Top 10 Echtzeit-ML-Projekte für Studenten und Fachleute

In Sachen Technik kommt man mit rein theoretischem Wissen aus Lehrbüchern nur bedingt weiter. Nur wenn Sie praxisnah vorgehen, können Sie die betreffende Technologie oder Fertigkeit beherrschen. Und wie könnte man das besser tun, als einige Echtzeitprojekte in die Hände zu bekommen?

Gleiches gilt für den Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI). Machine Learning-Projekte helfen Ihnen dabei, alle praktischen Aspekte zu erlernen, die Sie benötigen, um Erfahrungen mit der Arbeitsumgebung in Echtzeit zu sammeln und sich in der Branche beschäftigungsfähig zu machen. Darüber hinaus macht es die aktuelle und prognostizierte globale Marktgröße für künstliche Intelligenz nur logisch, dass Akteure auf diesem Gebiet maschinelles Lernen beherrschen. Deshalb präsentieren wir Ihnen kurzerhand die Top 10 Deep-Learning-Projekte und Machine-Learning-Projektideen für Einsteiger und Profis, die ihren Lebenslauf hervorheben wollen.

Projektideen für maschinelles Lernen für Studenten und Fachleute

Nachfolgend finden Sie eine Liste ansprechender Projektideen für maschinelles Lernen für Studenten und Fachleute, um sich aus erster Hand mit maschinellem Lernen vertraut zu machen.

1. MNIST-Ziffernklassifikation

Die MNIST-Ziffernklassifikation ist eines der interessantesten Deep-Learning-Projekte für Anfänger. Deep Learning und neuronale Netze haben sicherlich fortschrittliche reale Anwendungen wie automatische Textgenerierung, Bilderkennung, selbstfahrende Autos usw. Aber bevor Sie sich mit diesen komplexen Anwendungen befassen, ist die Arbeit am MNIST-Datensatz ein großartiger Eisbrecher. Dieses Projekt zielt darauf ab, Ihr maschinelles Lernmodell zu trainieren, um handschriftliche Ziffern mithilfe der MNIST-Datensätze und Convolutional Neural Networks (CNNs) zu erkennen. Insgesamt ist es das perfekte Projekt für diejenigen, die es weniger herausfordernd finden, mit relationalen Daten statt mit Bilddaten zu arbeiten.

2. Klassifizierung von Irisblüten

Das Irisblumen-Klassifizierungsprojekt wird oft als „Hallo Welt“ der maschinellen Lernprojekte angesehen und ist der beste Ort für Anfänger, um ihre Reise zum maschinellen Lernen zu beginnen. Das Projekt basiert auf dem Irisblüten-Datensatz und zielt darauf ab, die hübschen violetten Blüten in ihre drei Arten – versicolor, virginica und setosa – zu klassifizieren. Man kann die Arten anhand ihrer Blüten- und Kelchblätter unterscheiden. Der Datensatz hat numerische Attribute und erfordert, dass Anfänger sich mit überwachten maschinellen Lernalgorithmen und dem Laden und Handhaben von Daten vertraut machen. Darüber hinaus ist der Datensatz klein und passt problemlos in den Speicher, ohne dass eine zusätzliche Transformation oder Skalierung erforderlich ist.

3. Musikempfehlungssystem

Auf Online-Shopping-Sites wie Amazon gibt das System während des Bezahlvorgangs Produktempfehlungen – diejenigen, die der Kunde aufgrund seiner vorherigen Einkäufe wahrscheinlich kaufen wird. Ebenso sind Film-/Musik-Streaming-Sites wie Netflix und Spotify ziemlich gut darin, Filme und Songs vorzuschlagen, die einem bestimmten Benutzer gefallen könnten. Mithilfe eines Datensatzes eines Musik-Streaming-Dienstes können Sie ein ähnliches personalisiertes Empfehlungssystem in Ihrem maschinellen Lernprojekt erstellen. Das Ziel besteht darin, zu bestimmen, welcher neue Song oder Künstler einem Benutzer gefallen könnte, basierend auf seiner vorherigen Auswahl, und die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Benutzer sich wiederholt auf einen Song in einer bestimmten Zeit einstellt.

4. Aktienkurs-Prädiktor

Wenn Sie sich für Finanzen interessieren, ist der Aktienkurs-Prädiktor eines der besten Projekte für maschinelles Lernen, die Sie erkunden können. Die meisten datengesteuerten Geschäftsorganisationen und Unternehmen benötigen heute ständig Software, die die Leistung des Unternehmens genau überwachen und analysieren und den zukünftigen Kurs verschiedener Aktien vorhersagen kann. Angesichts der enormen Menge an verfügbaren Börsendaten ist die Arbeit an einem Kursprädiktor eine aufregende Gelegenheit für Data Scientists und Enthusiasten des maschinellen Lernens gleichermaßen. Die Arbeit an diesem Projekt erfordert jedoch fundierte Kenntnisse in den Bereichen Vorhersageanalyse, Aktionsanalyse, Regressionsanalyse und statistische Modellierung.

5. Handschriftlicher Gleichungslöser

Ihr maschinelles Lernmodell handschriftliche Ziffern erkennen zu lassen, ist nur der Anfang. Diejenigen, die das MNIST-Ziffernklassifizierungsprojekt auf Anfängerniveau überwunden haben, können einen Schritt weiter gehen und ein Projekt aufbauen, das handschriftliche Gleichungen mit CNNs lösen kann. Das Erkennen handschriftlicher mathematischer Gleichungen ist eines der verwirrendsten Probleme im Bereich der Computer-Vision-Forschung. Mit einer Kombination aus CNN und einigen Bildverarbeitungstechniken ist es jedoch möglich, einen handschriftlichen Gleichungslöser durch mathematische Ziffern und handschriftliche Symbole zu trainieren. Das Projekt ist ein Schritt zur Digitalisierung der Schritte zur Lösung einer mathematischen Gleichung, die mit Stift und Papier geschrieben wurde.

6. Stimmungsanalyse basierend auf Social-Media-Beiträgen

Eine Social-Media-Plattform wie Facebook oder Instagram kann nur ein Ort sein, an dem dem durchschnittlichen Benutzer persönliche Gefühle und Meinungen ausgedrückt werden können. Dennoch ist es für Unternehmen eine Möglichkeit, das Verbraucherverhalten zu untersuchen. Soziale Medien sind voll von nutzergenerierten Inhalten. Das Verständnis der Gefühle hinter jedem Text oder Bild ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um den Kundenservice auf der Grundlage einer Echtzeitstudie des Verbraucherverhaltens zu verbessern. Darüber hinaus kann die Analyse sprachlicher Marker in Social-Media-Beiträgen dazu beitragen, ein Deep-Learning-Modell zu erstellen, das in der Lage ist, früher als herkömmliche Ansätze personalisierte Einblicke in die psychische Gesundheit des Benutzers zu geben. Sie können Daten von Reddit oder Twitter minen, um mit diesem Projekt zu beginnen.

7. Vorhersage der Kreditfähigkeit

Banken folgen in der Regel einem sehr strengen Prozess, bevor sie einen Kredit genehmigen. Dank der Fortschritte beim maschinellen Lernen ist es jedoch möglich, die Förderfähigkeit von Krediten schneller und mit viel größerer Genauigkeit vorherzusagen. Das maschinelle Lernmodell zur Vorhersage der Kreditwürdigkeit wird mit einem Datensatz trainiert, der aus Daten besteht, die sich auf den Antragsteller beziehen, wie z. B. Kreditbetrag, Geschlecht, Einkommen, Familienstand, Anzahl der Angehörigen, Qualifikationen, Kreditkartenhistorie und dergleichen. Das Projekt umfasst das Trainieren und Testen des Modells mithilfe von Kreuzvalidierung, und Sie lernen, wie Sie statistische Modelle wie XGBoost, Gradient Boosting und Metriken wie MCC-Scorer, ROC-Kurve usw. erstellen.

8. Vorhersage der Weinqualität

Der Datensatz zur Vorhersage der Weinqualität ist bei Studenten, die im Bereich Data Science beginnen, sehr beliebt. Es beinhaltet die Verwendung von flüchtiger Säure, fester Säure, Dichte und Alkohol, um die Qualität von Rotwein vorherzusagen. Sie können für dieses Projekt entweder den Klassifizierungs- oder den Regressionsansatz wählen. Die Weinqualitätsvariable, die Sie im Datensatz vorhersagen müssen, liegt zwischen 0 und 10, und Sie können dies tun, indem Sie ein Regressionsmodell erstellen. Ein anderer Ansatz wäre, drei Kategorien (niedrig, mittel und hoch) zu erstellen, die 0-10 in separate Intervalle zu zerlegen und sie in kategoriale Werte umzuwandeln. Daher können Sie ein beliebiges Klassifizierungsmodell für die Vorhersage erstellen.

9. Hauspreisvorhersage

Wenn Sie ein Anfänger im maschinellen Lernen sind, können Sie den Hauspreisdatensatz von Kaggle verwenden, um ein Hauspreisvorhersageprojekt zu erstellen. Der Preis eines bestimmten Hauses ist die Zielvariable in diesem Datensatz. Ihr ML-Modell muss den Preis anhand von Informationen wie Ort, Anzahl der Zimmer und Nebenkosten vorhersagen. Da es sich um ein Regressionsproblem handelt, können Anfänger den linearen Regressionsansatz verwenden, um das Modell zu erstellen. Diejenigen, die einen fortgeschritteneren Ansatz wählen möchten, können Gradient Boosting oder Random Forest Regressor verwenden, um die Immobilienpreise vorherzusagen. Der Datensatz hat auch viele kategoriale Variablen, die Techniken wie Label-Encoding und One-Hot-Encoding erfordern würden.

10. Kundensegmentierung in Python

Für diejenigen, die mit unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen beginnen möchten, ist der Datensatz zur Kundensegmentierung auf Kaggle die beste Wahl. Der Datensatz besteht aus Kundendaten wie Geschlecht, Alter, Jahreseinkommen und Ausgabenpunktzahl. Sie müssen diese Variablen verwenden, um Kunden, die sich gleichen, in ähnlichen Clustern zu gruppieren. Die Hauptziele des Projekts bestehen darin, eine Kundensegmentierung zu erreichen, Zielkunden für verschiedene Marketingstrategien zu identifizieren und die realen Mechanismen von Marketingstrategien zu verstehen. Sie können hierarchisches Clustering oder k-Means-Clustering verwenden, um diese Aufgaben zu erfüllen.

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