1.使用機器學習進**感分析
專案構想：情感分析是分析使用者情感的過程。我們可以將他們的情緒分為正面，負面或中性。了解如何進**感分析是乙個很棒的專案，並且如今已被廣泛使用。這是最受歡迎的機器學習專案之一。其背後的原因是每家公司都試圖了解客戶的情緒，如果客戶滿意，他們會留下來。該專案可能顯示出減少客戶流失的途徑。
資料集：情感分析資料集
源**：情感分析專案
2.安然調查專案
專案構想：安然公司（enron）在2023年倒閉，但可提供資料進行調查。該資料庫包含500,000名在公司工作的真實員工的電子郵件，因此資料對於執行資料分析非常有用，許多資料科學家都使用此資料集。
資料集：安然調查資料集
3.語音情感識別機器學習專案
專案構想：這是最好的機器學習專案之一。語音情感識別系統使用音訊資料。它以語音的一部分作為輸入，然後確定說話者以何種情緒說話。我們可以識別出不同的情緒，例如快樂，悲傷，驚訝，生氣等。該專案可能有助於在與呼叫中心通話期間識別客戶情緒。
資料集：語音情感識別資料集
源**：語音情感識別專案
4.抓非法捕魚專案
專案構想：這是乙個有趣的機器學習專案。海洋上有許多船，船，不可能手動跟蹤每個人的活動。這將是乙個了不起的專案，它可以通過衛星和地理位置資料識別非法偷獵動物並捕撈捕魚活動。global fishing watch免費提供實時資料，可用於構建系統。
資料集：捕捉非法捕魚資料集
6.使用機器學習的電影推薦系統
7.車牌自動識別系統
專案構想：該機器學習專案的目的是檢測和識別車輛的牌照號，並讀取印在牌照上的牌照號。這可能是用於安全掃瞄，流量監視等的良好應用程式。
源**：自動車牌識別專案
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