机器学习在各个领域的实际应用
经常会被问到，现在机器学习、人工智能这么火，那么它到底有什么实际应用呢，在本文中，分享了一个来自Github的项目，这个项目整理了包括机器学习等数据科学技术在工业界的开源项目，包括金融、农业、食品、教育等各个领域。其中作者分享的项目大多数都是基于python，所以便于很多人来学习和应用。
同时，这也是一个正在进行的工作，如果你是X领域的[分析、计算、统计、定量]研究人员/分析师，或X领域的[机器学习工程师、数据科学家、建模师、程序员]，作者也希望你能贡献自己的一部分内容。由于篇幅有限，文中将只展示其中一部分领域的项目，感兴趣的可以关注作者的github。github链接将在文末展示。
NO.1
住宿和饮食领域
Food
RobotChef - 根据用户评论改进食谱。
Food Amenities - 利用神经网络预测食品设施的需求。
Recipe Cuisine and Rating - 从配料表中预测菜式的等级和类型。
Food Classification- 使用Keras做食品分类。
Image to Recipe - 使用深度学习将图片翻译成食谱。
Calorie Estimation - 从食物照片中摄取热量。
Fine Food Reviews - 亚马逊美食评论的实体分析。
Restaurant
Restaurant Violation - 食品检验违章预测。
Restaurant Success - 预测一家餐厅是否会倒闭。
Predict Michelin - 预测餐厅成为米其林餐厅的可能性。
Restaurant Inspection - 检验分析，以确定清洁度是否与等级有关。
Sales - 用LSTM预测一家餐厅的销售量。
Visitor Forecasting - 预测顾客数量。
Restaurant Profit - 餐厅人数的回归分析。
Competition - 餐厅竞争力分析。
NO.2
农业领域
Economics
Prices - 农产品价格预测。
Prices 2 - 农产品价格预测。
Yield - 乌克兰农作物产量的农业分析。
Recovery - 农业和生态系统恢复的战略性土地利用。
MPR - 强价格报告数据来自美国农业部的农业营销服务。
Development
Segmentation - 利用卫星图像进行农业地块分割。
Water Table - 预测农业区地下水位深度。
Assistant - 农业的助理 Notebooks
Diseases - 利用图像的深度学习框架对农作物病虫害进行识别。
Irrigation and Pest Prediction - 分析灌溉和预测虫害发生的可能性。
NO.3
金融领域
Consumer Finance
Loan Acceptance - 贷款接受的分类和时间序列分析。
Predict Loan Repayment - 预测贷款是否会使用自动化功能工程来偿还。
Loan Eligibility Ranking - 帮助银行检查客户是否有资格获得给定贷款的系统。
Home Credit Default (FirmAI) - 广泛的抵押贷款分析。
Mortgage Analytics - 广泛的抵押贷款分析。
Credit Approval - 信用卡审批系统。
Loan Risk - 预测模型，以帮助减少冲销和损失的贷款。
Amortisation Schedule (FirmAI) - 简单的分期偿还时间表在python为个人使用。
Management and Operation
Credit Card - 估算信用卡客户的CLV。
Survival Analysis - 客户生存分析。
Next Transaction - 深度学习模型预测交易金额和未来交易天数。
Credit Card Churn - 预测信用卡客户流失率。
Bank of England Minutes - 银行会议记录的文本分析。
CEO - CEO薪酬分析。
上面列举的只是其中的一小部分，具体的内容可以参考作者的github，github地址：
https://github.com/firmai/industry-machine-learning
文末福利
各位猿们，还在为记不住API发愁吗，哈哈哈，最近发现了国外大师整理了一份Python代码速查表和Pycharm快捷键sheet，火爆国外，这里分享给大家。
这个是一份Python代码速查表
下面的宝藏图片是2张(windows && Mac)高清的PyCharm快捷键一览图
怎样获取呢？可以添加我们的AI派团队的程序媛姐姐
一定要备注【高清图】哦
????????????????????
➕我们的程序媛小姐姐微信要记得备注【高清图】哦
来都来了，喜欢的话就请分享、点赞、在看三连再走吧~~~
