15 interessante Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger [2022]

Projektideen für maschinelles Lernen

Da die künstliche Intelligenz (KI) im Jahr 2022 weiterhin schnell Fortschritte macht, wird es für alle Akteure auf diesem Gebiet immer wichtiger, das maschinelle Lernen (ML) zu beherrschen. Denn KI und ML ergänzen sich gegenseitig. Wenn Sie also ein Anfänger sind, können Sie am besten an einigen Machine Learning-Projekten arbeiten.

Wir von upGrad glauben an einen praktischen Ansatz, da theoretisches Wissen allein in einer Echtzeit-Arbeitsumgebung nicht weiterhilft. In diesem Artikel werden wir einige interessante Machine Learning-Projekte untersuchen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Machine Learning-Wissen auf die Probe zu stellen. In diesem Artikel finden Sie 15 Top-Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

Aber lassen Sie uns zuerst die relevantere Frage ansprechen, die in Ihrem Kopf lauern muss: Warum sollten Sie Projekte für maschinelles Lernen erstellen?

Wenn es um Karrieren in der Softwareentwicklung geht, ist es für angehende Entwickler ein Muss, an eigenen Projekten zu arbeiten. Die Entwicklung realer Projekte ist der beste Weg, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern und Ihr theoretisches Wissen in praktische Erfahrungen umzusetzen. Je mehr Sie mit verschiedenen Machine Learning-Projekten experimentieren, desto mehr Wissen gewinnen Sie.

Während Lehrbücher und Studienmaterialien Ihnen alles Wissen vermitteln, das Sie über maschinelles Lernen wissen müssen, können Sie ML nie wirklich beherrschen, wenn Sie Ihre Zeit nicht in reale praktische Experimente investieren – Projekte zum maschinellen Lernen. Wenn Sie mit der Arbeit an Projektideen für maschinelles Lernen beginnen, können Sie nicht nur Ihre Stärken und Schwächen testen, sondern auch Einblicke gewinnen, die für Ihre Karriere enorm hilfreich sein können. In diesem Tutorial finden Sie 15 interessante Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger, um praktische Erfahrungen mit maschinellem Lernen zu sammeln.

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Hier sind also ein paar Machine Learning-Projekte, an denen Anfänger arbeiten können:

Hier sind einige coole Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger

Sehen Sie sich unser Video zu Projektideen und Themen für maschinelles Lernen an…

Diese Liste mit Projektideen für maschinelles Lernen für Studenten eignet sich für Anfänger und diejenigen, die gerade erst mit maschinellem Lernen oder Data Science im Allgemeinen beginnen. Diese Projektideen für maschinelles Lernen bringen Sie mit allen praktischen Aspekten in Schwung, die Sie für eine erfolgreiche Karriere als Experte für maschinelles Lernen benötigen.

Wenn Sie nach Projektideen für maschinelles Lernen für das letzte Jahr suchen , sollte Ihnen diese Liste weiterhelfen. Lassen Sie uns also ohne weiteres auf einige Projektideen für maschinelles Lernen eingehen , die Ihre Basis stärken und es Ihnen ermöglichen, die Leiter nach oben zu klettern.

1. Aktienkurs-Prädiktor

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen Machine Learning-Projekte für Studenten zu beginnen, ist die Arbeit an Stock Price Predictor. Geschäftsorganisationen und Unternehmen sind heute auf der Suche nach Software, die die Unternehmensleistung überwachen und analysieren und zukünftige Kurse verschiedener Aktien vorhersagen kann. Und mit so vielen Daten, die an der Börse verfügbar sind, ist sie eine Brutstätte für Gelegenheiten für Datenwissenschaftler mit einer Neigung zum Finanzwesen.

Bevor Sie beginnen, müssen Sie jedoch über einen angemessenen Anteil an Wissen in den folgenden Bereichen verfügen:

• Vorhersageanalyse: Nutzung verschiedener KI-Techniken für verschiedene Datenprozesse wie Data Mining, Datenexploration usw., um das Verhalten möglicher Ergebnisse „vorherzusagen“.
• Regressionsanalyse: Die Regressionsanalyse ist eine Art Vorhersagetechnik, die auf der Wechselwirkung zwischen einer abhängigen (Ziel) und unabhängigen Variablen (Prädiktor) basiert.
• Aktionsanalyse: Bei dieser Methode werden alle Aktionen, die von den beiden oben genannten Techniken ausgeführt werden, analysiert, wonach das Ergebnis in den Speicher des maschinellen Lernens eingespeist wird.
• Statistische Modellierung: Es beinhaltet die Erstellung einer mathematischen Beschreibung eines realen Prozesses und die Ausarbeitung der Unsicherheiten, falls vorhanden, innerhalb dieses Prozesses.

2. SportsPredictor

In Michael Lewis' Moneyball veränderte das Team von Oakland Athletics das Gesicht des Baseballs, indem es analytische Spieler-Scouting-Techniken in seinen Spielplan integrierte. Und genau wie sie können auch Sie den Sport in der realen Welt revolutionieren! Dies ist ein hervorragendes maschinelles Lernprojekt für Anfänger.

Da es in der Sportwelt nicht an Daten mangelt, können Sie diese Daten nutzen, um unterhaltsame und kreative Projekte für maschinelles Lernen zu erstellen, z. B. die Verwendung von College-Sportstatistiken, um vorherzusagen, welcher Spieler die beste Karriere in welcher bestimmten Sportart haben würde (Talent Scouting). Sie können sich auch für eine Verbesserung des Teammanagements entscheiden, indem Sie die Stärken und Schwächen der Spieler in einem Team analysieren und diese entsprechend einordnen.

Mit der Menge an verfügbaren Sportstatistiken und -daten ist dies eine hervorragende Arena, um Ihre Datenexplorations- und Visualisierungsfähigkeiten zu verbessern. Für jeden mit einem Gespür für Python ist Scikit-Learn die ideale Wahl, da es eine Reihe nützlicher Tools für Regressionsanalysen, Klassifizierungen, Datenaufnahme usw. enthält. Die Erwähnung von Machine Learning-Projekten für das letzte Jahr kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

3. Entwickeln Sie einen Stimmungsanalysator

Dies ist eine der interessanten Projektideen für maschinelles Lernen. Obwohl die meisten von uns Social-Media-Plattformen nutzen, um der Welt ihre persönlichen Gefühle und Meinungen mitzuteilen, besteht eine der größten Herausforderungen darin, die „Gefühle“ hinter Social-Media-Beiträgen zu verstehen.

Und das ist die perfekte Idee für Ihr nächstes Machine-Learning-Projekt!

Soziale Medien florieren mit Tonnen von nutzergenerierten Inhalten. Durch die Schaffung eines ML-Systems, das die Stimmung hinter Texten oder einem Beitrag analysieren könnte, würde es für Unternehmen so viel einfacher, das Verbraucherverhalten zu verstehen. Dies wiederum würde es ihnen ermöglichen, ihren Kundenservice zu verbessern und damit den Spielraum für eine optimale Kundenzufriedenheit zu schaffen.

Sie können versuchen, die Daten von Twitter oder Reddit zu extrahieren, um mit Ihrem maschinellen Lernprojekt zur Stimmungsanalyse zu beginnen. Dies könnte einer dieser seltenen Fälle von Deep-Learning-Projekten sein, die Ihnen auch in anderen Aspekten helfen können.

4. Verbesserung der Gesundheitsversorgung

KI- und ML-Anwendungen haben bereits begonnen, in die Gesundheitsbranche einzudringen und verändern auch das Gesicht der globalen Gesundheitsversorgung rasant. Wearables im Gesundheitswesen, Fernüberwachung, Telemedizin, Roboterchirurgie usw. sind dank maschineller Lernalgorithmen möglich, die von KI unterstützt werden. Sie helfen HCPs (Health Care Providers) nicht nur, schnellere und bessere Gesundheitsdienste bereitzustellen, sondern reduzieren auch die Abhängigkeit und Arbeitsbelastung von Ärzten in erheblichem Maße.

Warum also nicht Ihre Fähigkeiten einsetzen, um ein beeindruckendes maschinelles Lernprojekt auf der Grundlage des Gesundheitswesens zu entwickeln? Ein Projekt mit Algorithmen des maschinellen Lernens für Anfänger zu bearbeiten, kann hilfreich sein, um Ihre Karriere mit einem guten Start aufzubauen.

Die Gesundheitsbranche verfügt über enorme Datenmengen. Durch Nutzung dieser Daten können Sie Folgendes erstellen:

• Diagnoseversorgungssysteme, die automatisch Bilder, Röntgenbilder usw. scannen und eine genaue Diagnose möglicher Krankheiten liefern können.
• Präventive Pflegeanwendungen, die die Möglichkeit von Epidemien wie Grippe, Malaria usw. sowohl auf nationaler als auch auf kommunaler Ebene vorhersagen können.

5. Bereiten Sie ML-Algorithmen vor – von Grund auf neu!

Dies ist eine der hervorragenden Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger. Das Schreiben von ML-Algorithmen von Grund auf bietet zwei Vorteile:

• Erstens ist das Schreiben von ML-Algorithmen der beste Weg, um das Wesentliche ihrer Mechanik zu verstehen.
• Zweitens lernen Sie, wie man mathematische Anweisungen in funktionalen Code umwandelt. Diese Fähigkeit wird sich in Ihrer zukünftigen Karriere im maschinellen Lernen als nützlich erweisen.

Sie können damit beginnen, einen Algorithmus auszuwählen, der unkompliziert und nicht zu komplex ist. Hinter jedem Algorithmus – selbst dem einfachsten – stehen mehrere sorgfältig kalkulierte Entscheidungen. Sobald Sie ein gewisses Maß an Beherrschung beim Erstellen einfacher ML-Algorithmen erreicht haben, versuchen Sie, ihre Funktionalität zu optimieren und zu erweitern. Sie könnten beispielsweise einen einfachen logistischen Regressionsalgorithmus nehmen und ihm Regularisierungsparameter hinzufügen, um ihn in einen Lasso/Ridge-Regressionsalgorithmus umzuwandeln. Die Erwähnung von Machine-Learning-Projekten kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

6. Entwickeln Sie ein neuronales Netzwerk, das Handschriften lesen kann

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen Java-Projekte für Studenten zu beginnen, ist die Arbeit an neuronalen Netzwerken. Deep Learning und neuronale Netze sind die beiden Schlagworte in der KI. Diese haben uns technologische Wunderwerke wie fahrerlose Autos, Bilderkennung und so weiter beschert.
Jetzt ist es also an der Zeit, die Arena der neuronalen Netze zu erkunden. Beginnen Sie Ihr maschinelles Lernprojekt mit neuronalen Netzwerken mit der MNIST Handwritten Digit Classification Challenge. Es hat eine sehr benutzerfreundliche Oberfläche, die ideal für Anfänger ist.

7. Preissystem für Kinokarten

Mit der Erweiterung von OTT-Plattformen wie Netflix, Amazon Prime ziehen es die Menschen vor, Inhalte nach Belieben anzusehen. Faktoren wie Preisgestaltung, Inhaltsqualität und Marketing haben den Erfolg dieser Plattformen beeinflusst.

Die Kosten für die Produktion eines Films in voller Länge sind in der jüngeren Vergangenheit exponentiell gestiegen. Nur 10 % der produzierten Filme erzielen Gewinne. Die harte Konkurrenz durch Fernseh- und OTT-Plattformen sowie die hohen Ticketkosten haben es für Filme noch schwieriger gemacht, Geld zu verdienen. Die steigenden Kosten für die Theaterkarte (zusammen mit den Popcornkosten) lassen den Kinosaal leer.

Ein fortschrittliches Ticketpreissystem kann den Filmemachern und Zuschauern definitiv helfen. Der Ticketpreis kann mit der steigenden Nachfrage nach Tickets höher sein und umgekehrt. Je früher der Zuschauer das Ticket bucht, desto geringer sind die Kosten für einen Film mit hoher Nachfrage. Das System sollte die Preise je nach Interesse der Zuschauer, sozialen Signalen und Angebots-Nachfrage-Faktoren intelligent berechnen.

8. Iris Flowers Classification ML-Projekt

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen Machine Learning-Projekte für Studenten zu beginnen, ist die Arbeit am Iris Flowers-Klassifizierungs-ML-Projekt. Der Irisblumen-Datensatz ist einer der besten Datensätze für Klassifizierungsaufgaben. Da es sich bei Irisblüten um verschiedene Arten handelt, können sie anhand der Länge der Kelch- und Blütenblätter unterschieden werden. Dieses ML-Projekt zielt darauf ab, die Blumen in eine der drei Arten zu klassifizieren – Virginica, Setosa oder Versicolor.

Dieses spezielle ML-Projekt wird normalerweise als „Hallo Welt“ des maschinellen Lernens bezeichnet. Der Irisblumen-Datensatz enthält numerische Attribute und eignet sich perfekt für Anfänger, um etwas über überwachte ML-Algorithmen zu lernen, vor allem, wie Daten geladen und verarbeitet werden. Da es sich um einen kleinen Datensatz handelt, kann er außerdem problemlos in den Arbeitsspeicher passen, ohne dass spezielle Transformationen oder Skalierungsfunktionen erforderlich sind. Und das ist die perfekte Idee für Ihr nächstes Machine-Learning-Projekt!

Den Iris-Datensatz können Sie hier herunterladen .

9. BigMart Sales Prediction ML-Projekt

Dies ist eine ausgezeichnete ML-Projektidee für Anfänger. Dieses ML-Projekt eignet sich am besten, um zu lernen, wie unbeaufsichtigte ML-Algorithmen funktionieren. Der BigMart-Verkaufsdatensatz umfasst genau die Verkaufsdaten von 2013 für 1559 Produkte in zehn Filialen in verschiedenen Städten.

Ziel ist es hier, anhand des BigMart-Verkaufsdatensatzes ein Regressionsmodell zu entwickeln, das den Verkauf von jedem der 1559 Produkte im kommenden Jahr in den zehn verschiedenen BigMart-Filialen vorhersagen kann. Der BigMart-Verkaufsdatensatz enthält spezifische Attribute für jedes Produkt und jede Verkaufsstelle und hilft Ihnen so, die Eigenschaften der verschiedenen Produkte und Geschäfte zu verstehen, die den Gesamtumsatz von BigMart als Marke beeinflussen.

10. Empfehlungsmaschinen mit MovieLens-Datensatz

Empfehlungsmaschinen sind bei Online-Shopping- und Streaming-Sites sehr beliebt geworden. Zum Beispiel haben Online-Content-Streaming-Plattformen wie Netflix und Hulu Empfehlungs-Engines, um ihre Inhalte an die individuellen Kundenpräferenzen und den Browserverlauf anzupassen. Durch die Anpassung der Inhalte an die Sehbedürfnisse und Vorlieben verschiedener Kunden konnten diese Websites die Nachfrage nach ihren Streaming-Diensten steigern.

Als Anfänger können Sie versuchen, ein Empfehlungssystem mit einem der beliebtesten im Internet verfügbaren Datensätze aufzubauen – dem MovieLens-Datensatz. Dieser Datensatz enthält über „25 Millionen Bewertungen und eine Million Tag-Anwendungen, die von 162.000 Benutzern auf 62.000 Filme angewendet wurden“. Sie können dieses Projekt beginnen, indem Sie eine World-Cloud-Visualisierung von Filmtiteln erstellen, um eine Filmempfehlungs-Engine für MovieLens zu erstellen.

Sie können sich den MovieLens-Datensatz hier ansehen .

11. Vorhersage der Weinqualität unter Verwendung des Weinqualitätsdatensatzes

Es ist eine allgemein bekannte Tatsache, dass das Alter den Wein besser macht – je älter der Wein, desto besser wird er schmecken. Doch nicht nur das Alter bestimmt den Geschmack eines Weines. Zahlreiche Faktoren bestimmen die Weinqualitätszertifizierung, einschließlich physikalisch-chemischer Tests wie Alkoholmenge, feste Säure, flüchtige Säure, Dichte und pH-Wert, um nur einige zu nennen.

In diesem ML-Projekt müssen Sie ein ML-Modell entwickeln, das die chemischen Eigenschaften eines Weins untersuchen kann, um seine Qualität vorherzusagen. Der Weinqualitätsdatensatz, den Sie für dieses Projekt verwenden, besteht aus etwa 4898 Beobachtungen, darunter 11 unabhängige Variablen und eine abhängige Variable. Die Erwähnung von Machine Learning-Projekten für das letzte Jahr kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

12. MNIST Handschriftliche Ziffernklassifikation

Dies ist eines der interessanten Projekte für maschinelles Lernen. Deep Learning und neuronale Netze haben Anwendungsfälle in vielen realen Anwendungen wie Bilderkennung, automatischer Textgenerierung, fahrerlosen Autos und vielem mehr gefunden. Bevor Sie sich jedoch mit diesen komplexen Bereichen des Deep Learning befassen, sollten Sie mit einem einfachen Datensatz wie dem MNIST-Datensatz beginnen. Warum also nicht Ihre Fähigkeiten einsetzen, um ein beeindruckendes maschinelles Lernprojekt auf der Grundlage von MNIST zu entwickeln?

Das MNIST-Ziffernklassifizierungsprojekt soll Maschinen trainieren, handschriftliche Ziffern zu erkennen. Da es für Anfänger normalerweise schwierig ist, mit Bilddaten über flachen relationalen Daten zu arbeiten, ist der MNIST-Datensatz am besten für Anfänger geeignet. In diesem Projekt verwenden Sie die MNIST-Datensätze, um Ihr ML-Modell mit Convolutional Neural Networks (CNNs) zu trainieren. Obwohl der MNIST-Datensatz nahtlos in Ihren PC-Speicher passt (er ist sehr klein), ist die Aufgabe der handschriftlichen Ziffernerkennung ziemlich herausfordernd.

Sie können hier auf den MNIST-Datensatz zugreifen .

13. Menschliche Aktivitätserkennung mit Smartphone-Datensatz

Dies ist eine der angesagtesten Projektideen für maschinelles Lernen. Der Smartphone-Datensatz enthält die Fitnessaktivitätsaufzeichnung und Informationen von 30 Personen. Diese Daten wurden über ein mit Trägheitssensoren ausgestattetes Smartphone erfasst.

Dieses ML-Projekt zielt darauf ab, ein Klassifizierungsmodell zu erstellen, das menschliche Fitnessaktivitäten mit einem hohen Maß an Genauigkeit identifizieren kann. Durch die Arbeit an diesem ML-Projekt lernen Sie die Grundlagen der Klassifizierung und auch, wie Sie Probleme mit mehreren Klassifizierungen lösen.

14. Objekterkennung mit Deep Learning

Dies ist eines der interessanten Machine-Learning-Projekte, die es zu erstellen gilt. Wenn es um die Bildklassifizierung geht, sollten Deep Neural Networks (DNNs) Ihre erste Wahl sein. Während DNNs bereits in vielen realen Bildklassifizierungsanwendungen verwendet werden, zielt dieses ML-Projekt darauf ab, es noch einen Schritt weiter zu bringen.

In diesem ML-Projekt lösen Sie das Problem der Objekterkennung durch Nutzung von DNNs. Sie müssen ein Modell entwickeln, das sowohl Objekte klassifizieren als auch Objekte verschiedener Klassen genau lokalisieren kann. Hier behandeln Sie die Aufgabe der Objekterkennung als Regressionsproblem für Objektbegrenzungsrahmenmasken. Außerdem definieren Sie ein Multiskalen-Inferenzverfahren, mit dem hochauflösende Objekterkennungen zu minimalen Kosten generiert werden können.

15. Erkennung gefälschter Nachrichten

Dies ist eine der hervorragenden Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger, insbesondere wie sich gefälschte Nachrichten jetzt wie ein Lauffeuer verbreiten. Fake News verbreiten sich wie ein Lauffeuer. Und da Social Media unser Leben derzeit dominiert, ist es wichtiger denn je geworden, gefälschte Nachrichten von echten Nachrichtenereignissen zu unterscheiden. Hier kann maschinelles Lernen helfen. Facebook nutzt KI bereits, um Fake- und Spam-Storys aus den Feeds der Nutzer herauszufiltern.

Dieses ML-Projekt zielt darauf ab, NLP-Techniken (Natural Language Processing) zu nutzen, um gefälschte Nachrichten und irreführende Geschichten zu erkennen, die aus nicht seriösen Quellen stammen. Sie können auch den klassischen Textklassifizierungsansatz verwenden, um ein Modell zu entwerfen, das zwischen echten und gefälschten Nachrichten unterscheiden kann. Bei der letzteren Methode können Sie Datensätze sowohl für echte als auch für gefälschte Nachrichten sammeln und ein ML-Modell mit dem Naive-Bayes-Klassifikator erstellen, um eine Nachricht basierend auf den darin verwendeten Wörtern und Ausdrücken als betrügerisch oder echt zu klassifizieren.

16. Registrieren Sie das E-Mail-Projekt

Der E- Mail-Datensatz von Enron enthält fast 500.000 E-Mails von über 150 Benutzern. Es ist ein äußerst wertvoller Datensatz für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Dieses Projekt umfasst den Aufbau eines ML-Modells, das den k-Means-Clustering-Algorithmus verwendet, um betrügerische Aktionen zu erkennen. Das Modell trennt die Beobachtungen nach ähnlichen Mustern im Datensatz in eine Anzahl von „k“ Clustern.

17. Parkinson-Projekt

Der Parkinson-Datensatz umfasst 195 biomedizinische Aufzeichnungen von Menschen mit 23 verschiedenen Merkmalen. Die Idee hinter diesem Projekt ist es, ein ML-Modell zu entwerfen, das zwischen gesunden Menschen und Parkinson-Kranken unterscheiden kann. Das Modell verwendet den XGboost-Algorithmus (Extreme Gradient Boosting) basierend auf Entscheidungsbäumen, um die Trennung vorzunehmen.

18. Flickr 30K-Projekt

Der Flickr 30K-Datensatz besteht aus mehr als 30.000 Bildern, von denen jedes eine einzigartige Bildunterschrift hat. Sie verwenden dieses Dataset, um einen Generator für Bildunterschriften zu erstellen. Die Idee ist, ein CNN-Modell zu erstellen, das Merkmale eines Bildes effektiv analysieren und extrahieren und eine passende Bildunterschrift erstellen kann, die das Bild auf Englisch beschreibt.

19. Mall-Kundenprojekt

Wie der Name schon sagt, enthält das Dataset „Einkaufszentrumskunden“ die Aufzeichnungen von Personen, die das Einkaufszentrum besucht haben, wie Geschlecht, Alter, Kunden-ID, Jahreseinkommen, Ausgabenpunktzahl usw. Sie erstellen ein Modell, das diese Daten verwendet, um die Kunden zu segmentieren anhand ihrer Verhaltensmuster in verschiedene Gruppen einteilen. Eine solche Kundensegmentierung ist eine äußerst nützliche Marketingtaktik, die von Marken und Vermarktern verwendet wird, um Verkäufe und Einnahmen zu steigern und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

20. Kinetik-Projekt

Für dieses Projekt verwenden Sie einen umfangreichen Datensatz , der drei separate Datensätze umfasst – Kinetics 400, Kinetics 600 und Kinetics 700 – mit URL-Links von über 6,5 Millionen hochwertigen Videos. Ihr Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das die Handlungen eines Menschen erkennen und identifizieren kann, indem es eine Reihe verschiedener Beobachtungen untersucht.

21. Empfehlungssystemprojekt

Dies ist eine umfangreiche Datensatzsammlung, die eine Vielzahl von Datensätzen enthält , die von beliebten Websites wie Goodreads-Buchbesprechungen, Amazon-Produktbewertungen, sozialen Medien usw. gesammelt wurden. Ihr Ziel ist es, eine Empfehlungsmaschine (wie die von Amazon und Netflix) zu erstellen, die generiert werden kann personalisierte Empfehlungen für Produkte, Filme, Musik usw., basierend auf Kundenpräferenzen, Bedürfnissen und Online-Verhalten.

22. Das Bostoner Wohnprojekt

Das Boston Housing Dataset besteht aus den Details verschiedener Häuser in Boston, basierend auf Faktoren wie Steuersatz, Kriminalitätsrate, Anzahl der Zimmer in einem Haus usw. Es ist ein hervorragendes Dataset, um die Preise verschiedener Häuser in Boston vorherzusagen. In diesem Projekt erstellen Sie ein Modell, das den Preis eines neuen Hauses mithilfe linearer Regression vorhersagen kann. Die lineare Regression ist für dieses Projekt am besten geeignet, da sie verwendet wird, wenn die Daten eine lineare Beziehung zwischen den Eingabe- und Ausgabewerten aufweisen und wenn die Eingabe unbekannt ist.

23. Stadtlandschaftsprojekt

Dieser Open-Source-Datensatz enthält qualitativ hochwertige Anmerkungen auf Pixelebene von Videosequenzen, die auf den Straßen in 50 verschiedenen Städten gesammelt wurden. Es ist immens nützlich für die semantische Analyse. Sie können diesen Datensatz verwenden, um tiefe neuronale Netze zu trainieren, um das städtische Stadtbild zu analysieren und zu verstehen. Das Projekt umfasst die Entwicklung eines Modells, das eine Bildsegmentierung durchführen und verschiedene Objekte (Autos, Busse, Lastwagen, Bäume, Straßen, Menschen usw.) aus einer Straßenvideosequenz identifizieren kann.

24. YouTube 8M-Projekt

Der Youtube 8M ist ein riesiger Datensatz mit 6,1 Millionen YouTube-Video-IDs, 350.000 Stunden Video, 2,6 Milliarden audiovisuellen Funktionen, 3862 Klassen und durchschnittlich 3 Labels für jedes Video. Es wird häufig für Videoklassifizierungsprojekte verwendet. In diesem Projekt erstellen Sie ein Videoklassifizierungssystem, das ein Video genau beschreiben kann. Es wird eine Reihe verschiedener Eingaben berücksichtigen und die Videos in separate Kategorien einteilen.

25. Urbaner Sound 8K

Zur Geräuschklassifizierung wird der Urban Sound 8K Datensatz verwendet. Es enthält eine vielfältige Sammlung von 8732 Stadtgeräuschen, die zu verschiedenen Klassen gehören, wie Sirenen, Straßenmusik, Hundegebell, Vogelgezwitscher, Menschengespräche usw. Sie werden ein Geräuschklassifizierungsmodell entwerfen, das automatisch erkennen kann, welche Stadtgeräusche im gespielt werden

26. IMDB-Wiki-Projekt

Dieser beschriftete Datensatz ist wahrscheinlich eine der umfangreichsten Sammlungen von Gesichtsbildern aus IMDB und Wikipedia. Es enthält über 5 Millionen Gesichtsbilder, die mit Alter und Geschlecht gekennzeichnet sind. mit gekennzeichnetem Geschlecht und Alter. Sie erstellen ein Modell, das Gesichter erkennen und ihr Alter und Geschlecht genau vorhersagen kann. Sie können verschiedene Alterssegmente/-bereiche wie 0–10, 10–20, 30–40 usw. erstellen.

27. Librispeech-Projekt

Der librispeech-Datensatz ist eine riesige Sammlung englischer Reden, die aus dem LibriVox-Projekt stammen. Es enthält englischsprachige Reden in verschiedenen Akzenten, die sich über 1000 Stunden erstrecken, und ist das perfekte Werkzeug für die Spracherkennung. Der Schwerpunkt dieses Projekts liegt auf der Erstellung eines Modells, das Audio automatisch in Text übersetzen kann. Sie bauen ein Spracherkennungssystem, das englische Sprache erkennen und in Textformat übersetzen kann.

28. Deutsches Verkehrszeichenerkennungs-Benchmark-Projekt (GTSRB).

Dieser Datensatz enthält mehr als 50.000 Bilder von Verkehrszeichen, die in 43 Klassen segmentiert sind und Informationen zum Begrenzungsrahmen jedes Verkehrszeichens enthalten. Es ist ideal für die Mehrklassenklassifizierung, auf die Sie sich hier konzentrieren werden. Sie erstellen ein Modell mit einem Deep-Learning-Framework, das den Begrenzungsrahmen von Schildern erkennen und Verkehrszeichen klassifizieren kann. Das Projekt kann für autonome Fahrzeuge äußerst nützlich sein, da es Anzeichen erkennt und den Fahrern hilft, die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen.

29. Sportmatch-Videotext-Zusammenfassung

Dieses Projekt ist genau so, wie es sich anhört – eine genaue und prägnante Zusammenfassung eines Sportvideos zu erhalten. Es ist ein nützliches Tool für Sport-Websites, die die Leser über die Höhepunkte der Spiele informieren. Da sich neuronale Netze am besten für die Textzusammenfassung eignen, erstellen Sie dieses Modell mithilfe von Deep-Learning-Netzen wie 3D-CNNs, RNNs und LSTMs . Sie werden zunächst ein Sportvideo mithilfe der entsprechenden ML-Algorithmen in mehrere Abschnitte zerlegen und dann eine Kombination aus SVM (Support Vector Machines), neuronalen Netzen und einem k-means-Algorithmus verwenden.

30. Zusammenfassungsgenerator für Geschäftstreffen

Bei der Zusammenfassung werden die aussagekräftigsten und wertvollsten Informationen aus Gesprächen, Audio-/Videodateien usw. kurz und prägnant extrahiert. Dies geschieht im Allgemeinen, indem die statistischen, sprachlichen und sentimentalen Merkmale mit der Dialogstruktur der betreffenden Konversation erfasst werden. In diesem Projekt verwenden Sie Techniken des Deep Learning und der Verarbeitung natürlicher Sprache, um präzise Zusammenfassungen von Geschäftstreffen zu erstellen und gleichzeitig den Kontext des gesamten Gesprächs aufrechtzuerhalten.

31. Stimmungsanalyse für Depressionen

Depressionen sind weltweit ein großes Gesundheitsproblem. Jedes Jahr begehen Millionen von Menschen Selbstmord aufgrund von Depressionen und schlechter psychischer Gesundheit. Normalerweise sind die Stigmatisierung psychischer Gesundheitsprobleme und verzögerte Behandlung die beiden Hauptursachen dafür. In diesem Projekt nutzen Sie die von verschiedenen Social-Media-Plattformen gesammelten Daten und analysieren sprachliche Marker in Social-Media-Beiträgen, um die psychische Gesundheit von Personen zu verstehen. Die Idee ist, ein Deep-Learning-Modell zu schaffen, das viel früher als herkömmliche Methoden wertvolle und genaue Einblicke in die eigene psychische Gesundheit bieten kann.

32. Handgeschriebener Gleichungslöser

Die Erkennung handschriftlicher mathematischer Ausdrücke ist ein wichtiges Studiengebiet in der Computer-Vision-Forschung. Sie erstellen ein Modell und trainieren es, um handschriftliche mathematische Gleichungen mit Convolutional Neural Networks zu lösen. Das Modell wird auch Bildverarbeitungstechniken verwenden. Dieses Projekt umfasst das Trainieren des Modells mit den richtigen Daten, damit es handschriftliche Ziffern, Symbole usw. lesen kann, um korrekte Ergebnisse für mathematische Gleichungen unterschiedlicher Komplexitätsstufen zu liefern.

33. Gesichtserkennung, um die Stimmung zu erkennen und Songs zu empfehlen

Es ist eine bekannte Tatsache, dass Menschen Musik basierend auf ihrer aktuellen Stimmung und ihren Gefühlen hören. Warum also nicht eine Anwendung erstellen, die die Stimmung einer Person anhand ihres Gesichtsausdrucks erkennen und entsprechende Songs empfehlen kann? Dazu verwenden Sie Computer-Vision-Elemente und -Techniken. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das Computer Vision effektiv nutzen kann, um Computern dabei zu helfen, Bilder und Videos auf hohem Niveau zu verstehen.

34. Musikgenerator

Eine Musikkomposition ist nichts anderes als eine melodiöse Kombination verschiedener Frequenzebenen. In diesem Projekt entwerfen Sie einen automatischen Musikgenerator, der kurze Musikstücke mit minimalem menschlichen Eingriff komponieren kann. Sie werden Deep-Learning-Algorithmen und LTSM-Netzwerke verwenden, um diesen Musikgenerator zu bauen.

35. Krankheitsvorhersagesystem

Dieses ML-Projekt dient der Vorhersage von Krankheiten. Sie erstellen dieses Modell mit R and R Studio und dem Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset . Dieser Datensatz enthält zwei Prädiktorklassen – gutartige und bösartige Brustmasse. Grundlegende Kenntnisse über Random Forests und XGBoost sind für die Arbeit an diesem Projekt unerlässlich.

36. Einen bewohnbaren Exoplaneten finden

In den letzten zehn Jahren konnten wir erfolgreich viele Transit- und Exoplaneten identifizieren. Da die manuelle Interpretation potenzieller Exoplaneten ziemlich herausfordernd und zeitaufwändig ist (nicht zu vergessen, sie ist auch menschlichen Fehlern ausgesetzt), ist es am besten, Deep Learning zu verwenden, um Exoplaneten zu identifizieren. Dieses Projekt zielt darauf ab, mithilfe von CNNs und verrauschten Zeitreihendaten herauszufinden, ob es bewohnbare Exoplaneten um uns herum gibt. Diese Methode kann bewohnbare Exoplaneten genauer identifizieren als die Methode der kleinsten Quadrate.

37. Bildregeneration für alte und beschädigte Rollen

Alte oder beschädigte Bildspulen zu restaurieren ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Es ist fast immer unmöglich, alte Fotos wieder in ihren ursprünglichen Zustand zu versetzen. Deep Learning kann dieses Problem jedoch lösen. Sie erstellen ein Deep-Learning-Modell, das die Fehler in einem Bild (Schrammen, Löcher, Falten, Verfärbungen usw.) identifizieren und mithilfe von Inpainting-Algorithmen wiederherstellen kann. Sie können sogar alte Schwarzweißbilder kolorieren.

Projekte aus der realen Industrie

Magenta

Dieses Forschungsprojekt konzentriert sich auf die Erforschung der Anwendungen des maschinellen Lernens im Entstehungsprozess von Kunst und Musik. Sie entwickeln einzigartige Reinforcement-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen, die Bilder, Lieder, Musik und vieles mehr erzeugen können. Es ist das perfekte Projekt für kreative Köpfe, die sich für Kunst und Musik begeistern.

BluEx

BluEx gehört zu den führenden Logistikunternehmen in Indien, das dank seiner pünktlichen und effizienten Lieferungen eine ziemliche Fangemeinde aufgebaut hat. Wie alle Logistikdienstleister steht BluEx jedoch vor einer besonderen Herausforderung, die sowohl Zeit als auch Geld kostet – seine Fahrer fahren nicht die optimalen Lieferwege, was zu Verzögerungen und höheren Kraftstoffkosten führt. Sie erstellen mithilfe von Reinforcement Learning ein ML-Modell, das den effizientesten Weg für einen bestimmten Lieferort finden kann. Dies kann bis zu 15 % der Kraftstoffkosten für BluEx einsparen.

Bewegungsstudios

Motion Studios rühmt sich, Europas größtes Radioproduktionshaus mit Einnahmen von über einer Milliarde Dollar zu sein. Seit das Medienunternehmen seine Reality-Show RJ Star gestartet hat, haben sie eine phänomenale Resonanz erhalten und werden mit Sprachclips überflutet. Da es sich um eine Reality-Show handelt, gibt es ein begrenztes Zeitfenster für die Auswahl der Kandidaten. Sie erstellen ein Modell, das zwischen männlichen und weiblichen Stimmen unterscheiden und Sprachclips klassifizieren kann, um eine schnellere Filterung zu ermöglichen. Dies wird zu einer schnelleren Auswahl beitragen und die Aufgabe der Messeleitung erleichtern.

LithiumPower

Lithionpower baut Batterien für Elektrofahrzeuge. Üblicherweise mieten die Fahrer die Batterien des Unternehmens für einen Tag und tauschen sie gegen eine geladene Batterie aus. Die Batterielebensdauer hängt von Faktoren wie gefahrener Strecke/Tag, Geschwindigkeitsüberschreitung usw. ab. LithionPower verwendet ein variables Preismodell, das auf der Fahrhistorie eines Fahrers basiert. Das Ziel dieses Projekts ist es, ein Cluster-Modell zu erstellen, das Fahrer nach ihrer Fahrhistorie gruppiert und Fahrern basierend auf diesen Clustern Anreize gibt. Während dies den Gewinn um 15-20 % steigern wird, wird es auch mehr von Fahrern mit einer schlechten Fahrhistorie verlangen.

Fazit

Hier finden Sie eine umfassende Liste mit Projektideen für maschinelles Lernen . Maschinelles Lernen befindet sich weltweit noch in einem frühen Stadium. Es gibt viele Projekte zu erledigen und vieles zu verbessern. Mit klugen Köpfen und scharfen Ideen werden Systeme mit unterstützendem Geschäft besser, schneller und rentabler. Wenn Sie sich im Machine Learning auszeichnen möchten, müssen Sie praktische Erfahrungen mit solchen Machine Learning-Projekten sammeln.

Sie können auch unser Executive PG-Programm in Machine Learning & AI von IIT Delhi einsehen . IIT Delhi ist eine der renommiertesten Institutionen in Indien. Mit mehr als 500 internen Fakultätsmitgliedern, die die Besten in den Fachgebieten sind.

Nur durch die Arbeit mit ML-Tools und ML-Algorithmen können Sie verstehen, wie ML-Infrastrukturen in der Realität funktionieren. Machen Sie jetzt weiter und testen Sie all das Wissen, das Sie in unserem Leitfaden für Projektideen für maschinelles Lernen gesammelt haben, um Ihre eigenen Projekte für maschinelles Lernen zu erstellen!