Комментарии 2
Что касается подходящих данных, то в некоторых случаях их, вероятно, можно нагенерить самостоятельно. Я вот сейчас неспешно пилю хобби-проект на TensorFlow для поиска дефектов в рентгеновских картинках литых деталей (ну типа ГБЦ, поршней, и т.д.) и открытых данных, не подпадающих под NDA, у меня нет, так что есть у меня идея генерировать рентгеновские картинки из доступных CAD моделей, напуская алгоритм Моллера — Трумбора на stl файлы. Для первых экспериментов самое то, что надо, на первых порах даже без физики типа учёта рассеяния можно обойтись.
Странно что самый важный вариант не рассмотрели. Это проект приносящий прибыль. В итоге все описанное покажеться бредом. Отталкиваться надо от потребностей бизнеса и клиентов. Сначала надо собрать с них фидбек какие существуют проблемы и потом придумать способ их решить. В процессе появиться уникальный набор данных. И в нем уже можно искать инсайты. А идти только от данных к проекту это действительно просто способ поднять скиллы.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Выработка уникальных идей для Data Science-проектов за 5 шагов