工業機器學習

機器學習和數據科學在工業的應用

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？我們正在成長！

我們尋求在 2024 年與積極主動的獨立博士畢業生或博士生合作大約七個新項目。這可以與大學合作或作為獨立研究。

關於 Sov.ai

Sov.ai 處於將先進機器學習技術與金融數據分析相結合以徹底改變投資策略的前沿。我們正在與排名前十的量化對沖基金中的三家以及許多中型和精品公司合作。

我們的平台利用多樣化的資料來源和創新演算法來提供可操作的見解，從而推動更明智的投資決策。

加入 Sov.ai，您將成為一個充滿活力的研究團隊的一員，致力於透過科技突破金融領域的可能性。在表達您的興趣之前，請注意研究將主要具有挑戰性和實驗性。

？研究和專案機會

我們提供廣泛的項目，以滿足機器學習和金融領域的各種興趣和專業知識。最近一些令人興奮的項目包括：

• 使用 GitHub 日誌進行預測建模：使用 GitHub 活動和開發人員資料開發模型來預測市場趨勢和投資機會。
• 衛星資料分析：探索非傳統資料來源，例如社群媒體情緒、衛星影像或網路流量，以增強財務預測。
• 資料插補技術：研究處理遺失或不完整資料的新方法，以提高模型的穩健性和準確性。

請造訪 docs.sov.ai，以了解有關已納入訂閱產品的公共項目的更多資訊。如果您已經有企業贊助商，我們也很樂意與他們合作。

為什麼要加入 Sov.ai？

• 創新環境：採用機器學習和金融領域的最新技術和方法。
• 協作團隊：與熱衷於推動投資見解創新的專家團隊合作。
• 靈活的專案：根據您的興趣和專業知識量身定制您的研究，並自由探索新想法。
• 經驗豐富的研究人員：曾來自紐約大學、哥倫比亞大學、牛津曼研究所、艾倫圖靈研究所和劍橋大學的專家。
• 後期研究：與已轉投 DRW、Citadel Securities、Virtu Financial、Akuna Capital、HRT 的校友建立聯繫。

？如何申請

如果您對利用機器學習和金融方面的專業知識來推動有影響力的研究和專案感到興奮，我們很樂意聽取您的意見！請透過 [email protected] 聯絡我們，並附上您的履歷和您的研究興趣的簡要描述。

與我們一起塑造投資見解的未來，並在金融界產生有意義的影響！

行政

看看新推出的 FirmAI Medium 出版物，其中我們有商業人工智慧專家，寫下他們感興趣的主題。

請將您的工具和筆記本新增至此 Google 試算表。或直接將其添加到這個 Reddit 子版塊 r/datascienceproject

以黃色突出顯示以新增您的包，您也可以透過拉取請求自行新增它。

不同行業的應用機器學習和資料科學筆記本和庫的精選清單。除非另有說明，此儲存庫中的程式碼採用 Python 語言（主要使用 jupyter 筆記本）。該目錄的靈感來自awesome-machine-learning 。 r/datascienceproject 是一個 Reddit 子版塊，您可以在其中分享所有資料科學專案。

注意：這是一項正在進行的工作，請做出貢獻，特別是如果您是下列任何行業的主題專家。如果您是X領域或X領域[機器學習工程師、資料科學家、建模師、程式設計師]的[分析、計算、統計、定量]研究人員/分析師，那麼您的貢獻將受到高度讚賞。

如果您想為此清單做出貢獻（請這樣做），請向我發送拉取請求或透過 @dereknow 或 linkedin 或在 FirmAI 網站上與我聯繫。此外，如果出現以下情況，則應棄用列出的儲存庫：

• 儲存庫的擁有者明確表示「該庫未維護」。
• 長期（2~3年）不承諾。

需要協助：如果有任何貢獻者願意協助先填入然後維護以下任一子/產業中的 Python 分析部分，請與我聯絡。也可以聯絡我加入其他行業。

住宿及餐飲	農業	銀行與保險
生物技術與生命科學	建築與工程	教育與研究
緊急救援	金融	製造業
政府和公共工程	衛生保健	媒體與出版
司法、法律和法規	各種各樣的	會計
房地產、租賃	公用事業	批發零售

目錄

產業應用

• 住宿及餐飲
  • 食物
  • 餐廳
  • 住宿
• 會計
  • 機器學習
  • 分析
  • 文字分析
  • 數據
  • 研究和文章
  • 網站
  • 課程
• 農業
  • 經濟學
  • 發展
• 銀行與保險
  • 消費金融
  • 管理與營運
  • 估價
  • 詐欺罪
  • 保險與風險
  • 身體的
  • 數據
• 生物技術與生命科學
  • 一般的
  • 定序
  • 化學資訊學和藥物發現
  • 基因組學
  • 生命科學
• 建築與工程
  • 建造
  • 工程
  • 材料科學
• 經濟學
  • 一般的
  • 機器學習
  • 計算型
• 教育與研究
  • 學生
  • 學校
• 緊急救援
  • 預防性和反應性
  • 犯罪
  • 救護車
  • 災害管理
• 金融
  • 貿易與投資
  • 數據
• 衛生保健
  • 一般的
• 司法、法律和法規
  • 工具
  • 政策法規
  • 司法
• 製造業
  • 一般的
  • 維護
  • 失敗
  • 品質
• 媒體與出版
  • 行銷
• 各種各樣的
  • 藝術
  • 旅遊
• 物理
  • 一般的
  • 機器學習
• 政府和公共工程
  • 社會政策
  • 選舉分析
  • 災害管理
  • 政治
  • 慈善事業
• 房地產、租賃
  • 房地產
  • 租賃
• 公用事業
  • 電
  • 煤、石油和天然氣
  • 水與污染
  • 運輸
• 批發零售
  • 批發的
  • 零售

工業機器學習的 ML/DS 職業部分

有關更多信息，請參閱數據科學職業存儲庫。

平台：

1. Triplebyte - 做一個測驗。立即獲得多家頂級科技公司的報價（現在有機器學習軌道）。
2. Toptal - 尋求進入 Toptal 社群的開發人員要經過一系列性格和技術測試。
3. Hired - Hired 透過內部演算法和線上支援的結合，將雇主與合格的候選人進行配對。
4. Kaggle - 可擴展路徑是一項優質的人才配對服務。

評論：

• Glassdoor - 最佳員工敘述。
• 確實 - 最佳覆蓋範圍。
• Kununu - 最全面的資訊。
• 比較 - 最佳比較功能。
• InHerSight - 最佳女性友善視角。

住宿及餐飲

食物

• RobotChef - 根據用戶評論改進食譜。
• 食品設施 - 使用神經網路預測食品設施的需求
• 食譜菜餚和評級 - 從食材清單中預測菜餚的評分和類型。
• 食品分類 - 使用 Keras 進行分類。
• 影像到食譜 - 使用深度學習將影像轉換為食譜。
• 卡路里估算 - 根據食物照片估算卡路里。
• Fine Food Reviews - 亞馬遜 Fine Food Reviews 的情緒分析。

餐廳

• 餐廳違規 - 食品檢驗違規預測。
• 餐廳成功 - 預測餐廳是否會失敗。
• 預測米其林 - 預測餐廳是米其林餐廳的可能性。
• 餐廳檢查 - 檢查分析以確定清潔度是否與評分相關。
• 銷售 - 使用 LSTM 預測餐廳銷售。
• 訪客預測 - 預訂和訪客數量預測。
• 餐廳利潤 - 餐廳迴歸分析。
• 競爭 - 餐廳競爭力分析。
• 業務分析 - 餐廳業務分析項目。
• 地點推薦 - 餐廳地點推薦工具和分析。
• 關閉、評分和推薦 - 使用 Yelp 資料的三個預測任務。
• 反推薦 - 尋找您不想去的餐廳。
• 菜單分析 - 透過菜單對餐廳進行更深入的分析。
• 菜單推薦 - NLP 推薦具有相似菜單的餐廳。
• 食品價格 - 預測食品成本。
• 自動化餐廳報告 - 自動化機器學習公司報告。

住宿

• 點對點住房 - 點對點租金對住房的影響。
• 室友推薦 - 學生尋找室友的系統。
• 房間分配 - 房間分配過程。
• 動態定價 - 飯店動態定價計算。
• 飯店相似度 - 比較直接競爭的品牌
• 酒店評論 - 集群酒店評論。
• 預測價格 - 預測飯店房價。
• 飯店與 Airbnb - 比較兩種方法。
• 酒店改進 - 分析評論以提出酒店改進建議。
• 訂單 - 飯店訂單取消預測。
• 虛假評論 - 辨識評論是否為虛假/垃圾郵件。
• 反向圖片住宿 - 透過上傳圖片找到您喜歡的住宿。

會計

機器學習

• 帳戶預測圖表 - 使用標記資料來建議每筆交易的帳戶名稱。
• 會計異常 - 使用深度學習框架來識別會計異常。
• 財務報表異常 - 使用 R 在提交前偵測異常。
• 使用壽命預測 (FirmAI) - 使用感測器觀測和特徵工程來預測資產的使用壽命。
• AI Applied to XBRL - XBRL 在人工智慧和機器學習中的標準化表示。

分析

• 法務會計 - 使用資料分析收集法務會計案例研究。如需更多數據以實務法務會計，請聯絡我們
• 總帳 (FirmAI) - 透過會計系統匯出的總帳資料處理。
• 子彈圖 (FirmAI) - 子彈圖視覺化有助於追蹤銷售、佣金和其他績效。
• 老年債務人 (FirmAI) - 調查老年債務人的範例分析。
• 然而，自動化 FS XBRL - XML 語言可能會將分析移植到 Python 中。

文字分析

• 金融情緒分析 - 交易訊號的情緒、距離和比例分析。
• 廣泛的 NLP - 用於會計研究的綜合 NLP 技術。

資料、解析和 API

• EDGAR - 演練如何取得 EDGAR 資料。
• PyEDGAR - 用於下載、快取和存取 EDGAR 檔案的程式庫。
• IRS - 存取和解析 IRS 檔案。
• 金融公司 - 羅格斯大學公司財務資料集。
• 非金融企業 - 羅格斯大學非金融企業資料集。
• PDF 解析 - 從 PDF 文件中提取有用的資料。
• PDF 表格到 Excel - 如何從 PDF 輸出 Excel 檔案。

研究和文章

• 了解會計分析 - 一篇討論會計分析重要性的文章。
• VLFeat -VLFeat 是一個開放且可移植的電腦視覺演算法庫，其中包含 Matlab 工具箱。

網站

• Rutgers Raw - 羅格斯大學的良好數字會計研究。

課程

• 電腦增強會計 - 羅格斯大學的影片系列，探討如何使用計算來改進會計。
• 數位時代的會計 - 羅格斯大學的另一個系列調查數位時代對會計的影響。

農業

經濟學

• 價格 - 農產品價格預測。
• 價格 2 - 農產品價格預測。
• 產量 - 烏克蘭農作物產量的農業分析。
• 恢復 - 用於農業和生態系統恢復的策略性土地利用
• MPR - 來自美國農業部農業行銷服務的強制性價格報告數據。

發展

• 分割 - 使用衛星影像進行農田地塊分割。
• 地下水位 - 預測農業地區的地下水位深度。
• 助理 - 農業助理的筆記本。
• 生態演化-生態演化動力學。
• 疾病 - 使用深度學習框架從圖像中識別作物病蟲害。
• 灌溉和害蟲預測 - 分析灌溉並預測害蟲可能性。

銀行與保險

消費金融

• 貸款接受 - 貸款接受的分類和時間序列分析。
• 預測貸款償還 - 使用自動化特徵工程預測是否償還貸款。
• 貸款資格排名 - 幫助銀行檢查客戶是否有資格獲得特定貸款的系統。
• 家庭信用違約 (FirmAI) - 預測家庭信用違約。
• 抵押貸款分析 - 廣泛的抵押貸款分析。
• 信用審批 - 信用卡審批系統。
• 貸款風險 - 預測模型有助於減少貸款沖銷和損失。
• 攤銷時間表 (FirmAI) - python 中的簡單攤銷時間表，供個人使用。

管理與營運

• 信用卡 - 估計信用卡客戶的 CLV。
• 生存分析 - 對客戶進行生存分析。
• 下一筆交易 - 深度學習模型來預測交易金額和下一筆交易的天數。
• 信用卡流失 - 預測信用卡客戶流失。
• 英格蘭銀行會議紀錄 - 銀行會議紀錄的文本分析。
• CEO - CEO 薪酬分析。

估價

• Zillow Prediction - 在 Kaggle 上執行的 Zillow 估值預測.
• 房地產 - 根據城市環境預測房地產價格。
• 二手車 - 二手車價格預測。

詐欺罪

• XGBoost - 透過模擬退火調整 XGBoost 超參數進行詐欺偵測
• R 中的詐欺偵測貸款 - 銀行貸款中的詐欺偵測。
• AML 財務盡職調查 - 搜尋新聞文章以進行 AML 財務盡職調查。
• 信用卡詐欺 - 偵測信用卡詐欺。

保險與風險

• 汽車損壞偵探 - 使用卷積神經網路評估汽車損壞以進行個人汽車索賠。
• 醫療保險索賠 - 預測醫療保險索賠。
• 索賠被拒絕 - 預測保險索賠被拒絕
• 索賠詐欺 - 確定哪些汽車索賠屬於詐欺的預測模型。
• 索賠異常 - 醫療保險索賠資料異常檢測系統。
• Actuarial Sciences (R) - R 中的一系列精算工具。
• 銀行倒閉 - 預測銀行倒閉。
• 風險管理 - 財務風險參與課程資源。
• VaR GaN - 使用 Keras 和 TensorFlow 估算市場風險管理的風險價值。
• 合規性 - 銀行申訴合規管理。
• 壓力測試 - 歐洲央行壓力測試。
• 壓力測試技術 - 包含各種壓力測試練習的筆記本。
• 反向壓力測試 - 給定投資組合和預先定義的損失大小，確定哪些壓力因素（場景）會導致損失
• 英國央行壓力測試 - 壓力測試結果和繪圖。
• 追回 - 追回所欠款項。
• 品質控制 - 使用 LDA 進行銀行業品質控制

身體的

• 鈔票詐欺檢測 - 使用 DNN Tensorflow 分類器和隨機森林進行鈔票身份驗證。
• ATM 監控 - 銀行用例中的 ATM 監控。

生物技術與生命科學

一般的

• 程式設計 - 生物學家的 Python 程式設計
• 簡介 DL - 基因體學深度學習入門
• 姿勢 - 使用深度學習估計動物姿勢。
• 隱私 - 用於臨床資料共享的隱私保護神經網路。
• 群體遺傳學 - 用於群體遺傳推論的深度學習。
• 生物資訊學課程 - 計算生物學和生物資訊學課程材料
• 應用統計 - 高通量生物學的應用統計
• 腳本 - 生物學家的 Python 腳本。
• 分子神經網路 - 用於建構和訓練分子生物學神經網路的迷你框架。
• 系統生物學模擬 - 使用 F# 和 Z3 編寫模擬器的系統生物學實踐
• 細胞運動 - LSTM 用於預測生物細胞運動。
• Deepchem - 藥物發現、量子化學、材料科學和生物學的深度學習民主化

定序

• DNA、RNA 和蛋白質定序 - 使用深度學習的生物序列的新表示。
• CNN 定序 - 使用卷積神經網路從 DNA/RNA 序列資料中學習主題的工具箱
• NLP 定序 - 基因組學語言遷移學習模型

化學資訊學和藥物發現

• 新穎分子 - 可以學習特徵的捲積網路。
• 自動化化學設計 - 產生新分子以進行高效探索。
• GAN 藥物發現 - 一種將生成模型與強化學習結合的方法。
• RL - 產生預計對生物標靶具有活性的化合物。
• One-shot Learning - Python 庫，旨在使機器學習在藥物發現中的使用變得簡單和方便。

基因組學

• Jupyter Genomics - 計算生物學和生物資訊學筆記本的集合。
• 變異辨識 - 正確辨識個體 DNA 中參考基因組的變異。
• 基因表現圖 - 在影像上使用卷積。
• 自動編碼表達 - 從大量基因表現資料中提取相關模式
• 基因表現推斷 - 從一組約 1,000 個預選「地標基因」中預測指定目標基因的表達。
• 植物基因組學 -植物和病原體基因組學的演示和範例材料

生命科學

• 植物疾病 - 使用深度學習模型檢測植物疾病的應用。
• 葉子辨識－根據植物葉子的形狀、顏色和紋理來辨識植物。
• 作物分析 - 用於檢測和追蹤玉米植株穗的未來位置的成像庫
• 幼苗 - Kaggle 競賽中的植物幼苗分類
• 植物脅迫 - 包含植物脅迫的本體論；生物和非生物。
• Animal Hierarchy - 用於計算動物優勢等級的套件。
• 動物辨識 - 動物辨識的深度學習。
• 物種 - 不同物種動物的大數據分析
• 動物發聲 - 動物發聲生成網絡
• Evolutionary - 演化策略工具
• 冰川 - 冰川的教育材料。

建築與工程

建造

• DL Architecture - 用於建立架構的深度學習分類器和影像產生器。
• 建築材料 - 建築材料課程。
• 不良行為者風險模型 - 改善施工相關建築安全的風險模型
• 檢查員 - 確定分配的檢查。
• 腐敗的社交互動 - 發現行業成員與 DOB 員工之間潛在的腐敗社交互動
• 風險施工 - 識別高風險施工。
• 外觀風險 - 預測不安全外觀的風險模型。
• 員工水準 - 預測第一線工人的員工水準。
• 傷害 - 建立相關傷害主題建模。
• 建築違規 - 建築違規的預測分析。
• 生產力 - 使用 Tableau 進行生產力分析和檢查。

工程：

• 結構分析 - Python 中的 2D 結構分析。
• 結構工程 - 結構工程模組。
• Nusa - 使用有限元素方法進行結構分析。
• StructPy - 基於直接剛度法的 Python 結構分析函式庫
• 副翼 - 波音 737 副翼的結構分析
• 振動 - 教育振動計劃。
• Civil - FreeCAD 中土木工程工具的集合
• GEstimator - 簡單的土木估算軟體
• Fatpack - 用於資料系列疲勞分析的函數和類別。
• Pysteel - 不同鋼結構的自動化設計
• 結構不確定性 - 透過深度學習量化結構不確定性。
• Pymech - 機械工程師的 Python 模組
• 航空航天工程 - 天體動力學和統計學
• 互動式量子化學 - 結合 Psi4 和 Numpy 進行教育和開發。
• 化學與過程工程 - 各種資源。
• PyTherm - 應用熱力學
• Aerogami - 使用飛機的空氣動力學。
• 電地球物理學 - 電磁學在地球物理學中的互動應用
• 圖形訊號 - 圖形訊號處理教學。
• 機械振動 - 路易斯安那大學的機械振動。
• 過程動力學 - 過程動力學與控制
• 電池生命週期 - 資料驅動的電池生命週期預測。
• 風能 - Python 風能
• 能源使用 - 計算標準化計量能源消耗的標準方法
• 核輻射 - 人們如何受到核電廠發出的輻射的影響

材料科學

• Python Materials Genomics - 在成熟專案中使用的強大材料分析程式碼。
• 材料挖掘 - 用於材料模擬和分析的腳本。
• Emmet - 建立材料屬性資料庫。
• Megnet - 圖網絡作為分子和晶體的 ML 框架
• Atomate - 用於計算材料科學的預建工作流程。
• 章程合規性 - 預測財產罰款。
• 瀝青結合料 - 建築材料、瀝青結合料的自由能和化學成分。
• 鋼鐵 - 鋼鐵的最佳化。
• Awesome Materials Informatics - 材料資訊學領域已知工作的精選清單。

經濟學

一般的

• 貿易經濟 API - 196 個國家的資訊。
• 發展經濟學 - 發展微觀經濟學主要以互動式 Jupyter 筆記本的形式編寫
• 應用經濟與金融 - 應用計算經濟與金融
• 宏觀經濟學 - 宏觀經濟學主題以及筆記本範例。

機器學習

• EconML - 因果關係和經濟學的自動學習和智能。
• 拍賣 - 使用深度學習的最佳拍賣。

計算型

• Quant Econ - 紐約大學定量經濟學課程
• 計算 - 經濟學中的計算方法。
• 計算 2 - 計算經濟學小型課程。
• 計量經濟學理論 - 計量經濟學理論入門筆記本。

教育與研究

學生

• 學生表現 - 使用機器學習挖掘學生表現。
• 學生表現 2 - 學生考試表現。
• 學生表現 3 - 學生在中學教育的成績。
• 學生表現 4 - 使用特徵工程評估學生表現
• 學生介入 - 建立學生介入系統。
• 學生入學 - 學生入學和表現分析。
• 學業表現 - 探索影響學生學業表現的人口統計和家庭特徵。
• 成績分析 - 學生成績分析。

學校

• 學校選擇 - 教育學校選擇的數據分析。
• 學校預算和優先事項 - 幫助學校董事會和市長就未來學校預算和優先事項做出策略決策
• 學校表現 - 使用 data.utah.gov 的學校表現資料進行資料分析練習。
• 學校表現 2 - 使用 pandas 分析一個學區內的學校和學生表現
• 學校表演 3 - 費城學校表演
• 學校表演 4 - 新澤西州學校表演
• 學校關閉 - 根據表現和其他特徵確定有關閉風險的學校。
• 學校預算 - 學校預算的工具和技術。
• 學校預算 - 與上述相同，datacamp。
• PyCity - 學校分析。
• PyCity 2 - 學校預算與學校成績。
• Budget NLP - 預算資源的 NLP 分類。
• 預算 NLP 2 - 進一步分類練習。
• 預算 NLP 3 - 預算分類。
• 調查分析 - 教育調查分析。

緊急與警察

預防性和反應性

• 緊急測繪 - 偵測加州被毀房屋
• 急診室 - 支援急診室決策
• 緊急再入院 - 調整後的緊急再入院風險。
• 森林火災 - 使用 CNN 透過無人機影像偵測森林火災
• 緊急應變 - 緊急應變分析。
• 緊急交通 -緊急服務交通提示
• 緊急調度 - 透過預測建模、優化和自動化縮短回應時間
• 緊急呼叫 ​​- 緊急呼叫分析項目。
• 呼叫資料分析 - 911 資料分析。
• 緊急應變 - 化工廠 RL。

犯罪

• 犯罪分類 - 洛杉磯警察局錯誤分類的嚴重攻擊事件的時報分析。
• 文章標籤 - 芝加哥新聞文章的自然語言處理
• 犯罪分析 - 用於犯罪分析的空間資料關聯規則挖掘
• 芝加哥犯罪 - 使用 Python 探索芝加哥公共犯罪資料集
• 圖形分析 - 海牙犯罪。
• 犯罪預測 - 印多爾市的犯罪分類、分析和預測。
• 犯罪預測 - 發展犯罪率預測模型。
• 犯罪評論 - 犯罪評論資料分析。
• 犯罪趨勢 -犯罪趨勢分析工具分析犯罪趨勢並揭示有問題的犯罪情況
• 犯罪分析 - 分析西雅圖和舊金山的犯罪數據。

救護車：

• 救護車分析 - 對維多利亞州地方政府區域救護車時間變化的調查。
• 站點位置 - 救護車站點位置。
• 調度 - 應用博弈論和離散事件模擬來尋找救護車調度的最佳解決方案
• 救護車分配 - 聖地牙哥市救護車調度的時間序列分析。
• 反應時間 - 救護車反應時間改進的分析。
• 最佳路線 - 尋找伊薩卡救護車最佳路線的項目。
• 事故分析 - 預測給定時間、給定路段發生事故的機率。

災害管理

• 衝突預測 - 有關衝突預測的筆記本。
• 入室盜竊預測 - 入室盜竊預測的時空建模。
• 預測疾病爆發 - 基於多個分類器演算法實現的機器學習實作。
• 道路事故預測 - 預測巴西聯邦道路事故的受害者類型。
• 文字探勘 - 使用文字探勘進行災難管理。
• Twitter 和災難 - 嘗試正確預測是否有關於災難的推文。
• 洪水風險 - 災難性洪水事件的影響。
• 火災預測 - 我們使用 4 種不同的演算法來預測未來火災的可能性。

金融

貿易與投資

• 有關更多信息，請參閱金融機器學習
• 資產管理，請參閱金融機器學習
• 深度投資組合 - 金融深度學習 預測債券數量。
• 人工智慧交易 - 現代人工智慧交易技術。
• 公司債 - 預測公司債的買賣量。
• 模擬 - 研究模擬作為計算金融的一部分。
• 產業群聚 - 依金融屬性進行產業群聚的專案。
• 金融建模 - 高頻交易和隱含波動率建模。
• 趨勢追蹤 - 追蹤期貨趨勢的投資組合投資策略。
• 財務報表情緒 - 使用神經網路從財務報表中提取情緒。
• 應用公司金融 - 研究股票市場的實證行為。
• 市場崩潰預測 - 使用 LPPL 模型預測市場崩潰。
• NLP Finance Papers - 使用機器學習策劃定量金融論文。
• ARIMA-LTSM Hybrid - 預測兩種資產未來價格相關係數的混合模型
• Basic Investments - python 中的基本投資工具。
• 基本衍生性商品 - 基本遠期合約和對沖。
• 基礎財務 - 原始碼筆記本基礎財務應用程式。
• Advanced Pricing ML - 金融機器學習進展的其他實現（書籍）
• 期權和回歸 - 期權定價技術的金融工程項目。
• 量化筆記本 - 有關量化金融、演算法交易和投資策略的教育筆記本。
• 預測挑戰 - G-Research（對沖基金）的財務預測挑戰
• XGboost - 使用 XgBoost 的交易演算法
• 研究論文交易 - 基於使用羊駝市場的論文的策略實施。
• 各種 - 選項、分配、模擬
• ML & RL NYU - 金融領域的機器學習與強化學習。

數據

• Datastream - 來自湯森路透的 Datastream，可透過 Python 存取。
• AlphaVantage - API 包裝器，用於簡化取得免費財務資料的流程。
• FSA - 將 SEC Edgar Filings 的財務資料轉移到自訂財務報表分析模型的專案。
• TradeConnector - 與市場資料提供者連接的層。
• 員工人數 SEC 文件 - 從 SEC 文件中提取以獲取公司準確的員工人數值。
• SEC 解析 - NLP 從長的非結構化文件中尋找和提取特定訊息
• 打開埃德加 - OpenEDGAR (openedgar.io)
• 評級行業 - 來自多個機構的歷史記錄轉換為 CSV 格式

個人論文

• 金融機器學習監管
• 預測餐廳設施關閉
• 預測企業破產
• 預測獲利驚喜
• 資產管理中的機器學習

衛生保健

一般的

• zEpid - 流行病學分析套件。
• Python 流行病學家 - 用 Python 介紹流行病學分析的教學。
• 處方依從性 - 處方和醫療依從性分析
• 呼吸系統疾病 - 追蹤奧運選手的呼吸系統疾病
• 腺鼠疫 - 腺鼠疫和 SIR 模型。

司法、法律和法規

工具

• LexPredict - 軟體包和函式庫。
• 人工智慧律師助理 - Lobe 是世界上第一位人工智慧律師助理。
• 法人實體檢測 - NER 用於法律文件。
• 法律案例摘要 - 實施應用於法律案例判決的不同摘要演算法。
• 法律文件 Google Scholar - 使用 Google Scholar 以程式設計方式提取案例。
• 聊天機器人 - 聊天機器人和電子郵件通知。
• 國會 API - ProPublica 國會 API 存取。
• 資料產生器 GDPR - 用於 GDPR 合規性的虛擬資料產生器
• Blackstone - 非結構化法律文本 NLP 的 spaCy 管道和模型。

政策法規

• GDPR 分數 - 預測法律文件的 GDPR 分數。
• 驅動因素 FINRA - 確定影響 FINRA 仲裁決定的驅動因素。
• 證券偏差校正 - 證券訴訟中價格影響的偏差校正估計。
• 上市公司對法律決策的影響 - 根據上市公司對法律決策的反應嵌入上市公司。
• 夜生活監管 - 澳洲夜生活及其監管與治安
• 評論 - 對政府法規的公眾評論。
• 集群 - 集群加拿大法規。
• 環境 - 能源與環境監管
• 風險 - 各種金融監理的系統性風險。
• FINRA 合規性 - 合規性主題建模。

司法應用

• 最高法院預測 - 預測最高法院判決的意識形態方向：整體模型與統一的案例為基礎的模型。
• 最高法院主題建模 - 對最高法院判決實施主題建模所需的多個步驟。
• 法官意見 - 使用文本探勘和機器學習來分析法官對特定問題的意見。
• ML Law Matching - 機器學習法律匹配器。
• Bert 多標籤分類 - 來自 AI 的細粒度情感分析。
• 一些計算人工智慧課程 - 影片系列法律麻省理工學院。
• 金融機器學習法規（論文）

製造業

一般的

• 綠色製造 - Kaggle 上的梅賽德斯-奔馳綠色製造競賽。
• 半導體製造 - 半導體製造製程線資料分析。
• 智慧製造 - 建模方法的共享工作。
• 博世製造 - 博世製造項目，Kaggle。

維護

• 預測性維護 1 - 預測飛機引擎的剩餘使用壽命
• 預測性維護 2 - 故障時間 (TTF) 或剩餘使用壽命 (RUL)
• 製造維護 - 模擬製造系統中的維護。

失敗

• 預測分析 - 使用感測器資料預測設備故障的方法。
• 檢測缺陷 - 有缺陷的半導體的異常檢測
• 缺陷檢測 - 丸劑製造的智慧缺陷檢測。
• 製造故障 - 減少製造故障。
• 製造異常 -生產線智慧異常檢測。

品質

• 品質控制——波什品質控制失敗。
• 製造品質-智慧製造品質預測
• 汽車製造 -製造業拍賣銷售數據的回歸案例研究項目。

媒體與出版

行銷

• 視訊流行度 - 用於預測視訊流行度的 HIP 模型。
• YouTube 轉錄器 - 自動轉錄 YouTube 影片。
• 行銷分析 - 行銷分析案例研究。
• 演算法行銷 - 演算法行銷簡介書中的模型
• 行銷腳本 - 行銷數據科學應用程式。
• 社交挖掘 - 挖掘社交網路。

各種各樣的

藝術

• 繪畫取證 - 分析繪畫作品以找出其創作年份。

旅遊

• Flickr - 用於旅遊研究的元資料探勘工具。
• Fashion -時尚圖像的服裝檢索和視覺推薦模型

物理

一般的

• 伽瑪強子重建 - 用於伽馬射線地面天文學的工具。
• 課程 - 牛頓筆記本。
• 互動網絡 - 用於學習物件、關係和實體的互動網絡。
• 粒子物理學 - 用於學習粒子物理的訓練、產生和分析程式碼
• 計算實體 - 計算實體儲存庫。
• 醫學物理 - 用於醫學物理的有用 python。
• 醫學物理 2 - 醫學物理的通用核心 Python 包
• 流物理 - 使用 Python 的流物理和氣動聲學工具箱

機器學習

• 物理 ML 和統計 - 物理學家的機器學習和統計
• 高能量 -高能物理的機器學習。
• 高能量 GAN - 高能量物理的生成對抗網路。
• 神經網路 -物理學遇上神經網絡

政府和公共工程

社會政策

• Triage - 針對政策和社會公益議題的通用風險建模和預測工具包。
• 世界銀行貧窮 I - 應用於貧窮預測的機器學習分類演算法的比較評估。
• 世界銀行貧窮 II - 世界銀行貧窮測試競爭解決方案海外公司土地所有權的儲存庫。
• 海外公司土地所有權 - 確定英國的外國所有權。
• CFPB - 消費者金融保護局申訴分析。
• 大麻合法化效果 - 大麻合法化對犯罪的影響。
• 公共信用卡 - 識別議會信用卡的潛在詐欺行為。數據
• 累犯預測 - 累犯風險評估的透明度和可聽性
• 家庭貧窮 - 預測哥斯大黎加家庭的貧窮情況。
• NLP 公共政策 - 公共政策中 NLP 用例的範例。
• 世界糧食生產 - 比較全球頂級食品和飼料生產商。
• 稅收不平等 - 有關巴塞爾城市稅收和不平等的數據項目。
• 治安官合規性 - 遵守 ICE 要求。
• 應用程式檢測 - 兒童可疑應用程式檢測。
• 社會援助 - 社會援助的趨勢訊息
• 計算社會科學 - 社會數據科學暑期學校課程。
• 酒精與犯罪 - 頒發酒精許可證對犯罪率的影響。
• 動物安置犬舍 - 優化收容所內的動物安置。
• 人員牆 - 美墨邊境牆獨立探勘項目
• 工人死亡人數 - 來自 OSHA 數據的工人死亡人數和災難地圖

慈善事業

• 人口普查資料 API - 從 5 年美國社區調查中提取變數。
• 慈善捐款 - 眾多 DataKind 志工利用 990 表格資料所做的工作
• Charity Recommender - 隱式資料集上的紐約市慈善協作推薦系統。
• 捐助者識別 - 一個機器學習項目，我們需要在其中尋找慈善捐助者。
• 美國慈善機構 - 慈善探索和機器學習。
• 慈善機構有效性 - 抓取有關慈善機構的線上數據以了解有效性

選舉分析

• 選舉分析 - 選舉分析與預測模型
• American Election Causal - 使用 ANES 數據和因果推理模型。
• 競選財務和選舉結果 - 調查競選財務和隨後的選舉結果之間的關係。
• 投票制度 - 比例代表制投票方式。
• 總統投票 - 按收入水平分析投票..

政治

• 國會政治——眾議院和參議院的黨派之爭。
• Politico - 分析巴西政壇公眾人物的平台。
• 機器人 - 在選舉期間分析巴拉圭推文的工具和演算法
• 不公正劃分測驗 - 用於量化不公正劃分的許多指標。
• 情緒 - 使用政黨代表的實體情緒來分析報紙的政治信念。
• DL Politics - 用深度神經網路預測西班牙政治親和力：社會主義黨 vs 人民黨
• PAC 資金 - PAC 資金對美國政治的影響。
• Power Networks - 為印度企業和政治網絡建立監管機構
• 精英 - 美國的政治菁英。
• 辯論分析 - 分析政治辯論的程序。
• 政治派別 - 使用 Twitter 元資料進行政治派別預測。
• 政治廣告 - 對 Facebook政治廣告和定位的調查
• 政治認同—多軸政治模型。
• YT Politics - 在 YouTube 上繪製政治地圖
• 政治意識形態 - 透過詞向量投影進行政治意識形態的無監督學習

房地產、租賃

房地產

• 尋找甜甜圈 - 透過預測正在轉變的社區來尋找房地產機會。
• 鄰裡 - 根據城市環境預測房地產價格。
• 房地產分類 - 根據房地產、衛星和街景影像對財產類型進行分類
• 推薦器 - 該工具旨在向用戶推薦與其搜尋相符的前 5 個房地產。
• 房價 - 使用線性迴歸和 GBR 預測房價
• 房價 波特蘭 - 預測波特蘭的房價。
• Zillow Prediction - 在 Kaggle 上執行的 Zillow 估值預測.
• 房地產 - 根據城市環境預測房地產價格。

租賃

• 分析租賃 - 分析和視覺化租賃清單資料。
• 興趣預測 - 預測人們對租賃特定紐約公寓的興趣。
• 大學住宿與非大學住宿 - 全球金融危機後對大學住宿的影響。
• 預測家庭貧窮 - 使用自動化特徵工程預測哥斯大黎加家庭的貧窮情況。
• Airbnb 公共分析競賽： - 現在是策略管理。

公用事業

電

• 電價 - 新加坡電價比較。
• 電煤相關性 - 確定過去十年州電價與煤炭發電量之間的相關性。
• 電力容量 - 《洛杉磯時報》對加州代價高昂的電力過剩的分析。
• 電力系統 - 歐洲國家的最佳風+氫+其他+電池+太陽能 (WHOBS)電力系統。
• 負載分解 - 使用隱馬可夫模型的智慧電錶負載分解
• 價格預測 - 使用深度神經網路預測德國招標區的日前電價。
• 碳指數 - 計算 2001 年至今國家、州和 NERC 地區的電力二氧化碳強度。
• 需求預測 - 奧斯汀的電力需求預測。
• 電力消耗 - 透過家庭調查估算電力消耗
• 家庭用電量 - 個人家庭用電量 LSTM。
• 法國配電網 - 法國配電網 (RTE) 提供的電力數據的分析
• 再生發電廠 - 累計裝置容量的時間序列。
• 風電場流量 - 連接到 FUSED-Wind 的風電場流量模型儲存庫。
• 發電廠 - 此資料集包含 6 年（2006-2011 年）從聯合循環發電廠收集的 9568 個資料點。

煤、石油和天然氣

• 煤炭淘汰－德國淘汰煤炭帶來的發電充足性問題。
• 煤炭預測 - 預測煤炭產量。
• 石油和天然氣- 使用 ARIMA 和神經網路預測石油和天然氣價格
• Gas Formula - 計算價格指數化公式的潛在經濟影響。
• 需求預測 - 天然氣需求預測。
• 消費預測 - 天然氣消費預測。
• 天然氣貿易 -天然氣貿易的世界模型。

水與污染

• 安全水 - 預測美國基於健康的飲用水違規行為。
• Hydrology Data - 一套用於在 Python 中探索水資料的便捷函數。
• 水觀測站 - 使用衛星影像監測湖泊和水庫的水位。
• 供水管 - 使用機器學習在航空影像中尋找供水管路。
• 水建模 - 澳洲水資源評估 (AWRA) 社區建模系統。
• 乾旱限制 - 《洛杉磯時報》對州放寬乾旱限制後用水量的分析
• 洪水預測 - 將 LSTM 應用於河流水位數據
• 污水溢流 - 深入了解生活污水溢流 (SSO)。 - 這已被刪除
• 水核算 - 從現有資料來源收集美國的水預算數據
• 空氣品質預測 - 預測未來 48 小時內北京和倫敦的空氣品質 (aq)。

運輸

• Transdim - 為時空交通資料插補和預測任務創建準確且有效率的解決方案。
• 交通建議 - 情境感知多式聯運建議
• 交通數據 - 多倫多交通的數據和筆記本。
• 交通需求 - 預測內羅畢公共運輸的需求。
• 需求估計 - 實施動態起點-目的地需求估計。
• 擁塞分析 - 交通系統分析
• TS Analysis - 交通資料的時間序列分析。
• Network Graph Subway - 交通網的漏洞分析。 - 已被撤下
• 運輸效率低 - 量化運輸網路的效率低下
• 列車優化 - 列車時刻表優化
• 交通預測 - 時間序列的多關注循環神經網路（城市交通）
• Predict Crashes - 利用多個資料來源的崩潰預測建模應用程式
• AI供應鏈-供應鏈優化系統。
• 遷移學習航班延誤 - 使用 Keras 中的變化編碼器來預測航班延誤。
• 補貨 - 用於供應鏈管理的零售補貨代碼。

批發零售

批發的

• 客戶分析 - 批發客戶分析。
• 分銷 - JB 批發分銷分析。
• 聚類 - 將無監督學習技術應用於為客戶收集的產品支出數據
• 市場購物籃分析 - Instacart 公共資料集，用於報告哪些產品經常一起購物。

零售

• 零售分析 - 研究線上零售資料集並從中獲取見解。
• 線上洞察 - 分析英國的線上交易
• 零售用例 - Cyber​​Shop零售用例的筆記本和數據
• 停留時間 - 客戶停留時間和其他分析。
• 零售群組 - 群組分析。