尋找一個好項目作爲我在大學畢業項目涉及艾/機器學習，請幫助我

Question

我需要幫助，選擇一個項目，爲我的碩士畢業工作，該項目必須涉及艾/機器學習或商業intelegence ..但如果有任何其他的建議，這些主題是好的，請幫助我。

Answer 1

當今人工智能中發展最迅速的領域之一是計算機視覺。碩士論文的結果對您有很大的實際需求。您可以嘗試研究諸如情感檢測，眼動追蹤等。

適合任何優秀大學的CS在MS中的工作可以突出顯示該領域的研究現狀，比較不同的方法和算法。作爲一個實際的一部分，這也使得很多的樂趣，當你的程序識別你的心情正確:)

Answer 2

Netflix的

如果你想要更多的工作，在不平凡的數據集（不是谷歌的大小，但不是小事無論是和真正的應用程序），客觀的衡量成功，爲什麼不工作netflix challenge（第一個）？你可以免費獲得所有的數據，你有很多論文，以及比較你的結果與其他人的很好的方法（因爲每個人都使用完全相同的數據集，並且不容易「欺騙」，相反到學術文獻中經常發生的事情）。雖然大小並不重要，但只需一臺計算機即可（假設它足夠近），並且根據所用算法的類型，您可以使用非C/C++語言實現它們，至少原型（例如，我可以得到體面的結果，完全在python中完成）。

獎勵點，它通過「家庭」測試：易告訴你的父母你的工作是什麼，它總是在我的經驗:)痛

音樂相關的任務

更原始一點：在數據處理方面既酷又不平凡，但不太複雜的東西就是音樂的任何東西，比如音樂流派識別（古典/電子/爵士等等）。您也需要了解信號處理，但如果您無法輕鬆訪問知道該主題的教授，我不會建議您。

Answer 3

我可以用我在以前，類似的問題使用相同的answer：

Russ Greiner有項目課題爲他的機器學習過程中一個偉大的名單，所以這是一個偉大的地方開始。

GA和ANN都是學習者/分類器。所以我問你這個問題，學什麼是有趣的「事情」？也許是：

1. 檢測癌症
2. 預測兩種運動隊
3. 過濾垃圾郵件
4. 臉部偵測
5. 閱讀文本（OCR）
6. 之間的勝負玩遊戲

天空是極限，真的！

Answer 4

由於它具有商業聯繫，因爲某些輸入集可以確定投入產生的可能的商業欺詐（SEC似乎面臨着挑戰）。我們現在有幾個例子（馬多夫和其他人）。或者是一個估計投資風險的系統（顯然有很多這樣的系統，但在雷曼的情況下是準確的）。

起點可能是陳書Genetic Algorithms and Genetic Programming in Computational Finance。

這裏是一個獎勵AAAI的書面證明全國證券交易商協會的系統monitors NASDAQ insider trading。