15 idées de projets d'apprentissage automatique intéressantes pour les débutants [2022]

Idées de projets d'apprentissage automatique

Alors que l'Intelligence Artificielle (IA) continue de progresser rapidement en 2022, la maîtrise du Machine Learning (ML) devient de plus en plus importante pour tous les acteurs de ce domaine. En effet, l'IA et le ML se complètent. Donc, si vous êtes débutant, la meilleure chose à faire est de travailler sur des projets d'apprentissage automatique.

Chez upGrad, nous croyons en une approche pratique car les connaissances théoriques seules ne seront pas utiles dans un environnement de travail en temps réel. Dans cet article, nous explorerons quelques projets intéressants d'apprentissage automatique sur lesquels les débutants peuvent travailler pour tester leurs connaissances en apprentissage automatique. Dans cet article, vous trouverez 15 meilleures idées de projets d'apprentissage automatique pour les débutants afin d'acquérir une expérience pratique.

Mais d'abord, abordons la question la plus pertinente qui doit se cacher dans votre esprit : pourquoi construire des projets de Machine Learning ?

En ce qui concerne les carrières dans le développement de logiciels, il est indispensable pour les développeurs en herbe de travailler sur leurs propres projets. Développer des projets concrets est le meilleur moyen de perfectionner vos compétences et de matérialiser vos connaissances théoriques en expérience pratique. Plus vous expérimentez avec différents projets d'apprentissage automatique , plus vous gagnez en connaissances.

Alors que les manuels et le matériel d'étude vous donneront toutes les connaissances que vous devez connaître sur l'apprentissage automatique, vous ne pourrez jamais vraiment maîtriser le ML à moins d'investir votre temps dans des expériences pratiques réelles - des projets sur l'apprentissage automatique. Lorsque vous commencerez à travailler sur des idées de projets d'apprentissage automatique, vous pourrez non seulement tester vos forces et vos faiblesses, mais vous obtiendrez également une exposition qui peut être extrêmement utile pour dynamiser votre carrière. Dans ce didacticiel, vous trouverez 15 idées de projets d'apprentissage automatique intéressantes pour les débutants afin d'acquérir une expérience pratique de l'apprentissage automatique.

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Voici donc quelques projets d'apprentissage automatique sur lesquels les débutants peuvent travailler :

Voici quelques idées de projets d'apprentissage automatique pour les débutants

Regardez notre vidéo sur les idées et sujets de projets d'apprentissage automatique…

Cette liste d' idées de projets d'apprentissage automatique pour les étudiants convient aux débutants et à ceux qui débutent avec l'apprentissage automatique ou la science des données en général. Ces idées de projets d'apprentissage automatique vous permettront de démarrer avec tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour réussir votre carrière en tant que professionnel de l'apprentissage automatique.

De plus, si vous recherchez des idées de projets d'apprentissage automatique pour la dernière année , cette liste devrait vous aider à démarrer. Alors, sans plus tarder, passons directement à quelques idées de projets d'apprentissage automatique qui renforceront votre base et vous permettront de gravir les échelons.

1. Prédicteur des cours des actions

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques d'apprentissage automatique pour les étudiants est de travailler sur le prédicteur des prix des actions. Les organisations commerciales et les entreprises d'aujourd'hui sont à la recherche de logiciels capables de surveiller et d'analyser les performances de l'entreprise et de prédire les prix futurs de diverses actions. Et avec autant de données disponibles sur le marché boursier, c'est un foyer d'opportunités pour les data scientists ayant un penchant pour la finance.

Cependant, avant de vous lancer, vous devez avoir une bonne part de connaissances dans les domaines suivants :

• Analyse prédictive : Tirer parti de diverses techniques d'IA pour différents processus de données tels que l'exploration de données, l'exploration de données, etc. pour « prédire » le comportement des résultats possibles.
• Analyse de régression : L'analyse régressive est une sorte de technique prédictive basée sur l'interaction entre une variable dépendante (cible) et une/des variable(s) indépendante(s) (prédicteur).
• Analyse d'action : dans cette méthode, toutes les actions effectuées par les deux techniques mentionnées ci-dessus sont analysées, après quoi le résultat est introduit dans la mémoire d'apprentissage automatique.
• Modélisation statistique : Il s'agit de construire une description mathématique d'un processus du monde réel et d'élaborer les incertitudes, le cas échéant, au sein de ce processus.

2. SportsPredictor

Dans Moneyball de Michael Lewis , l'équipe d'Oakland Athletics a transformé le visage du baseball en incorporant une technique analytique de dépistage des joueurs dans son plan de match. Et tout comme eux, vous pouvez vous aussi révolutionner le sport dans le monde réel ! Il s'agit d'un excellent projet d'apprentissage automatique pour les débutants.

Comme les données ne manquent pas dans le monde du sport, vous pouvez utiliser ces données pour créer des projets d'apprentissage automatique amusants et créatifs, tels que l'utilisation de statistiques sportives universitaires pour prédire quel joueur aurait la meilleure carrière dans tel ou tel sport (recherche de talents). Vous pouvez également opter pour une meilleure gestion d'équipe en analysant les forces et les faiblesses des joueurs d'une équipe et en les classant en conséquence.

Avec la quantité de statistiques et de données sportives disponibles, c'est une excellente arène pour perfectionner vos compétences d'exploration et de visualisation des données. Pour toute personne connaissant Python, Scikit-Learn sera le choix idéal car il comprend une gamme d'outils utiles pour l'analyse de régression, les classifications, l'ingestion de données, etc. Mentionner des projets d'apprentissage automatique pour la dernière année peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que les autres.

3. Développer un analyseur de sentiments

C'est l'une des idées intéressantes de projets d'apprentissage automatique. Bien que la plupart d'entre nous utilisent les plateformes de médias sociaux pour transmettre nos sentiments et opinions personnels au monde entier, l'un des plus grands défis consiste à comprendre les « sentiments » derrière les publications sur les médias sociaux.

Et c'est l'idée parfaite pour votre prochain projet d'apprentissage automatique !

Les médias sociaux sont en plein essor avec des tonnes de contenu généré par les utilisateurs. En créant un système ML capable d'analyser le sentiment derrière des textes ou une publication, il deviendrait beaucoup plus facile pour les organisations de comprendre le comportement des consommateurs. Cela, à son tour, leur permettrait d'améliorer leur service à la clientèle, offrant ainsi la possibilité d'une satisfaction optimale des consommateurs.

Vous pouvez essayer d'extraire les données de Twitter ou de Reddit pour démarrer votre projet d'apprentissage automatique d'analyse des sentiments. Cela pourrait être l'un de ces rares cas de projets d'apprentissage en profondeur qui peuvent également vous aider dans d'autres aspects.

4. Améliorer les soins de santé

Les applications d'IA et de ML ont déjà commencé à pénétrer le secteur de la santé et transforment également rapidement le visage des soins de santé mondiaux. Les appareils portables de soins de santé, la surveillance à distance, la télémédecine, la chirurgie robotique, etc., sont tous possibles grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique alimentés par l'IA. Non seulement ils aident les professionnels de la santé (prestataires de soins de santé) à fournir des services de santé rapides et de meilleure qualité, mais ils réduisent également considérablement la dépendance et la charge de travail des médecins.

Alors, pourquoi ne pas utiliser vos compétences pour développer un impressionnant projet d'apprentissage automatique basé sur la santé ? Gérer un projet avec des algorithmes d'apprentissage automatique pour les débutants peut être utile pour construire votre carrière du bon pied.

L'industrie de la santé dispose d'énormes quantités de données. En exploitant ces données, vous pouvez créer :

• Systèmes de soins diagnostiques capables de numériser automatiquement des images, des radiographies, etc., et de fournir un diagnostic précis des maladies possibles.
• Applications de soins préventifs qui peuvent prédire les possibilités d'épidémies telles que la grippe, le paludisme, etc., tant au niveau national que communautaire.

5. Préparez les algorithmes ML - à partir de zéro !

C'est l'une des excellentes idées de projets d'apprentissage automatique pour les débutants. L'écriture d'algorithmes ML à partir de rien offrira un double avantage :

• Premièrement, écrire des algorithmes ML est le meilleur moyen de comprendre les détails de leur mécanique.
• Deuxièmement, vous apprendrez à transformer des instructions mathématiques en code fonctionnel. Cette compétence vous sera utile dans votre future carrière en Machine Learning.

Vous pouvez commencer par choisir un algorithme simple et pas trop complexe. Derrière la fabrication de chaque algorithme – même les plus simples – se cachent plusieurs décisions minutieusement calculées. Une fois que vous avez atteint un certain niveau de maîtrise dans la création d'algorithmes ML simples, essayez de modifier et d'étendre leurs fonctionnalités. Par exemple, vous pouvez prendre un algorithme de régression logistique vanille et y ajouter des paramètres de régularisation pour le transformer en un algorithme de régression lasso/ridge. Mentionner des projets d'apprentissage automatique peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que les autres.

6. Développer un réseau neuronal capable de lire l'écriture manuscrite

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets Java pratiques pour les étudiants est de travailler sur un réseau de neurones. L'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones sont les deux mots à la mode en IA. Ceux-ci nous ont donné des merveilles technologiques comme les voitures sans conducteur, la reconnaissance d'images, etc.
Il est donc temps d'explorer le domaine des réseaux de neurones. Commencez votre projet d'apprentissage automatique de réseau neuronal avec le défi de classification manuscrite des chiffres du MNIST. Il a une interface très conviviale qui est idéale pour les débutants.

7. Système de tarification des billets de cinéma

Avec l'expansion des plateformes OTT comme Netflix, Amazon Prime, les gens préfèrent regarder du contenu selon leur convenance. Des facteurs tels que la tarification, la qualité du contenu et le marketing ont influencé le succès de ces plateformes.

Le coût de réalisation d'un long métrage a augmenté de façon exponentielle ces dernières années. Seuls 10% des films réalisés font des bénéfices. La forte concurrence des plates-formes de télévision et OTT ainsi que le coût élevé du billet ont rendu difficile pour les films de gagner de l'argent encore plus difficile. Le coût croissant du billet de théâtre (ainsi que le coût du pop-corn) laisse la salle de cinéma vide.

Un système avancé de tarification des billets peut certainement aider les cinéastes et les téléspectateurs. Le prix du billet peut être plus élevé avec l'augmentation de la demande de billet et vice versa. Plus tôt le spectateur réserve le billet, moins il en coûte, pour un film à forte demande. Le système doit calculer intelligemment la tarification en fonction de l'intérêt des téléspectateurs, des signaux sociaux et des facteurs offre-demande.

8. Projet ML de classification des fleurs d'iris

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques d'apprentissage automatique pour les étudiants est de travailler sur le projet ML de classification Iris Flowers. L'ensemble de données sur les fleurs d'iris est l'un des meilleurs ensembles de données pour les tâches de classification. Les fleurs d'iris étant d'espèces variées, elles peuvent être distinguées en fonction de la longueur des sépales et des pétales. Ce projet ML vise à classer les fleurs parmi les trois espèces - Virginica, Setosa ou Versicolor.

Ce projet ML particulier est généralement appelé le "Hello World" de Machine Learning. L'ensemble de données sur les fleurs d'iris contient des attributs numériques, et il est parfait pour les débutants pour en savoir plus sur les algorithmes ML supervisés, principalement sur la façon de charger et de gérer les données. De plus, comme il s'agit d'un petit ensemble de données, il peut facilement tenir en mémoire sans nécessiter de transformations spéciales ou de capacités de mise à l'échelle. Et c'est l'idée parfaite pour votre prochain projet d'apprentissage automatique !

Vous pouvez télécharger l'ensemble de données d'iris ici .

9. Projet ML de prédiction des ventes BigMart

C'est une excellente idée de projet ML pour les débutants. Ce projet ML est idéal pour apprendre comment fonctionnent les algorithmes ML non supervisés. L'ensemble de données de ventes BigMart comprend précisément les données de ventes de 2013 pour 1559 produits dans dix points de vente dans différentes villes.

L'objectif ici est d'utiliser l'ensemble de données de vente BigMart pour développer un modèle de régression qui peut prédire la vente de chacun des 1559 produits au cours de l'année à venir dans les dix points de vente BigMart différents. L'ensemble de données de ventes BigMart contient des attributs spécifiques pour chaque produit et point de vente, vous aidant ainsi à comprendre les propriétés des différents produits et magasins qui influencent les ventes globales de BigMart en tant que marque.

10. Moteurs de recommandation avec jeu de données MovieLens

Les moteurs de recommandation sont devenus extrêmement populaires dans les sites d'achat en ligne et de streaming. Par exemple, les plateformes de streaming de contenu en ligne comme Netflix et Hulu ont des moteurs de recommandation pour personnaliser leur contenu en fonction des préférences individuelles des clients et de l'historique de navigation. En adaptant le contenu pour répondre aux besoins et aux préférences de visionnage des différents clients, ces sites ont pu stimuler la demande pour leurs services de streaming.

En tant que débutant, vous pouvez vous essayer à la création d'un système de recommandation en utilisant l'un des ensembles de données les plus populaires disponibles sur le Web - l'ensemble de données MovieLens. Cet ensemble de données comprend plus de "25 millions d'évaluations et un million d'applications de balises appliquées à 62 000 films par 162 000 utilisateurs". Vous pouvez commencer ce projet en créant une visualisation cloud mondiale des titres de films pour créer un moteur de recommandation de films pour MovieLens.

Vous pouvez consulter l'ensemble de données MovieLens ici .

11. Prédire la qualité du vin à l'aide de l'ensemble de données sur la qualité du vin

C'est un fait bien établi que l'âge rend le vin meilleur - plus le vin est vieux, meilleur sera son goût. Cependant, l'âge n'est pas la seule chose qui détermine le goût d'un vin. De nombreux facteurs déterminent la certification de la qualité du vin, y compris des tests physicochimiques tels que la quantité d'alcool, l'acidité fixe, l'acidité volatile, la densité et le niveau de pH, pour n'en nommer que quelques-uns.

Dans ce projet ML, vous devez développer un modèle ML capable d'explorer les propriétés chimiques d'un vin pour prédire sa qualité. L'ensemble de données sur la qualité du vin que vous utiliserez pour ce projet se compose d'environ 4898 observations, dont 11 variables indépendantes et une variable dépendante. Mentionner des projets d'apprentissage automatique pour la dernière année peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que les autres.

12. Classification des chiffres manuscrits MNIST

C'est l'un des projets d'apprentissage automatique intéressants. L'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones ont trouvé des cas d'utilisation dans de nombreuses applications du monde réel telles que la reconnaissance d'images, la génération automatique de texte, les voitures sans conducteur, et bien plus encore. Cependant, avant de vous plonger dans ces domaines complexes du Deep Learning, vous devez commencer par un jeu de données simple comme le jeu de données MNIST. Alors, pourquoi ne pas utiliser vos compétences pour développer un impressionnant projet d'apprentissage automatique basé sur MNIST ?

Le projet de classification des chiffres du MNIST est conçu pour entraîner les machines à reconnaître les chiffres manuscrits. Étant donné que les débutants ont généralement du mal à travailler avec des données d'image sur des données relationnelles plates, l'ensemble de données MNIST est le meilleur pour les débutants. Dans ce projet, vous utiliserez les ensembles de données MNIST pour former votre modèle ML à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Bien que l'ensemble de données MNIST puisse parfaitement tenir dans la mémoire de votre PC (il est très petit), la tâche de reconnaissance des chiffres manuscrits est assez difficile.

Vous pouvez accéder à l'ensemble de données MNIST ici .

13. Reconnaissance de l'activité humaine à l'aide d'un ensemble de données de smartphone

C'est l'une des idées de projets d'apprentissage automatique les plus en vogue. L'ensemble de données du smartphone comprend l'enregistrement de l'activité physique et les informations de 30 personnes. Ces données ont été captées grâce à un smartphone équipé de capteurs inertiels.

Ce projet ML vise à construire un modèle de classification capable d'identifier les activités de fitness humain avec un haut degré de précision. En travaillant sur ce projet ML, vous apprendrez les bases de la classification et comment résoudre des problèmes de multi-classification.

14. Détection d'objets avec Deep Learning

C'est l'un des projets d'apprentissage automatique intéressants à créer. En ce qui concerne la classification des images, les réseaux de neurones profonds (DNN) devraient être votre choix préféré. Alors que les DNN sont déjà utilisés dans de nombreuses applications de classification d'images du monde réel, ce projet ML vise à le monter d'un cran.

Dans ce projet ML, vous résoudrez le problème de la détection d'objets en exploitant les DNN. Vous devrez développer un modèle capable à la fois de classer des objets et de localiser avec précision des objets de différentes classes. Ici, vous traiterez la tâche de détection d'objets comme un problème de régression vers les masques de boîte englobante d'objets. De plus, vous définirez une procédure d'inférence multi-échelles qui peut générer des détections d'objets à haute résolution à un coût minime.

15. Détection de fausses nouvelles

C'est l'une des excellentes idées de projets d'apprentissage automatique pour les débutants, en particulier la façon dont les fausses nouvelles se répandent comme une traînée de poudre maintenant. Les fake news ont le don de se répandre comme une traînée de poudre. Et avec les médias sociaux qui dominent nos vies en ce moment, il est devenu plus critique que jamais de distinguer les fausses nouvelles des vrais événements d'actualité. C'est là que l'apprentissage automatique peut aider. Facebook utilise déjà l'IA pour filtrer les histoires fausses et spammées des flux des utilisateurs.

Ce projet ML vise à tirer parti des techniques NLP (Natural Language Processing) pour détecter les fausses nouvelles et les histoires trompeuses qui émergent de sources non fiables. Vous pouvez également utiliser l'approche classique de classification de texte pour concevoir un modèle capable de faire la différence entre les vraies et les fausses nouvelles. Dans cette dernière méthode, vous pouvez collecter des ensembles de données pour les nouvelles réelles et fausses et créer un modèle ML à l'aide du classificateur Naive Bayes pour classer une information comme frauduleuse ou réelle en fonction des mots et des phrases qui y sont utilisés.

16. Inscrire le projet d'e-mail

L' ensemble de données de messagerie d'Enron contient près de 500 000 e-mails de plus de 150 utilisateurs. Il s'agit d'un ensemble de données extrêmement précieux pour le traitement du langage naturel. Ce projet consiste à construire un modèle ML qui utilise l'algorithme de clustering k-means pour détecter les actions frauduleuses. Le modèle séparera les observations en nombre « k » de grappes selon des modèles similaires dans l'ensemble de données.

17. Projet Parkinson

L' ensemble de données Parkinson comprend 195 dossiers biomédicaux de personnes présentant 23 caractéristiques variées. L'idée derrière ce projet est de concevoir un modèle ML capable de différencier les personnes en bonne santé de celles souffrant de la maladie de Parkinson. Le modèle utilise l'algorithme XGboost (Extreme Gradient Boosting) basé sur des arbres de décision pour effectuer la séparation.

18. Projet Flickr 30K

L' ensemble de données Flickr 30K se compose de plus de 30 000 images, chacune ayant une légende unique. Vous utiliserez cet ensemble de données pour créer un générateur de légendes d'image. L'idée est de créer un modèle CNN capable d'analyser et d'extraire efficacement les caractéristiques d'une image et de créer une légende appropriée décrivant l'image en anglais.

19. Projet clients du centre commercial

Comme son nom l'indique, l' ensemble de données des clients du centre commercial comprend les enregistrements des personnes qui ont visité le centre commercial, tels que le sexe, l'âge, l'ID client, le revenu annuel, le score de dépenses, etc. Vous allez créer un modèle qui utilisera ces données pour segmenter les clients. en différents groupes en fonction de leurs modèles de comportement. Une telle segmentation de la clientèle est une tactique marketing très utile utilisée par les marques et les spécialistes du marketing pour augmenter les ventes et les revenus tout en augmentant la satisfaction des clients.

20. Projet cinétique

Pour ce projet, vous utiliserez un vaste ensemble de données comprenant trois ensembles de données distincts - Kinetics 400, Kinetics 600 et Kinetics 700 - contenant des liens URL de plus de 6,5 millions de vidéos de haute qualité. Votre objectif est de créer un modèle capable de détecter et d'identifier les actions d'un humain en étudiant une série d'observations différentes.

21. Projet de système de recommandation

Il s'agit d'une riche collection d'ensembles de données contenant une gamme variée d'ensembles de données recueillis à partir de sites Web populaires tels que les critiques de livres Goodreads, les critiques de produits Amazon, les médias sociaux, etc. Votre objectif est de créer un moteur de recommandation (comme ceux utilisés par Amazon et Netflix) qui peut générer recommandations personnalisées de produits, films, musique, etc., en fonction des préférences, des besoins et du comportement en ligne des clients.

22. Le projet immobilier de Boston

L' ensemble de données sur le logement de Boston comprend les détails de différentes maisons à Boston en fonction de facteurs tels que le taux d'imposition, le taux de criminalité, le nombre de pièces dans une maison, etc. Il s'agit d'un excellent ensemble de données pour prédire les prix de différentes maisons à Boston. Dans ce projet, vous allez créer un modèle capable de prédire le prix d'une maison neuve à l'aide de la régression linéaire. La régression linéaire est la mieux adaptée à ce projet car elle est utilisée lorsque les données ont une relation linéaire entre les valeurs d'entrée et de sortie et lorsque l'entrée est inconnue.

23. Projet de paysages urbains

Cet ensemble de données open source comprend des annotations de haute qualité au niveau des pixels de séquences vidéo collectées dans les rues de 50 villes différentes. Il est extrêmement utile pour l'analyse sémantique. Vous pouvez utiliser cet ensemble de données pour former des réseaux de neurones profonds afin d'analyser et de comprendre le paysage urbain. Le projet consiste à concevoir un modèle capable d'effectuer une segmentation d'images et d'identifier divers objets (voitures, bus, camions, arbres, routes, personnes, etc.) à partir d'une séquence vidéo de rue.

24. Projet YouTube 8M

Le Youtube 8M est un énorme ensemble de données qui contient 6,1 millions d'ID vidéo YouTube, 350 000 heures de vidéo, 2,6 milliards de fonctionnalités audio/visuelles, 3862 classes et une moyenne de 3 étiquettes pour chaque vidéo. Il est largement utilisé pour les projets de classification vidéo. Dans ce projet, vous allez créer un système de classification vidéo capable de décrire avec précision une vidéo. Il examinera une série d'entrées différentes et classera les vidéos dans des catégories distinctes.

25. Son urbain 8K

Le jeu de données Urban Sound 8K est utilisé pour la classification des sons. Il comprend une collection diversifiée de 8732 sons urbains appartenant à différentes classes telles que les sirènes, la musique de rue, les aboiements de chiens, le gazouillis des oiseaux, les gens qui parlent, etc. Vous allez concevoir un modèle de classification des sons capable de détecter automatiquement quel son urbain joue dans le

26. Projet IMDB-Wiki

Cet ensemble de données étiqueté est probablement l'une des plus vastes collections d'images de visage recueillies sur IMDB et Wikipedia. Il contient plus de 5 millions d'images de visage étiquetées avec l'âge et le sexe. avec le sexe et l'âge étiquetés. Vous allez créer un modèle capable de détecter les visages et de prédire leur âge et leur sexe avec précision. Vous pouvez créer différents segments/tranches d'âge comme 0-10, 10-20, 30-40, etc.

27. Projet Librispeech

L' ensemble de données librispeech est une collection massive de discours en anglais issus du projet LibriVox. Il contient des discours lus en anglais dans divers accents qui s'étendent sur plus de 1000 heures et est l'outil parfait pour la reconnaissance vocale. L'objectif de ce projet est de créer un modèle capable de traduire automatiquement l'audio en texte. Vous construirez un système de reconnaissance vocale capable de détecter la parole en anglais et de la traduire au format texte.

28. Projet allemand de référence de reconnaissance des panneaux de signalisation (GTSRB)

Cet ensemble de données contient plus de 50 000 images de panneaux de signalisation segmentés en 43 classes et contenant des informations sur la boîte englobante de chaque panneau de signalisation. Il est idéal pour la classification multiclasse, ce sur quoi vous allez vous concentrer ici. Vous allez créer un modèle à l'aide d'un cadre d'apprentissage en profondeur capable de reconnaître la boîte englobante des panneaux et de classer les panneaux de signalisation. Le projet peut être extrêmement utile pour les véhicules autonomes car il détecte les panneaux et aide les conducteurs à prendre les mesures nécessaires.

29. Résumé du texte vidéo des matchs sportifs

Ce projet est exactement ce qu'il paraît - obtenir un résumé précis et concis d'une vidéo de sport. C'est un outil utile pour les sites Web sportifs qui informent les lecteurs sur les temps forts des matchs. Étant donné que les réseaux de neurones sont les meilleurs pour la synthèse de texte, vous allez construire ce modèle à l'aide de réseaux d'apprentissage en profondeur tels que les 3D-CNN, les RNN et les LSTM . Vous allez d'abord fragmenter une vidéo de sport en plusieurs sections en utilisant les algorithmes ML appropriés, puis utiliser une combinaison de SVM (Support vector machines), de réseaux de neurones et d'algorithme k-means.

30. Générateur de résumé de réunion d'affaires

Le résumé consiste à extraire les informations les plus significatives et les plus précieuses des conversations, des fichiers audio/vidéo, etc., de manière brève et concise. Cela se fait généralement par fonctionnalité capturant les traits statistiques, linguistiques et sentimentaux avec la structure de dialogue de la conversation en question. Dans ce projet, vous utiliserez des techniques d'apprentissage en profondeur et de traitement du langage naturel pour créer des résumés précis de réunions d'affaires tout en respectant le contexte de l'ensemble de la conversation.

31. Analyse des sentiments pour la dépression

La dépression est un problème de santé majeur dans le monde. Chaque année, des millions de personnes se suicident à cause de la dépression et d'une mauvaise santé mentale. Habituellement, la stigmatisation attachée aux problèmes de santé mentale et le retard de traitement en sont les deux principales causes. Dans ce projet, vous tirerez parti des données recueillies sur différentes plateformes de médias sociaux et analyserez les marqueurs linguistiques dans les publications sur les médias sociaux pour comprendre la santé mentale des individus. L'idée est de créer un modèle d'apprentissage en profondeur qui peut offrir des informations précieuses et précises sur sa santé mentale bien plus tôt que les méthodes conventionnelles.

32. Solveur d'équations manuscrites

La reconnaissance d'expressions mathématiques manuscrites est un domaine d'étude crucial dans la recherche en vision par ordinateur. Vous construirez un modèle et l'entraînerez à résoudre des équations mathématiques manuscrites à l'aide de réseaux de neurones convolutifs. Le modèle utilisera également des techniques de traitement d'images. Ce projet consiste à former le modèle avec les bonnes données pour le rendre apte à lire des chiffres manuscrits, des symboles, etc., afin de fournir des résultats corrects pour des équations mathématiques de différents niveaux de complexité.

33. Reconnaissance faciale pour détecter l'humeur et recommander des chansons

C'est un fait connu que les gens écoutent de la musique en fonction de leur humeur et de leurs sentiments actuels. Alors, pourquoi ne pas créer une application capable de détecter l'humeur d'une personne grâce à ses expressions faciales et de recommander des chansons en conséquence ? Pour cela, vous utiliserez des éléments et des techniques de vision par ordinateur. L'objectif est de créer un modèle capable d'exploiter efficacement la vision par ordinateur pour aider les ordinateurs à acquérir une compréhension de haut niveau des images et des vidéos.

34. Générateur de musique

Une composition musicale n'est rien d'autre qu'une combinaison mélodieuse de différents niveaux de fréquence. Dans ce projet, vous allez concevoir un générateur de musique automatique capable de composer de courts morceaux de musique avec une intervention humaine minimale. Vous utiliserez des algorithmes d'apprentissage en profondeur et des réseaux LTSM pour créer ce générateur de musique.

35. Système de prédiction des maladies

Ce projet ML est conçu pour prédire les maladies. Vous allez créer ce modèle à l'aide de R and R Studio et de l' ensemble de données Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) . Cet ensemble de données comprend deux classes de prédicteurs - masse mammaire bénigne et maligne. Il est essentiel d'avoir une connaissance de base des forêts aléatoires et de XGBoost pour travailler sur ce projet.

36. Trouver une exo-planète habitable

Au cours de la dernière décennie, nous avons réussi à identifier de nombreuses planètes en transit et exo-planètes. Étant donné que l'interprétation manuelle des exoplanètes potentielles est assez difficile et prend du temps (sans oublier qu'elle est également sujette à l'erreur humaine), il est préférable d'utiliser l'apprentissage en profondeur pour identifier les exoplanètes. Ce projet vise à découvrir s'il existe des exoplanètes habitables autour de nous en utilisant des CNN et des données de séries chronologiques bruyantes. Cette méthode permet d'identifier les exoplanètes habitables avec plus de précision que la méthode des moindres carrés.

37. Régénération d'image pour les bobines anciennes et endommagées

La restauration de bobines d'images anciennes ou endommagées est une tâche difficile. Il est presque toujours impossible de restaurer d'anciennes photos dans leur état d'origine. Cependant, l'apprentissage en profondeur peut résoudre ce problème. Vous construirez un modèle d'apprentissage en profondeur capable d'identifier les défauts d'une image (éraflures, trous, plis, décoloration, etc.) et d'utiliser des algorithmes d'Inpainting pour le restaurer. Vous pouvez même coloriser d'anciennes images N&B.

Projets industriels réels

Magenta

Ce projet de recherche se concentre sur l'exploration des applications de l'apprentissage automatique dans le processus de création artistique et musicale. Vous développerez des algorithmes uniques d'apprentissage par renforcement et d'apprentissage en profondeur qui peuvent générer des images, des chansons, de la musique et bien plus encore. C'est le projet parfait pour les esprits créatifs passionnés d'art et de musique.

BlueEx

BluEx est l'une des principales sociétés de logistique en Inde qui a développé une base de fans, grâce à ses livraisons rapides et efficaces. Cependant, comme c'est le cas pour tous les prestataires logistiques, BluEx est confronté à un défi particulier qui coûte à la fois du temps et de l'argent : ses chauffeurs ne fréquentent pas les voies de livraison optimales, ce qui entraîne des retards et des coûts de carburant plus élevés. Vous allez créer un modèle ML à l'aide de l'apprentissage par renforcement qui peut trouver le chemin le plus efficace pour un lieu de livraison particulier. Cela peut économiser jusqu'à 15 % du coût du carburant pour BluEx.

Studios de mouvement

Motion Studios se vante d'être la plus grande maison de production radio d'Europe avec des revenus dépassant le milliard de dollars. Depuis que la société de médias a lancé son émission de téléréalité, RJ Star, ils ont reçu une réponse phénoménale et sont inondés de clips vocaux. Étant une émission de téléréalité, il y a une fenêtre de temps limitée pour choisir les candidats. Vous allez créer un modèle capable de différencier les voix masculines et féminines et de classer les clips vocaux pour faciliter une filtration plus rapide. Cela aidera à une sélection plus rapide, facilitant la tâche des cadres du spectacle.

LithionPower

Lithionpower construit des batteries pour les véhicules électriques. Habituellement, les conducteurs louent les batteries de l'entreprise pour une journée et les remplacent par une batterie chargée. La durée de vie de la batterie dépend de facteurs tels que la distance parcourue par jour, la survitesse, etc. LithionPower utilise un modèle de tarification variable basé sur l'historique de conduite du conducteur. L'objectif de ce projet est de construire un modèle de cluster qui regroupera les conducteurs en fonction de leur historique de conduite et incitera les conducteurs en fonction de ces clusters. Bien que cela augmentera les bénéfices de 15 à 20 %, cela facturera également plus aux conducteurs ayant un mauvais historique de conduite.

Conclusion

Voici une liste complète d' idées de projets d'apprentissage automatique . L'apprentissage automatique en est encore à ses balbutiements dans le monde entier. Il y a beaucoup de projets à faire, et beaucoup à améliorer. Avec des esprits intelligents et des idées pointues, les systèmes avec support commercial deviennent meilleurs, plus rapides et plus rentables. Si vous souhaitez exceller dans l'apprentissage automatique, vous devez acquérir une expérience pratique de tels projets d'apprentissage automatique.

Vous pouvez également consulter notre programme Executive PG en Machine Learning & AI de l'IIT Delhi . IIT Delhi est l'une des institutions les plus prestigieuses de l'Inde. Avec plus de 500 membres du corps professoral internes qui sont les meilleurs dans les matières.

Ce n'est qu'en travaillant avec des outils ML et des algorithmes ML que vous pourrez comprendre comment les infrastructures ML fonctionnent dans la réalité. Maintenant, allez-y et mettez à l'épreuve toutes les connaissances que vous avez acquises grâce à notre guide d'idées de projets d'apprentissage automatique pour créer vos propres projets d'apprentissage automatique !