Data Science

データサイエンス ??

目次 ？

• 学習範囲
• デプロイされたリンクとリポジトリ リンク
• アイデア
• ビジョン
• 革新的なアイデアの説明
• 前提条件
• LLM (AI 生成)
• 目次
• 目次一覧
• 貢献する
• ライセンス

学習範囲?

このリポジトリは、次の分野で実践的な学習体験を提供することを目的としています。

• データ分析
• 機械学習
• ディープラーニング
• LLM (AI 生成)

デプロイされたリンクとリポジトリ リンク

索引	プロジェクト	導入されたリンク	リポジトリリンク	使用したツール
1	車の価格予測	導入されたリンク	リポリンク	Streamlit、Scikit-Learn、Pandas、NumPy
2	車の価格予測	導入されたリンク	リポリンク	Flask、Scikit-learn、Pandas、NumPy
3	ローン価格の予測	導入されたリンク	リポリンク	Flask、Scikit-learn、Pandas、NumPy
4	ディワリ売上分析	未展開	リポリンク	パンダ、NumPy、PyPlot、Seaborn
5	猫と犬の画像分類	未展開	リポリンク	Tensorflow、Keras、Matplotlib
6	高度な履歴書追跡システム	導入されたリンク	リポリンク	LLM 、 Generative-AI 、 PyPDF 、 Streamlit

アイデア?

プロジェクトのアイデアを表形式で示します。

プロジェクトのアイデア	説明	ドメイン
インド経済分析	さまざまな経済指標や動向を分析して現状を把握し、将来のシナリオを予測します。	経済学、データ分析
ディワリ売上分析	ディワリ祭の前、最中、後の販売データを分析して、傾向やパターンを特定し、マーケティング戦略を最適化します。	小売業、売上分析
車の価格予測	走行距離やブランドなどのさまざまな特徴に基づいて車の価格を予測する機械学習モデルを開発します。	機械学習、自動車
融資承認の予測	機械学習モデルを構築して、ローン申請が金融機関によって承認されるか拒否されるかを予測します。	機械学習、金融
猫と犬の分類	猫と犬の画像を正確に分類するための深層学習モデルを作成します。	ディープラーニング、コンピュータビジョン
高度な履歴書追跡システム	LLM 技術を使用した包括的なシステムを実装して、仕事のマッチングと採用のために履歴書を追跡および分析します。	LLM (Gen AI)、人事

ビジョン?️

私たちのビジョンは、十分に文書化されたコード、チュートリアル、リソースを提供することで、データ サイエンスの分野での学習と探索を促進することです。私たちは、個人がデータ サイエンスの手法を理解し、現実世界の問題に適用できるようにすることを目指しています。

革新的なアイデアの説明

私たちは、革新的なアプローチとアイデアをプロジェクトに組み込むよう努め、従来のデータ サイエンス方法論の限界を押し広げます。このリポジトリで検討されている革新的なアイデアには次のようなものがあります。

• 斬新な特徴量エンジニアリング手法
• 高度なモデル アーキテクチャ
• 最先端の可視化手法

前提条件

このリポジトリでコードを実行する前に、次の依存関係がインストールされていることを確認してください。

• パンダ
• しびれる
• scikit-learn (スクラーン)
• シーボーン
• マットプロットライブラリ
• 陰謀的に

さらに、深層学習モデルの場合は、以下が必要になります。

• TensorFlow
• ケラス

LLM (Gen AI) モデルの場合は、以下も必要になります。

• OpenAIライブラリ
• Gen AI ライブラリ

pip を使用して必要な依存関係をインストールできます。

pip install pandas numpy scikit-learn seaborn matplotlib plotly tensorflow keras openai gen_ai

LLM (AI) ??

LLM (Gen AI) は、LLM フレームワークを拡張して Generative AI 技術を組み込み、新しいデータ、画像、テキストなどの生成を可能にし、AI 主導の創造性の可能性を探ります。

目次 ?

1. データ分析
2. 機械学習
3. ディープラーニング

各セクションには、特定のプロジェクトや概念に関する詳細なノートブック、コード、説明が含まれています。

目次?

• data_analysis : データ分析プロジェクトのノートブックとコードが含まれています。
• machine_learning : 機械学習プロジェクトのノートブックとコードが含まれます。
• deep_learning : ディープ ラーニング プロジェクトのノートブックとコードで構成されます。
• LLM : LLM (データ分析、機械学習、深層学習) フレームワークに関連するプロジェクトのノートブックとコードが含まれます。

自由に各セクションを調べてプロジェクトに飛び込んで、データ サイエンスの概念についての理解を深めてください。

クレジット

このリポジトリの作成に貢献したさまざまなデータ サイエンス ツール、ライブラリ、モデルの開発者に感謝の意を表したいと思います。

ツールとライブラリ

• pandas: Wes McKinney とその寄稿者によって開発された pandas は、Python 用の強力なデータ操作および分析ライブラリです。
• NumPy: Travis Oliphant によって作成された NumPy は、Python を使用した科学技術コンピューティングの基本パッケージです。
• scikit-learn: 貢献者のコミュニティによって開発された scikit-learn は、Python 用の多用途な機械学習ライブラリです。
• seaborn: Michael Waskom とその寄稿者によって開発された seaborn は、統計グラフィックス用の matplotlib に基づく Python 視覚化ライブラリです。
• matplotlib: John D. Hunter (およびその後 Michael Droettboom とその寄稿者) によって開発された matplotlib は、Python で静的、アニメーション化されたインタラクティブな視覚エフェクトを作成するための包括的なライブラリです。
• プロットリー: Plotly Technologies によって開発されたプロットリーは、インタラクティブな出版品質のグラフをオンラインで作成する Python 用のグラフ作成ライブラリです。
• TensorFlow: Google Brain チームと貢献者によって開発された TensorFlow は、機械学習と深層学習のためのオープンソース プラットフォームです。
• Keras: François Chollet とその寄稿者によって開発された Keras は、Python で書かれたオープンソースのニューラル ネットワーク ライブラリであり、TensorFlow の高レベル API として機能します。
• OpenAI: OpenAI によって開発された OpenAI は、営利企業 OpenAI LP とその親会社である非営利 OpenAI Inc. から構成される人工知能研究研究所です。
• Gen AI ライブラリ: Gen AI によって開発された Gen AI ライブラリは、新しいデータ、画像、テキストなどの生成を可能にする、生成 AI 技術用のツールとフレームワークを提供します。

機械学習モデル

• XGBoost: 貢献者のコミュニティによって開発された XGBoost は、速度とパフォーマンスを重視して設計された、最適化された分散勾配ブースティング ライブラリです。
• LightGBM: Microsoft によって開発された LightGBM は、ツリーベースの学習アルゴリズムを使用する勾配ブースティング フレームワークです。
• CatBoost: Yandex によって開発された CatBoost は、すぐに最先端の結果を提供するオープンソースの勾配ブースティング ライブラリです。
• SciPy: 貢献者のコミュニティによって開発された SciPy は、NumPy に基づいて構築され、追加機能を提供する科学計算ライブラリです。
• StatsModels: 貢献者のコミュニティによって開発された StatsModels は、さまざまな統計モデルを推定するためのクラスと関数を提供する Python モジュールです。

深層学習モデル

• PyTorch: Facebook の AI Research lab (FAIR) とその貢献者によって開発された PyTorch は、Torch ライブラリをベースにしたオープンソースの機械学習ライブラリです。
• fastai: fast.ai によって開発された fastai は、深層学習モデルのトレーニングとデプロイのための高レベルの抽象化を提供する、PyTorch 上に構築された深層学習ライブラリです。

データ サイエンスの分野への貴重な貢献に対して、これらの開発者と広範なオープンソース コミュニティに心からの感謝の意を表します。

貢献していますか？

このリポジトリへの貢献は大歓迎です。バグの修正、新しいプロジェクトの追加、ドキュメントの改善など、あなたの貢献はこのリソースをすべての人にとってより良いものにするのに役立ちます。

投稿を送信する前に、投稿ガイドラインを参照してください。

ライセンス

このリポジトリは、MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。