較します
• ホテルのレビュー - クラスターのホテルのレビュー。
• 価格の予測 - ホテルの宿泊料金を予測します。
• ホテルと Airbnb - 2 つのアプローチを比較します。
• ホテルの改善 - レビューを分析してホテルの改善を提案します。
• 注文 - ホテルの注文キャンセル予測。
• 偽のレビュー - レビューが偽/スパムかどうかを特定します。
• 逆画像宿泊 - 画像をアップロードして希望の宿泊施設を見つけます。

会計

機械学習

• 勘定科目表の予測 - ラベル付きデータを使用して、すべての取引の勘定科目名を提案します。
• 会計異常 - 深層学習フレームワークを使用して会計異常を特定します。
• 財務諸表の異常 - R を使用して、提出前に異常を検出します。
• 耐用年数予測 (FirmAI) - センサーの観察と特徴エンジニアリングを使用して資産の耐用年数を予測します。
• AI を XBRL に適用 - XBRL を AI および機械学習に標準化した表現。

分析

• 法医学会計 - データ分析を用いた法医学会計の事例集。フォレンジック会計を実践するためのさらなるデータを探していますので、お問い合わせください。
• 総勘定元帳 (FirmAI) - 会計システムを通じてエクスポートされた総勘定元帳上のデータ処理。
• ブレット グラフ (FirmAI) - 売上、手数料、その他のパフォーマンスの追跡に役立つブレット グラフの視覚化。
• 高齢債務者 (FirmAI) - 高齢債務者を調査するための分析例。
• ただし、自動化された FS XBRL - XML 言語では、分析が Python に移植される可能性があります。

テキスト分析

• 金融センチメント分析 - 取引シグナルのセンチメント、距離、割合の分析。
• 広範な NLP - 会計研究のための包括的な NLP テクニック。

データ、解析、API

• EDGAR - EDGAR データを取得する方法のウォークスルー。
• PyEDGAR - EDGAR ファイルをダウンロード、キャッシュ、アクセスするためのライブラリ。
• IRS - IRS 申告書にアクセスして解析します。
• Financial Corporate - ラトガースの企業財務データセット。
• 非財務企業 - ラトガースの非財務企業データセット。
• PDF 解析 - PDF ドキュメントから有用なデータを抽出します。
• PDF Tabel to Excel - PDF から Excel ファイルを出力する方法。

研究と論文

• 会計分析を理解する - 会計分析の重要性に取り組む記事。
• VLFeat - VLFeat は、Matlab ツールボックスを備えたコンピューター ビジョン アルゴリズムのオープンでポータブルなライブラリです。

ウェブサイト

• Rutgers Raw - Rutgers による優れたデジタル会計リサーチ。

コース

• Computer Augmented Accounting - 会計を改善するためのコンピューティングの使用を検討したラトガース大学のビデオ シリーズ。
• デジタル時代の会計 - デジタル時代が会計に与える影響を調査するラトガースによる別のシリーズ。

農業

経済

• 価格 - 農産物価格の予測。
• 価格 2 - 農産物価格の予測。
• 収量 - ウクライナの作物収量を調べる農業分析。
• 回復 - 農業と生態系回復のための戦略的土地利用
• MPR - USDA の農業マーケティングサービスからの必須価格報告データ。

発達

• セグメンテーション - 衛星画像を使用した農地区画のセグメンテーション。
• 地下水面 - 農業地域の地下水面の深さを予測します。
• アシスタント - 農業アシスタントのノート。
• 環境進化 - 環境進化のダイナミクス。
• 病気 - 画像から深層学習フレームワークを使用して作物の病気と害虫を識別します。
• 灌漑と害虫の予測 - 灌漑を分析し、害虫の可能性を予測します。

銀行と保険

消費者金融

• ローン受け入れ - ローン受け入れの分類と時系列分析。
• ローン返済の予測 - 自動化された機能エンジニアリングを使用して、ローンが返済されるかどうかを予測します。
• ローン適格性ランキング - 顧客が特定のローンの対象となるかどうかを銀行が確認するのに役立つシステム。
• 住宅信用デフォルト (FirmAI) - 住宅信用デフォルトを予測します。
• 住宅ローン分析 - 住宅ローンの広範な分析。
• Credit Approval - クレジット カードの承認のためのシステム。
• ローンリスク - ローンの償却と損失の削減に役立つ予測モデル。
• 償却スケジュール (FirmAI) - 個人使用のための Python での単純な償却スケジュール。

管理・運営

• クレジット カード - クレジット カード顧客の CLV を推定します。
• 生存分析 - 顧客の生存分析を実行します。
• 次のトランザクション - トランザクション金額と次のトランザクションまでの日数を予測する深層学習モデル。
• クレジット カードの解約 - クレジット カード顧客の解約を予測します。
• イングランド銀行議事録 - 銀行議事録のテキスト分析。
• CEO - CEO の報酬の分析。

評価

• Zillow Prediction - Kaggle で実行される Zillow 評価予測。
• 不動産 - 都市環境から不動産価格を予測します。
• 中古車 - 中古車の価格予測。

詐欺

• XGBoost - シミュレーテッド アニーリングを使用して XGBoost ハイパーパラメータを調整することによる不正検出
• R でのローンの不正検出 - 銀行ローンの不正検出。
• AML 財務デュー デリジェンス - ニュース記事を検索して財務 AML DD を行います。
• クレジット カード詐欺 - クレジット カード詐欺を検出します。

保険とリスク

• 車の損傷探偵 - 個人の自動車保険請求のために畳み込みニューラル ネットワークを使用して車の損傷を評価します。
• 医療保険請求 - 医療保険請求の予測。
• 保険金請求拒否 - 保険金請求拒否の予測
• クレーム詐欺 - どの自動車クレームが不正であるかを判断するための予測モデル。
• 請求異常 - 医療保険請求データの異常検出システム。
• Actuarial Sciences (R) - R の一連の保険数理ツール。
• 銀行の破綻 - 銀行の破綻を予測します。
• リスク管理 - 財務リスク関与コースのリソース。
• VaR GaN - Keras と TensorFlow を使用して市場リスク管理のためのバリュー・アット・リスクを推定します。
• コンプライアンス - 銀行苦情処理コンプライアンス管理。
• ストレステスト - ECB ストレステスト。
• ストレス テストのテクニック - さまざまなストレス テストの演習が記載されたノートブック。
• 逆ストレス テスト - ポートフォリオと事前に定義された損失サイズが与えられた場合、どの要因のストレス (シナリオ) がその損失につながるかを判断します。
• BoE ストレス テスト - ストレス テストの結果とプロット。
• 回収 - 未払いのお金の回収。
• 品質管理 - LDA を使用した銀行業務の品質管理

物理的な

• 紙幣不正検出 - DNN Tensorflow Classifier と RandomForest を使用した紙幣認証。
• ATM 監視 - 銀行の ATM 監視の使用例。

バイオテクノロジーおよびライフサイエンス

一般的な

• プログラミング - 生物学者のための Python プログラミング
• はじめに DL - ゲノミクスにおけるディープラーニングの入門書
• Pose - DL を使用して動物のポーズを推定します。
• プライバシー - 臨床データ共有のためのプライバシー保護 NN。
• 集団遺伝学 - 集団遺伝的推論用の DL。
• バイオインフォマティクスコース - 計算生物学とバイオインフォマティクスのコース教材
• 応用統計 - ハイスループット生物学のための応用統計
• スクリプト - 生物学者向けの Python スクリプト。
• Molecular NN - 分子生物学用のニューラルネットワークを構築およびトレーニングするためのミニ フレームワーク。
• システム生物学シミュレーション - F# および Z3 を使用したシミュレーターの作成に関する実践的なシステム生物学
• Cell Movement - 生物学的細胞の動きを予測するための LSTM。
• Deepchem - 創薬、量子化学、材料科学、生物学のためのディープラーニングの民主化

シーケンス

• DNA、RNA、およびタンパク質のシーケンス - DL を使用した生物学的シーケンスの新しい表現。
• CNN Sequencing - 畳み込みニューラル ネットワークを使用して DNA/RNA 配列データからモチーフを学習するためのツールボックス
• NLP シーケンシング - ゲノミクスのための言語伝達学習モデル

ケモインフォマティクスと創薬

• Novel Molecules - 特徴を学習できる畳み込みネット。
• 化学設計の自動化 - 新しい分子を生成して効率的に探索します。
• GAN 創薬 - 生成モデルと強化学習を組み合わせた手法。
• RL - 生物学的標的に対して活性であると予測される化合物を生成します。
• ワンショット学習 - 創薬における機械学習の利用を簡単かつ便利にすることを目的とした Python ライブラリです。

ゲノミクス

• Jupyter Genomics - 計算生物学および生物情報学のノートブックのコレクション。
• 変異の呼び出し - 個人の DNA 内の参照ゲノムから変異を正確に識別します。
• 遺伝子発現グラフ - 画像上で畳み込みを使用します。
• 自動エンコーディング式 - 大規模な遺伝子発現データセットから関連パターンを抽出
• 遺伝子発現の推論 - 事前に選択された約 1,000 個の「ランドマーク遺伝子」のパネルから、指定されたターゲット遺伝子の発現を予測します。
• 植物ゲノミクス -植物および病原体ゲノミクスのプレゼンテーションとサンプル資料

ライフサイエンス

• Plants病気 - 深層学習モデルを使用して植物の病気を検出するアプリ。
• 葉の識別 -植物の葉の形、色、質感に基づいて植物を識別します。
• 作物分析 - トウモロコシ植物の穂の将来の位置を検出および追跡する画像ライブラリ
• 苗木 - kaggle コンペティションによる植物の苗木の分類
• Plant Stress - 植物ストレスを含むオントロジー。生物的と非生物的。
• Animal Hierarchy -動物の優勢階層を計算するためのパッケージ。
• 動物の識別 - 動物を識別するためのディープラーニング。
• 種 - さまざまな種の動物のビッグデータ分析
• Animal Vocalisations - 動物の鳴き声の生成ネットワーク
• 進化的 - 進化戦略ツール
• 氷河 - 氷河に関する教育資料。

建設およびエンジニアリング

工事

• DL Architecture - アーキテクチャを構築するための深層学習分類子および画像ジェネレーター。
• 建設資材 - 建設資材に関するコース。
• Bad Actor Risk Model - 建設関連の建物の安全性を向上させるためのリスク モデル
• 検査官 - 割り当てられた検査を決定します。
• 腐敗した社会的交流 - 業界メンバーとDOBのスタッフの間の潜在的な腐敗した社会的交流を明らかにします。
• リスクのある建設 - リスクの高い建設を特定します。
• ファサード リスク - 危険なファサードを予測するためのリスク モデル。
• スタッフ レベル - 最前線の従業員のスタッフ レベルを予測します。
• 傷害 - 建物関連の傷害トピックのモデリング。
• 建築違反 - 建築違反の予測分析。
• 生産性 - Tableau を使用した生産性の分析と検査。

エンジニアリング：

• 構造解析 - Python による 2D 構造解析。
• 構造エンジニアリング - 構造エンジニアリング モジュール。
• Nusa - 有限要素法を使用した構造解析。
• StructPy - 直接剛性法に基づく Python 用構造解析ライブラリ
• エルロン - ボーイング 737 のエルロンの構造解析
• 振動 - 教育用振動プログラム。
• Civil - FreeCAD の土木工学ツールのコレクション
• GEstimator - シンプルな土木見積りソフトウェア
• Fatpack - データ系列の疲労解析のための関数とクラス。
• Pysteel - さまざまな鉄骨構造の自動設計
• 構造的不確実性 - 深層学習を使用して構造的不確実性を定量化します。
• Pymech - 機械エンジニア向けの Python モジュール
• 航空宇宙工学 - 天体力学と統計
• インタラクティブな量子化学 - 教育と開発のために Psi4 と Numpy を組み合わせます。
• 化学およびプロセス工学 - さまざまなリソース。
• PyTherm - 応用熱力学
• Aerogami - 飛行機を使用した空気力学。
• 電気地球物理学 - 地球物理学における電磁気学の対話型アプリケーション
• グラフ信号 - グラフ信号処理のチュートリアル。
• 機械振動 - ルイジアナ大学の機械振動。
• プロセスダイナミクス - プロセスダイナミクスと制御
• バッテリーのライフサイクル - バッテリーのライフサイクルをデータに基づいて予測します。
• 風力エネルギー - 風力エネルギー用の Python
• エネルギー使用量 - 正規化された計量エネルギー消費量を計算するための標準的な方法
• 核放射線 - 原子力発電所から放出される放射線が人々に与える影響

材料科学

• Python Materials Genomics - 確立されたプロジェクトで使用される堅牢な材料分析コード。
• マテリアル マイニング - マテリアルのシミュレーションと分析用のスクリプト。
• Emmet - 材料特性のデータベースを構築します。
• Megnet - 分子と結晶の ML フレームワークとしてのグラフ ネットワーク
• Atomate - 計算材料科学用の事前構築されたワークフロー。
• 条例の遵守 - 財産に対する罰金の予測。
• アスファルトバインダー - 建設資材、自由エネルギー、アスファルトバインダーの化学組成。
• スチール - スチールの最適化。
• 素晴らしいマテリアルズ インフォマティクス - マテリアルズ インフォマティクスにおける既知の取り組みの厳選されたリスト。

経済

一般的な

• 貿易経済 API - 196 か国の情報。
• 開発経済学 - 開発ミクロ経済学は主にインタラクティブな Jupyter ノートブックとして書かれています
• Applied Econ & Fin - 応用計算経済学と金融
• マクロ経済学 - ノートブックの例を含むマクロ経済学のトピック。

機械学習

• EconML - 因果関係と経済学のための自動学習とインテリジェンス。
• オークション - ディープラーニングを使用した最適なオークション。

計算的

• Quant Econ - ニューヨーク大学による定量経済コース
• 計算 - 経済学における計算手法。
• 計算 2 - 計算経済学の小規模コース。
• 計量経済理論 - 計量経済理論入門のノート。

教育と研究

学生

• 生徒のパフォーマンス - 機械学習を使用して生徒のパフォーマンスをマイニングします。
• 学生の成績 2 - 学生の試験の成績。
• 生徒の成績 3 - 中等教育における生徒の成績。
• 生徒のパフォーマンス 4 - 特徴エンジニアリングを使用した生徒のパフォーマンス評価
• 学生の介入 - 学生の介入システムを構築します。
• 学生の登録 - 学生の登録とパフォーマンス分析。
• 学業成績 - 学生の学業成績に影響を与える人口統計と家族の特徴を調査します。
• 成績分析 - 生徒の成績分析。

学校

• 学校選択 - 教育機関の学校選択のためのデータ分析。
• 学校の予算と優先順位 - 教育委員会と市長が将来の学校の予算と優先順位について戦略的な決定を下せるように支援します。
• 学校のパフォーマンス - 学校のパフォーマンスに関する data.utah.gov のデータを使用したデータ分析の実践。
• 学校の成績 2 - パンダを使用して学区内の学校と生徒の成績を分析する
• 学校パフォーマンス 3 - フィラデルフィア学校パフォーマンス
• 学校のパフォーマンス 4 - ニュージャージー州の学校のパフォーマンス
• 学校閉鎖 - 成績やその他の特徴に基づいて、閉鎖の危険にさらされている学校を特定します。
• 学校予算 - 学校予算編成のためのツールとテクニック。
• 学校予算 - 上記と同じ、データキャンプ。
• PyCity - 学校分析。
• PyCity 2 - 学校の予算と学校の成績。
• 予算 NLP - 予算リソースの NLP 分類。
• 予算 NLP 2 - さらなる分類演習。
• 予算 NLP 3 - 予算の分類。
• 調査分析 - 教育調査分析。

緊急事態と警察

予防的および事後対応

• 緊急マッピング - カリフォルニア州の破壊された家屋の検出
• 緊急治療室 -緊急治療室の意思決定をサポート
• 緊急再入院 -緊急再入院の調整されたリスク。
• 森林火災 - CNN を使用した UAV 画像による森林火災の検出
• 緊急対応 - 緊急対応の分析。
• 緊急輸送 -緊急サービスによる迅速な輸送
• 緊急派遣 - 予測モデリング、最適化、自動化により応答時間を短縮します。
• 緊急通報 - 緊急通報分析プロジェクト。
• データ分析 - 911 データ分析を呼び出します。
• 緊急対応 - 化学工場 RL。

犯罪

• 犯罪分類 - LAPD によって誤って分類された重大な暴行のタイムズ分析。
• 記事のタグ付け - シカゴのニュース記事の自然言語処理
• 犯罪分析 -犯罪分析のための空間データからの相関ルール マイニング
• Chicago Crimes - Python で設定されたシカゴの公開犯罪データの調査
• グラフ分析 - ハーグの犯罪。
• 犯罪予測 - インドール市の犯罪分類、分析、予測。
• 犯罪予測 -犯罪率の予測モデルを開発しました。
• 犯罪レビュー - 犯罪レビュー データ分析。
• 犯罪傾向 -犯罪傾向分析ツールは犯罪傾向を分析し、問題のある犯罪状況を明らかにします。
• Crime Analytics - シアトルとサンフランシスコの犯罪データの分析。

救急車：

• 救急車分析 - ビクトリア州の地方自治体エリアの救急車の時間変動の調査。
• サイトの場所 - 救急車のサイトの場所。
• 派遣 - ゲーム理論と離散イベント シミュレーションを適用して救急車の派遣に最適なソリューションを見つける
• 救急車の割り当て - サンディエゴ市における救急車の出動の時系列分析。
• 応答時間 - 救急車の応答時間の改善に関する分析。
• 最適なルーティング - イサカでの救急車の最適なルーティングを見つけるプロジェクト。
• 衝突分析 - 指定された時刻に指定されたセグメントで事故が発生する確率を予測します。

災害管理

• 紛争予測 - 紛争予測に関するノートブック。
• 盗難予測 - 盗難予測のための時空間モデリング。
• 病気の発生の予測 - 複数の分類子アルゴリズムの実装に基づく機械学習の実装。
• 交通事故予測 - ブラジルの連邦交通事故における犠牲者の種類の予測。
• テキストマイニング - テキストマイニングを使用した災害管理。
• Twitter と災害 - ツイートが災害に関するものかどうかを正確に予測してみます。
• 洪水リスク - 壊滅的な洪水イベントの影響。
• 火災予測 - 4 つの異なるアルゴリズムを使用して、将来の火災の可能性を予測しました。

ファイナンス

貿易と投資

• 詳細については、金融機械学習を参照してください。
• 資産管理については、financial-machine- learning を参照してください。
• Deep Portfolio - 金融のためのディープ ラーニング 債券の量を予測します。
• AI 取引 - 最新の AI 取引手法。
• 社債 - 社債の売買高を予測します。
• シミュレーション - コンピューテーショナル ファイナンスの一環としてシミュレーションを調査します。
• 産業クラスター化 - 財務属性に従って産業をクラスター化するプロジェクト。
• 財務モデリング - HFT 取引とインプライド ボラティリティ モデリング。
• トレンドフォロー - ポートフォリオ投資戦略に従う先物トレンド。
• 財務諸表センチメント - ニューラル ネットワークを使用して財務諸表からセンチメントを抽出します。
• 応用企業金融 - 株式市場における経験的な行動を研究します。
• 市場の暴落予測 - LPPL モデルを使用して市場の暴落を予測します。
• NLP ファイナンス ペーパー - 機械学習を使用して定量的なファイナンス ペーパーをキュレーションします。
• ARIMA-LTSM ハイブリッド - 2 つの資産の将来の価格相関係数を予測するハイブリッド モデル
• 基本的な投資 - Python の基本的な投資ツール。
• 基本的なデリバティブ - 基本的な先渡契約とヘッジ。
• Basic Finance - 基本的な財務アプリケーションのソース コード ノートブック。
• Advanced Pricing ML - Advances in Financial Machine Learning (書籍)
• オプションと回帰 - オプション価格設定手法のための金融工学プロジェクト。
• クオンツ ノートブック - クオンツ ファイナンス、アルゴリズム取引、投資戦略に関する教育用ノートブック。
• 予測チャレンジ - G-Research (ヘッジファンド) による財務予測チャレンジ
• XGboost - XgBoost を使用した取引アルゴリズム
• Research Paper Trading - Alpaca Markets を使用した論文に基づく戦略の実装。
• 各種 - オプション、割り当て、シミュレーション
• ML & RL NYU - 金融における機械学習と強化学習。

データ

• Datastream - Python 経由でアクセスできる Thomson Reuters の Datastream。
• AlphaVantage - 無料の財務データを取得するプロセスを簡素化する API ラッパー。
• FSA - SEC Edgar Filings の財務データをカスタム財務諸表分析モデルに転送するプロジェクト。
• TradeConnector - 市場データプロバイダーと接続するためのレイヤー。
• 従業員数 SEC 提出書類 - SEC 提出書類から企業の正確な従業員数の値を取得するための抽出。
• SEC 解析 - 長い非構造化ドキュメントから特定の情報を検索して抽出する NLP
• エドガーを開く - OpenEDGAR (openedgar.io)
• 格付け業界 - 複数の機関からの履歴を CSV 形式に変換

個人文書

• 金融機械学習規制
• 飲食店休業の予測
• 企業倒産の予測
• 予想外の収益を予測する
• 資産管理における機械学習

健康管理

一般的な

• zEpid - 疫学分析パッケージ。
• 疫学者のための Python - Python で疫学分析を紹介するチュートリアル。
• 処方箋コンプライアンス - 処方箋と医療コンプライアンスの分析
• 呼吸器疾患 - オリンピック選手の呼吸器疾患の追跡
• 腺ペスト - 腺ペストと SIR モデル。

司法、法律、規制

ツール

• LexPredict - ソフトウェア パッケージおよびライブラリ。
• AI パラリーガル - Lobe は世界初の AI パラリーガルです。
• 法人の検出 - 法的文書の NER。
• 訴訟の要約 - 訴訟の判決に適用されるさまざまな要約アルゴリズムの実装。
• 法的文書 Google Scholar - Google Scholar を使用してプログラムで事例を抽出します。
• チャットボット - チャットボットと電子メール通知。
• Congress API - ProPublica 会議 API へのアクセス。
• データ ジェネレーター GDPR - GDPR 準拠のためのダミー データ ジェネレーター
• Blackstone - 非構造化法律文書に関する NLP 用のスピーディーなパイプラインとモデル。

政策と規制

• GDPR スコア - 法的文書の GDPR スコアの予測。
• 推進要因 FINRA - FINRA 仲裁決定に影響を与える推進要因を特定します。
• 証券バイアス補正 - 証券訴訟における価格影響のバイアス補正済み推定。
• 法的決定に対する上場企業 - 法的決定に対する反応に基づいて上場企業を設立します。
• ナイトライフ規制 - オーストラリアのナイトライフとその規制と取り締まり
• コメント - 政府規制に関するパブリックコメント。
• クラスタリング - カナダのクラスタリング規制。
• 環境 - エネルギーと環境の規制
• リスク - さまざまな金融規制による体系的なリスク。
• FINRA コンプライアンス - コンプライアンスに関するトピックのモデリング。

司法適用

• 最高裁判所の予測 - 最高裁判所の判決のイデオロギー的方向性の予測: アンサンブル vs. 統一された事件ベースのモデル。
• 最高裁判所のトピック モデリング - 最高裁判所の判決に基づいたトピック モデリングを実装するには、複数の手順が必要です。
• 裁判官の意見 - テキスト マイニングと機械学習を使用して、特定の懸念事項に対する裁判官の意見を分析します。
• ML Law Matching - 機械学習法マッチングメーカー。
• Bert マルチラベル分類 - AI によるきめ細かいセンチメント分析。
• Some Computational AI Course - ビデオ シリーズ Law MIT。
• 金融機械学習規制（論文）

製造業

一般的な

• グリーンマニュファクチャリング - Kaggle での Mercedes-Benz Greener Manufacturingコンテスト。
• 半導体製造 - 半導体製造プロセスラインのデータ分析。
• スマート マニュファクチャリング - モデリング方法論の共有作業。
• Bosch Manufacturing - ボッシュ製造プロジェクト、Kaggle。

メンテナンス

• 予知保全 1 - 航空機エンジンの残りの耐用年数を予測する
• 予知保全 2 - 故障までの時間 (TTF) または残りの耐用年数 (RUL)
• 製造メンテナンス -製造システムのメンテナンスのシミュレーション。

失敗

• 予測分析 - センサーデータを使用して機器の故障を予測する方法。
• 欠陥の検出 - 欠陥のある半導体の異常検出
• 欠陥検出 - 錠剤製造のためのスマートな欠陥検出。
• 製造上の欠陥 - 製造上の欠陥を削減します。
• 製造異常 -製造ラインのインテリジェントな異常検出。

品質

• 品質管理 - ボッシュの品質管理の失敗。
• 製造品質 - インテリジェントな製造品質予測
• 自動車製造 -製造オークション販売データに関する回帰ケーススタディ プロジェクト。

メディアと出版

マーケティング

• ビデオの人気 - ビデオの人気を予測するための HIP モデル。
• YouTube 文字起こし - YouTube ビデオを自動的に文字起こしします。
• マーケティング分析 - マーケティング分析のケーススタディ。
• アルゴリズム マーケティング - 書籍『アルゴリズム マーケティング入門』のモデル
• マーケティング スクリプト - マーケティング データ サイエンス アプリケーション。
• ソーシャル マイニング - ソーシャル Web のマイニング。

その他

美術

• 絵画法医学 - 絵画を分析して創作年を調べます。

観光

• Flickr - 観光研究のためのメタデータ マイニング ツール。
• ファッション-ファッション画像の衣料品検索と視覚的推奨モデル

物理

一般的な

• ガンマ - ハドロン再構築 - ガンマ線ベースの天文学で使用されるツール。
• カリキュラム - ニュートンノートブック。
• インタラクションネットワーク - オブジェクト、関係、物理学について学習するための相互作用ネットワーク。
• 粒子物理学 - 学習粒子物理学のためのトレーニング、生成、分析コード
• 計算物理学 - 計算物理学リポジトリ。
• 医学物理学 - 医療物理学のための有用なPython。
• 医学物理学2-医学物理学のための一般的なコアPythonパッケージ
• Flow Physics-Pythonを使用したフロー物理学とエアロアコーチックツールボックス

機械学習

• 物理MLと統計 - 物理学者のための機械学習と統計
• 高エネルギー - 高エネルギー物理学のための機械学習。
• 高エネルギーGAN-高エネルギー物理学のための生成官能ネットワーク。
• ニューラルネットワーク-P hysicsはニューラルネットワークを満たしています

政府と公共事業

社会政策

• トリアージ - ポリシーと社会的良い問題のための汎用リスクモデリングと予測ツールキット。
• 世界銀行の貧困I-貧困予測に適用される機械学習分類アルゴリズムの比較評価。
• 世界銀行の貧困II-世界銀行のリポジトリ貧困テスト競争ソリューション海外企業の土地所有権。
• 海外企業の土地所有権 - 英国の外国所有権の特定。
• CFPB-消費者財務保護局の苦情分析。
• 大麻の合法化効果 - 犯罪に対する大麻合法化の影響。
• パブリッククレジットカード - 評議会のクレジットカードに対する潜在的な詐欺の識別。データ
• 再犯の予測 - 再犯リスク評価に対する透明性と可聴性
• 家庭の貧困 - コスタリカの家庭の貧困を予測します。
• NLP公共政策 - 公共政策におけるNLPユースケースの例。
• 世界の食料生産 - 世界中のトップの食品と飼料生産者を比較しています。
• 税の不平等 - バーゼルスタッドの課税と不平等に関するデータプロジェクト。
• 保安官コンプライアンス - ICEリクエストへのコンプライアンス。
• アプリの検出 - 子供向けの疑わしいアプリの検出。
• 社会的支援 - 社会援助に関するトレンド情報
• 計算社会科学 - 社会データサイエンスサマースクールコース。
• 酒類と犯罪 - 犯罪率に及ぼす酒類免許の影響。
• 動物の配置犬小屋 - シェルターでの動物の配置を最適化します。
• スタッフズウォール - 米国のメキシコ国境壁の独立した探査プロジェクト
• 労働者の死亡者 - OSHAデータからの労働者の死亡者と大惨事のマップ

慈善活動

• 国勢調査データAPI- 5年間のアメリカのコミュニティ調査からの変数をプルします。
• Philantropic Giving-ハーネスフォーム990データに関する多数のDatakindボランティアが行った作業
• チャリティーの推奨 - 暗黙のデータセット上のNYCチャリティコラボレーション推奨システム。
• ドナーの識別 -慈善のためにドナーを見つける必要がある機械学習プロジェクト。
• 米国の慈善団体 - 慈善探査と機械学習。
• 慈善の有効性 - 有効性を理解するために慈善団体に関するオンラインデータを削る

選挙分析

• 選挙分析 - 選挙分析と予測モデル
• アメリカの選挙因果 - 因果推論モデルを備えたANESデータの使用。
• キャンペーンファイナンスと選挙結果 - キャンペーンファイナンスとその後の選挙結果との関係の調査。
• 投票システム - 比例代表投票方法。
• 大統領投票 - 所得レベル分析による投票。

政治

• 議会政治 - 下院および上院議会党派。
• Politico-ブラジルの政治において公人をプロファイリングするためのプラットフォーム。
• ボット - 選挙時にパラグアヤンのツイートを分析するためのツールとアルゴリズム
• ジェリーマンダーテスト - ゲリマンダーを定量化するための多くのメトリック。
• 感情 - 党代表の団体感情を使用した政治的信念に関して新聞を分析します。
• DL政治 - 深いニューラルネットとのスペインの政治的親和性の予測：社会主義者vs人民党
• PACマネー - 米国の政治に対するPACマネーの影響。
• パワーネットワーク - インドの企業および政治的ネットワークのウォッチドッグの構築
• エリート - 米国の政治エリート。
• 議論分析 -政治的議論を分析するプログラム。
• 政治的所属 - Twitterメタデータを使用した政治的所属予測。
• 政治広告 - Facebookの政治広告とターゲティングの調査
• 政治的アイデンティティ - 多軸政治モデル。
• YT Politics -YouTubeの政治のマッピング
• 政治的イデオロギー - 単語ベクトルの予測による政治的イデオロギーの教師なし学習

不動産、レンタル、リース

不動産

• ドーナツを見つける - 変容する近隣を予測することにより、不動産の機会を見つける。
• 近所 - 都市環境からの不動産価格の予測。
• 不動産分類 - 不動産、衛星、ストリートビューの画像を与えられた不動産のタイプの分類
• 推奨 - このツールは、検索に一致するトップ5の不動産プロパティをユーザーに推奨することを目的としています。
• 住宅価格 - 線形回帰とGBRを使用して住宅価格の予測
• 住宅価格ポートランド - ポートランドの住宅価格を予測します。
• Zillowの予測-Kaggleで実行されたZillow評価予測。
• 不動産 - 都市環境からの不動産価格の予測。

レンタルとリース

• レンタルの分析 - レンタルリストデータの分析と視覚化。
• 利息予測 - 特定のNYCアパートメントを賃貸することへの人々の関心を予測します。
• ハウジングユニと非アニ - GFC後の大学宿泊施設への影響。
• 世帯の貧困を予測する - 自動化された機能エンジニアリングを使用して、コスタリカの世帯の貧困を予測します。
• Airbnb Public Analytics Competition： - 現在の戦略的管理。

公共事業

電気

• 電気価格 - 電気価格比較シンガポール。
• 電気と同コールの相関 - 過去10年間の州の電力率と石炭生成との相関関係を決定します。
• 電気容量 - ロサンゼルスタイムズカリフォルニアの費用のかかるパワー過剰分析。
• 電気システム - 最適な風+水素+その他+バッテリー+太陽光発電（WOBS）ヨーロッパ諸国向けの電気システム。
• 負荷分解 - 隠されたマルコフモデルとのスマートメーターの負荷分解
• 価格予測 - 深いニューラルネットワークを備えたドイツの入札ゾーンでの1日のアライド電気価格の予測。
• 炭素指数 - 2001年からの国家、州、およびNERC地域での電力の計算強度。
• 需要予測 - オースティンの電力需要予測。
• 電力消費 - 家計調査からの電力消費量の推定
• 家庭用消費電力 - 個々の家庭用消費電力LSTM。
• 電気フランスの流通 - フランスの流通ネットワーク（RTE）が提供する電気データの分析
• 再生可能な発電所 - 累積累積容量の時系列。
• 風力発電の流れ - 融合した風に接続された風力発電所の流れモデルのリポジトリ。
• 発電所 - データセットには、6年間（2006-2011）にわたって組み合わせたサイクル発電所から収集された9568のデータポイントが含まれています。

石炭、石油、ガス

• 石炭の段階的廃止 - ドイツの石炭段階的廃止に関する発電の妥当性の問題。
• 石炭予測 - 石炭生産の予測。
• 石油とガス - アリマとニューラルネットワークを使用した石油と天然ガスの価格予測
• ガスフォーミュラ - 価格指数式の潜在的な経済的影響の計算。
• 需要予測 - 天然ガス需要予測。
• 消費予測 - 天然ガス消費予測。
• ガス貿易 -天然ガス貿易の世界モデル。

水と汚染

• 安全な水 - 米国の健康ベースの飲料水違反を予測します。
• 水文学データ - Pythonで水データを探索するための利便性機能のスイート。
• 水展望台 - 衛星画像を使用した湖と貯水池の水位の監視。
• ウォーターパイプライン - 機械学習を使用して、空中画像で水パイプラインを見つけます。
• 水モデリング - オーストラリアの水資源評価（AWRA）コミュニティモデリングシステム。
• 干ばつ制限 - 州が干ばつの制限を緩和した後のロサンゼルスの時代の水使用量の分析
• 洪水予測 - 河川水位データにLSTMを適用する
• 下水オーバーフロー - 衛生下水オーバーフロー（SSO）への洞察。 - これは削除されました
• 水の会計 - 既存のデータソースから米国の水予算データを組み立てる
• 大気質予測 - 今後48時間で北京とロンドンの大気質（AQ）を予測します。

交通機関

• TransDim-時空間的な交通データの代入と予測タスクのための正確で効率的なソリューションの作成。
• 輸送の推奨 - コンテキストを認識しているマルチモーダル輸送の推奨
• 輸送データ - トロント輸送用のデータとノートブック。
• 輸送需要 - ナイロビの公共交通機関の需要の予測。
• 需要の推定 - 動的な起源照明需要の推定の実装。
• 輻輳分析 - 輸送システム分析
• TS分析 - 輸送データに関する時系列分析。
• ネットワークグラフ地下鉄 - 輸送ネットワークの脆弱性分析。 - 倒されました
• 輸送の非効率性 - 輸送ネットワークの非効率性の定量化
• 列車の最適化 - 列車のスケジュール最適化
• トラフィック予測 - 時系列のための多注意再発ニューラルネットワーク（都市交通）
• クラッシュの予測 - 複数のデータソースを活用するクラッシュ予測モデリングアプリケーション
• AIサプライチェーン - サプライチェーン最適化システム。
• トランスファーラーニングフライト遅延-KERASでバリエーションエンコーダを使用して、飛行遅延を予測します。
• 補充 - サプライチェーン管理のための小売補充コード。

卸売＆小売

卸売

• 顧客分析 - 卸売顧客分析。
• 配布-JB卸売配布分析。
• クラスタリング - 顧客向けに収集された製品支出データに監視されていない学習技術が適用されます
• マーケットバスケット分析-Instacartパブリックデータセットでは、どの製品が一緒に買い物をしているかを報告します。

小売り

• 小売分析 - オンライン小売データセットの勉強とそれから洞察を得る。
• オンライン洞察 - 英国でのオンライントランザクションの分析
• 小売ユースケース - サイバーショップ小売ユースケースのノートとデータ
• 滞留時間 - 顧客の滞留時間とその他の分析。
• 小売コホート - コホート分析。