工业机器学习

机器学习和数据科学在工业中的应用

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？我们正在成长！

我们寻求在 2024 年与积极主动的独立博士毕业生或博士生合作大约七个新项目。如果您有兴趣为前沿的投资见解和数据分析做出贡献，请与我们联系！这可以与大学合作或作为独立研究。

关于 Sov.ai

Sov.ai 处于将先进机器学习技术与金融数据分析相结合以彻底改变投资策略的前沿。我们正在与排名前十的量化对冲基金中的三家以及许多中型和精品公司合作。

我们的平台利用多样化的数据源和创新算法来提供可操作的见解，从而推动更明智的投资决策。

加入 Sov.ai，您将成为一个充满活力的研究团队的一员，致力于通过技术突破金融领域的可能性。在表达您的兴趣之前，请注意该研究将主要具有挑战性和实验性。

？研究和项目机会

我们提供广泛的项目，以满足机器学习和金融领域的各种兴趣和专业知识。最近一些令人兴奋的项目包括：

• 使用 GitHub 日志进行预测建模：使用 GitHub 活动和开发人员数据开发模型来预测市场趋势和投资机会。
• 卫星数据分析：探索非传统数据源，例如社交媒体情绪、卫星图像或网络流量，以增强财务预测。
• 数据插补技术：研究处理丢失或不完整数据的新方法，以提高模型的稳健性和准确性。

请访问 docs.sov.ai，了解有关已纳入订阅产品的公共项目的更多信息。如果您已经有企业赞助商，我们也很乐意与他们合作。

为什么加入 Sov.ai？

• 创新环境：采用机器学习和金融领域的最新技术和方法。
• 协作团队：与热衷于推动投资见解创新的专家团队合作。
• 灵活的项目：根据您的兴趣和专业知识定制您的研究，并自由探索新想法。
• 经验丰富的研究人员：曾来自纽约大学、哥伦比亚大学、牛津曼研究所、艾伦图灵研究所和剑桥大学的专家。
• 后期研究：与已转投 DRW、Citadel Securities、Virtu Financial、Akuna Capital、HRT 的校友建立联系。

？如何申请

如果您对利用机器学习和金融方面的专业知识来推动有影响力的研究和项目感到兴奋，我们很乐意听取您的意见！请通过 [email protected] 联系我们，并附上您的简历和您的研究兴趣的简要描述。

与我们一起塑造投资见解的未来，并在金融界产生有意义的影响！

行政

看看新推出的 FirmAI Medium 出版物，其中我们有商业人工智能专家，写下他们感兴趣的主题。

请将您的工具和笔记本添加到此 Google 表格中。或者直接将其添加到这个 Reddit 子版块 r/datascienceproject

以黄色突出显示以添加您的包，您也可以通过拉取请求自行添加它。

不同行业的应用机器学习和数据科学笔记本和库的精选列表。除非另有说明，此存储库中的代码采用 Python 语言（主要使用 jupyter 笔记本）。该目录的灵感来自awesome-machine-learning 。 r/datascienceproject 是一个 Reddit 子版块，您可以在其中分享所有数据科学项目。

注意：这是一项正在进行的工作，请做出贡献，特别是如果您是下列任何行业的主题专家。如果您是X领域或X领域[机器学习工程师、数据科学家、建模师、程序员]的[分析、计算、统计、定量]研究人员/分析师，那么您的贡献将受到高度赞赏。

如果您想为此列表做出贡献（请这样做），请向我发送拉取请求或通过 @dereknow 或 linkedin 或在 FirmAI 网站上与我联系。此外，如果出现以下情况，则应弃用列出的存储库：

• 存储库的所有者明确表示“该库未维护”。
• 长期（2~3年）不承诺。

需要帮助：如果有任何贡献者愿意帮助首先填充然后维护以下任一子/行业中的 Python 分析部分，请与我联系。也可以联系我添加其他行业。

住宿及餐饮	农业	银行与保险
生物技术与生命科学	建筑与工程	教育与研究
紧急救援	金融	制造业
政府和公共工程	卫生保健	媒体与出版
司法、法律和法规	各种各样的	会计
房地产、租赁	公用事业	批发零售

目录

行业应用

• 住宿及餐饮
  • 食物
  • 餐厅
  • 住宿
• 会计
  • 机器学习
  • 分析
  • 文本分析
  • 数据
  • 研究和文章
  • 网站
  • 课程
• 农业
  • 经济学
  • 发展
• 银行与保险
  • 消费金融
  • 管理与运营
  • 估值
  • 欺诈罪
  • 保险与风险
  • 身体的
  • 数据
• 生物技术与生命科学
  • 一般的
  • 测序
  • 化学信息学和药物发现
  • 基因组学
  • 生命科学
• 建筑与工程
  • 建造
  • 工程
  • 材料科学
• 经济学
  • 一般的
  • 机器学习
  • 计算型
• 教育与研究
  • 学生
  • 学校
• 紧急救援
  • 预防性和反应性
  • 犯罪
  • 救护车
  • 灾害管理
• 金融
  • 贸易与投资
  • 数据
• 卫生保健
  • 一般的
• 司法、法律和法规
  • 工具
  • 政策法规
  • 司法
• 制造业
  • 一般的
  • 维护
  • 失败
  • 质量
• 媒体与出版
  • 营销
• 各种各样的
  • 艺术
  • 旅游
• 物理
  • 一般的
  • 机器学习
• 政府和公共工程
  • 社会政策
  • 选举分析
  • 灾害管理
  • 政治
  • 慈善事业
• 房地产、租赁
  • 房地产
  • 租赁
• 公用事业
  • 电
  • 煤炭、石油和天然气
  • 水与污染
  • 运输
• 批发零售
  • 批发的
  • 零售

工业机器学习的 ML/DS 职业部分

有关更多信息，请参阅数据科学职业存储库。

平台：

1. Triplebyte - 做一个测验。立即获得多家顶级科技公司的报价（现在有机器学习轨道）。
2. Toptal - 寻求进入 Toptal 社区的开发人员要经过一系列性格和技术测试。
3. Hired - Hired 通过内部算法和在线支持的结合，将雇主与合格的候选人进行匹配。
4. Kaggle - 可扩展路径是一项优质的人才匹配服务。

评论：

• Glassdoor - 最佳员工叙述。
• 确实 - 最佳覆盖范围。
• Kununu - 最全面的信息。
• 比较 - 最佳比较功能。
• InHerSight - 最佳女性友好视角。

住宿及餐饮

食物

• RobotChef - 根据用户评论改进食谱。
• 食品设施 - 使用神经网络预测食品设施的需求
• 食谱菜肴和评级 - 从配料列表中预测菜肴的评级和类型。
• 食品分类 - 使用 Keras 进行分类。
• 图像到菜谱 - 使用深度学习将图像转换为菜谱。
• 卡路里估算 - 根据食物照片估算卡路里。
• Fine Food Reviews - 亚马逊 Fine Food Reviews 上的情绪分析。

餐厅

• 餐厅违规 - 食品检验违规预测。
• 餐厅成功 - 预测餐厅是否会失败。
• 预测米其林 - 预测餐厅是米其林餐厅的可能性。
• 餐厅检查 - 检查分析以确定清洁度是否与评级相关。
• 销售 - 使用 LSTM 预测餐厅销售。
• 访客预测 - 预订和访客数量预测。
• 餐厅利润 - 餐厅回归分析。
• 竞争 - 餐厅竞争力分析。
• 业务分析 - 餐厅业务分析项目。
• 位置推荐 - 餐厅位置推荐工具和分析。
• 关闭、评级和推荐 - 使用 Yelp 数据的三个预测任务。
• 反推荐 - 查找您不想去的餐厅。
• 菜单分析 - 通过菜单对餐厅进行更深入的分析。
• 菜单推荐 - NLP 推荐具有相似菜单的餐厅。
• 食品价格 - 预测食品成本。
• 自动化餐厅报告 - 自动化机器学习公司报告。

住宿

• 点对点住房 - 点对点租金对住房的影响。
• 室友推荐 - 学生寻找室友的系统。
• 房间分配 - 房间分配过程。
• 动态定价 - 酒店动态定价计算。
• 酒店相似度 - 比较直接竞争的品牌
• 酒店评论 - 集群酒店评论。
• 预测价格 - 预测酒店房价。
• 酒店与 Airbnb - 比较两种方法。
• 酒店改进 - 分析评论以提出酒店改进建议。
• 订单 - 酒店订单取消预测。
• 虚假评论 - 识别评论是否是虚假/垃圾邮件。
• 反向图片住宿 - 通过上传图片找到您喜欢的住宿。

会计

机器学习

• 账户预测图表 - 使用标记数据来建议每笔交易的账户名称。
• 会计异常 - 使用深度学习框架来识别会计异常。
• 财务报表异常 - 使用 R 在提交前检测异常。
• 使用寿命预测 (FirmAI) - 使用传感器观测和特征工程来预测资产的使用寿命。
• AI Applied to XBRL - XBRL 在人工智能和机器学习中的标准化表示。

分析

• 法务会计 - 使用数据分析收集法务会计案例研究。如需更多数据以实践法务会计，请联系我们
• 总账 (FirmAI) - 通过会计系统导出的总账数据处理。
• 子弹图 (FirmAI) - 子弹图可视化有助于跟踪销售、佣金和其他绩效。
• 老年债务人 (FirmAI) - 调查老年债务人的示例分析。
• 然而，自动化 FS XBRL - XML 语言可能会将分析移植到 Python 中。

文本分析

• 金融情绪分析 - 交易信号的情绪、距离和比例分析。
• 广泛的 NLP - 用于会计研究的综合 NLP 技术。

数据、解析和 API

• EDGAR - 演练如何获取 EDGAR 数据。
• PyEDGAR - 用于下载、缓存和访问 EDGAR 文件的库。
• IRS - 访问和解析 IRS 文件。
• 金融公司 - 罗格斯大学公司财务数据集。
• 非金融企业 - 罗格斯大学非金融企业数据集。
• PDF 解析 - 从 PDF 文档中提取有用的数据。
• PDF 表格到 Excel - 如何从 PDF 输出 Excel 文件。

研究和文章

• 了解会计分析 - 一篇讨论会计分析重要性的文章。
• VLFeat -VLFeat 是一个开放且可移植的计算机视觉算法库，其中包含 Matlab 工具箱。

网站

• Rutgers Raw - 罗格斯大学的良好数字会计研究。

课程

• 计算机增强会计 - 罗格斯大学的视频系列，探讨如何使用计算来改进会计。
• 数字时代的会计 - 罗格斯大学的另一个系列调查数字时代对会计的影响。

农业

经济学

• 价格 - 农产品价格预测。
• 价格 2 - 农产品价格预测。
• 产量 - 乌克兰农作物产量的农业分析。
• 恢复 - 用于农业和生态系统恢复的战略性土地利用
• MPR - 来自美国农业部农业营销服务的强制性价格报告数据。

发展

• 分割 - 使用卫星图像进行农田地块分割。
• 地下水位 - 预测农业地区的地下水位深度。
• 助理 - 农业助理的笔记本。
• 生态进化-生态进化动力学。
• 疾病 - 使用深度学习框架从图像中识别作物病虫害。
• 灌溉和害虫预测 - 分析灌溉并预测害虫可能性。

银行与保险

消费金融

• 贷款接受 - 贷款接受的分类和时间序列分析。
• 预测贷款偿还 - 使用自动化特征工程预测是否偿还贷款。
• 贷款资格排名 - 帮助银行检查客户是否有资格获得特定贷款的系统。
• 家庭信用违约 (FirmAI) - 预测家庭信用违约。
• 抵押贷款分析 - 广泛的抵押贷款分析。
• 信用审批 - 信用卡审批系统。
• 贷款风险 - 预测模型有助于减少贷款冲销和损失。
• 摊销时间表 (FirmAI) - python 中的简单摊销时间表，供个人使用。

管理与运营

• 信用卡 - 估计信用卡客户的 CLV。
• 生存分析 - 对客户进行生存分析。
• 下一笔交易 - 深度学习模型来预测交易金额和下一笔交易的天数。
• 信用卡流失 - 预测信用卡客户流失。
• 英格兰银行会议纪要 - 银行会议纪要的文本分析。
• CEO - CEO 薪酬分析。

估值

• Zillow Prediction - 在 Kaggle 上执行的 Zillow 估值预测.
• 房地产 - 根据城市环境预测房地产价格。
• 二手车 - 二手车价格预测。

欺诈罪

• XGBoost - 通过模拟退火调整 XGBoost 超参数进行欺诈检测
• R 中的欺诈检测贷款 - 银行贷款中的欺诈检测。
• AML 财务尽职调查 - 搜索新闻文章以进行 AML 财务尽职调查。
• 信用卡欺诈 - 检测信用卡欺诈。

保险与风险

• 汽车损坏侦探 - 使用卷积神经网络评估汽车损坏以进行个人汽车索赔。
• 医疗保险索赔 - 预测医疗保险索赔。
• 索赔被拒绝 - 预测保险索赔被拒绝
• 索赔欺诈 - 确定哪些汽车索赔属于欺诈的预测模型。
• 索赔异常 - 医疗保险索赔数据异常检测系统。
• Actuarial Sciences (R) - R 中的一系列精算工具。
• 银行倒闭 - 预测银行倒闭。
• 风险管理 - 财务风险参与课程资源。
• VaR GaN - 使用 Keras 和 TensorFlow 估算市场风险管理的风险价值。
• 合规性 - 银行申诉合规管理。
• 压力测试 - 欧洲央行压力测试。
• 压力测试技术 - 包含各种压力测试练习的笔记本。
• 反向压力测试 - 给定投资组合和预定义的损失大小，确定哪些压力因素（场景）会导致损失
• 英国央行压力测试 - 压力测试结果和绘图。
• 追回 - 追回所欠款项。
• 质量控制 - 使用 LDA 进行银行业质量控制

身体的

• 钞票欺诈检测 - 使用 DNN Tensorflow 分类器和随机森林进行钞票身份验证。
• ATM 监控 - 银行用例中的 ATM 监控。

生物技术与生命科学

一般的

• 编程 - 生物学家的 Python 编程
• 简介 DL - 基因组学深度学习入门
• 姿势 - 使用深度学习估计动物姿势。
• 隐私 - 用于临床数据共享的隐私保护神经网络。
• 群体遗传学 - 用于群体遗传推断的深度学习。
• 生物信息学课程 - 计算生物学和生物信息学课程材料
• 应用统计 - 高通量生物学的应用统计
• 脚本 - 生物学家的 Python 脚本。
• 分子神经网络 - 用于构建和训练分子生物学神经网络的迷你框架。
• 系统生物学模拟 - 使用 F# 和 Z3 编写模拟器的系统生物学实践
• 细胞运动 - LSTM 用于预测生物细胞运动。
• Deepchem - 药物发现、量子化学、材料科学和生物学的深度学习民主化

测序

• DNA、RNA 和蛋白质测序 - 使用深度学习的生物序列的新表示。
• CNN 测序 - 使用卷积神经网络从 DNA/RNA 序列数据中学习主题的工具箱
• NLP 测序 - 基因组学语言迁移学习模型

化学信息学和药物发现

• 新颖分子 - 可以学习特征的卷积网络。
• 自动化化学设计 - 生成新分子以进行高效探索。
• GAN 药物发现 - 一种将生成模型与强化学习相结合的方法。
• RL - 生成预计对生物靶标具有活性的化合物。
• One-shot Learning - Python 库，旨在使机器学习在药物发现中的使用变得简单和方便。

基因组学

• Jupyter Genomics - 计算生物学和生物信息学笔记本的集合。
• 变异识别 - 正确识别个体 DNA 中参考基因组的变异。
• 基因表达图 - 在图像上使用卷积。
• 自动编码表达 - 从大量基因表达数据中提取相关模式
• 基因表达推断 - 从一组约 1,000 个预选“地标基因”中预测指定目标基因的表达。
• 植物基因组学 -植物和病原体基因组学的演示和示例材料

生命科学

• 植物疾病 - 使用深度学习模型检测植物疾病的应用程序。
• 叶子识别——根据植物叶子的形状、颜色和纹理来识别植物。
• 作物分析 - 用于检测和跟踪玉米植株穗的未来位置的成像库
• 幼苗 - Kaggle 竞赛中的植物幼苗分类
• 植物胁迫 - 包含植物胁迫的本体论；生物和非生物。
• Animal Hierarchy - 用于计算动物优势等级的包。
• 动物识别 - 动物识别的深度学习。
• 物种 - 不同物种动物的大数据分析
• 动物发声 - 动物发声生成网络
• Evolutionary - 进化策略工具
• 冰川 - 有关冰川的教育材料。

建筑与工程

建造

• DL Architecture - 用于构建架构的深度学习分类器和图像生成器。
• 建筑材料 - 建筑材料课程。
• 不良行为者风险模型 - 改善施工相关建筑安全的风险模型
• 检查员 - 确定分配的检查。
• 腐败的社交互动 - 发现行业成员与 DOB 员工之间潜在的腐败社交互动
• 风险施工 - 识别高风险施工。
• 外观风险 - 预测不安全外观的风险模型。
• 员工水平 - 预测一线工人的员工水平。
• 伤害 - 构建相关伤害主题建模。
• 建筑违规 - 建筑违规的预测分析。
• 生产力 - 使用 Tableau 进行生产力分析和检查。

工程：

• 结构分析 - Python 中的 2D 结构分析。
• 结构工程 - 结构工程模块。
• Nusa - 使用有限元方法进行结构分析。
• StructPy - 基于直接刚度法的 Python 结构分析库
• 副翼 - 波音 737 副翼的结构分析
• 振动 - 教育振动计划。
• Civil - FreeCAD 中土木工程工具的集合
• GEstimator - 简单的土木估算软件
• Fatpack - 用于数据系列疲劳分析的函​​数和类。
• Pysteel - 不同钢结构的自动化设计
• 结构不确定性 - 通过深度学习量化结构不确定性。
• Pymech - 机械工程师的 Python 模块
• 航空航天工程 - 天体动力学和统计学
• 交互式量子化学 - 结合 Psi4 和 Numpy 进行教育和开发。
• 化学与过程工程 - 各种资源。
• PyTherm - 应用热力学
• Aerogami - 使用飞机的空气动力学。
• 电地球物理学 - 电磁学在地球物理学中的交互式应用
• 图形信号 - 图形信号处理教程。
• 机械振动 - 路易斯安那大学的机械振动。
• 过程动力学 - 过程动力学和控制
• 电池生命周期 - 数据驱动的电池生命周期预测。
• 风能 - Python 风能
• 能源使用 - 计算标准化计量能源消耗的标准方法
• 核辐射 - 人们如何受到核电站发出的辐射的影响

材料科学

• Python Materials Genomics - 在成熟项目中使用的强大材料分析代码。
• 材料挖掘 - 用于材料模拟和分析的脚本。
• Emmet - 建立材料属性数据库。
• Megnet - 图网络作为分子和晶体的 ML 框架
• Atomate - 用于计算材料科学的预构建工作流程。
• 章程合规性 - 预测财产罚款。
• 沥青结合料 - 建筑材料、沥青结合料的自由能和化学成分。
• 钢铁 - 钢铁的优化。
• Awesome Materials Informatics - 材料信息学领域已知工作的精选列表。

经济学

一般的

• 贸易经济 API - 196 个国家/地区的信息。
• 发展经济学 - 发展微观经济学主要以交互式 Jupyter 笔记本的形式编写
• 应用经济与金融 - 应用计算经济与金融
• 宏观经济学 - 宏观经济学主题以及笔记本示例。

机器学习

• EconML - 因果关系和经济学的自动学习和智能。
• 拍卖 - 使用深度学习的最佳拍卖。

计算型

• Quant Econ - 纽约大学定量经济学课程
• 计算 - 经济学中的计算方法。
• 计算 2 - 计算经济学小型课程。
• 计量经济学理论 - 计量经济学理论入门笔记本。

教育与研究

学生

• 学生表现 - 使用机器学习挖掘学生表现。
• 学生表现 2 - 学生考试表现。
• 学生表现 3 - 学生在中学教育中的成绩。
• 学生表现 4 - 使用特征工程评估学生表现
• 学生干预 - 建立学生干预系统。
• 学生入学 - 学生入学和表现分析。
• 学业表现 - 探索影响学生学业表现的人口统计和家庭特征。
• 成绩分析 - 学生成绩分析。

学校

• 学校选择 - 教育学校选择的数据分析。
• 学校预算和优先事项 - 帮助学校董事会和市长就未来学校预算和优先事项做出战略决策
• 学校表现 - 使用来自 data.utah.gov 的学校表现数据进行数据分析练习。
• 学校表现 2 - 使用 pandas 分析一个学区内的学校和学生表现
• 学校表演 3 - 费城学校表演
• 学校表演 4 - 新泽西州学校表演
• 学校关闭 - 根据表现和其他特征确定有关闭风险的学校。
• 学校预算 - 学校预算的工具和技术。
• 学校预算 - 与上述相同，datacamp。
• PyCity - 学校分析。
• PyCity 2 - 学校预算与学校成绩。
• Budget NLP - 预算资源的 NLP 分类。
• 预算 NLP 2 - 进一步分类练习。
• 预算 NLP 3 - 预算分类。
• 调查分析 - 教育调查分析。

紧急与警察

预防性和反应性

• 紧急测绘 - 检测加利福尼亚州被毁房屋
• 急诊室 - 支持急诊室决策
• 紧急再入院 - 调整后的紧急再入院风险。
• 森林火灾 - 使用 CNN 通过无人机图像检测森林火灾
• 紧急响应 - 紧急响应分析。
• 紧急交通 -紧急服务交通提示
• 紧急调度 - 通过预测建模、优化和自动化缩短响应时间
• 紧急呼叫 - 紧急呼叫分析项目。
• 呼叫数据分析 - 911 数据分析。
• 紧急响应 - 化工厂 RL。

犯罪

• 犯罪分类 - 洛杉矶警察局错误分类的严重袭击事件的时报分析。
• 文章标签 - 芝加哥新闻文章的自然语言处理
• 犯罪分析 - 用于犯罪分析的空间数据关联规则挖掘
• 芝加哥犯罪 - 使用 Python 探索芝加哥公共犯罪数据集
• 图形分析 - 海牙犯罪。
• 犯罪预测 - 印多尔市的犯罪分类、分析和预测。
• 犯罪预测 - 开发犯罪率预测模型。
• 犯罪评论 - 犯罪评论数据分析。
• 犯罪趋势 -犯罪趋势分析工具分析犯罪趋势并揭示有问题的犯罪情况
• 犯罪分析 - 分析西雅图和旧金山的犯罪数据。

救护车：

• 救护车分析 - 对维多利亚州地方政府区域救护车时间变化的调查。
• 站点位置 - 救护车站点位置。
• 调度 - 应用博弈论和离散事件模拟寻找救护车调度的最佳解决方案
• 救护车分配 - 圣地亚哥市救护车调度的时间序列分析。
• 响应时间 - 对救护车响应时间改进的分析。
• 最佳路线 - 寻找伊萨卡救护车最佳路线的项目。
• 事故分析 - 预测给定时间、给定路段发生事故的概率。

灾害管理

• 冲突预测 - 有关冲突预测的笔记本。
• 入室盗窃预测 - 入室盗窃预测的时空建模。
• 预测疾病爆发 - 基于多个分类器算法实现的机器学习实现。
• 道路事故预测 - 预测巴西联邦道路事故的受害者类型。
• 文本挖掘 - 使用文本挖掘进行灾难管理。
• Twitter 和灾难 - 尝试正确预测是否有关于灾难的推文。
• 洪水风险 - 灾难性洪水事件的影响。
• 火灾预测 - 我们使用 4 种不同的算法来预测未来发生火灾的可能性。

金融

贸易与投资

• 有关更多信息，请参阅金融机器学习
• 对于资产管理，请参阅金融机器学习
• 深度投资组合 - 金融深度学习 预测债券数量。
• 人工智能交易 - 现代人工智能交易技术。
• 公司债券 - 预测公司债券的买卖量。
• 模拟 - 研究模拟作为计算金融的一部分。
• 产业集群 - 根据金融属性进行产业集群的项目。
• 金融建模 - 高频交易和隐含波动率建模。
• 趋势跟踪 - 跟踪期货趋势的投资组合投资策略。
• 财务报表情绪 - 使用神经网络从财务报表中提取情绪。
• 应用公司金融 - 研究股票市场的实证行为。
• 市场崩溃预测 - 使用 LPPL 模型预测市场崩溃。
• NLP Finance Papers - 使用机器学习策划定量金融论文。
• ARIMA-LTSM Hybrid - 预测两种资产未来价格相关系数的混合模型
• Basic Investments - python 中的基本投资工具。
• 基本衍生品 - 基本远期合约和对冲。
• 基础财务 - 源代码笔记本基础财务应用程序。
• Advanced Pricing ML - 金融机器学习进展的其他实现（书籍）
• 期权和回归 - 期权定价技术的金融工程项目。
• 量化笔记本 - 有关量化金融、算法交易和投资策略的教育笔记本。
• 预测挑战 - G-Research（对冲基金）的财务预测挑战
• XGboost - 使用 XgBoost 的交易算法
• 研究论文交易 - 基于使用羊驼市场的论文的策略实施。
• 各种 - 选项、分配、模拟
• ML & RL NYU - 金融领域的机器学习和强化学习。

数据

• Datastream - 来自汤森路透的 Datastream，可通过 Python 访问。
• AlphaVantage - API 包装器，用于简化获取免费财务数据的过程。
• FSA - 将 SEC Edgar Filings 的财务数据转移到自定义财务报表分析模型的项目。
• TradeConnector - 与市场数据提供商连接的层。
• 员工人数 SEC 文件 - 从 SEC 文件中提取以获取公司准确的员工人数值。
• SEC 解析 - NLP 从长的非结构化文档中查找和提取特定信息
• 打开埃德加 - OpenEDGAR (openedgar.io)
• 评级行业 - 来自多个机构的历史记录转换为 CSV 格式

个人论文

• 金融机器学习监管
• 预测餐厅设施关闭
• 预测企业破产
• 预测盈利惊喜
• 资产管理中的机器学习

卫生保健

一般的

• zEpid - 流行病学分析包。
• Python 流行病学家 - 用 Python 介绍流行病学分析的教程。
• 处方依从性 - 处方和医疗依从性分析
• 呼吸系统疾病 - 追踪奥运会运动员的呼吸系统疾病
• 腺鼠疫 - 腺鼠疫和 SIR 模型。

司法、法律和法规

工具

• LexPredict - 软件包和库。
• 人工智能律师助理 - Lobe 是世界上第一位人工智能律师助理。
• 法人实体检测 - NER 用于法律文件。
• 法律案例摘要 - 实施应用于法律案例判决的不同摘要算法。
• 法律文件 Google Scholar - 使用 Google Scholar 以编程方式提取案例。
• 聊天机器人 - 聊天机器人和电子邮件通知。
• 国会 API - ProPublica 国会 API 访问。
• 数据生成器 GDPR - 用于 GDPR 合规性的虚拟数据生成器
• Blackstone - 非结构化法律文本 NLP 的 spaCy 管道和模型。

政策法规

• GDPR 分数 - 预测法律文件的 GDPR 分数。
• 驱动因素 FINRA - 确定影响 FINRA 仲裁决定的驱动因素。
• 证券偏差校正 - 证券诉讼中价格影响的偏差校正估计。
• 上市公司对法律决策的影响 - 根据上市公司对法律决策的反应嵌入上市公司。
• 夜生活监管 - 澳大利亚夜生活及其监管和治安
• 评论 - 对政府法规的公众评论。
• 集群 - 集群加拿大法规。
• 环境 - 能源和环境监管
• 风险 - 各种金融监管的系统性风险。
• FINRA 合规性 - 合规性主题建模。

司法应用

• 最高法院预测 - 预测最高法院判决的意识形态方向：整体模型与统一的基于案例的模型。
• 最高法院主题建模 - 对最高法院判决实施主题建模所需的多个步骤。
• 法官意见 - 使用文本挖掘和机器学习来分析法官对特定问题的意见。
• ML Law Matching - 机器学习法律匹配器。
• Bert 多标签分类 - 来自 AI 的细粒度情感分析。
• 一些计算人工智能课程 - 视频系列法律麻省理工学院。
• 金融机器学习法规（论文）

制造业

一般的

• 绿色制造 - Kaggle 上的梅赛德斯-奔驰绿色制造竞赛。
• 半导体制造 - 半导体制造工艺线数据分析。
• 智能制造 - 建模方法的共享工作。
• 博世制造 - 博世制造项目，Kaggle。

维护

• 预测性维护 1 - 预测飞机发动机的剩余使用寿命
• 预测性维护 2 - 故障时间 (TTF) 或剩余使用寿命 (RUL)
• 制造维护 - 模拟制造系统中的维护。

失败

• 预测分析 - 使用传感器数据预测设备故障的方法。
• 检测缺陷 - 有缺陷的半导体的异常检测
• 缺陷检测 - 丸剂制造的智能缺陷检测。
• 制造故障 - 减少制造故障。
• 制造异常 -生产线智能异常检测。

质量

• 质量控制——波什质量控制失败。
• 制造质量-智能制造质量预测
• 汽车制造 -制造业拍卖销售数据的回归案例研究项目。

媒体与出版

营销

• 视频流行度 - 用于预测视频流行度的 HIP 模型。
• YouTube 转录器 - 自动转录 YouTube 视频。
• 营销分析 - 营销分析案例研究。
• 算法营销 - 算法营销简介书中的模型
• 营销脚本 - 营销数据科学应用程序。
• 社交挖掘 - 挖掘社交网络。

各种各样的

艺术

• 绘画取证 - 分析绘画作品以找出其创作年份。

旅游

• Flickr - 用于旅游研究的元数据挖掘工具。
• Fashion -时尚图像的服装检索和视觉推荐模型

物理

一般的

• 伽马强子重建 - 用于伽马射线地面天文学的工具。
• 课程 - 牛顿笔记本。
• 交互网络 - 用于学习对象、关系和物理的交互网络。
• 粒子物理 - 用于学习粒子物理的训练、生成和分析代码
• 计算物理 - 计算物理存储库。
• 医学物理 - 用于医学物理的有用 python。
• 医学物理2-一种常见的核心Python医疗物理包装
• 流体物理 - 与Python的流动物理和航空声学工具箱

机器学习

• 物理ML和Stats-物理学家的机器学习和统计
• 高能量 - 高能量物理学的机器学习。
• 高能量gan-高能量物理的生成对抗网络。
• 神经网络 - P Hysics符合神经网络

政府和公共工程

社会政策

• 分类 - 政策和社会善问题的通用风险建模和预测工具包。
• 世界银行贫困I-对贫困预测的机器学习分类算法的比较评估。
• 世界银行贫困II-世界银行贫困-T测试竞赛解决方案的存储库海外公司所有权。
• 海外公司土地所有权 - 确定英国的外国所有权。
• CFPB-消费者财务保护局投诉分析。
• 大麻合法化效应 - 大麻合法化对犯罪的影响。
• 公共信用卡 - 识别理事会信用卡的潜在欺诈。数据
• 累犯的预测 - 对累犯风险评估的透明度和可听性
• 家庭贫困 - 预测哥斯达黎加家庭的贫困。
• NLP公共政策 - 公共政策中NLP用例的示例。
• 世界粮食生产 - 比较全球顶级食品和饲料生产商。
• 税收不平等 - 巴塞尔Stadt涉及税收和不平等的数据项目。
• 警长合规性 - 遵守ICE请求。
• 应用检测 - 儿童可疑应用检测。
• 社会援助 - 有关社会援助的趋势信息
• 计算社会科学 - 社会数据科学暑期学校课程。
• 白酒和犯罪 - 发放犯罪率的酒许可证的影响。
• 动物放置狗窝 - 优化避难所中的动物位置。
• 人员配备墙 - 美国墨西哥边境墙上的独立勘探项目
• 工人死亡 - 工人死亡和灾难图来自OSHA数据

慈善事业

• 人口普查数据API-从美国5年的美国社区调查中提取变量。
• 慈善捐赠 - 众多Datakind志愿者在利用表格990数据上完成的工作
• 慈善推荐人-NYC慈善协作推荐系统在隐式数据集中。
• 捐助者身份证 - 一个机器学习项目，我们需要在其中找到慈善机构的捐助者。
• 美国慈善机构 - 慈善探索和机器学习。
• 慈善有效性 - 刮擦有关慈善机构的在线数据以了解有效性

选举分析

• 选举分析 - 选举分析和预测模型
• 美国选举因果 - 使用与因果推理模型的ANES数据。
• 竞选财务和选举结果 - 调查竞选财务与随后的选举结果之间的关系。
• 投票系统 - 比例表示投票方法。
• 总统投票 - 通过收入水平分析进行投票。

政治

• 国会政治 - 众议院和参议院国会党派。
• Politico-一个用于分析巴西政治公众人物的平台。
• 机器人 - 在选举时期分析巴拉圭推文的工具和算法
• Gerrymander测试 - 许多用于量化GerryMandering的指标。
• 情感 - 分析报纸关于他们使用政党代表实体情感的政治信念。
• DL政治 - 对西班牙政治亲和力的预测深度神经网：社会主义者与人民党
• PAC货币 - PAC货币对美国政治的影响。
• 电力网络 - 为印度公司和政治网络构建监管机构
• 精英 - 美国政治精英。
• 辩论分析 - 分析政治辩论的计划。
• 政治隶属关系 - 使用Twitter Metadata的政治隶属关系预测。
• 政治广告 - 调查Facebook政治广告和目标
• 政治身份 - 多轴政治模型。
• YT政治 - YouTube上的政治地图
• 政治意识形态 - 单词向量预测对政治意识形态的无监督学习

房地产，租赁和租赁

房地产

• 寻找甜甜圈 - 通过预测转型社区来寻找房地产机会。
• 邻里 - 从城市环境中预测房地产价格。
• 房地产分类 - 分类给定的房地产，卫星和街道视图图像的财产类型
• 推荐人 - 此工具旨在向用户推荐与搜索相匹配的前5个房地产属性。
• 房价 - 使用线性回归和GBR预测房价
• 房价波特兰 - 预测波特兰的房价。
• Zillow预测 - 在Kaggle上执行的Zillow评估预测。
• 房地产 - 从城市环境中预测房地产价格。

租赁

• 分析租金 - 分析和可视化租赁清单数据。
• 利息预测 - 预测人们对租用特定纽约公寓的利益。
• 住房uni vs noni -uni-在全球股中对大学住宿的影响。
• 预测家庭贫困 - 使用自动化功能工程预测哥斯达黎加家庭的贫困。
• Airbnb公共分析竞赛： - 现在的战略管理。

公用事业

电

• 电价 - 电价比较新加坡。
• 电力相关性 - 确定过去十年来国家电力率与煤炭发电之间的相关性。
• 电力能力 - 洛杉矶时报对加利福尼亚昂贵的电力插槽的分析。
• 电力系统 - 欧洲国家的最佳风+氢+其他电池+太阳能（WHOBS）电力系统。
• 负载分解 - 智能电表负载与隐藏的马尔可夫模型分类
• 价格预测 - 通过深神经网络的德国招标区预测日常电价。
• 碳指数 - 2001年至今的国家，州和NERC地区电力强度的计算。
• 需求预测 - 奥斯汀的电力预测。
• 电力消耗 - 估计家庭调查的电量
• 家庭功耗 - 单个家庭功耗LSTM。
• 电力法国分销 - 法国分销网络（RTE）提供的电力数据分析
• 可再生电厂 - 累积安装容量的时间序列。
• 风电场流 - 连接到融合风的风电厂流量模型的存储库。
• 发电厂 - 数据集包含6年（2006- 2011年）中联合循环发电厂收集的9568个数据点。

煤炭，油气

• 煤炭淘汰 - 德国煤炭铺设的一代充分性问题。
• 煤炭预测 - 预测煤炭生产。
• 石油和天然气- 使用Arima和神经网络预测石油和天然气价格
• 气体配方 - 计算价格指数公式的潜在经济影响。
• 需求预测 - 天然气需求预测。
• 消费预测 - 天然气消耗预测。
• 天然气贸易 -天然气贸易世界模型。

水与污染

• 安全水 - 预测美国的基于健康的饮用水。
• 水文数据 - 一套便利功能，用于探索Python的水数据。
• 水天文台 - 使用卫星图像监测湖泊和储层的水位。
• 水管道 - 使用机器学习在空中图像中找到水管。
• 水建模 - 澳大利亚水资源评估（AWRA）社区建模系统。
• 干旱限制 - 洛杉矶时报对水的用水分析缓解了干旱限制
• 洪水预测 - 将LSTM应用于河流水平数据
• 污水溢出 - 深入了解卫生污水溢出（SSO）。 - 已被删除
• 水核算 - 从现有数据源汇编美国的水预算数据
• 空气质量预测 - 预测北京和伦敦的空气质量（AQ）。

运输

• TransDim-为时空流量数据插补和预测任务创建准确有效的解决方案。
• 运输建议 - 情境感知的多模式运输建议
• 传输数据 - 多伦多传输的数据和笔记本。
• 运输需求 - 预测内罗毕的公共交通需求。
• 需求估计 - 动态起源用途需求估算的实施。
• 拥塞分析 - 运输系统分析
• TS分析 - 运输数据的时间序列分析。
• 网络图地铁 - 运输网络的漏洞分析。 - 被拆除
• 运输效率低下 - 量化运输网络效率低下
• 火车优化 - 火车时间表优化
• 交通预测 - 时间序列（城市交通）的多重注意复发性神经网络
• 预测崩溃 - 利用多个数据源的崩溃预测建模应用程序
• AI供应链 - 供应链优化系统。
• 转移学习飞行延迟 - 使用KERAS中的变体编码器预测飞行延迟。
• 补充 - 供应链管理的零售补给代码。

批发零售

批发的

• 客户分析 - 批发客户分析。
• 分布 - JB批发分布分析。
• 聚类 - 无监督的学习技术应用于为客户收集的产品支出数据
• 市场篮分析 - Instacart公共数据集报告通常一起购物的产品。

零售

• 零售分析 - 研究在线零售数据集并从中获得见解。
• 在线见解 - 分析英国的在线交易
• 零售用例 - 网络肖普零售用例的笔记本和数据
• 停留时间 - 客户停留时间和其他分析。
• 零售队列 - 队列分析。