15 ideas interesantes de proyectos de aprendizaje automático para principiantes [2022]

Ideas de proyectos de aprendizaje automático

A medida que la Inteligencia Artificial (IA) continúa progresando rápidamente en 2022, lograr el dominio del Aprendizaje Automático (ML) se vuelve cada vez más importante para todos los jugadores en este campo. Esto se debe a que tanto AI como ML se complementan entre sí. Entonces, si eres un principiante, lo mejor que puedes hacer es trabajar en algunos proyectos de Machine Learning.

Nosotros, aquí en upGrad, creemos en un enfoque práctico ya que el conocimiento teórico por sí solo no será de ayuda en un entorno de trabajo en tiempo real. En este artículo, exploraremos algunos proyectos interesantes de Machine Learning en los que los principiantes pueden trabajar para poner a prueba sus conocimientos de Machine Learning. En este artículo, encontrará 15 ideas principales de proyectos de aprendizaje automático para que los principiantes obtengan experiencia práctica.

Pero primero, abordemos la pregunta más pertinente que debe estar al acecho en su mente: ¿por qué construir proyectos de Machine Learning?

Cuando se trata de carreras en desarrollo de software, es imprescindible para los aspirantes a desarrolladores trabajar en sus propios proyectos. Desarrollar proyectos del mundo real es la mejor manera de perfeccionar sus habilidades y materializar su conocimiento teórico en experiencia práctica. Cuanto más experimente con diferentes proyectos de Machine Learning , más conocimiento obtendrá.

Si bien los libros de texto y los materiales de estudio le brindarán todo el conocimiento que necesita saber sobre el aprendizaje automático, nunca podrá dominar realmente el aprendizaje automático a menos que invierta su tiempo en experimentos prácticos de la vida real: proyectos sobre aprendizaje automático. A medida que comience a trabajar en ideas de proyectos de aprendizaje automático, no solo podrá probar sus fortalezas y debilidades, sino que también obtendrá exposición que puede ser de gran ayuda para impulsar su carrera. En este tutorial, encontrará 15 ideas interesantes de proyectos de aprendizaje automático para que los principiantes obtengan experiencia práctica en el aprendizaje automático.

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Entonces, aquí hay algunos proyectos de aprendizaje automático en los que los principiantes pueden trabajar:

Aquí hay algunas ideas geniales de proyectos de aprendizaje automático para principiantes

Mire nuestro video sobre ideas y temas de proyectos de aprendizaje automático...

Esta lista de ideas de proyectos de aprendizaje automático para estudiantes es adecuada para principiantes y para aquellos que recién comienzan con el aprendizaje automático o la ciencia de datos en general. Estas ideas de proyectos de aprendizaje automático lo pondrán en marcha con todos los aspectos prácticos que necesita para tener éxito en su carrera como profesional del aprendizaje automático.

Además, si está buscando ideas de proyectos de Machine Learning para el último año , esta lista debería ayudarlo. Entonces, sin más preámbulos, pasemos directamente a algunas ideas de proyectos de aprendizaje automático que fortalecerán su base y le permitirán subir la escalera.

1. Predictor de precios de acciones

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar sus proyectos prácticos de aprendizaje automático para estudiantes es trabajar en el Predictor de precios de acciones. Las organizaciones comerciales y las empresas de hoy buscan software que pueda monitorear y analizar el desempeño de la empresa y predecir los precios futuros de varias acciones. Y con tantos datos disponibles en el mercado de valores, es un semillero de oportunidades para los científicos de datos con inclinación por las finanzas.

Sin embargo, antes de comenzar, debe tener una buena cantidad de conocimiento en las siguientes áreas:

• Análisis predictivo: aprovechar varias técnicas de IA para diferentes procesos de datos, como la extracción de datos, la exploración de datos, etc., para "predecir" el comportamiento de los posibles resultados.
• Análisis de regresión: El análisis regresivo es un tipo de técnica predictiva basada en la interacción entre una variable dependiente (objetivo) e independiente (predictor).
• Análisis de acción: en este método, todas las acciones realizadas por las dos técnicas mencionadas anteriormente se analizan, luego de lo cual el resultado se alimenta a la memoria de aprendizaje automático.
• Modelado estadístico: Implica construir una descripción matemática de un proceso del mundo real y elaborar las incertidumbres, si las hay, dentro de ese proceso.

2. Predictor deportivo

En Moneyball de Michael Lewis , el equipo de Oakland Athletics transformó la cara del béisbol al incorporar técnicas analíticas de búsqueda de jugadores en su plan de juego. ¡Y al igual que ellos, tú también puedes revolucionar los deportes en el mundo real! Este es un excelente proyecto de aprendizaje automático para principiantes.

Dado que no hay escasez de datos en el mundo de los deportes, puede utilizar estos datos para crear proyectos de aprendizaje automático divertidos y creativos, como el uso de estadísticas deportivas universitarias para predecir qué jugador tendría la mejor carrera en qué deporte en particular (búsqueda de talentos). También puede optar por mejorar la gestión del equipo analizando las fortalezas y debilidades de los jugadores de un equipo y clasificándolos en consecuencia.

Con la cantidad de estadísticas y datos deportivos disponibles, este es un escenario excelente para perfeccionar sus habilidades de exploración y visualización de datos. Para cualquier persona con un don en Python, Scikit-Learn será la opción ideal, ya que incluye una variedad de herramientas útiles para el análisis de regresión, clasificaciones, ingesta de datos, etc. Mencionar proyectos de aprendizaje automático para el último año puede ayudar a que su currículum se vea mucho más interesante que otros.

3. Desarrollar un analizador de sentimientos

Esta es una de las ideas interesantes de proyectos de aprendizaje automático. Aunque la mayoría de nosotros usamos plataformas de redes sociales para transmitir nuestros sentimientos y opiniones personales para que el mundo los vea, uno de los mayores desafíos radica en comprender los "sentimientos" detrás de las publicaciones en las redes sociales.

¡Y esta es la idea perfecta para su próximo proyecto de aprendizaje automático!

Las redes sociales están prosperando con toneladas de contenido generado por los usuarios. Al crear un sistema ML que pudiera analizar el sentimiento detrás de los textos o una publicación, sería mucho más fácil para las organizaciones comprender el comportamiento del consumidor. Esto, a su vez, les permitiría mejorar su servicio al cliente, brindando así el alcance para una satisfacción óptima del consumidor.

Puede intentar extraer los datos de Twitter o Reddit para comenzar con su proyecto de aprendizaje automático de análisis de sentimientos. Este podría ser uno de esos raros casos de proyectos de aprendizaje profundo que también pueden ayudarlo en otros aspectos.

4. Mejorar la atención médica

Las aplicaciones de IA y ML ya han comenzado a penetrar en la industria de la atención médica y también están transformando rápidamente la cara de la atención médica mundial. Los dispositivos portátiles para el cuidado de la salud, el monitoreo remoto, la telemedicina, la cirugía robótica, etc., son todos posibles gracias a los algoritmos de aprendizaje automático impulsados ​​por IA. No solo ayudan a los HCP (proveedores de atención médica) a brindar servicios de atención médica mejores y más rápidos, sino que también reducen la dependencia y la carga de trabajo de los médicos en gran medida.

Entonces, ¿por qué no usar sus habilidades para desarrollar un impresionante proyecto de aprendizaje automático basado en el cuidado de la salud? Manejar un proyecto con algoritmos de aprendizaje automático para principiantes puede ser útil para construir su carrera con un buen comienzo.

La industria de la salud tiene enormes cantidades de datos a su disposición. Al aprovechar estos datos, puede crear:

• Sistemas de atención diagnóstica que pueden escanear automáticamente imágenes, radiografías, etc., y proporcionar un diagnóstico preciso de posibles enfermedades.
• Aplicaciones de cuidados preventivos que pueden predecir las posibilidades de epidemias como gripe, malaria, etc., tanto a nivel nacional como comunitario.

5. Prepare algoritmos de ML: ¡desde cero!

Esta es una de las excelentes ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes. Escribir algoritmos de ML desde cero ofrecerá dos beneficios:

• Uno, escribir algoritmos ML es la mejor manera de comprender el meollo de su mecánica.
• Dos, aprenderá a transformar instrucciones matemáticas en código funcional. Esta habilidad será útil en su futura carrera en Machine Learning.

Puede comenzar eligiendo un algoritmo que sea sencillo y no demasiado complejo. Detrás de la creación de cada algoritmo, incluso los más simples, hay varias decisiones cuidadosamente calculadas. Una vez que haya alcanzado un cierto nivel de dominio en la creación de algoritmos ML simples, intente modificar y ampliar su funcionalidad. Por ejemplo, podría tomar un algoritmo de regresión logística vainilla y agregarle parámetros de regularización para transformarlo en un algoritmo de regresión de lazo/cresta. Mencionar proyectos de aprendizaje automático puede ayudar a que su currículum se vea mucho más interesante que otros.

6. Desarrolle una red neuronal que pueda leer la escritura a mano

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar con proyectos prácticos de Java para estudiantes es trabajar en redes neuronales. El aprendizaje profundo y las redes neuronales son las dos palabras de moda en la IA. Estos nos han brindado maravillas tecnológicas como automóviles sin conductor, reconocimiento de imágenes, etc.
Entonces, ahora es el momento de explorar el campo de las redes neuronales. Comience su proyecto de aprendizaje automático de redes neuronales con el desafío de clasificación de dígitos escritos a mano del MNIST. Tiene una interfaz muy fácil de usar que es ideal para principiantes.

7. Sistema de precios de entradas de cine

Con la expansión de plataformas OTT como Netflix, Amazon Prime, las personas prefieren ver contenido según su conveniencia. Factores como el precio, la calidad del contenido y el marketing han influido en el éxito de estas plataformas.

El costo de hacer una película de larga duración se ha disparado exponencialmente en el pasado reciente. Sólo el 10% de las películas que se hacen obtienen beneficios. La dura competencia de las plataformas de televisión y OTT, junto con el alto costo de las entradas, ha dificultado aún más que las películas ganen dinero. El costo creciente de la entrada al teatro (junto con el costo de las palomitas de maíz) deja la sala de cine vacía.

Un sistema avanzado de precios de entradas definitivamente puede ayudar a los cineastas y espectadores. El precio del boleto puede ser más alto con el aumento de la demanda de boletos y viceversa. Cuanto antes reserve el espectador la entrada, menor será el coste, para una película con gran demanda. El sistema debe calcular inteligentemente el precio según el interés de los espectadores, las señales sociales y los factores de oferta y demanda.

8. Proyecto ML de clasificación de flores de iris

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar sus proyectos prácticos de aprendizaje automático para estudiantes es trabajar en el proyecto ML de clasificación de Iris Flowers. El conjunto de datos de flores de iris es uno de los mejores conjuntos de datos para tareas de clasificación. Dado que las flores de iris son de especies variadas, se pueden distinguir en función de la longitud de los sépalos y pétalos. Este proyecto de ML tiene como objetivo clasificar las flores en tres especies: Virginica, Setosa o Versicolor.

Este proyecto de ML en particular generalmente se conoce como el "Hola mundo" de Machine Learning. El conjunto de datos de flores de iris contiene atributos numéricos y es perfecto para que los principiantes aprendan sobre los algoritmos de aprendizaje automático supervisado, principalmente sobre cómo cargar y manejar datos. Además, dado que se trata de un conjunto de datos pequeño, puede caber fácilmente en la memoria sin requerir transformaciones especiales o capacidades de escalado. ¡Y esta es la idea perfecta para su próximo proyecto de aprendizaje automático!

Puede descargar el conjunto de datos del iris aquí .

9. Proyecto ML de predicción de ventas de BigMart

Esta es una excelente idea de proyecto de ML para principiantes. Este proyecto de ML es ideal para aprender cómo funcionan los algoritmos de ML sin supervisión. El conjunto de datos de ventas de BigMart se compone precisamente de datos de ventas de 2013 para 1559 productos en diez puntos de venta en varias ciudades.

El objetivo aquí es utilizar el conjunto de datos de ventas de BigMart para desarrollar un modelo de regresión que pueda predecir la venta de cada uno de los 1559 productos en el próximo año en los diez puntos de venta diferentes de BigMart. El conjunto de datos de ventas de BigMart contiene atributos específicos para cada producto y punto de venta, lo que lo ayuda a comprender las propiedades de los diferentes productos y tiendas que influyen en las ventas generales de BigMart como marca.

10. Motores de recomendación con conjunto de datos de MovieLens

Los motores de recomendación se han vuelto muy populares en los sitios de compras y transmisión en línea. Por ejemplo, las plataformas de transmisión de contenido en línea como Netflix y Hulu tienen motores de recomendación para personalizar su contenido de acuerdo con las preferencias individuales del cliente y el historial de navegación. Al adaptar el contenido para satisfacer las necesidades y preferencias de visualización de diferentes clientes, estos sitios han podido aumentar la demanda de sus servicios de transmisión.

Como principiante, puede intentar crear un sistema de recomendación utilizando uno de los conjuntos de datos más populares disponibles en la web: el conjunto de datos de MovieLens. Este conjunto de datos incluye más de "25 millones de calificaciones y un millón de aplicaciones de etiquetas aplicadas a 62 000 películas por 162 000 usuarios". Puede comenzar este proyecto creando una visualización en la nube mundial de títulos de películas para hacer un motor de recomendación de películas para MovieLens.

Puede consultar el conjunto de datos de MovieLens aquí .

11. Predicción de la calidad del vino utilizando el conjunto de datos de calidad del vino

Es un hecho bien establecido que la edad hace que el vino sea mejor: cuanto más viejo sea el vino, mejor sabrá. Sin embargo, la edad no es lo único que determina el sabor de un vino. Numerosos factores determinan la certificación de la calidad del vino, incluidas las pruebas fisicoquímicas, como la cantidad de alcohol, la acidez fija, la acidez volátil, la densidad y el nivel de pH, por nombrar algunos.

En este proyecto de ML, debe desarrollar un modelo de ML que pueda explorar las propiedades químicas de un vino para predecir su calidad. El conjunto de datos de calidad del vino que utilizará para este proyecto consta de aproximadamente 4898 observaciones, incluidas 11 variables independientes y una variable dependiente. Mencionar proyectos de aprendizaje automático para el último año puede ayudar a que su currículum se vea mucho más interesante que otros.

12. Clasificación de dígitos manuscritos del MNIST

Este es uno de los proyectos interesantes de aprendizaje automático. El aprendizaje profundo y las redes neuronales han encontrado casos de uso en muchas aplicaciones del mundo real, como el reconocimiento de imágenes, la generación automática de texto, los automóviles sin conductor y mucho más. Sin embargo, antes de profundizar en estas áreas complejas de Deep Learning, debe comenzar con un conjunto de datos simple como el conjunto de datos MNIST. Entonces, ¿por qué no usar sus habilidades para desarrollar un impresionante proyecto de aprendizaje automático basado en MNIST?

El proyecto de clasificación de dígitos MNIST está diseñado para entrenar máquinas para reconocer dígitos escritos a mano. Dado que a los principiantes generalmente les resulta difícil trabajar con datos de imágenes sobre datos relacionales planos, el conjunto de datos MNIST es mejor para principiantes. En este proyecto, utilizará los conjuntos de datos de MNIST para entrenar su modelo de ML mediante redes neuronales convolucionales (CNN). Aunque el conjunto de datos MNIST puede caber perfectamente en la memoria de su PC (es muy pequeño), la tarea de reconocimiento de dígitos escritos a mano es bastante desafiante.

Puede acceder al conjunto de datos MNIST aquí .

13. Reconocimiento de la actividad humana utilizando un conjunto de datos de teléfonos inteligentes

Esta es una de las ideas de proyectos de aprendizaje automático más populares. El conjunto de datos del teléfono inteligente incluye el registro de actividad física y la información de 30 personas. Estos datos fueron capturados a través de un teléfono inteligente equipado con sensores inerciales.

Este proyecto de ML tiene como objetivo construir un modelo de clasificación que pueda identificar actividades de fitness humano con un alto grado de precisión. Al trabajar en este proyecto de ML, aprenderá los conceptos básicos de clasificación y también cómo resolver problemas de clasificación múltiple.

14. Detección de objetos con aprendizaje profundo

Este es uno de los proyectos de aprendizaje automático interesantes para crear. Cuando se trata de la clasificación de imágenes, las redes neuronales profundas (DNN) deberían ser su opción preferida. Si bien los DNN ya se usan en muchas aplicaciones de clasificación de imágenes del mundo real, este proyecto de ML tiene como objetivo mejorarlo un poco.

En este proyecto de ML, resolverá el problema de la detección de objetos aprovechando los DNN. Tendrá que desarrollar un modelo que pueda clasificar objetos y también localizar con precisión objetos de diferentes clases. Aquí, tratará la tarea de detección de objetos como un problema de regresión a las máscaras de cuadro delimitador de objetos. Además, definirá un procedimiento de inferencia multiescala que puede generar detecciones de objetos de alta resolución a un costo mínimo.

15. Detección de noticias falsas

Esta es una de las excelentes ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes, especialmente cómo las noticias falsas se están extendiendo como un reguero de pólvora ahora. Las noticias falsas tienen la habilidad de propagarse como la pólvora. Y con las redes sociales dominando nuestras vidas en este momento, se ha vuelto más crítico que nunca distinguir las noticias falsas de las noticias reales. Aquí es donde el aprendizaje automático puede ayudar. Facebook ya usa IA para filtrar historias falsas y spam de los feeds de los usuarios.

Este proyecto de ML tiene como objetivo aprovechar las técnicas de NLP (procesamiento del lenguaje natural) para detectar noticias falsas e historias engañosas que surgen de fuentes no confiables. También puede utilizar el enfoque de clasificación de texto clásico para diseñar un modelo que pueda diferenciar entre noticias reales y falsas. En el último método, puede recopilar conjuntos de datos para noticias reales y falsas y crear un modelo ML utilizando el clasificador Naive Bayes para clasificar una noticia como fraudulenta o real en función de las palabras y frases utilizadas en ella.

16. Inscribir proyecto de correo electrónico

El conjunto de datos de correo electrónico de Enron contiene casi 500k correos electrónicos de más de 150 usuarios. Es un conjunto de datos extremadamente valioso para el procesamiento del lenguaje natural. Este proyecto consiste en construir un modelo de ML que utiliza el algoritmo de agrupación en clúster k-means para detectar acciones fraudulentas. El modelo separará las observaciones en un número 'k' de grupos de acuerdo con patrones similares en el conjunto de datos.

17. Proyecto Parkinson

El conjunto de datos de Parkinson incluye 195 registros biomédicos de personas con 23 características variadas. La idea detrás de este proyecto es diseñar un modelo ML que pueda diferenciar entre personas sanas y aquellas que padecen la enfermedad de Parkinson. El modelo utiliza el algoritmo XGboost (impulso de gradiente extremo) basado en árboles de decisión para realizar la separación.

18. Proyecto Flickr 30K

El conjunto de datos de Flickr 30K consta de más de 30 000 imágenes, cada una con un título único. Utilizará este conjunto de datos para crear un generador de leyendas de imágenes. La idea es construir un modelo de CNN que pueda analizar y extraer características de una imagen de manera efectiva y crear un pie de foto adecuado que describa la imagen en inglés.

19. Proyecto de clientes del centro comercial

Como sugiere el nombre, el conjunto de datos de clientes del centro comercial incluye los registros de las personas que visitaron el centro comercial, como el género, la edad, la identificación del cliente, los ingresos anuales, la puntuación de gastos, etc. Creará un modelo que usará estos datos para segmentar a los clientes. en diferentes grupos en función de sus patrones de comportamiento. Dicha segmentación de clientes es una táctica de marketing muy útil utilizada por las marcas y los especialistas en marketing para impulsar las ventas y los ingresos al tiempo que aumenta la satisfacción del cliente.

20. Proyecto Cinética

Para este proyecto, utilizará un extenso conjunto de datos que incluye tres conjuntos de datos separados: Kinetics 400, Kinetics 600 y Kinetics 700, que contienen enlaces URL de más de 6,5 millones de videos de alta calidad. Tu objetivo es crear un modelo que pueda detectar e identificar las acciones de un ser humano mediante el estudio de una serie de observaciones diferentes.

21. Proyecto de sistema de recomendación

Esta es una rica colección de conjuntos de datos que contiene una amplia gama de conjuntos de datos recopilados de sitios web populares como reseñas de libros de Goodreads, reseñas de productos de Amazon, redes sociales, etc. Su objetivo es crear un motor de recomendaciones (como los que usan Amazon y Netflix) que puede generar recomendaciones personalizadas de productos, películas, música, etc., basadas en las preferencias, necesidades y comportamiento en línea del cliente.

22. El proyecto de vivienda de Boston

El conjunto de datos de vivienda de Boston consta de los detalles de diferentes casas en Boston en función de factores como la tasa de impuestos, la tasa de criminalidad, la cantidad de habitaciones en una casa, etc. Es un excelente conjunto de datos para predecir los precios de diferentes casas en Boston. En este proyecto, construirá un modelo que puede predecir el precio de una casa nueva mediante regresión lineal. La regresión lineal es la más adecuada para este proyecto, ya que se utiliza cuando los datos tienen una relación lineal entre los valores de entrada y salida y cuando se desconoce la entrada.

23. Proyecto Paisajes Urbanos

Este conjunto de datos de código abierto incluye anotaciones de alta calidad a nivel de píxeles de secuencias de video recopiladas en las calles de 50 ciudades diferentes. Es inmensamente útil para el análisis semántico. Puede usar este conjunto de datos para entrenar redes neuronales profundas para analizar y comprender el paisaje urbano. El proyecto consiste en diseñar un modelo que pueda realizar la segmentación de imágenes e identificar varios objetos (automóviles, autobuses, camiones, árboles, carreteras, personas, etc.) a partir de una secuencia de video en la calle.

24. Proyecto YouTube 8M

Youtube 8M es un enorme conjunto de datos que tiene 6,1 millones de ID de video de YouTube, 350 000 horas de video, 2600 millones de características audiovisuales, 3862 clases y un promedio de 3 etiquetas para cada video. Es ampliamente utilizado para proyectos de clasificación de video. En este proyecto, construirá un sistema de clasificación de video que pueda describir un video con precisión. Considerará una serie de entradas diferentes y clasificará los videos en categorías separadas.

25. Sonido urbano 8K

El conjunto de datos de sonido urbano 8K se utiliza para la clasificación de sonido. Incluye una colección diversa de 8732 sonidos urbanos pertenecientes a diferentes clases, como sirenas, música callejera, ladridos de perros, trinos de pájaros, gente hablando, etc. Diseñarás un modelo de clasificación de sonido que puede detectar automáticamente qué sonido urbano se está reproduciendo en el

26. Proyecto IMDB-Wiki

Este conjunto de datos etiquetados es probablemente una de las colecciones más extensas de imágenes de rostros recopiladas en IMDB y Wikipedia. Tiene más de 5 millones de imágenes de caras etiquetadas con edad y género. con género y edad etiquetados. Creará un modelo que puede detectar caras y predecir su edad y sexo con precisión. Puede hacer diferentes segmentos/rangos de edad como 0-10, 10-20, 30-40, etc.

27. Proyecto Librispeech

El conjunto de datos de librispeech es una colección masiva de discursos en inglés derivados del proyecto LibriVox. Contiene discursos leídos en inglés en varios acentos que abarcan más de 1000 horas y es la herramienta perfecta para el reconocimiento de voz. El enfoque de este proyecto es crear un modelo que pueda traducir automáticamente audio a texto. Construirá un sistema de reconocimiento de voz que puede detectar el habla en inglés y traducirlo a formato de texto.

28. Proyecto de referencia de reconocimiento de señales de tráfico alemán (GTSRB)

Este conjunto de datos contiene más de 50 000 imágenes de señales de tránsito segmentadas en 43 clases y contiene información sobre el cuadro delimitador de cada señal de tránsito. Es ideal para la clasificación multiclase, que es exactamente en lo que se centrará aquí. Construirá un modelo utilizando un marco de aprendizaje profundo que puede reconocer el cuadro delimitador de señales y clasificar las señales de tráfico. El proyecto puede ser extremadamente útil para vehículos autónomos, ya que detecta señales y ayuda a los conductores a tomar las medidas necesarias.

29. Resumen de texto de video de partido deportivo

Este proyecto es exactamente como suena: obtener un resumen preciso y conciso de un video deportivo. Es una herramienta útil para sitios web de deportes que informan a los lectores sobre los mejores momentos de los partidos. Dado que las redes neuronales son mejores para resumir texto, construirá este modelo utilizando redes de aprendizaje profundo como 3D-CNN, RNN y LSTM . Primero fragmentará un video deportivo en varias secciones mediante el uso de los algoritmos ML apropiados y luego usará una combinación de SVM (máquinas de vectores de soporte), redes neuronales y algoritmo k-means.

30. Generador de resumen de reuniones de negocios

El resumen implica extraer los fragmentos de información más significativos y valiosos de conversaciones, archivos de audio/video, etc., de forma breve y concisa. Generalmente se realiza mediante la captura de rasgos estadísticos, lingüísticos y sentimentales con la estructura de diálogo de la conversación en cuestión. En este proyecto, utilizará técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje profundo para crear resúmenes precisos de reuniones de negocios mientras mantiene el contexto de toda la conversación.

31. Análisis de sentimientos para la depresión.

La depresión es un problema de salud importante a nivel mundial. Cada año, millones de personas se suicidan debido a la depresión y la mala salud mental. Por lo general, el estigma asociado a los problemas de salud mental y el retraso en el tratamiento son las dos causas principales detrás de esto. En este proyecto, aprovechará los datos recopilados de diferentes plataformas de redes sociales y analizará los marcadores lingüísticos en las publicaciones de las redes sociales para comprender la salud mental de las personas. La idea es crear un modelo de aprendizaje profundo que pueda ofrecer información valiosa y precisa sobre la salud mental de una persona mucho antes que los métodos convencionales.

32. Solucionador de ecuaciones escrito a mano

El reconocimiento de expresiones matemáticas escritas a mano es un campo de estudio crucial en la investigación de la visión artificial. Construirá un modelo y lo entrenará para resolver ecuaciones matemáticas escritas a mano utilizando redes neuronales convolucionales. El modelo también hará uso de técnicas de procesamiento de imágenes. Este proyecto implica entrenar el modelo con los datos correctos para que sea experto en la lectura de dígitos escritos a mano, símbolos, etc., para entregar resultados correctos para ecuaciones matemáticas de diferentes niveles de complejidad.

33. Reconocimiento facial para detectar estados de ánimo y recomendar canciones

Es un hecho conocido que las personas escuchan música en función de su estado de ánimo y sentimientos actuales. Entonces, ¿por qué no crear una aplicación que pueda detectar el estado de ánimo de una persona por sus expresiones faciales y recomendar canciones en consecuencia? Para ello, utilizará elementos y técnicas de visión artificial. El objetivo es crear un modelo que pueda aprovechar de manera efectiva la visión por computadora para ayudar a las computadoras a obtener una comprensión de alto nivel de imágenes y videos.

34. Generador de música

Una composición musical no es más que una combinación melodiosa de diferentes niveles de frecuencia. En este proyecto, diseñará un generador de música automático que puede componer piezas musicales breves con una intervención humana mínima. Utilizará algoritmos de aprendizaje profundo y redes LTSM para construir este generador de música.

35. Sistema de predicción de enfermedades

Este proyecto de ML está diseñado para predecir enfermedades. Creará este modelo utilizando R and R Studio y el conjunto de datos de Wisconsin (diagnóstico) de cáncer de mama . Este conjunto de datos incluye dos clases de predictores: masa mamaria benigna y maligna. Es fundamental tener un conocimiento básico de bosques aleatorios y XGBoost para trabajar en este proyecto.

36. Encontrar un exoplaneta habitable

En la última década, hemos tenido éxito en la identificación de muchos planetas en tránsito y exoplanetas. Dado que la interpretación manual de exoplanetas potenciales es bastante desafiante y lleva mucho tiempo (sin olvidar que también está sujeta a errores humanos), es mejor utilizar el aprendizaje profundo para identificar exoplanetas. Este proyecto tiene como objetivo averiguar si hay exoplanetas habitables a nuestro alrededor utilizando CNN y datos de series temporales con ruido. Este método puede identificar exoplanetas habitables con más precisión que el método de mínimos cuadrados.

37. Regeneración de imagen para carretes viejos y dañados

Restaurar rollos de imágenes viejos o dañados es una tarea desafiante. Casi siempre es imposible restaurar fotos antiguas a su estado original. Sin embargo, el aprendizaje profundo puede resolver este problema. Construirá un modelo de aprendizaje profundo que puede identificar los defectos en una imagen (rozaduras, agujeros, pliegues, decoloración, etc.) y usar los algoritmos de Inpainting para restaurarla. Incluso puede colorear imágenes antiguas en blanco y negro.

Proyectos de la industria del mundo real

Magenta

Este proyecto de investigación se centra en explorar las aplicaciones del aprendizaje automático en el proceso de creación de arte y música. Desarrollará algoritmos únicos de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo que pueden generar imágenes, canciones, música y mucho más. Es el proyecto perfecto para mentes creativas apasionadas por el arte y la música.

BluEx

BluEx se encuentra entre las empresas de logística líderes en la India que ha desarrollado una gran base de seguidores, gracias a sus entregas oportunas y eficientes. Sin embargo, como ocurre con todos los proveedores de logística, BluEx se enfrenta a un desafío particular que cuesta tanto tiempo como dinero: sus conductores no frecuentan las rutas de entrega óptimas, lo que provoca retrasos y aumenta los costes de combustible. Creará un modelo de ML utilizando el aprendizaje por refuerzo que puede encontrar la ruta más eficiente para una ubicación de entrega en particular. Esto puede ahorrar hasta un 15 % del costo del combustible para BluEx.

Estudios de movimiento

Motion Studios se jacta de ser la productora de radio más grande de Europa con ingresos que superan los mil millones de dólares. Desde que la compañía de medios lanzó su reality show, RJ Star, han recibido una respuesta fenomenal y están inundados de clips de voz. Al ser un reality show, hay una ventana de tiempo limitada para elegir candidatos. Construirá un modelo que pueda diferenciar entre voces masculinas y femeninas y clasificará los clips de voz para facilitar una filtración más rápida. Esto ayudará a una selección más rápida, facilitando la tarea de los ejecutivos del espectáculo.

LithionPower

Lithionpower construye baterías para vehículos eléctricos. Por lo general, los conductores alquilan las baterías de la empresa por un día y las reemplazan con una batería cargada. La duración de la batería depende de factores como la distancia recorrida por día, el exceso de velocidad, etc. LithionPower emplea un modelo de precios variables basado en el historial de manejo del conductor. El objetivo de este proyecto es construir un modelo de grupo que agrupe a los conductores según su historial de manejo e incentive a los conductores en función de esos grupos. Si bien esto aumentará las ganancias en un 15-20%, también cobrará más a los conductores que tengan un historial de manejo deficiente.

Conclusión

Aquí hay una lista completa de ideas de proyectos de aprendizaje automático . El aprendizaje automático aún se encuentra en una etapa temprana en todo el mundo. Hay muchos proyectos por hacer y mucho por mejorar. Con mentes inteligentes e ideas agudas, los sistemas con soporte comercial se vuelven mejores, más rápidos y rentables. Si desea sobresalir en el aprendizaje automático, debe reunir experiencia práctica con dichos proyectos de aprendizaje automático.

También puede consultar nuestro programa Executive PG en Machine Learning & AI de IIT Delhi . IIT Delhi es una de las instituciones más prestigiosas de la India. Con más de 500+ profesores internos que son los mejores en las materias.

Solo trabajando con herramientas ML y algoritmos ML puede comprender cómo funcionan las infraestructuras ML en la realidad. ¡Ahora continúe y ponga a prueba todo el conocimiento que ha recopilado a través de nuestra guía de ideas de proyectos de aprendizaje automático para crear sus propios proyectos de aprendizaje automático!