Задний план

Эта и другие последующие статьи посвящены моему обучению ИИ. Я зарегистрировался в онлайн-программе SpringBoard для обучения машинному обучению и глубокому обучению. Они дают мне учебный план, и я собираюсь создать модель ИИ в рамках более чем одного проекта. Учитывая данные и вывод, я также решил сам. Прежде всего, в этой статье я пишу о выборе темы проекта.

Цель проекта

Сначала я проверил, какие данные есть, потом подумал, что можно сделать из этих данных. SpringBoard предложил информацию, на которую я должен обратить внимание.

- Каггл

- сбор наборов данных исследований fast.ai

- Поиск по набору данных Google

- Репозиторий открытых наборов данных AWS

- Убер Движение

- Датасет Yelp

- Внутри Airbnb

- Кокосовый набор данных

- Датасет КИТТИ

Я понял, что среда для изучения ИИ была очень наполнена. Поскольку данные были хорошо систематизированы, это было так полезно, но их было трудно найти и выбрать. Я выбрал три данных по моему любопытству.

- Прогноз цен на биткойны

- Найдите фильм, который они ищут

- Прогноз цен Airbnb в Сиэтле

Преимущество SpringBoard в том, что у всех студентов может быть наставник, который является экспертом в области искусственного интеллекта. Я также консультировался с ним, когда выбирал одну из этих трех тем, и темой моего проекта стал Airbnb Price Prediction. Было две причины; это была умеренная сложность для новичка, и меня это заинтересовало, потому что я работал в индустрии туризма. Попросту говоря, стоимость проживания можно спрогнозировать по размещению и месту. Я с нетерпением ждал предсказания ML/DL.

Моделирование продолжается в следующей статье.