学生と専門家向けのリアルタイムMLプロジェクトトップ10

テクノロジーに関して言えば、教科書からの単なる理論的知識を持っているだけでは、これまでのところしか得られません。 実践的なアプローチをとる場合にのみ、関連するテクノロジーやスキルを習得できます。 そして、それを行うには、リアルタイムプロジェクトを手に入れるよりも良い方法はありますか？

機械学習（ML）と人工知能（AI）の分野でも同じことが言えます。 機械学習プロジェクトは、リアルタイムの作業環境の経験を積み、業界で雇用できるようにするために必要なすべての実用性を学ぶのに役立ちます。 さらに、現在および予測される世界の人工知能の市場規模は、現場のプレーヤーが機械学習を習得することを論理的にしているにすぎません。 そのため、これ以上面倒なことはせずに、履歴書を目立たせたい初心者や専門家向けに、ディープラーニングプロジェクトと機械学習プロジェクトのアイデアのトップ10を紹介します。

学生と専門家のための機械学習プロジェクトのアイデア

以下は、学生や専門家が機械学習に直接触れるための魅力的な機械学習プロジェクトのアイデアのリストです。

1.MNISTディジット分類

MNISTの数字分類は、初心者にとって最も興味深い深層学習プロジェクトの1つです。 ディープラーニングとニューラルネットワークには、自動テキスト生成、画像認識、自動運転車などの高度な実世界のアプリケーションが確かにあります。しかし、これらの複雑なアプリケーションを扱う前に、MNISTデータセットでの作業は素晴らしい砕氷船です。 このプロジェクトは、MNISTデータセットと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して、手書きの数字を認識するように機械学習モデルをトレーニングすることを目的としています。 全体として、画像データよりもリレーショナルデータを扱うのがそれほど難しくないと感じる人にとっては完璧なプロジェクトです。

2.アイリスの花の分類

機械学習プロジェクトの「HelloWorld」と見なされることが多いアイリスの花分類プロジェクトは、初心者が機械学習の旅を始めるのに最適な場所です。 このプロジェクトは、アイリスの花のデータセットに基づいており、きれいな紫色の花を、versicolor、virginica、setosaの3つの種に分類することを目的としています。 花びらとがく片に基づいて種を区別することができます。 データセットには数値属性があり、初心者は教師あり機械学習アルゴリズムとデータの読み込みと処理の方法について学ぶ必要があります。 さらに、データセットは小さく、追加の変換やスケーリングを必要とせずにメモリに簡単に収まります。

3.音楽レコメンデーションシステム

アマゾンのようなオンラインショッピングサイトでは、システムはチェックアウト時に製品の推奨事項を作成します。これは、顧客が以前の購入に基づいて購入する可能性が高いものです。 同様に、NetflixやSpotifyなどの映画/音楽ストリーミングサイトは、特定のユーザーが好むかもしれない映画や曲を提案するのに非常に優れています。 音楽ストリーミングサービスのデータセットを使用して、機械学習プロジェクトで同様のパーソナライズされたレコメンデーションシステムを作成できます。 目標は、ユーザーが以前の選択に基づいてどの新しい曲またはアーティストを好むかを判断し、ユーザーが特定の時間に繰り返し曲にチューニングする可能性を予測することです。

4.株価予測

金融に傾倒している場合、株価予測子は、探索できる最高の機械学習プロジェクトの1つです。 今日のほとんどのデータ駆動型ビジネス組織および企業は、企業のパフォーマンスを正確に監視および分析し、さまざまな株式の将来の価格を予測できるソフトウェアを常に必要としています。 膨大な量の株式市場データが利用可能であるため、株価予測子に取り組むことは、データ科学者と機械学習愛好家の両方にとってエキサイティングな機会です。 ただし、このプロジェクトに取り組むには、予測分析、アクション分析、回帰分析、および統計モデリングに関する十分な知識が必要です。

5.手書き方程式ソルバー

機械学習モデルに手書き数字を認識させることは、ほんの始まりに過ぎません。 初心者レベルのMNIST数字分類プロジェクトを克服した人は、一歩先に進んで、CNNを使用して手書きの方程式を解くことができるプロジェクトを構築できます。 手書きの数式を認識することは、コンピュータビジョン研究の分野で最も厄介な問題の1つです。 ただし、CNNといくつかの画像処理技術を組み合わせることで、数学的な数字と手書きの記号を使用して手書きの等ソルバーをトレーニングすることができます。 このプロジェクトは、ペンと紙を使って書かれた数式を解くステップをデジタル化するためのステップです。

6.ソーシャルメディアの投稿に基づく感情分析

FacebookやInstagramのようなソーシャルメディアプラットフォームは、平均的なユーザーに個人的な感情や意見を表現する場所にすぎないかもしれません。 それでも、企業にとっては、消費者行動を研究する手段です。 ソーシャルメディアは、ユーザーが作成したコンテンツで溢れています。 すべてのテキストまたは画像の背後にある感情を理解することは、企業組織が消費者行動のリアルタイム調査に基づいて顧客サービスを改善するために重要です。 さらに、ソーシャルメディアの投稿にある言語マーカーの分析は、従来のアプローチよりも早くユーザーのメンタルヘルスについてパーソナライズされた洞察を与えることができるディープラーニングモデルを作成するのに役立ちます。 RedditまたはTwitterからデータをマイニングして、このプロジェクトを開始できます。

7.ローン適格性の予測

銀行は通常、ローンを承認する前に非常に厳格なプロセスに従います。 しかし、機械学習の進歩のおかげで、ローンの適格性をより迅速かつ正確に予測することが可能になりました。 ローンの適格性を予測するための機械学習モデルは、ローンの金額、性別、収入、結婚歴、扶養家族の数、資格、クレジットカードの履歴など、申請者に関連するデータで構成されるデータセットを使用してトレーニングされます。 このプロジェクトでは、相互検証を使用してモデルのトレーニングとテストを行い、XGBoost、勾配ブースティングなどの統計モデル、およびMCCスコアラーやROC曲線などのメトリックを構築する方法を学習します。

8.ワインの品質予測

ワインの品質予測データセットは、データサイエンスの分野を始めた学生の間で非常に人気があります。 赤ワインの品質を予測するために、揮発性の酸性度、固定の酸性度、密度、およびアルコールを使用する必要があります。 このプロジェクトでは、分類アプローチまたは回帰アプローチのいずれかを使用できます。 データセットで予測する必要のあるワインの品質変数は0〜10の範囲であり、回帰モデルを作成することで予測できます。 もう1つのアプローチは、3つのカテゴリ（低、中、高）を作成し、0から10を別々の間隔に分割し、それらをカテゴリ値に変換することです。 したがって、予測用の任意の分類モデルを構築できます。

9.住宅価格予測

機械学習の初心者の場合は、Kaggleの住宅価格データセットを使用して住宅価格予測プロジェクトを構築できます。 特定の家の価格は、このデータセットのターゲット変数です。 MLモデルでは、地域、部屋の数、公共料金などの情報を使用して価格を予測する必要があります。 これは回帰問題であるため、初心者は線形回帰アプローチを使用してモデルを構築できます。 より高度なアプローチを採用したい場合は、勾配ブースティングまたはランダムフォレストリグレッサを使用して住宅価格を予測できます。 データセットには多くのカテゴリ変数もあり、ラベルエンコーディングやワンホットエンコーディングなどの手法が必要になります。

10.Pythonでの顧客セグメンテーション

教師なし機械学習を開始したい場合は、Kaggleの顧客セグメンテーションデータセットが最適です。 データセットは、性別、年齢、年収、支出スコアなどの顧客の詳細で構成されています。 これらの変数を使用して、類似している顧客を類似のクラスターにグループ化する必要があります。 プロジェクトの主な目標は、顧客のセグメンテーションを達成し、さまざまなマーケティング戦略のターゲット顧客を特定し、マーケティング戦略の実際のメカニズムを理解することです。 階層的クラスタリングまたはk-meansクラスタリングを使用して、これらのタスクを実行できます。

今後の方向性

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プログラムのハイライト：

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