Los 10 mejores proyectos de aprendizaje automático en tiempo real para estudiantes y profesionales

En lo que respecta a la tecnología, tener el mero conocimiento teórico de los libros de texto solo lo llevará hasta cierto punto. Solo cuando adopta un enfoque práctico puede dominar la tecnología o la habilidad en cuestión. ¿Y qué mejor manera de hacerlo que tener en sus manos algunos proyectos en tiempo real?

Lo mismo ocurre con el campo del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). Los proyectos de aprendizaje automático lo ayudan a aprender todos los aspectos prácticos que necesita para obtener experiencia en el entorno de trabajo en tiempo real y hacerlo empleable en la industria. Además, el tamaño del mercado global de inteligencia artificial actual y previsto solo hace que sea lógico que los jugadores en el campo logren dominar el aprendizaje automático. Entonces, sin más preámbulos, le presentamos los 10 mejores proyectos de aprendizaje profundo e ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes y profesionales que desean que sus currículums se destaquen.

Ideas de proyectos de aprendizaje automático para estudiantes y profesionales

A continuación se muestra una lista de ideas atractivas de proyectos de aprendizaje automático para que los estudiantes y profesionales obtengan una exposición de primera mano al aprendizaje automático.

1. Clasificación de dígitos MNIST

La clasificación de dígitos MNIST es uno de los proyectos de aprendizaje profundo más interesantes para principiantes. El aprendizaje profundo y las redes neuronales ciertamente tienen aplicaciones avanzadas del mundo real, como la generación automática de texto, el reconocimiento de imágenes, los automóviles autónomos, etc. Pero antes de lidiar con esas aplicaciones complejas, trabajar en el conjunto de datos MNIST es un gran rompehielos. Este proyecto tiene como objetivo entrenar su modelo de aprendizaje automático para reconocer dígitos escritos a mano utilizando los conjuntos de datos MNIST y las redes neuronales convolucionales (CNN). En general, es el proyecto perfecto para quienes encuentran menos desafiante trabajar con datos relacionales que con datos de imágenes.

2. Clasificación de las flores de iris

A menudo considerado como el "Hola mundo" de los proyectos de aprendizaje automático, el proyecto de clasificación de flores de iris es el mejor lugar para que los principiantes comiencen su viaje de aprendizaje automático. El proyecto se basa en el conjunto de datos de flores de iris y tiene como objetivo clasificar las bonitas flores de color púrpura en sus tres especies: versicolor, virginica y setosa. Se pueden diferenciar las especies en función de sus pétalos y sépalos. El conjunto de datos tiene atributos numéricos y requiere que los principiantes aprendan sobre algoritmos de aprendizaje automático supervisado y cómo cargar y manejar datos. Además, el conjunto de datos es pequeño y cabe fácilmente en la memoria sin necesidad de ninguna transformación o escalado adicional.

3. Sistema de recomendación musical

En sitios de compras en línea como Amazon, el sistema hace recomendaciones de productos durante el pago, aquellos que el cliente probablemente comprará en función de sus compras anteriores. Del mismo modo, los sitios de transmisión de películas/música como Netflix y Spotify son bastante buenos para sugerir películas y canciones que le pueden gustar a un usuario en particular. Con un conjunto de datos del servicio de transmisión de música, puede crear un sistema de recomendación personalizado similar en su proyecto de aprendizaje automático. El objetivo es determinar qué nueva canción o artista podría gustarle a un usuario en función de sus elecciones anteriores y predecir las posibilidades de que un usuario sintonice una canción de forma repetitiva en un momento dado.

4. Predictor de precios de acciones

Si se inclina por las finanzas, el predictor de precios de acciones es uno de los mejores proyectos de aprendizaje automático que puede explorar. La mayoría de las organizaciones y empresas comerciales basadas en datos de hoy en día necesitan constantemente un software que pueda monitorear y analizar con precisión el rendimiento de la empresa y pronosticar el precio futuro de varias acciones. Con la enorme cantidad de datos del mercado de valores disponibles, trabajar en un predictor de precios de acciones es una oportunidad emocionante tanto para los científicos de datos como para los entusiastas del aprendizaje automático. Sin embargo, trabajar en este proyecto requerirá un conocimiento sólido de análisis predictivo, análisis de acción, análisis de regresión y modelado estadístico.

5. Solucionador de ecuaciones escrito a mano

Hacer que su modelo de aprendizaje automático reconozca los dígitos escritos a mano es solo el comienzo. Aquellos que hayan superado el proyecto de clasificación de dígitos MNIST de nivel principiante pueden dar un paso adelante y construir un proyecto que pueda resolver ecuaciones escritas a mano usando CNN. Reconocer ecuaciones matemáticas escritas a mano es uno de los problemas más desconcertantes en el campo de la investigación de la visión artificial. Sin embargo, con una combinación de CNN y algunas técnicas de procesamiento de imágenes, es posible entrenar a un solucionador de igualdad escrito a mano a través de dígitos matemáticos y símbolos escritos a mano. El proyecto es un paso hacia la digitalización de los pasos para resolver una ecuación matemática escrita con lápiz y papel.

6. Análisis de sentimiento basado en publicaciones en redes sociales

Una plataforma de redes sociales como Facebook o Instagram puede ser solo un lugar para expresar sentimientos y opiniones personales al usuario promedio. Aún así, para las empresas, es una vía para estudiar el comportamiento del consumidor. Las redes sociales están llenas de contenido generado por los usuarios. Comprender los sentimientos detrás de cada texto o imagen es fundamental para que las organizaciones comerciales mejoren el servicio al cliente en función de un estudio en tiempo real del comportamiento del consumidor. Además, el análisis de los marcadores lingüísticos en las publicaciones de las redes sociales puede ayudar a crear un modelo de aprendizaje profundo capaz de brindar información personalizada sobre la salud mental del usuario antes que los enfoques convencionales. Puede extraer datos de Reddit o Twitter para comenzar con este proyecto.

7. Predicción de elegibilidad del préstamo

Los bancos suelen seguir un proceso muy riguroso antes de aprobar un préstamo. Pero gracias a los avances en el aprendizaje automático, es posible predecir la elegibilidad de los préstamos más rápido y con mucha más precisión. El modelo de aprendizaje automático para la predicción de elegibilidad de préstamos se entrenará utilizando un conjunto de datos que consta de datos relacionados con el solicitante, como el monto del préstamo, el género, los ingresos, el estado civil, la cantidad de dependientes, las calificaciones, el historial de la tarjeta de crédito y similares. El proyecto implicará entrenar y probar el modelo mediante la validación cruzada, y aprenderá a crear modelos estadísticos como XGBoost, Gradient Boosting y métricas como MCC scorer, ROC curve, etc.

8. Predicción de la calidad del vino

El conjunto de datos de predicción de la calidad del vino es bastante popular entre los estudiantes que comienzan en el campo de la ciencia de datos. Implica el uso de acidez volátil, acidez fija, densidad y alcohol para predecir la calidad del vino tinto. Puede tomar el enfoque de clasificación o regresión para este proyecto. La variable de calidad del vino que debe predecir en el conjunto de datos oscila entre 0 y 10, y puede hacerlo mediante la creación de un modelo de regresión. Otro enfoque sería crear tres categorías (baja, media y alta), dividir el 0-10 en intervalos separados y transformarlos en valores categóricos. Por lo tanto, puede construir cualquier modelo de clasificación para la predicción.

9. Predicción del precio de la vivienda

Si es un principiante en el aprendizaje automático, puede usar el conjunto de datos de precios de la vivienda de Kaggle para crear un proyecto de predicción del precio de la vivienda. El precio de una casa en particular es la variable objetivo en este conjunto de datos. Su modelo ML tiene que predecir el precio utilizando información como la localidad, la cantidad de habitaciones y los servicios públicos. Dado que es un problema de regresión, los principiantes pueden adoptar el enfoque de regresión lineal para construir el modelo. Aquellos que deseen adoptar un enfoque más avanzado pueden usar el impulso de gradiente o el regresor de bosque aleatorio para predecir los precios de la vivienda. El conjunto de datos también tiene muchas variables categóricas, lo que requeriría técnicas como la codificación de etiquetas y la codificación one-hot.

10. Segmentación de clientes en Python

Para aquellos que quieran comenzar con el aprendizaje automático no supervisado, el conjunto de datos de segmentación de clientes en Kaggle es su mejor opción. El conjunto de datos consta de detalles del cliente, como sexo, edad, ingresos anuales y puntuación de gastos. Debe usar estas variables para agrupar a los clientes que son similares en grupos similares. Los objetivos principales del proyecto son lograr la segmentación de clientes, identificar clientes objetivo para diversas estrategias de marketing y comprender los mecanismos del mundo real de las estrategias de marketing. Puede utilizar el agrupamiento jerárquico o el agrupamiento k-means para lograr estas tareas.

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