산업 머신러닝

산업 분야의 기계 학습 및 데이터 과학 애플리케이션

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? 우리는 성장하고 있습니다!

우리는 2024년에 약 7개의 새로운 프로젝트에 대해 의욕이 넘치고 독립적인 박사 학위 졸업생 또는 박사 과정 학생과 협력하려고 합니다. 최첨단 투자 통찰력 및 데이터 분석에 기여하는 데 관심이 있다면 연락하세요! 이는 대학과의 협력일 수도 있고 독립적인 연구일 수도 있습니다.

Sov.ai 소개

Sov.ai는 고급 기계 학습 기술과 재무 데이터 분석을 통합하여 투자 전략을 혁신하는 데 앞장서고 있습니다. 우리는 상위 10개 퀀트 헤지펀드 중 3개사 와 다수의 중견 및 부티크 회사와 협력하고 있습니다.

우리 플랫폼은 다양한 데이터 소스와 혁신적인 알고리즘을 활용하여 보다 현명한 투자 결정을 내리는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

Sov.ai에 합류하면 기술을 통해 금융에서 가능한 것의 경계를 넓히는 데 전념하는 역동적인 연구 팀의 일원이 될 것입니다. 관심을 표명하기 전에, 연구가 주로 도전적이고 실험적이라는 점을 알아 두시기 바랍니다.

? 연구 및 프로젝트 기회

우리는 기계 학습 및 금융 분야의 다양한 관심과 전문 지식을 충족하는 광범위한 프로젝트를 제공합니다. 흥미로운 최근 프로젝트 중 일부는 다음과 같습니다.

• GitHub 로그를 사용한 예측 모델링: GitHub 활동 및 개발자 데이터를 사용하여 시장 동향과 투자 기회를 예측하는 모델을 개발합니다.
• 위성 데이터 분석: 소셜 미디어 정서, 위성 이미지 또는 웹 트래픽과 같은 비전통적인 데이터 소스를 탐색하여 재무 예측을 향상합니다.
• 데이터 대치 기술: 모델의 견고성과 정확성을 향상시키기 위해 누락되거나 불완전한 데이터를 처리하는 새로운 방법을 조사합니다.

구독 제품에 포함된 공공 프로젝트에 대한 자세한 내용을 보려면 docs.sov.ai를 방문하세요. 이미 기업 스폰서가 있다면 우리는 기꺼이 그들과 협력할 것입니다.

왜 Sov.ai에 가입해야 하나요?

• 혁신적인 환경: 기계 학습 및 금융 분야의 최신 기술과 방법론을 활용하세요.
• 협업 팀: 투자 통찰력의 혁신을 주도하는 데 열정적인 전문가 팀과 함께 작업합니다.
• 유연한 프로젝트: 새로운 아이디어를 자유롭게 탐구하면서 관심과 전문 지식에 맞춰 연구를 맞춤화하세요.
• 숙련된 연구원: 이전에 NYU, Columbia, Oxford-Man Institute, Alan Turing Institute 및 Cambridge 출신의 전문가.
• 사후 연구: DRW, Citadel Securities, Virtu Financial, Akuna Capital, HRT로 이직한 동문과 연결됩니다.

? 신청 방법

기계 학습 및 금융 분야의 전문 지식을 활용하여 영향력 있는 연구 및 프로젝트를 추진하는 데 관심이 있다면, 여러분의 의견을 듣고 싶습니다! 이력서와 연구 관심분야에 대한 간략한 설명을 첨부하여 [email protected]로 연락해 주십시오.

투자 통찰력의 미래를 형성하고 금융 세계에 의미 있는 영향을 미치는 데 동참하세요!

관리자

새롭게 시작된 FirmAI Medium 간행물을 살펴보고 비즈니스 AI 전문가들이 관심 있는 주제에 대해 글을 써보세요.

이 Google 시트에 도구와 노트북을 추가하세요. 아니면 이 하위 레딧 r/datascienceproject에 추가하세요.

패키지를 추가하려면 노란색 으로 강조 표시하고, 끌어오기 요청을 통해 직접 추가할 수도 있습니다.

다양한 업계에 걸쳐 선별된 응용 기계 학습 및 데이터 과학 노트북과 라이브러리 목록입니다. 이 저장소의 코드는 별도로 명시하지 않는 한 Python(주로 jupyter 노트북 사용)으로 되어 있습니다. 카탈로그는 awesome-machine-learning 에서 영감을 받았습니다. r/datascienceproject는 모든 데이터 과학 프로젝트를 공유할 수 있는 하위 레딧입니다.

주의: 이 작업은 진행 중입니다. 특히 아래 나열된 업계의 주제 전문가인 경우 기여해 주시기 바랍니다. 귀하가 X 분야 또는 X 분야 (기계 학습 엔지니어, 데이터 과학자, 모델러, 프로그래머) 의 [분석, 전산, 통계, 정량적] 연구원/분석가라면 귀하의 기여에 크게 감사하겠습니다.

이 목록에 기여하고 싶다면 (그렇게 해주세요) 풀 요청을 보내거나 @dereknow 또는 linkedin으로 연락하거나 FirmAI 웹사이트에 연락하세요. 또한 다음과 같은 경우 나열된 저장소를 더 이상 사용하지 않아야 합니다.

• 저장소 소유자는 "이 라이브러리는 유지 관리되지 않습니다"라고 명시적으로 말합니다.
• 오랜 기간(2~3년) 동안 헌신하지 않습니다.

도움 필요: 다음 하위 산업 중 하나에서 Python 분석 섹션을 먼저 채우고 유지하는 데 도움을 줄 수 있는 기여자가 있는 경우 저에게 연락하세요. 또한 추가 산업을 추가하려면 저에게 연락하십시오.

숙박 및 음식	농업	은행 및 보험
생명공학 및 생명과학	건설 및 엔지니어링	교육 및 연구
긴급구조 및 구호	재원	조작
정부 및 공공 사업	헬스케어	미디어 및 출판
정의, 법률 및 규정	여러 가지 잡다한	회계
부동산, 임대 및 임대	유용	도매 및 소매

목차

산업 응용

• 숙박 및 음식
  • 음식
  • 식당
  • 숙소
• 회계
  • 기계 학습
  • 해석학
  • 텍스트 분석
  • 데이터
  • 연구 및 기사
  • 웹사이트
  • 행동
• 농업
  • 경제학
  • 개발
• 은행 및 보험
  • 소비자 금융
  • 관리 및 운영
  • 평가
  • 사기
  • 보험 및 위험
  • 물리적
  • 데이터
• 생명공학 및 생명과학
  • 일반적인
  • 시퀀싱
  • 화학정보학 및 약물 발견
  • 유전체학
  • 생명과학
• 건설 및 엔지니어링
  • 건설
  • 공학
  • 재료 과학
• 경제학
  • 일반적인
  • 기계 학습
  • 전산
• 교육 및 연구
  • 학생
  • 학교
• 긴급구조 및 구호
  • 예방 및 대응
  • 범죄
  • 구급차
  • 재해 관리
• 재원
  • 무역 및 투자
  • 데이터
• 헬스케어
  • 일반적인
• 정의, 법률 및 규정
  • 도구
  • 정책 및 규제
  • 사법
• 조작
  • 일반적인
  • 유지
  • 실패
  • 품질
• 미디어 및 출판
  • 마케팅
• 여러 가지 잡다한
  • 미술
  • 관광 여행
• 물리학
  • 일반적인
  • 기계 학습
• 정부 및 공공사업
  • 사회 정책
  • 선거분석
  • 재해 관리
  • 정치
  • 자선단체
• 부동산, 임대 및 임대
  • 부동산
  • 임대 및 임대
• 유용
  • 전기
  • 석탄, 석유 및 가스
  • 물과 오염
  • 운송
• 도매 및 소매
  • 모조리
  • 소매

산업 기계 학습을 위한 ML/DS 경력 섹션

자세한 내용은 데이터 과학 경력 저장소를 참조하세요.

플랫폼:

1. Triplebyte - 퀴즈를 풀어보세요. 한 번에 여러 최고의 기술 회사로부터 제안을 받으세요(이제 기계 학습 트랙이 있음).
2. Toptal - Toptal 커뮤니티에 진입하려는 개발자는 일련의 성격 및 기술 테스트를 거칩니다.
3. Hired - Hired는 사내 알고리즘과 온라인 지원을 결합하여 고용주를 자격을 갖춘 후보자와 연결합니다.
4. Kaggle - Scalable Path는 프리미엄 인재 매칭 서비스입니다.

리뷰:

• Glassdoor - 최고의 직원 이야기.
• 실제로 - 최고의 적용 범위.
• Kununu - 최고의 다재다능한 정보입니다.
• 비교 가능 - 최고의 비교 기능입니다.
• InHerSight - 최고의 여성 친화적인 관점.

숙박 및 음식

음식

• RobotChef - 사용자 리뷰를 기반으로 레시피를 개선합니다.
• 음식 편의시설 - 신경망을 활용한 음식 편의시설 수요 예측
• 레시피 요리 및 평가 - 재료 목록에서 요리의 평가와 유형을 예측합니다.
• 식품 분류 - Keras를 사용한 분류.
• 이미지를 레시피로 - 딥러닝을 사용하여 이미지를 레시피로 변환합니다.
• 칼로리 추정 - 음식 사진에서 칼로리를 추정합니다.
• Fine Food Reviews - Amazon Fine Food Reviews에 대한 감정 분석.

식당

• 레스토랑 위반 - 식품 검사 위반 예측.
• 레스토랑 성공 - 레스토랑이 실패할지 여부를 예측합니다.
• 미쉐린 예측 - 레스토랑이 미쉐린 레스토랑일 가능성을 예측합니다.
• 레스토랑 검사 - 청결도가 등급과 관련이 있는지 확인하기 위한 검사 분석입니다.
• 매출 - LSTM을 이용한 레스토랑 매출 예측.
• 방문자 예측 - 예약 및 방문수 예측.
• 레스토랑 이익 - 레스토랑 회귀 분석.
• 경쟁 - 레스토랑 경쟁력 분석.
• 비즈니스 분석 - 레스토랑 비즈니스 분석 프로젝트입니다.
• 위치 추천 - 레스토랑 위치 추천 도구 및 분석.
• 종결, 평가 및 추천 - Yelp 데이터를 사용한 세 가지 예측 작업입니다.
• 안티 추천자 - 참석하고 싶지 않은 레스토랑을 찾아보세요.
• 메뉴 분석 - 메뉴를 통해 레스토랑을 더욱 심층적으로 분석합니다.
• 메뉴 추천 - 비슷한 메뉴를 가진 레스토랑을 추천하는 NLP입니다.
• 식품 가격 - 식품 비용을 예측합니다.
• 자동화된 레스토랑 보고서 - 자동화된 기계 학습 회사 보고서입니다.

숙소

• P2P 주택 - P2P 임대가 주택에 미치는 영향.
• 룸메이트 추천 - 룸메이트를 구하는 학생들을 위한 제도입니다.
• 객실 배정 - 객실 배정 과정입니다.
• 동적 가격 - 호텔 동적 가격 계산.
• 호텔 유사성 - 직접 경쟁하는 브랜드 비교
• 호텔 리뷰 - 클러스터 호텔 리뷰.
• 가격 예측 - 호텔 객실 요금을 예측합니다.
• 호텔 vs 에어비앤비 - 두 가지 접근 방식을 비교합니다.
• 호텔 개선 - 리뷰를 분석하여 호텔 개선을 제안합니다.
• 주문 - 호텔의 주문 취소 예측.
• 가짜 리뷰 - 리뷰가 가짜/스팸인지 식별합니다.
• 리버스 이미지 숙소 - 이미지를 업로드하여 원하는 숙소를 찾아보세요.

회계

기계 학습

• 계정 예측 차트 - 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모든 거래에 대한 계정 이름을 제안합니다.
• 회계 이상 - 딥 러닝 프레임워크를 사용하여 회계 이상을 식별합니다.
• 재무제표 이상 - R을 사용하여 제출 전 이상 감지
• 유효 수명 예측(FirmAI) - 센서 관찰 및 기능 엔지니어링을 사용하여 자산의 유효 수명을 예측합니다.
• AI가 XBRL에 적용됨 - XBRL을 AI 및 기계 학습에 표준화하여 표현합니다.

해석학

• 포렌식 회계(Forensic Accounting) - 데이터 분석을 활용한 포렌식 회계 사례 연구 모음입니다. 포렌식 회계를 연습하기 위한 더 많은 데이터를 찾으려면 문의하세요.
• 총계정원장(FirmAI) - 회계 시스템을 통해 내보낸 총계정원장에 대한 데이터 처리입니다.
• 불릿 그래프(FirmAI) - 판매, 커미션 및 기타 성과를 추적하는 데 유용한 불릿 그래프 시각화입니다.
• 고령 채무자(FirmAI) - 고령 채무자를 조사하기 위한 분석 사례입니다.
• 자동화된 FS XBRL - XML ​​언어는 분석을 Python으로 포팅할 수 있습니다.

텍스트 분석

• 금융 감정 분석 - 거래 신호에 대한 감정, 거리 및 비율 분석입니다.
• 광범위한 NLP - 회계 연구를 위한 포괄적인 NLP 기술입니다.

데이터, 구문 분석 및 API

• EDGAR - EDGAR 데이터를 얻는 방법을 안내합니다.
• PyEDGAR - EDGAR 파일을 다운로드, 캐싱 및 액세스하기 위한 라이브러리입니다.
• IRS - IRS 서류에 액세스하고 구문 분석합니다.
• 금융 기업 - Rutgers 기업 금융 데이터 세트.
• 비금융 기업 - Rutgers 비금융 기업 데이터세트입니다.
• PDF 구문 분석 - PDF 문서에서 유용한 데이터를 추출합니다.
• PDF 테이블을 Excel로 - PDF에서 Excel 파일을 출력하는 방법.

연구 및 기사

• 회계 분석 이해 - 회계 분석의 중요성을 다루는 기사입니다.
• VLFeat - VLFeat은 Matlab 도구 상자가 포함된 컴퓨터 비전 알고리즘의 개방형 휴대용 라이브러리입니다.

웹사이트

• Rutgers Raw - Rutgers의 훌륭한 디지털 회계 연구입니다.

행동

• 컴퓨터 증강 회계(Computer Augmented Accounting) - 회계 개선을 위해 계산을 사용하는 방법을 살펴보는 Rutgers University의 비디오 시리즈입니다.
• 디지털 시대의 회계(Accounting in a Digital Era) - 디지털 시대가 회계에 미칠 영향을 조사하는 Rutgers의 또 다른 시리즈입니다.

농업

경제학

• 가격 - 농산물 가격 예측.
• 가격 2 - 농산물 가격 예측.
• 수확량 - 우크라이나의 작물 수확량을 조사한 농업 분석입니다.
• 회복 - 농업 및 생태계 회복을 위한 전략적 토지 이용
• MPR - USDA 농업 마케팅 서비스의 필수 가격 보고 데이터입니다.

개발

• 분할 - 위성 이미지를 이용한 농업 분야 구획 분할입니다.
• 지하수면 - 농업 지역의 지하수면 깊이를 예측합니다.
• 보조원 - 농업 보조원의 노트북입니다.
• 생태 진화 - 생태 진화 역학.
• 질병 - 이미지의 딥러닝 프레임워크를 사용하여 작물 질병 및 해충을 식별합니다.
• 관개 및 해충 예측 - 관개를 분석하고 해충 가능성을 예측합니다.

은행 및 보험

소비자 금융

• 대출 수락 - 대출 수락에 대한 분류 및 시계열 분석입니다.
• 대출 상환 예측 - 자동화된 기능 엔지니어링을 사용하여 대출 상환 여부를 예측합니다.
• 대출 적격성 순위 - 은행이 고객이 특정 대출을 받을 자격이 있는지 확인하는 데 도움을 주는 시스템입니다.
• 주택 신용 부도(FirmAI) - 주택 신용 부도를 예측합니다.
• 모기지 분석 - 광범위한 모기지 대출 분석.
• 신용 승인 - 신용 카드 승인을 위한 시스템입니다.
• 대출 위험 - 대출 상각 및 손실을 줄이는 데 도움이 되는 예측 모델입니다.
• 상각 일정(FirmAI) - 개인용 Python의 간단한 상각 일정입니다.

관리 및 운영

• 신용카드 - 신용카드 고객의 CLV를 추정합니다.
• 생존분석 - 고객의 생존분석을 수행합니다.
• 다음 거래 - 거래 금액과 다음 거래까지의 날짜를 예측하는 딥 러닝 모델입니다.
• 신용카드 이탈 - 신용카드 고객 이탈을 예측합니다.
• 영국 은행 회의록 - 은행 회의록에 대한 텍스트 분석입니다.
• CEO - CEO 보상 분석.

평가

• Zillow 예측 - Kaggle에서 수행되는 Zillow 평가 예측입니다.
• 부동산 - 도시 환경에서 부동산 가격을 예측합니다.
• 중고차 - 중고차 가격 예측.

사기

• XGBoost - 시뮬레이션된 어닐링으로 XGBoost 하이퍼 매개변수를 조정하여 사기 탐지
• R의 사기 감지 대출 - 은행 대출의 사기 감지.
• AML 재무 실사 - AML DD 재정을 수행하려면 뉴스 기사를 검색하세요.
• 신용카드 사기 - 신용카드 사기를 탐지합니다.

보험 및 위험

• Car Damage Detective - 개인 자동차 청구에 대한 컨볼루션 신경망을 사용하여 자동차 손상을 평가합니다.
• 의료 보험 청구 - 의료 보험 청구를 예측합니다.
• 청구 거부 - 보험 청구 거부 예측
• 청구 사기 - 어떤 자동차 청구가 사기인지 판단하는 예측 모델입니다.
• 청구 이상 - 의료 보험 청구 데이터에 대한 이상 탐지 시스템입니다.
• Actuarial Sciences (R) - R의 다양한 보험 통계 도구입니다.
• 은행 실패 - 은행 실패를 예측합니다.
• 위험 관리 - 재무 위험 참여 과정 리소스.
• VaR GaN - Keras 및 TensorFlow를 사용하여 시장 위험 관리를 위한 위험 가치를 추정합니다.
• 컴플라이언스 - 은행 고충사항 컴플라이언스 관리.
• 스트레스 테스트 - ECB 스트레스 테스트.
• 스트레스 테스트 기술 - 다양한 스트레스 테스트 연습이 포함된 노트북입니다.
• 역 스트레스 테스트 - 포트폴리오와 사전 정의된 손실 규모가 주어지면 어떤 요소 스트레스(시나리오)가 해당 손실을 초래할지 결정합니다.
• BoE 스트레스 테스트 - 스트레스 테스트 결과 및 플로팅.
• 회복 - 빚진 돈의 회복.
• 품질관리 - LDA를 활용한 은행업무 품질관리

물리적

• 은행권 사기 탐지 - DNN Tensorflow Classifier 및 RandomForest를 사용한 은행권 인증.
• ATM 감시 - 은행의 ATM 감시 사용 사례입니다.

생명공학 및 생명과학

일반적인

• 프로그래밍 - 생물학자를 위한 Python 프로그래밍
• 소개 DL - 유전체학 딥러닝 입문서
• 포즈 - DL을 사용하여 동물 포즈를 추정합니다.
• 개인 정보 보호 - 임상 데이터 공유를 위한 개인 정보 보호 NN입니다.
• 인구 유전학(Population Genetics) - 인구 유전 추론을 위한 DL.
• 생물정보학 코스 - 전산 생물학 및 생물정보학을 위한 코스 자료
• 응용 통계 - 처리량이 많은 생물학을 위한 응용 통계
• 스크립트 - 생물학자를 위한 Python 스크립트입니다.
• 분자 NN - 분자 생물학을 위한 신경 네트워크를 구축하고 훈련하기 위한 미니 프레임워크입니다.
• 시스템 생물학 시뮬레이션 - F# 및 Z3을 사용한 시뮬레이터 작성에 대한 시스템 생물학 실습
• 세포 이동 - 생물학적 세포 이동을 예측하는 LSTM입니다.
• Deepchem - 신약 발견, 양자 화학, 재료 과학 및 생물학을 위한 딥 러닝 민주화

시퀀싱

• DNA, RNA 및 단백질 시퀀싱 - DL을 사용한 생물학적 서열의 새로운 표현입니다.
• CNN Sequencing - 컨벌루션 신경망을 사용하여 DNA/RNA 서열 데이터에서 모티프를 학습하기 위한 도구 상자
• NLP 시퀀싱 - 유전체학을 위한 언어 전달 학습 모델

화학정보학 및 약물 발견

• Novel Molecules - 특징을 학습할 수 있는 컨볼루셔널 네트워크입니다.
• 화학 설계 자동화 - 효율적인 탐색을 위한 새로운 분자를 생성합니다.
• GAN 약물 발견 - 생성 모델과 강화 학습을 결합하는 방법입니다.
• RL - 생물학적 표적에 대해 활성이 있을 것으로 예측되는 생성 화합물.
• 원샷 학습(One-shot learning) - 약물 발견에서 기계 학습을 간단하고 편리하게 사용하는 것을 목표로 하는 Python 라이브러리입니다.

유전체학

• Jupyter Genomics - 계산 생물학 및 생물정보학 노트북 모음입니다.
• 변이 호출 - 개인 DNA의 참조 게놈에서 변이를 정확하게 식별합니다.
• 유전자 발현 그래프 - 이미지에 컨볼루션을 사용합니다.
• Autoencoding Expression - 대규모 유전자 발현 데이터 세트에서 관련 패턴 추출
• 유전자 발현 추론 - 사전 선택된 약 1,000개의 "랜드마크 유전자" 패널에서 특정 표적 유전자의 발현을 예측합니다.
• 식물 유전체학 - 식물 및 병원체 유전체학에 대한 발표 및 예시 자료

생명과학

• 식물 질병 - 딥러닝 모델을 사용하여 식물 의 질병을 감지하는 앱입니다.
• 잎 식별 - 모양, 색상 및 질감을 기준으로 식물 잎을 통해 식물을 식별합니다.
• 작물 분석 - 옥수수 식물 에서 귀의 미래 위치를 감지하고 추적하는 이미징 라이브러리
• 묘목 - Kaggle 대회의 식물 묘목 분류
• 식물 스트레스(Plant Stress) - 식물 스트레스를 포함하는 온톨로지. 생물학적 및 비생물적.
• 동물 계층 구조 - 동물 지배 계층 구조를 계산하기 위한 패키지입니다.
• 동물 식별 - 동물 식별을 위한 딥러닝.
• 종(Species) - 동물 의 다양한 종에 대한 빅데이터 분석
• 동물 발성 - 동물 발성을 위한 생성 네트워크
• Evolutionary - 진화 전략 도구
• 빙하 - 빙하에 관한 교육 자료입니다.

건설 및 엔지니어링

건설

• DL 아키텍처 - 아키텍처 구축을 위한 딥 러닝 분류기 및 이미지 생성기입니다.
• 건축자재 - 건축자재에 관한 강좌입니다.
• 불량 행위자 위험 모델 - 건설 관련 건물 안전을 개선하기 위한 위험 모델
• 검사관 - 할당된 검사를 결정합니다.
• 부패한 사회적 상호 작용 - 업계 구성원과 DOB 직원 간의 잠재적인 부패한 사회적 상호 작용을 알아냅니다.
• 위험 건설 - 위험도가 높은 건설을 식별합니다.
• 외관 위험 - 안전하지 않은 외관을 예측하는 위험 모델입니다.
• 직원 수준 - 일선 직원의 직원 수준을 예측합니다.
• 부상 - 건물 관련 부상 주제 모델링.
• 건물 위반 - 건물 위반을 예측 분석합니다.
• 생산성 - Tableau를 사용한 생산성 분석 및 검사.

공학:

• 구조 분석 - Python의 2D 구조 분석.
• 구조 공학 - 구조 공학 모듈.
• 누사(Nusa) - 유한요소법을 이용한 구조해석.
• StructPy - 직접 강성 방법을 기반으로 하는 Python용 구조 분석 라이브러리
• 에일러론 - 보잉 737의 에일러론 구조 분석
• 진동 - 교육용 진동 프로그램.
• Civil - FreeCAD의 토목 공학 도구 모음
• Gestimator - 간단한 민사 견적 소프트웨어
• Fatpack - 데이터 계열의 피로 분석을 위한 함수 및 클래스입니다.
• Pysteel - 다양한 강철 구조의 자동 설계
• 구조적 불확실성 - 딥 러닝을 통해 구조적 불확실성을 정량화합니다.
• Pymech - 기계 엔지니어를 위한 Python 모듈
• 항공 우주 공학 - 천체 역학 및 통계
• 대화형 양자 화학 - 교육 및 개발을 위해 Psi4와 Numpy를 결합합니다.
• 화학 및 공정 공학 - 다양한 리소스.
• PyTherm - 응용 열역학
• Aerogami - 비행기를 이용한 공기 역학.
• 전기 지구물리학 - 지구물리학에서 전자기학을 위한 대화형 응용 프로그램
• 그래프 신호 - 그래프 신호 처리 튜토리얼.
• 기계적 진동 - 루이지애나 대학교의 기계적 진동.
• 프로세스 역학 - 프로세스 역학 및 제어
• 배터리 수명주기 - 배터리 수명주기에 대한 데이터 기반 예측.
• 풍력 에너지 - 풍력 에너지를 위한 Python
• 에너지 사용 - 표준화된 측정 에너지 소비량을 계산하는 표준 방법
• 핵 방사선 - 원자력 발전소에서 방출되는 방사선이 사람들에게 미치는 영향

재료 과학

• Python Materials Genomics - 잘 확립된 프로젝트에 사용되는 강력한 재료 분석 코드입니다.
• 재료 마이닝 - 재료 시뮬레이션 및 분석을 위한 스크립트입니다.
• Emmet - 재료 특성 데이터베이스를 구축합니다.
• Megnet - 분자 및 결정을 위한 ML 프레임워크인 그래프 네트워크
• Atomate - 전산 재료 과학을 위해 사전 구축된 워크플로우입니다.
• 조례 준수 - 재산 벌금 예측.
• 아스팔트 바인더 - 건축 자재, 자유 에너지 및 아스팔트 바인더의 화학적 조성.
• 강철 - 강철의 최적화.
• Awesome Materials Informatics - 재료 정보학에서 알려진 노력의 선별된 목록입니다.

경제학

일반적인

• 무역 경제 API - 196개국에 대한 정보.
• 개발 경제학 - 개발 미시경제학은 대부분 대화형 주피터 노트북으로 작성되었습니다.
• 응용 경제 및 핀 - 응용 전산 경제 및 금융
• 거시경제학 - 노트북 예시를 통해 거시경제학 주제를 다룹니다.

기계 학습

• EconML - 인과관계와 경제학을 위한 자동화된 학습 및 인텔리전스.
• 경매 - 딥러닝을 활용한 최적의 경매입니다.

전산

• Quant Econ - NYU의 정량 경제학 과정
• 계산 - 경제학의 계산 방법.
• 계산 2 - 계산 경제학의 소규모 과정입니다.
• 계량경제학 이론 - 계량경제학 이론 입문서 노트.

교육 및 연구

학생

• 학생 성과 - 기계 학습을 사용하여 학생 성과를 마이닝합니다.
• 학생 성과 2 - 학생 시험 성과입니다.
• 학생 성과 3 – 중등교육에서의 학생 성취도.
• 학생 성과 4 - 특성 공학을 활용한 학생 성과 평가
• 학생 개입 - 학생 개입 시스템 구축.
• 학생 등록 ​​- 학생 등록 ​​및 성과 분석.
• 학업 성과 - 학생의 학업 성과에 영향을 미치는 인구통계학적 특성과 가족 특성을 살펴보세요.
• 성적 분석 - 학생 성취도 분석.

학교

• 학교 선택 - 교육 학교 선택에 대한 데이터 분석.
• 학교 예산 및 우선순위 - 교육위원회와 시장이 미래의 학교 예산 및 우선순위에 관한 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원
• 학교 성과 - data.utah.gov의 학교 성과 데이터를 사용한 데이터 분석 실습입니다.
• 학교 성과 2 - 팬더를 사용하여 학군 내 학교 및 학생 성과 분석
• 학교 성과 3 - 필라델피아 학교 성과
• 학교 성과 4 - 뉴저지 학교 성과
• 학교 폐쇄 - 성과 및 기타 특성을 기준으로 폐쇄 위험이 있는 학교를 식별합니다.
• 학교 예산 - 학교 예산 책정을 위한 도구 및 기술.
• 학교 예산 - 위와 동일, 데이터캠프.
• PyCity - 학교 분석.
• PyCity 2 - 학교 예산과 학교 결과.
• 예산 NLP - 예산 자원에 대한 NLP 분류입니다.
• 예산 NLP 2 - 추가 분류 연습.
• 예산 NLP 3 - 예산 분류.
• 설문조사 분석 - 교육 설문조사 분석.

응급상황 및 경찰

예방 및 대응

• 비상 매핑 - 캘리포니아의 파괴된 주택 탐지
• 응급실 - 응급실 의사 결정 지원
• 응급 재입원 - 응급 재입원 의 위험이 조정되었습니다.
• 산불 - CNN을 사용한 UAV 이미지를 통한 산불 감지
• 비상 대응 - 비상 대응 분석.
• 긴급 교통 - 긴급 서비스에 대한 교통 안내
• 긴급 파견 - 예측 모델링, 최적화 및 자동화를 통해 응답 시간 단축
• 긴급 통화 - 긴급 통화 분석 프로젝트입니다.
• 통화 데이터 분석 - 911 데이터 분석.
• 비상 대응 - 화학 공장 RL.

범죄

• 범죄 분류 - LAPD가 잘못 분류한 심각한 폭행에 대한 시간 분석입니다.
• 기사 태깅 - 시카고 뉴스 기사의 자연어 처리
• 범죄 분석 - 범죄 분석을 위한 공간 데이터로부터 연관 규칙 마이닝
• 시카고 범죄 - Python으로 설정된 공개 시카고 범죄 데이터 탐색
• 그래프 분석 - 헤이그 범죄.
• 범죄 예측 - 인도르 도시의 범죄 분류, 분석 및 예측.
• 범죄 예측 - 범죄율 예측 모델을 개발했습니다.
• 범죄 검토 - 범죄 검토 데이터 분석.
• 범죄 동향 - 범죄 동향 분석 도구는 범죄 동향을 분석하고 문제가 있는 범죄 상황을 표면화합니다.
• 범죄 분석 - 시애틀과 샌프란시스코의 범죄 데이터 분석.

구급차:

• 구급차 분석 - 빅토리아의 지방 정부 지역 구급차 시간 변화에 대한 조사입니다.
• 사이트 위치 - 구급차 사이트 위치.
• 파견 - 구급차 파견을 위한 최적의 솔루션을 찾기 위해 게임 이론과 이산 사건 시뮬레이션을 적용합니다.
• 구급차 할당 - 샌디에이고 시의 구급차 파견에 대한 시계열 분석.
• 대응시간 - 구급차 대응시간 개선에 대한 분석.
• 최적 경로 - 이타카에서 구급차의 최적 경로를 찾는 프로젝트입니다.
• 충돌 분석 - 주어진 시간에 특정 구간에서 사고가 발생할 확률을 예측합니다.

재해 관리

• 충돌 예측 - 충돌 예측에 관한 노트북입니다.
• 도난 예측 - 도난 예측을 위한 시공간 모델링.
• 질병 발생 예측 - 다중 분류자 알고리즘 구현을 기반으로 하는 기계 학습 구현입니다.
• 교통사고 예측 - 브라질 연방 교통사고 피해자 유형 예측.
• 텍스트 마이닝 - 텍스트 마이닝을 이용한 재난 관리.
• 트위터와 재난 - 재난에 관한 트윗인지 정확하게 예측해 보세요.
• 홍수 위험 - 치명적인 홍수 사건의 영향.
• 화재 예측 - 미래 화재 가능성을 예측하기 위해 4가지 알고리즘을 사용했습니다.

재원

무역과 투자

• 자세한 내용 은 금융 기계 학습을 참조하세요.
• 자산 관리 에 대해서는 금융 기계 학습을 참조하세요.
• Deep Portfolio - 금융을 위한 딥러닝 채권 규모를 예측합니다.
• AI 트레이딩 - 최신 AI 트레이딩 기술.
• 회사채 - 회사채의 매매량을 예측합니다.
• 시뮬레이션 - 계산 금융의 일부로 시뮬레이션을 조사합니다.
• 산업 클러스터링 - 재무적 특성에 따라 산업을 클러스터링하는 프로젝트입니다.
• 금융 모델링 - HFT 거래 및 내재 변동성 모델링.
• 추세 추종 - 포트폴리오 투자 전략을 따르는 선물 추세입니다.
• 재무제표 감정 - 신경망을 사용하여 재무제표에서 감정을 추출합니다.
• 응용기업금융 - 주식시장의 실증적 행동을 연구합니다.
• 시장 붕괴 예측 - LPPL 모델을 사용하여 시장 붕괴를 예측합니다.
• NLP 재무 논문 - 기계 학습을 사용하여 정량적 재무 논문을 큐레이팅합니다.
• ARIMA-LTSM 하이브리드 - 두 자산의 미래 가격 상관 계수를 예측하는 하이브리드 모델
• 기본 투자 - Python의 기본 투자 도구입니다.
• 기본 파생상품 - 기본 선도 계약 및 헤징.
• 기본 금융 - 소스 코드 노트북 기본 금융 애플리케이션입니다.
• Advanced Pricing ML - Advances in Financial Machine Learning의 추가 구현(도서)
• 옵션 및 회귀 - 옵션 가격 책정 기법을 위한 금융 공학 프로젝트입니다.
• Quant Notebooks - 퀀트 금융, 알고리즘 거래 및 투자 전략에 대한 교육용 노트북입니다.
• 예측 챌린지 - G-Research(헤지펀드)의 재무 예측 챌린지
• XGboost - XgBoost를 사용한 거래 알고리즘
• 연구 논문 거래 - Alpaca Markets를 사용한 논문을 기반으로 한 전략 구현입니다.
• 다양 - 옵션, 할당, 시뮬레이션
• ML & RL NYU - 금융 분야의 기계 학습 및 강화 학습.

데이터

• Datastream - Python을 통해 액세스할 수 있는 Thomson Reuters의 Datastrem입니다.
• AlphaVantage - 무료 금융 데이터 획득 프로세스를 단순화하는 API 래퍼입니다.
• FSA - SEC Edgar Filings의 재무 데이터를 맞춤형 재무제표 분석 모델로 전송하는 프로젝트입니다.
• TradeConnector - 시장 데이터 제공자와 연결하는 레이어입니다.
• 직원 수 SEC 제출 - SEC 제출에서 회사의 정확한 직원 수 값을 얻기 위한 추출입니다.
• SEC 구문 분석 - 길고 구조화되지 않은 문서에서 특정 정보를 찾고 추출하는 NLP
• 오픈 에드가 - OpenEDGAR (openedgar.io)
• 평가 산업 - 여러 기관의 기록을 CSV 형식으로 변환

개인 서류

• 금융 머신러닝 규정
• 레스토랑 시설 폐쇄 예측
• 기업 파산 예측
• 놀라운 수익 예측
• 자산 관리의 기계 학습

헬스케어

일반적인

• zEpid - 역학 분석 패키지.
• 전염병학자를 위한 Python - Python으로 전염병학 분석을 소개하는 튜토리얼입니다.
• 처방 준수 - 처방 및 의료 준수 분석
• 호흡기 질환 - 올림픽 선수들의 호흡기 질환 추적
• 선페스트(Bubonic Plague) - 선페스트와 SIR 모델.

사법, 법률 및 규정

도구

• LexPredict - 소프트웨어 패키지 및 라이브러리.
• AI 법률 보조원 - Lobe는 세계 최초의 AI 법률 보조원입니다.
• 법인체 감지 - 법률 문서용 NER.
• 법적 사건 요약 - 법적 사건 판단에 적용되는 다양한 요약 알고리즘 구현.
• 법률 문서 Google Scholar - Google 학자를 사용하여 프로그래밍 방식으로 사례를 추출합니다.
• Chat Bot - 채팅봇 및 이메일 알림.
• 의회 API - ProPublica 의회 API 액세스.
• 데이터 생성기 GDPR - GDPR 준수를 위한 더미 데이터 생성기
• Blackstone - 구조화되지 않은 법률 텍스트에 대한 NLP용 spaCy 파이프라인 및 모델입니다.

정책 및 규제

• GDPR 점수 - 법률 문서의 GDPR 점수 예측.
• 추진 요인 FINRA - FINRA 중재 결정에 영향을 미치는 추진 요인을 식별합니다.
• 증권 편향 수정 - 증권 소송에서 가격 영향에 대한 편향 수정 추정.
• 공기업의 법적 결정 - 법적 결정에 대한 반응을 기반으로 공기업을 포함시킵니다.
• 유흥 규정 - 호주 유흥 및 규제 및 치안
• 의견 - 정부 규정에 대한 공개 의견입니다.
• 클러스터링 - 캐나다 규정을 클러스터링합니다.
• 환경 - 에너지 및 환경 규제
• 위험 - 다양한 금융 규제의 체계적 위험입니다.
• FINRA 규정 준수 - 규정 준수에 관한 주제 모델링.

사법 적용

• 대법원 예측 - 대법원 판결의 이념적 방향 예측: 앙상블 대 통합 사례 기반 모델.
• 대법원 주제 모델링 - 대법원 판결에 대한 주제 모델링을 구현하려면 여러 단계가 필요합니다.
• 판사 의견 - 텍스트 마이닝과 기계 학습을 사용하여 특정 문제에 대한 판사의 의견을 분석합니다.
• ML Law Matching - 기계 학습 법률 매칭 메이커입니다.
• Bert 다중 라벨 분류 - AI의 세밀한 감정 분석.
• 일부 컴퓨팅 AI 과정 - 비디오 시리즈 Law MIT.
• 금융 머신러닝 규정(논문)

조작

일반적인

• Green Manufacturing - Kaggle의 Mercedes-Benz Greener 제조 대회입니다.
• 반도체 제조 - 반도체 제조 공정 라인 데이터 분석.
• 스마트 제조 - 모델링 방법론의 공유 작업입니다.
• Bosch Manufacturing - Bosch 제조 프로젝트, Kaggle.

유지

• 예측정비 1 - 항공기 엔진의 잔여 수명 예측
• 예측 유지 관리 2 - TTF(Time-To-Failure) 또는 RUL(남은 수명)
• 제조 유지 관리 - 제조 시스템의 유지 관리 시뮬레이션입니다.

실패

• 예측 분석 - 센서 데이터를 활용하여 장비의 고장을 예측하는 방법입니다.
• 결함 감지 - 불량 반도체에 대한 이상 감지
• 결함 감지 - 알약 제조를 위한 스마트 결함 감지.
• 제조 실패 - 제조 실패를 줄입니다.
• 제조 이상 - 제조 라인에 대한 지능형 이상 탐지.

품질

• 품질 관리 - Bosh의 품질 관리 실패.
• 제조 품질 - 지능형 제조 품질 예측
• 자동차 제조 - 제조 경매 판매 데이터에 대한 회귀 사례 연구 프로젝트.

미디어 및 출판

마케팅

• 비디오 인기도 - 비디오의 인기를 예측하기 위한 HIP 모델입니다.
• YouTube 전사자 - YouTube 동영상을 자동으로 전사합니다.
• 마케팅 분석 - 마케팅 분석 사례 연구.
• 알고리즘 마케팅 - 알고리즘 마케팅 소개 책의 모델
• 마케팅 스크립트 - 마케팅 데이터 과학 애플리케이션.
• 소셜 마이닝 - 소셜 웹을 마이닝합니다.

여러 가지 잡다한

미술

• 회화 법의학 - 그림을 분석하여 제작 연도를 알아냅니다.

관광 여행

• Flickr - 관광 연구를 위한 메타데이터 마이닝 도구입니다.
• 패션 - 패션 이미지에 대한 의류 검색 및 시각적 추천 모델

물리학

일반적인

• 감마-하드론 재건-감마선 지상 기반 천문학에 사용되는 도구.
• 커리큘럼 - 뉴턴 노트북.
• 상호 작용 네트워크 - 객체, 관계 및 물리학에 대한 학습을위한 상호 작용 네트워크.
• 입자 물리학 - 학습 입자 물리학을 위한 훈련, 생성 및 분석 코드
• 계산 물리학 - 계산 물리 저장소.
• 의료 물리학 - 의료 물리학에 유용한 파이썬.
• 의료 물리학 2- 의료 물리학을 위한 일반적인 핵심 파이썬 패키지
• Flow Physics- 파이썬을 사용한 흐름 물리학 및 에어로 무적 도구 상자

기계 학습

• 물리 ML 및 통계 - 물리학자를위한 기계 학습 및 통계
• 고 에너지 - 고 에너지 물리학을 위한 기계 학습.
• 고 에너지 간 - 고 에너지 물리를위한 생성 적대 네트워크.
• 신경망 - p 히스닉은 신경망을 충족합니다

정부 및 공공 사업

사회 정책

• 심사 - 정책 및 사회적 좋은 문제에 대한 범용 위험 모델링 및 예측 툴킷.
• 세계 은행 빈곤 I- 빈곤 예측에 적용되는 기계 학습 분류 알고리즘의 비교 평가.
• 세계 은행 빈곤 II- 세계 은행 포버 -T 테스트 경쟁 솔루션 해외 회사 토지 소유권.
• 해외 회사 토지 소유권 - 영국의 외국 소유권 식별.
• CFPB- 소비자 재정 보호국 불만 분석.
• 대마초 합법화 효과 - 대마초 합법화가 범죄에 미치는 영향.
• 공공 신용 카드 - 협의회 신용 카드의 잠재적 사기 식별. 데이터
• 재범 예측 - 투명성 및 재범 위험 평가에 대한 가청
• 가구 빈곤 - 코스타리카의 가구에서 빈곤을 예측하십시오.
• NLP 공공 정책 - 공공 정책의 NLP 사용 사례의 예.
• 세계 식품 생산 - 전 세계 최고의 식품 및 사료 생산자 비교.
• 세금 불평등 - 바젤 스타트의 과세 및 불평등에 관한 데이터 프로젝트.
• 보안관 준수 - ICE 요청 준수.
• 앱 감지 - 어린이를위한 의심스러운 앱 탐지.
• 사회 지원 - 사회 지원에 대한 유행 정보
• 계산 사회 과학 - 소셜 데이터 과학 여름 학교 과정.
• 주류 및 범죄 - 범죄율에 대한 주류 면허의 영향.
• 동물 배치 개집 - 대피소에서 동물 배치 최적화.
• 직원 벽 - 미국 멕시코 국경 벽에 독립 탐사 프로젝트
• 근로자 사망자 - OSHA 데이터에서 근로자 사망자 및 재앙지도

자선

• 인구 조사 데이터 API- 5 년간의 미국 커뮤니티 설문 조사에서 변수를 당기십시오.
• 자선 기부 - 양식 990 데이터를 활용하는 수많은 Datakind 자원 봉사자가 수행 한 작업
• 자선 추천인 -NYC 자선 단체 협력 추천 시스템의 암시 적 데이터 세트.
• 기증자 식별 - 자선 단체를위한 기증자를 찾아야하는 기계 학습 프로젝트.
• 미국 자선 단체 - 자선 탐사 및 기계 학습.
• 자선 효과 - 효율성을 이해하기 위해 자선 단체 에 대한 온라인 데이터를 긁어

선거 분석

• 선거 분석 - 선거 분석 및 예측 모델
• 미국 선거 인과 관계 - 인과 추론 모델과 함께 Anes 데이터 사용.
• 캠페인 금융 및 선거 결과 - 캠페인 금융과 후속 선거 결과 간의 관계 조사.
• 투표 시스템 - 비례 대표 투표 방법.
• 회장 투표 - 소득 수준 분석으로 투표 ..

정치

• 의회 정치 - 하원 및 상원 의회 의회.
• Politico- 브라질 정치에서 대중 인물을 프로파일 링하는 플랫폼.
• 봇 - 선거 시간에 파라과이 인 트윗을 분석하는 도구 및 알고리즘
• Gerrymander 테스트 - Gerrymandering을 정량화하기위한 많은 지표.
• 감정 - 정당 대표의 단체 감정을 사용하여 정치적 신념과 관련하여 신문을 분석합니다.
• DL 정치 - 깊은 신경망과의 스페인 정치적 친밀감 예측 : 사회주의 대 인민 파티
• Pac Money- PAC 자금이 미국 정치 에 미치는 영향.
• Power Networks- 인도 기업 및 정치 네트워크를위한 감시자 구성
• 엘리트 - 미국의 정치 엘리트.
• 토론 분석 - 정치 토론을 분석하는 프로그램.
• 정치적 제휴 - 트위터 메타 데이터를 사용한 정치적 소속 예측.
• 정치 광고 - 페이스 북 정치 광고 및 타겟팅에 대한 조사
• 정치적 정체성 - 다축 정치 모델.
• YT 정치 - YouTube의 정치 매핑
• 정치 이데올로기 - 단어 벡터 투영에 의한 정치적 이데올로기에 대한 감독되지 않은 학습

부동산, 임대 및 임대

부동산

• 도넛 찾기 - 변화하는 이웃을 예측하여 부동산 기회 찾기.
• 이웃 - 도시 환경에서 부동산 가격 예측.
• 부동산 분류 - 부동산, 위성 및 거리보기 이미지가 주어진 부동산 유형 분류
• 추천자 -이 도구는 검색과 일치하는 상위 5 가지 부동산 속성을 사용자에게 추천하는 것을 목표로합니다.
• 주택 가격 - 선형 회귀 및 GBR을 사용한 주택 가격 예측
• 주택 가격 포틀랜드 - 포틀랜드의 주택 가격을 예측합니다.
• Zillow Prediction- Kaggle에서 수행 된 Zillow 평가 예측.
• 부동산 - 도시 환경에서 부동산 가격 예측.

임대 및 임대

• 임대 분석 - 임대 목록 데이터 분석 및 시각화.
• 이자 예측 - 특정 NYC 아파트 임대에 대한 사람들의 관심을 예측합니다.
• 주택 UNI vs non -uni- GFC 이후 대학 숙박에 미치는 영향.
• 가구 빈곤 예측 - 자동화 된 기능 엔지니어링을 사용하여 코스타리카의 가구를 예측하십시오.
• 에어 비앤비 공개 분석 경쟁 : - 현재 전략적 관리.

유용

전기

• 전기 가격 - 전기 가격 비교 싱가포르.
• 전기 코알 상관 관계 - 지난 10 년간의 국가 전력과 석탄 생성 사이의 상관 관계 결정.
• 전기 용량 - 캘리포니아의 비용이 많이 드는 전력 Glut에 대한 로스 앤젤레스 타임즈 분석.
• 전기 시스템 - 유럽 국가를위한 최적의 풍력+수소+기타+배터리+태양 광 (WHOBS) 전기 시스템.
• 부하 분리 - 숨겨진 Markov 모델을 사용한 스마트 미터로드 분해
• 가격 예측 - 깊은 신경망이있는 독일 입찰 구역의 예측 일 전기 가격.
• 탄소 지수 - 2001 년 전국, 주 및 NERC 지역에서 의 전기 강도 계산.
• 수요 예측 - 오스틴의 전기 수요 예측.
• 전기 소비 - 가계 조사에서 전기 소비량 추정
• 가계 전력 소비 - 개별 가계 전력 소비 LSTM.
• 전기 프랑스 분포 - 프랑스 유통 네트워크 (RTE)가 제공하는 전기 데이터 분석
• 재생 가능한 발전소 - 누적 설치 용량의 시계열.
• 풍력 농장 흐름 - 융합 윈드에 연결된 풍력 발전소 흐름 모델의 저장소.
• 발전소 - 데이터 세트에는 6 년 동안 (2006-2011)에 걸쳐 결합 된 사이클 발전소에서 수집 된 9568 개의 데이터 포인트가 포함되어 있습니다.

석탄, 석유 및 가스

• 석탄 단계 아웃 - 독일의 석탄 단계 아웃과의 생성 적절성 문제.
• 석탄 예측 - 석탄 생산 예측.
• 석유 및 가스 - ARIMA 및 신경망을 사용한 석유 및 천연 가스 가격 예측
• 가스 공식 - 가격 지수 공식의 잠재적 경제 효과 계산.
• 수요 예측 - 천연 가스 수요 예측.
• 소비 예측 - 천연 가스 소비 예측.
• 가스 무역 - 천연 가스 거래를위한 세계 모델.

물 및 오염

• 안전한 물 - 미국의 건강 기반 식수 위반을 예측하십시오.
• 수 문학 데이터 - 파이썬에서 물 데이터를 탐색하기위한 편의 기능 제품.
• 물 전망대 - 위성 이미지를 사용하여 호수 및 저수지의 수위 모니터링.
• 물 파이프 라인 - 기계 학습을 사용하여 공중 이미지에서 수도관을 찾습니다.
• 물 모델링 - 호주 수자원 평가 (AWRA) 커뮤니티 모델링 시스템.
• 가뭄 제한 - 로스 앤젤레스 타임즈 (Los Angeles Times) 주정부가 가뭄 제한이 완화 된 후 물 사용 분석
• 홍수 예측 - 하천 수위 데이터에 LSTM 적용
• 하수 오버플로 - 위생 하수 오버플로 (SSO)에 대한 통찰력. - 이것은 제거되었습니다
• 물 회계 - 기존 데이터 소스에서 미국의 물 예산 데이터를 조립
• 대기 질 예측 - 향후 48 시간 내에 베이징과 런던의 대기 질 (AQ) 예측.

운송

• TRANSDIM- 시공간 트래픽 데이터 대치 및 예측 작업을위한 정확하고 효율적인 솔루션 작성.
• 운송 권장-상황 인식 다중 모달 운송 권장 사항
• 운송 데이터 - 토론토 운송을위한 데이터 및 노트북.
• 운송 수요 - 나이로비의 대중 교통 수요 예측.
• 수요 추정 - 동적 원산지 증언 수요 추정의 구현.
• 정체 분석 - 운송 시스템 분석
• TS 분석 - 운송 데이터에 대한 시계열 분석.
• 네트워크 그래프 지하철 - 운송 네트워크의 취약성 분석. - 쓰러졌습니다
• 운송 비 효율성 - 운송 네트워크의 비 효율성을 정량화합니다
• 열차 최적화 - 열차 일정 최적화
• 트래픽 예측 - 시계열을위한 다중주의 재발 신경 네트워크 (도시 트래픽)
• 충돌 예측 - 여러 데이터 소스를 활용하는 충돌 예측 모델링 응용 프로그램
• AI 공급망 - 공급망 최적화 시스템.
• 전송 학습 비행 지연 - 케라에서 변형 인코더를 사용하여 비행 지연을 예측합니다.
• 보충 - 공급망 관리를위한 소매 보충 코드.

도매 및 소매

모조리

• 고객 분석 - 도매 고객 분석.
• 분포 -JB 도매 분배 분석.
• 클러스터링 - 감독되지 않은 학습 기술은 고객을 위해 수집 된 제품 지출 데이터에 적용됩니다.
• 시장 바구니 분석 - Instacart 공개 데이터 세트는 어떤 제품이 종종 함께 쇼핑되는지보고합니다.

소매

• 소매 분석 - 온라인 소매 데이터 세트를 연구하고 통찰력을 얻습니다.
• 온라인 통찰력 - 영국의 온라인 거래 분석
• 소매 사용 사례 - 사이버 쇼핑 소매 사용 사례에 대한 노트 및 데이터
• 거주 시간 - 고객은 시간 및 기타 분석.
• 소매 코호트 - 코호트 분석.