Применение машинного обучения и Data Science в промышленности

Все коды на Python и размещены на GitHub. Они будут полезны как для расширения кругозора, так и для запуска своего интересного стартапа.

Написал материал для своего проекта «Нейрон», в котором я рассказываю о машинном обучении, искусственном интеллекте и Data Science. И делаю так, чтобы всё это стало понятным.

Если среди читателей есть те, кто желает добавить свой интересный проект в любую из подотраслей, пожалуйста, свяжитесь со мной. Я добавлю его в список.

Итак, давайте начнём изучение.

• RobotChef — совершенствование рецептов еды на основе отзывов пользователей.
• Food Amenities — прогнозирование спроса на пищевые продукты с использованием нейронных сетей.
• Recipe Cuisine and Rating — предсказание названия кухни любого блюда на основе списка его ингредиентов.
• Food Classification — пищевая классификация еды с использованием библиотеки Keras.
• Image to Recipe — перевод изображения еды в рецепт его приготовления.
• Calorie Estimation — оценка калорийности по фотографиям еды.
• Fine Food Reviews — сегментационный анализ еды на основе отзывов с Amazon Fine Food.

• Restaurant Violation — прогнозирование нарушения правил проверки продуктов питания.
• Restaurant Success — предсказание, будет ли ресторан успешным.
• Predict Michelin — предсказание того, что ресторану дадут звезду Мишлен.
• Restaurant Inspection — анализ уровня лояльности к ресторану и популярностью на основе оценок по Yelp.
• Sales — прогнозирование продаж у ресторанов с LSTM.
• Visitor Forecasting — бронирование и прогнозирование количества посещений.
• Restaurant Profit — ресторанный регрессионный анализ.
• Competition — анализ конкурентоспособности ресторана.
• Business Analysis — проект по анализу ресторанного бизнеса.
• Location Recommendation — рекомендация о будущем местонахождении ресторана.
• Closure, Rating and Recommendation — три задачи прогнозирования с использованием данных Yelp.
• Anti-recommender — рекомендация ресторанов, которые вы (на основе ваших предпочтений) не захотите посещать.
• Menu Analysis — анализ ресторана на основе его меню.
• Menu Recommendation — рекомендация новых ресторанов на основе вашего любимого меню.
• Food Price — прогнозирование стоимости продуктов питания.
• Automated Restaurant Report — автоматический ресторанный отчёт на основе машинного обучения.

• Peer-to-Peer Housing — влияние одноразовой аренды жилья на её состояние.
• Roommate Recommendation — рекомендация соседа по комнате.
• Room Allocation — распределение помещений.
• Dynamic Pricing — расчёты динамического ценообразования в отеле.
• Hotel Similarity — сравнение конкурирующих отелей друг с другом.
• Hotel Reviews — отзывы об отелях.
• Predict Prices — предсказание цен на номера в отелях.
• Hotels vs Airbnb — сравнение отелей с Airbnb.
• Hotel Improvement — анализ отзывов для отеля.
• Orders — прогноз отмены заказов для отелей.
• Fake Reviews — распознавание, являются ли отзывы поддельными или спамом.
• Reverse Image Lodging — нахождение нужного вам жилья по изображению.

• Chart of Account Prediction — использование промеченных данных для имени учётной записи каждой транзакции.
• Accounting Anomalies — выявление аномалий в бухгалтерском учёте.
• Financial Statement Anomalies — обнаружение аномалий (используя R) перед подачей документов в налоговую.
• Useful Life Prediction (FirmAI) — прогнозирование срока полезного использования активов с помощью сенсорных наблюдений и разработки функций.
• AI Applied to XBRL — стандартизированное представление XBRL в AI и ML.

• Forensic Accounting — сборник тематических исследований по криминалистическому учёту с использованием анализа данных.
• General Ledger (FirmAI) — обработка данных в FirmAI.
• Bullet Graph (FirmAI) — визуализация Bullet Graph помогает отслеживать продажи, комиссионные и другие показатели.
• Aged Debtors (FirmAI) — пример анализа для выявления должников.
• Automated FS XBRL — набор файлов PDF, содержащих более 700 страниц информации о XBRL.

• Financial Sentiment Analysis — анализ рычагов оптимизации в торговле.
• Extensive NLP — комплексные НЛП методы для бухгалтерского учёта.

• EDGAR — пошаговое руководство по получению данных EDGAR.
• PyEDGAR — библиотека для загрузки, кэширования и доступа к файлам EDGAR.
• IRS — доступ и анализ файлов IRS.
• Financial Corporate — наборы корпоративных финансовых данных Rutgers.
• Non-financial Corporate — нефинансовый корпоративный набор данных Rutgers.
• PDF Parsing — извлечение полезных данных из документов PDF.
• PDF Tabel to Excel — создание файла Excel из данных в PDF.

• Understanding Accounting Analytics — статья, посвящённая важности бухгалтерской аналитики.
• VLFeat — открытая и портативная библиотека алгоритмов компьютерного зрения, имеющая набор инструментов Matlab.

• Rutgers Raw — исследования в области цифрового бухгалтерского учёта от Rutgers.

• Computer Augmented Accounting — видеоролик из Университета Rutgers, посвящённый использованию вычислений для улучшения бухгалтерского учёта.
• Accounting in a Digital Era — ещё одна серия статей Университета Rutgers, посвящённая влиянию цифрового века на бухгалтерский учёт.

• Prices — первый прогноз цен на сельскохозяйственную продукцию.
• Prices 2 — второй прогноз цен на сельскохозяйственную продукцию.
• Yield — сельскохозяйственный анализ урожайности в Украине.
• Recovery — стратегическое использование земель в сельском хозяйстве с учётом восстановления экосистем.
• MPR — данные отчётности по ценам на сельхозпродукцию от Министерства сельского хозяйства США.

• Segmentation — сегментация сельскохозяйственных полей с использованием спутниковых снимков.
• Water Table — прогнозирование глубины грунтовых вод в сельскохозяйственных районах.
• Assistant — ноутбуки от виртуального ассистента по сельскому хозяйству.
• Eco-evolutionary — эко-эволюционная динамика.
• Diseases — идентификация болезней сельскохозяйственных культур и вредителей с использованием фреймворка Deep Learning по изображениям.
• Irrigation and Pest Prediction — анализ орошения и прогноз вероятности появления вредителей.

• Loan Acceptance — принятие решений о ссуде на основе классификации и анализа временных рядов.
• Predict Loan Repayment — прогнозирование погашения кредита с помощью функции автоматизированного проектирования.
• Loan Eligibility Ranking — система, которая помогает банкам проверять, может ли клиент получить данный (определённый) кредит.
• Home Credit Default (FirmAI) — прогнозирование дефолта по кредиту.
• Mortgage Analytics — обширная аналитика ипотечных кредитов.
• Credit Approval — система для одобрения кредитной карты.
• Loan Risk — прогнозная модель, помогающая уменьшить списания и потери процентов с кредитов.
• Amortisation Schedule (FirmAI) — простой график амортизации в Python.

• Credit Card — оценка CLV клиентов кредитной карты.
• Survival Analysis — анализ LTV клиентов.
• Next Transaction — модель глубокого обучения для прогнозирования суммы транзакции и дней до следующей транзакции.
• Credit Card Churn — предсказание оттока клиентов с кредитными картами.
• Bank of England Minutes — основные идеи предварительной обработки текста с использованием протоколов заседаний Комитета по денежно-кредитной политике Банка Англии.
• CEO — анализ корреляции между вознаграждениями генерального директора мужчины и генерального директора женщины.

• Zillow Prediction — прогноз оценки Zillow, выполненный на Kaggle.
• Real Estate — прогнозирование цен на городскую недвижимость.
• Used Car — прогноз цен на подержанный автомобиль.

• XGBoost — обнаружение мошенничества путём настройки гиперпараметров XGBoost.
• Fraud Detection Loan in R — обнаружение мошенничества в банковских кредитах.
• AML Finance Due Diligence — поиск новостных статей для финансирования AML DD.
• Credit Card Fraud — обнаружение мошенничества с кредитными картами.

• Car Damage Detective — оценка повреждений автомобиля с помощью свёрточных нейронных сетей.
• Medical Insurance Claims — прогнозирование претензий по медицинскому страхованию.
• Claim Denial — прогнозирование отказа от страхового возмещения.
• Claim Fraud — прогнозные модели, позволяющие определить, какие претензии в отношении автомобилей являются мошенническими.
• Claims Anomalies — система обнаружения аномалий для данных страховых претензий.
• Actuarial Sciences — ряд актуарных инструментов в R.
• Bank Failure — предсказание банкротства.
• Risk Management — финансирование курсов по управлению рисками.
• VaR GaN — оценка стоимости управления рыночным риском с использованием Keras и TensorFlow.
• Compliance — управление соответствиями с требованиями банка.
• Stress Testing — ECB стресс-тестирование.
• Stress Testing Techniques — ноутбук с различными упражнениями на стресс-тестирование.
• BoE stress test — результаты стресс-теста и составление графика.
• Recovery — возмещение причитающихся денег.
• Quality Control — контроль качества банков с использованием LDA.

• Bank Note Fraud Detection — аутентификация с использованием DNN Tensorflow Classifier и RandomForest.
• ATM Surveillance — использование банкоматов в банках.

• Programming — программирование на Python для биологов.
• Introduction DL — учебник по углубленному изучению геномики.
• Pose — оценка позы животных с использованием DL.
• Privacy — обмен клиническими данными, с сохранением конфиденциальности.
• Population Genetics — DL для популяционного генетического вывода.
• Bioinformatics Course — материалы курса по вычислительной биологии и биоинформатике.
• Applied Stats — прикладная статистика для высокопроизводительной биологии.
• Scripts — скрипты Python для биологов.
• Molecular NN — мини-фреймворк для построения и обучения нейронных сетей для молекулярной биологии.
• Systems Biology Simulations — практическая системная биология при написании симуляторов с F # и Z3.
• Cell Movement — LSTM для прогнозирования биологического движения клеток.
• Deepchem — демократизация глубокого обучения для открытия лекарств, квантовой химии, материаловедения и биологии.

• DNA, RNA and Protein Sequencing — новое представление для биологических последовательностей с использованием DL.
• CNN Sequencing — набор инструментов для изучения последовательности ДНК/РНК с использованием свёрточных нейронных сетей.
• NLP Sequencing — модель обучения языковой передаче для геномики.

• Novel Molecules — свёрточная сеть, которая может изучать функции.
• Automating Chemical Design — создание новых молекул для эффективного исследования.
• GAN drug Discovery — метод, который сочетает в себе генеративные модели с обучением и подкреплением.
• RL — генерирующие соединения, предсказанные как активные.
• One-shot learning — использование машинного обучения в области поиска лекарств простым и удобным способами.

• Jupyter Genomics — сборник ноутбуков по вычислительной биологии и биоинформатике.
• Variant calling — определение отклонений от эталонного генома в ДНК человека.
• Gene Expression Graphs — использование свёрток на изображениях.
• Autoencoding Expression — извлечение соответствующих шаблонов из больших наборов данных экспрессии генов.
• Gene Expression Inference — прогнозирование экспрессии указанных генов-мишеней из панели из примерно 1000 предварительно выбранных «ориентировочных генов».
• Plant Genomics — материал для презентаций и примеров для геномики растений и патогенов.

• Plants Disease — приложение, которое выявляет болезни у растений с помощью модели глубокого обучения.
• Leaf Identification — идентификация растений через листья на основе их формы, цвета и текстуры.
• Crop Analysis — библиотека изображений для обнаружения и отслеживания будущего положения колосьев на растениях кукурузы.
• Seedlings — растительная рассада, классификация от kaggle.
• Plant Stress — онтология, содержащая растительные стрессы.
• Animal Hierarchy — пакет для расчёта иерархий доминирования животных.
• Animal Identification — глубокое обучение идентификации животных.
• Species — анализ больших данных различных видов животных.
• Animal Vocalisations — генеративная сеть для вокализации животных.
• Evolutionary — инструмент стратегий эволюции.
• Glaciers — учебный материал о ледниках.

• DL Architecture — генератор изображений для построения архитектуры.
• Construction Materials — курс по строительным материалам.
• Bad Actor Risk Model — модель риска для повышения безопасности строительства.
• Inspectors — определение назначенных инспекций.
• Corrupt Social Interactions — выявление потенциальных коррумпированных взаимодействий между сотрудниками отрасли и сотрудниками DOB.
• Risk Construction — определение строительства высокого риска.
• Facade Risk — модель риска для прогнозирования небезопасных фасадов.
• Staff Levels — прогнозирование уровня персонала для передовых работников.
• Injuries — моделирование количества травм, связанных со строительством.
• Building Violations — прогнозирующий анализ нарушений у здания.
• Productivity — анализ и проверка производительности с помощью таблицы.

• Structural Analysis — 2D-структурный анализ в Python.
• Structural Engineering — структурные инженерные модули.
• Nusa — структурный анализ с использованием метода конечных элементов.
• StructPy — библиотека структурного анализа для Python на основе метода прямой жёсткости.
• Aileron — структурный анализ элеронов «Боинга 737».
• Vibration — образовательные вибрационные программы.
• Civil — сборник инструментов гражданского строительства в FreeCAD.
• GEstimator — подготовки сметы расходов на строительные и электромонтажные работы с подробным анализом тарифов.
• Fatpack — функции и классы для анализа усталости ряда данных.
• Pysteel — автоматизированное проектирование стальной конструкции.
• Structural Uncertainty — количественная оценка структурной неопределённости на основе глубокого обучения.
• Pymech — модуль Python для инженеров-механиков.
• Aerospace Engineering — астродинамика и статистика.
• Interactive Quantum Chemistry — объединение Psi4 и Numpy для образования и развития.
• Chemical and Process Engineering — различные ресурсы химической и технологической инженерии.
• PyTherm — прикладная термодинамика.
• Aerogami — аэродинамика с использованием самолётов.
• Electro geophysics — интерактивные приложения для электромагнетизма в геофизике.
• Graph Signal — учебник по обработке сигналов на графике.
• Mechanical Vibrations — механические вибрации в Университете Луизианы.
• Process Dynamics — динамика процесса и управления.
• Battery Life Cycle — прогнозирование срока службы батареи на основе данных.
• Wind Energy — Python для энергии ветра.
• Energy Use — стандартные методы расчёта нормированного потребления энергии.
• Nuclear Radiation — как люди подвержены воздействию радиации, излучаемой атомными электростанциями.

• Python Materials Genomics — код анализа материалов, используемый в устоявшемся проекте.
• Materials Mining — скрипты для моделирования и анализа материалов.
• Emmet — создание баз данных свойств материалов.
• Megnet — графовые сети как каркас ML для молекул и кристаллов.
• Atomate — рабочие процессы для вычислительного материаловедения.
• Bylaws Compliance — предсказание штрафов на собственность.
• Asphalt Binder — строительные материалы, свободная энергия и химический состав вяжущего асфальтового покрытия.
• Awesome Materials Informatics — кураторский список известных работ в области материаловедения.

• Trading Economics API — торговая экономика API, информация для 196 стран.
• Development Economics — микроэкономика развития.
• Applied Econ & Fin — прикладная вычислительная экономика и финансы.
• Macroeconomics — темы по макроэкономике с примерами из ноутбука.

• EconML — автоматизированное обучение и анализ причинно-следственных связей.
• Auctions — оптимальные аукционы с использованием глубокого обучения.

• Quant Econ — курс количественной экономики от NYU.
• Computational — вычислительные методы в экономике.
• Computational 2 — малый курс по вычислительной экономике.
• Econometric Theory — ноутбуки по эконометрической теории для начинающих.

• Student Performance — успеваемость студентов, рассчитанная на основе машинного обучения.
• Student Performance 2 — студенческий экзамен.
• Student Performance 3 — успеваемость учащихся в учреждениях среднего образования.
• Student Performance 4 — оценка успеваемости учеников с использованием Feature Engineering.
• Student Intervention — создание системы студенческого вмешательства.
• Student Enrolment — регистрация студентов и анализ результатов.
• Academic Performance — изучение демографических и семейных особенностей, которые влияют на успеваемость учащегося.
• Grade Analysis — анализ достижений учащихся.

• School Choice — анализ данных для выбора школы.
• School Budgets and Priorities — помощь школьному совету и директору в принятии стратегических решений относительно будущих школьных трат и приоритетов.
• School Performance — практика анализа данных с использованием данных из data.utah.gov о школьной успеваемости.
• School Performance 2 — использование Pandas для анализа школьной и ученической успеваемости в округе.
• School Performance 3 — Филадельфия Школа Performance.
• School Performance 4 — NJ Школа Performance.
• School Closure — определение школы, подверженной риску закрытия, по показателям успеваемости и другим характеристикам.
• School Budgets — инструменты и методы для школьного бюджетирования.
• School Budgets — инструменты и методы для школьного бюджетирования, вторая часть.
• PyCity — анализ школ.
• PyCity 2 — сопоставление школьного бюджета и школьных результатов.
• Budget NLP — классификация НЛП для бюджетных ресурсов.
• Budget NLP 2 — дальнейшая классификация упражнений.
• Budget NLP 3 — бюджетная классификация.
• Survey Analysis — анализ опроса в сфере образования.

• Emergency Mapping — обнаружение разрушенных домов в Калифорнии.
• Emergency Room — поддержка принятия срочных решений.
• Emergency Readmission — скорректированный риск аварийной реадмиссии.
• Forest Fire — обнаружение лесного пожара с помощью изображений БПЛА с использованием CNN.
• Emergency Response — анализ аварийного реагирования.
• Emergency Transportation — транспортная подсказка на аварийные службы.
• Emergency Dispatch — сокращение времени отклика благодаря интеллектуальному моделированию, оптимизации и автоматизации.
• Emergency Calls — проект анализа экстренных вызовов.
• Calls Data Analysis — анализ данных звонков 911.
• Emergency Response — химический завод РЛ.

• Crime Classification — анализ времени серьёзных нападений, неправильно классифицированных LAPD.
• Article Tagging — обработка естественного языка в новостной статье в Чикаго
• Crime Analysis — нахождения правил ассоциации из пространственных данных для анализа преступности
• Chicago Crimes — изучение публичных данных о преступлениях в Чикаго в Python
• Graph Analytics — гаагские преступления.
• Crime Prediction — классификация, анализ и предсказание преступности в городе Индор.
• Crime Prediction — разработаны прогностические модели уровня преступности.
• Crime Review — анализ данных обзора преступности.
• Crime Trends — анализ тенденций преступности и проблемных условий, побуждающих к этому.
• Crime Analytics — анализ данных о преступности в Сиэтле и Сан-Франциско.

• Ambulance Analysis — исследование изменения времени приезда скорой помощи в штате Виктория.
• Site Location — места расположения скорой помощи.
• Dispatching — применение теории игр и симуляции дискретных событий для нахождения оптимального решения диспетчеризации скорой помощи.
• Ambulance Allocation — анализ временных рядов отправлений скорой помощи в городе Сан-Диего.
• Response Time — анализ улучшения времени отклика машины скорой помощи.
• Optimal Routing — проект по поиску оптимальной маршрутизации машин скорой помощи.
• Crash Analysis — прогнозирование вероятности аварий на данном сегменте в данный момент времени.

• Conflict Prediction — ноутбуки по прогнозированию конфликтов.
• Burglary Prediction — пространственно-временное моделирование для предсказания взломов.
• Predicting Disease Outbreak — прогнозирование вспышек заболевания.
• Road accident prediction — прогноз по типу жертв федеральных ДТП в Бразилии.
• Text Mining — управление стихийными бедствиями с использованием Text mining.
• Twitter and disasters — предсказание твитов о бедствиях.
• Flood Risk — влияние катастрофических наводнений.
• Fire Prediction — четыре алгоритма расчёта вероятности будущих пожаров.

• Deep Portfolio — предсказание объёма облигаций на основе глубокого обучения.
• AI Trading — современные методы торговли ИИ.
• Corporate Bonds — прогнозирование объёма покупки и продажи корпоративных облигаций.
• Simulation — исследование симуляции как части вычислительного финансирования.
• Industry Clustering — проект кластеризации отраслей по финансовым признакам.
• Financial Modeling — HFT-трейдинг и моделирование волатильности.
• Trend Following — фьючерсная тенденция после стратегии портфельных инвестиций.
• Financial Statement Sentiment — извлечение прогнозов из финансовой отчётности с использованием нейронных сетей.
• Applied Corporate Finance — изучение эмпирического поведения на фондовом рынке.
• Market Crash Prediction — прогнозирование рынка с использованием модели LPPL.
• NLP Finance Papers — составление количественных финансовых документов с использованием машинного обучения.
• ARIMA-LSTM Hybrid — гибридная модель для прогнозирования будущих коэффициентов ценовой корреляции двух активов.
• Basic Investments — основные инвестиционные инструменты в Python.
• Basic Derivatives — основные форвардные контракты и хеджирование.
• Basic Finance — исходные коды ноутбуков базовых финансовых приложений.
• Advanced Pricing ML — дополнительная реализация достижений в области финансового машинного обучения.
• Options and Regression — проект финансового инжиниринга для методов оценки опционов.
• Quant Notebooks — Обучающие ноутбуки по квантовым финансам, алгоритмической торговле и инвестиционной стратегии.
• Forecasting Challenge — задача финансового прогнозирования от G-Research.
• XGboost — торговый алгоритм, использующий XgBoost.
• Research Paper Trading — реализация стратегии на основе бумаги с использованием Alpaca Markets.
• Various — опции, распределение, моделирование.
• ML & RL NYU — машинное обучение и обучение в сфере финансов.

• Datastream — Datastrem от Thomson Reuters, доступный через Python.
• AlphaVantage — API-обертка для упрощения процесса получения бесплатных финансовых данных.
• FSA — проект по переводу финансовых данных SEC Edgar Filings в пользовательские модели анализа финансовой отчётности.
• TradeConnector — связи с поставщиками рыночных данных.
• Employee Count SEC Filings — точные значения количества сотрудников для компаний из заявок SEC.
• SEC Parsing — НЛП для поиска и извлечения конкретной информации из длинных неструктурированных документов.
• Open Edgar — OpenEDGAR.
• Rating Industries — истории от нескольких агентств, конвертированные в формат CSV.

• zEpid — пакет эпидемиологического анализа.
• Python For Epidemiologists — учебное пособие по введению эпидемиологического анализа в Python.
• Prescription Compliance — анализ предписания и медицинского соответствия.
• Respiratory Disease — отслеживание респираторных заболеваний у спортсменов-олимпийцев.
• Bubonic Plague — бубонная чума и модель SIR.

• LexPredict — контроль над своими контрактами.
• AI Para-legal — первый в мире ИИ-помощник адвоката.
• Legal Entity Detection — обнаружение юридического лица.
• Legal Case Summarisation — внедрение различных алгоритмов суммирования применительно к судебным решениям.
• Legal Documents Google Scholar — использование Google scholar для программного извлечения дел.
• Chat Bot — чат-бот и уведомления по электронной почте.
• Data Generator GDPR — генератор фиктивных данных для соответствия GDPR.

• GDPR scores — прогнозирование показателей GDPR для юридических документов.
• Driving Factors FINRA — определение факторов, влияющих на решения арбитража FINRA.
• Securities Bias Correction — оценка влияния цены на судебные процессы по ценным бумагам.
• Public Firm to Legal Decision — публичная фирма для юридических решений.
• Night Life Regulation — ночная жизнь Австралии, её регулирование и полицейская деятельность.
• Comments — общественные комментарии по государственному регулированию.
• Clustering — кластеризация канадских правил.
• Environment — регулирование энергетики и окружающей среды.
• Risk — риск различных финансовых положений.
• FINRA Compliance — лучшее моделирование на соответствие.

• Supreme Court Prediction — предсказание идеологического направления решений Верховного Суда.
• Supreme Court Topic Modeling — тематическое моделирование в Верховном суде.
• Judge Opinion — использование анализа текста и машинного обучения для анализа мнений судей по конкретным вопросам.
• ML Law Matching — производитель матчей по машинному обучению.
• Bert Multi-label Classification — мультибликовая классификация Берта.

• Green Manufacturing — Mercedes-Benz Greener соревнование на Kaggle.
• Semiconductor Manufacturing — анализ данных производственной линии Semiondutor.
• Smart Manufacturing — совместная работа по методологии моделирования.
• Bosch Manufacturing — производственный проект Bosch, Kaggle.

• Predictive Maintenance 1 — прогнозирование оставшегося срока использования авиационных двигателей.
• Predictive Maintenance 2 — время до отказа (TTF) или оставшийся срок полезного использования двигателя (RUL).
• Manufacturing Maintenance — моделирование обслуживания в производственных систем.

• Predictive Analytics — метод прогнозирования сбоев в оборудовании.
• Detecting Defects — обнаружение аномалий для дефектных полупроводников.
• Defect Detection — интеллектуальное обнаружение дефектов для производства таблеток.
• Manufacturing Failures — сокращение производственных сбоев.
• Manufacturing Anomalies — интеллектуальное обнаружение аномалий для производственной линии.

• Quality Control — обнаружение провалов в контроле качества.
• Manufacturing Quality — интеллектуальный прогноз качества производства.
• Auto Manufacturing — данные о продаже автомобилей на аукционе.

• Video Popularity — HIP-модель для прогнозирования популярности видео.
• YouTube transcriber — автоматически транскрибирует видео в YouTube.
• Marketing Analytics — маркетинговая аналитика, тематические исследования.
• Algorithmic Marketing — модели от введения до книги «Алгоритмический маркетинг».
• Marketing Scripts — приложения для маркетинга данных.
• Social Mining — майнинг социальных сетей.

• Gamma-hadron Reconstruction — инструменты, используемые в наземной астрономии гамма-излучений.
• Curriculum — ньютоновские ноутбуки.
• Interaction Networks — сети взаимодействия для изучения объектов, отношений и физики.
• Particle Physics — генерационный и аналитический код для изучения физики частиц.
• Computational Physics — хранилище вычислительной физики.
• Medical Physics — полезный Python для медицинской физики.
• Medical Physics 2 — общий, основной пакет Python для медицинской физики.
• Flow Physics — физика и аэроакустика с Python.

• Physics ML and Stats — машинное обучение и статистика для физиков.
• High Energy — машинное обучение для физики высоких энергий.
• High Energy GAN — генеративные состязательные сети для физики высоких энергий.
• Neural Networks — физика встречает нейронные сети.

• Triage — универсальный инструментарий по моделированию рисков и прогнозированию политических решений и социальных проблем.
• World Bank Poverty I — сравнительная оценка алгоритмов классификации машинного обучения, применяемых для прогнозирования бедности.
• World Bank Poverty II — сравнительная оценка алгоритмов классификации машинного обучения, применяемых для прогнозирования бедности, часть вторая.
• Overseas Company Land Ownership — определение иностранной собственности в Великобритании.
• CFPB — анализ жалоб Бюро по защите прав потребителей.
• Cannabis Legalisation Effect — влияние легализации каннабиса на преступность.
• Public Credit Card — идентификация потенциального мошенничества с кредитными картами.
• Recidivism Prediction — прозрачность и учёт оценки риска рецидивизма.
• Household Poverty — предсказание бедности домохозяйств в Коста-Рике.
• NLP Public Policy — пример варианта использования НЛП в публичной политике.
• World Food Production — сравнение ведущих производителей продуктов питания и кормов по всему миру.
• Tax Inequality — проект данных о налогообложении и неравенстве в Базеле.
• Sheriff Compliance — соответствие требованиям ICE.
• Apps Detection — обнаружение подозрительных приложений для детей.
• Social Assistance — актуальная информация о социальной помощи.
• Computational Social Science — курс летних школьных наук по социальным данным.
• Liquor and Crime — влияние спиртных напитков на уровень преступности.
• Animal Placement Kennels — оптимизация размещения животных в приютах.
• Staffing Wall — независимый исследовательский проект на мексиканской границе США.
• Worker Fatalities — карта несчастных случаев на производстве по данным OSHA.

• Census Data API — извлечение переменных из пятилетнего опроса американского сообщества.
• Donor Identification — проект машинного обучения, в котором нужно найти доноров для благотворительности.
• Charity Effectiveness — сбор онлайн-данных о благотворительных организациях, чтобы понять их эффективность.

• Election Analysis — анализ выборов и модели прогнозирования.
• American Election Causal — использование данных ANES с моделями причинно-следственных связей.
• Campaign Finance and Election Results — изучение связи между финансированием кампании и результатами последующих выборов.
• Voting System — методы голосования пропорционального представительства.
• President Vote — голосование по анализу уровня доходов.

• Congressional politics — палата представителей конгресса США.
• Politico — платформа для профилирования общественных деятелей в бразильской политике.
• Bots — инструменты и алгоритмы для анализа парагвайских твитов во время выборов.
• Gerrymander tests — множество метрик для количественной оценки Gerrymandering.
• Sentiment — анализ газет на предмет их политической убеждённости с использованием субъективных настроений представителей партии.
• DL Politics — сравнение социалистической партии против народной в Бразилии.
• PAC Money — влияние денег PAC на политику США.
• Power Networks — создание сторожевого пса для индийских корпоративных и политических сетей.
• Elite — политическая элита в США.
• Debate Analysis — программа для анализа политических дебатов.
• Political Affiliation — прогноз политической принадлежности с использованием метаданных Twitter.
• Political Ads — расследование в Facebook политических объявлений и таргетинга.
• Political Identity — многоосная политическая модель политической идентичности.
• YT Politics — отображение политики на YouTube.
• Political Ideology — неконтролируемое изучение политической идеологии с помощью словесных векторных проекций.

• Finding Donuts — прогнозировании окрестностей.
• Neighbourhood — прогнозирование цен на недвижимость в городе.
• Real Estate Classification — классификация типа имущества с учётом недвижимости, спутниковой связи и просмотра улиц.
• Recommender — рекомендательная система топ-5 объектов недвижимости, которые соответствуют поиску пользователя.
• House Price — предсказание цены дома с использованием линейной регрессии и GBR.
• House Price Portland — предсказание цены на жильё в Портленде.
• Zillow Prediction — прогноз оценки Zillow, выполненный на Kaggle.

• Analyzing Rentals — анализ и визуализация данных списков аренды.
• Interest Prediction — предсказание интереса людей к аренде конкретных квартир в Нью-Йорке.
• Housing Uni vs Non-Uni — The effect on university lodging after the GFC.
• Predict Household Poverty — прогнозирование бедности домохозяйств в Коста-Рике.
• Airbnb public analytics competition — конкурс публичной аналитики Airbnb.

• Electricity Price — сравнение цен на электроэнергию в Сингапуре.
• Electricity-Coal Correlation — определение корреляции между государственными тарифами на электроэнергию и выработкой угля за последнее десятилетие.
• Electricity Capacity — анализ Los Angeles Times анализа дорогостоящей электроэнергии в Калифорнии.
• Electricity Systems — оптимальная система электроэнергии для европейских стран.
• Load Disaggregation — интеллектуальная разметка нагрузки по скрытым марковским моделям.
• Price Forecasting — прогнозирование цен на электроэнергию на сутки вперёд в немецкой зоне торгов с глубокими нейронными сетями.
• Carbon Index — расчёт интенсивности CO₂ и электричества в регионах страны, НКРЭ с 2001 года по настоящее время.
• Demand Forecasting — прогнозирование спроса на электроэнергию в Остине.
• Electricity Consumption — оценка потребления электроэнергии из обследований домашних хозяйств.
• Household power consumption — индивидуальное потребление электроэнергии в домашних хозяйствах.
• Electricity French Distribution — анализ данных по электроэнергии, предоставленных французской распределительной сетью (RTE).
• Renewable Power Plants — временные ряды совокупной установленной мощности.
• Wind Farm Flow — хранилище моделей потоков ветровой электростанции, подключённых к FUSED-Wind.
• Power Plant — набор данных содержит 9568 точек данных, собранных электростанцией с комбинированным циклом за шесть лет (с 2006 по 2011 год).

• Coal Prediction — прогнозирование добычи угля.
• Oil & Gas — прогноз цены на нефть и природный газ с использованием ARIMA и нейронных сетей.
• Gas Formula — расчёт потенциального экономического эффекта формулы индексации цен.
• Demand Prediction — прогноз спроса на природный газ.
• Consumption Forecasting — прогнозирование потребления природного газа.
• Gas Trade — мировая модель торговли природным газом.

• Safe Water — предсказание нарушения качества питьевой воды, основанное на здоровье людей в США.
• Hydrology Data — набор удобных функций для изучения данных о воде в Python.
• Water Observatory — мониторинг уровня воды в озерах и водохранилищах с использованием спутниковых изображений.
• Water Pipelines — использование машинного обучения для поиска водопроводов на аэрофотоснимках.
• Water Modelling — австралийская система моделирования сообществ по оценке водных ресурсов.
• Drought Restrictions — анализ использования воды в Лос-Анджелесе.
• Flood Prediction — применение LSTM к данным об уровне воды в реке.
• Sewage Overflow — анализ санитарных переливов (SSO).
• Air Quality Prediction — прогноз качества воздуха (aq) в Пекине и Лондоне в течение следующих 48 часов.

• Transdim — создание точных и эффективных решений для задач расчёта и прогнозирования пространственно-временных данных потоков трафика машин.
• Transport Recommendation — контекстно-зависимая рекомендация по мультимодальной транспортировке.
• Transport Data — данные и ноутбуки для транспорта Торонто.
• Transport Demand — прогнозирование спроса на общественный транспорт в Найроби.
• Demand Estimation — внедрение динамической оценки спроса отправителя-получателя.
• Congestion Analysis — анализ транспортных систем.
• TS Analysis — анализ временных рядов по транспортным данным.
• Network Graph Subway — анализ уязвимости для транспортных сетей.
• Transportation Inefficiencies — количественная оценка неэффективности транспортных сетей.
• Train Optimisation — оптимизация расписания поездов.
• Traffic Prediction — прогнозирование городского трафика.
• Predict Crashes — прогнозирования сбоев, использующее несколько источников данных.
• AI Supply chain — система оптимизации цепочки поставок.
• Transfer Learning Flight Delay — использование вариационных кодеров в Keras для прогнозирования задержки полёта.
• Replenishment — код для управления цепочкой поставок.

• Customer Analysis — анализ оптовых клиентов.
• Distribution — JB-оптовый анализ распределения.
• Clustering — кластеризация данных о затратах на продукт, собираемым для клиентов.
• Market Basket Analysis — публичный набор данных Instacart с информацией о том, какие продукты часто покупаются вместе.

• Retail Analysis — онлайн набор данных о розничной торговле.
• Online Insights — анализ онлайн-транзакций в Великобритании.
• Retail Cohort — когортный анализ.

На этом наш материал о применении ML и DS в промышленности подошёл к концу. Надеюсь, вы узнали для себя что-нибудь новое. Не забудьте поделиться с коллегами. Также если у вас есть то, чем вы можете поделиться сами, — пишите в комментариях.

Больше информации о машинном обучении и Data Science в Telegram-канале.

Всем знаний!