Python を使用して完了した大規模プロジェクトにはどのようなものがありますか?

この記事では、Python を使用して行われたいくつかの大規模プロジェクトを見ていきます。

Python は、現在最も人気のあるプログラミング言語の 1 つです。この傾向は 2022 年以降も続くと思われます。したがって、Python を学び始めたばかりの場合は、実際の Python プロジェクトに取り組み始めるのが最善の方法です。

Python は、Web 開発、ゲーム開発、データ分析、機械学習に広く使用されているプログラミング言語です。

以下は、Python を使用して構築された大規模プロジェクトの一部です -

• 顔認証従業員勤怠システム

• リアルタイムマスク検出システム

• 次の単語予測モデル

• 天気予報モデル

• 花認識モデル

• 新しいチャットボットを構築する

＃＃＃＃＃＃顔検出＃＃＃＃＃＃

• 音楽プレーヤー

• 顔認証従業員勤怠システム

「顔認識ベースの出席システム」は、コンピューター ビジョンと複数のサポート ライブラリを利用して作成する必要がある最初の Python プロジェクトです。

システムに登録した従業員は顔認証により勤怠を完了し、従業員の在席の有無をシステムが通知します。

ただし、他の方法でもシステムをプログラムできます。ただし、このプロジェクトでは、デバイスが顔をスキャンする人々の正確なデータベースが必要です。

顔認識ライブラリを使用すると、顔を認識する際のコードがよりシンプルかつ正確になります。

これはソース コードへのリンクです:

Facial-Recognition-Based-Attendance-System

リアルタイムマスク検出システム これは最も信じられないほど重要なプロジェクトです。これは、コロナ禍において最も人気のあるプロジェクトです。人々がマスクを着用しているかどうかをリアルタイムで検出できるためです。

これは、リアルタイムマスク検出システムの仕組みです。人がマスクを正しく着用している場合、顔に緑色の長方形のシンボルが表示され、マスクを適切に着用していることを示します。

マスクが顔に正しく着用されていない場合は、警告として赤い長方形のサインが表示され、着用者がマスクを正しく着用していないため、正しく着用する必要があることを示します。

コンピューター ビジョンと TensorFlow や Keras などのいくつかの主要なライブラリを利用すると、数行のコードでも正確なフェイス マスク検出システムを開発できます。

ソース コードのリンクは次のとおりです:

マスク検出

次の単語予測モデル これは素晴らしいプロジェクトなので、これまでに実行したことがない場合は、少なくとも 1 回はビルドする必要があります (言語モデリング)。

知らず知らずのうちに、私たちは皆、スマートフォンのキーボードからテキスト メッセージを送信するときにこの方法を採用しています。ほとんどのキーボードは、次に入力しようとしているテキストを自動的に予測してくれるので、それをコピーして貼り付けるだけで済みます。

Google は Gboard キーボードでもこのアプローチを使用しており、サーフィン履歴やプリロードされたデータに基づいて次の単語を推測します。

これはソース コードへのリンクです:

次の単語予測モデル

天気予報モデル すべてのプロジェクトの中で、これは正確な天気予報を提供するため、おそらく開発が最も複雑です。

このモデルを開発するには、データ分析、グラフ作成、数学的計算のための正確なデータが必要です。

ソース コードへのリンクは次のとおりです:

天気予報モデル

花認識モデル 世界にはたくさんの花の種類があり、それぞれの花の名前を知るのは難しいです。私たちはすべての花の名前や色を思い出すことはできません。

花を検出するように機械学習モデルをトレーニングすると、同じデザインであっても、花の名前だけでなく色の属性も区別されます。

必要なのは、大規模で正確な花のデータ セットを作成することだけです。スキャンが完了すると、花を識別するために作成したプログラムが残りの作業を行います。

ソース コードのリンクは次のとおりです:

花認識モデル

新しいチャットボットの構築 チャットボット プログラムは、近年、特にテクノロジー、ビジネス、電子商取引の分野でますます人気が高まっています。

一方、チャットボットは、人間の自然言語を模倣して人間とコミュニケーションをとり、問題を解決する人工知能ベースのプログラムです。このような Web サイトを開くと、下部に自動通知が表示されることがあります。これは、質問を解決する必要があるかどうかを尋ねるチャットボットです。

自然言語処理を使用して、Python でチャットボットを作成できます。

chatterbot、chatterbot_corpus

、

nltk

などのいくつかのライブラリも必要になります。 ソース コードへのリンクは次のとおりです: 新しいチャットボットの構築

＃＃＃顔検出＃＃＃

顔検出は、人物の写真やビデオから顔を検出するテクノロジーです。これは、コンピューター ビジョンを使用して顔を検索する OpenCV ライブラリの最も重要な役割です。 コンピューター ビジョンのキャリアを追求したい場合は、このプログラムから始めるのが最適です。

画像から顔を検出する場合、任意の画像を選択するだけでコードをテストできます。画像を選択した後の残りの作業は、作成したプログラムが実行します。次に、コードは、顔が表示される画像の領域に長方形を描画します。

ソース コードのリンクは次のとおりです: 顔検出

音楽プレーヤー

音楽プレーヤーを作ってみませんか?これはとても楽しみですね?

私にとって、これはとてもエキサイティングなことのように思えます。通常の音楽アプリを作成するだけでなく、プログラムのディレクトリ内でファイルを検索し、音楽を探索できるアプリも作成してください。他のユーザーも使用できる対話型インターフェイスを開発します。

完全に機能するアプリケーションを作成するには、トラックの参照、音量コントロール、曲/アーティスト/アルバム/映画の表示、データベース管理、アルゴリズム開発、データ処理などの機能を追加することを検討してください。

＃＃＃知らせ＃＃＃

GitHub には、ソース コードを備えた高度な Python プロジェクトも多数あります。 GitHub は、開発者がプロ​​ジェクトの説明とソース コード ファイルを公開する Web サイトです。

＃＃＃結論は＃＃＃

この記事では、Python を使用して 8 つの異なる大規模プロジェクトを構築する方法を説明します。この記事では、これらのプロジェクトのソース コードを提供します。

以上がPython を使用して完了した大規模プロジェクトにはどのようなものがありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。