Top 10 des projets ML en temps réel pour les étudiants et les professionnels

En ce qui concerne la technologie, le simple fait d'avoir les connaissances théoriques des manuels ne vous mènera pas loin. Ce n'est que lorsque vous adoptez une approche pratique que vous pouvez maîtriser la technologie ou la compétence concernée. Et quelle meilleure façon de le faire que de mettre la main sur des projets en temps réel ?

Il en va de même pour le domaine de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Les projets d'apprentissage automatique vous aident à apprendre tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour acquérir une expérience de l'environnement de travail en temps réel et vous rendre employable dans l'industrie. De plus, la taille actuelle et prévue du marché mondial de l'intelligence artificielle ne fait que rendre logique pour les acteurs du domaine la maîtrise de l'apprentissage automatique. Alors, sans plus tarder, nous vous présentons les 10 meilleurs projets d'apprentissage en profondeur et idées de projets d'apprentissage automatique pour les débutants et les professionnels qui souhaitent faire ressortir leur CV.

Idées de projets d'apprentissage automatique pour étudiants et professionnels

Vous trouverez ci-dessous une liste d'idées de projets d'apprentissage automatique attrayants pour les étudiants et les professionnels afin de se familiariser directement avec l'apprentissage automatique.

1. Classification des chiffres MNIST

La classification numérique MNIST est l'un des projets d'apprentissage en profondeur les plus intéressants pour les débutants. L'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones ont certainement des applications avancées du monde réel telles que la génération automatique de texte, la reconnaissance d'images, les voitures autonomes, etc. Mais avant de traiter ces applications complexes, travailler sur l'ensemble de données MNIST est un excellent brise-glace. Ce projet vise à entraîner votre modèle d'apprentissage automatique à reconnaître les chiffres manuscrits à l'aide des ensembles de données MNIST et des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Dans l'ensemble, c'est le projet parfait pour ceux qui trouvent moins difficile de travailler avec des données relationnelles sur des données d'image.

2. Classification des fleurs d'iris

Souvent considéré comme le "Hello World" des projets d'apprentissage automatique, le projet de classification des fleurs d'iris est le meilleur endroit pour les débutants pour commencer leur voyage d'apprentissage automatique. Le projet est basé sur l'ensemble de données sur les fleurs d'iris et vise à classer les jolies fleurs violettes en trois espèces - versicolor, virginica et setosa. On peut différencier les espèces en fonction de leurs pétales et sépales. L'ensemble de données a des attributs numériques et nécessite que les débutants se familiarisent avec les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé et comment charger et gérer les données. De plus, l'ensemble de données est petit et s'intègre facilement dans la mémoire sans nécessiter de transformation ou de mise à l'échelle supplémentaire.

3. Système de recommandation musicale

Sur les sites d'achat en ligne comme Amazon, le système fait des recommandations de produits lors du paiement - ceux que le client est susceptible d'acheter en fonction de ses achats précédents. De même, les sites de streaming de films/musique comme Netflix et Spotify sont assez bons pour suggérer des films et des chansons qu'un utilisateur particulier pourrait aimer. À l'aide d'un ensemble de données de service de streaming musical, vous pouvez créer un système de recommandation personnalisé similaire dans votre projet d'apprentissage automatique. L'objectif est de déterminer quelle nouvelle chanson ou quel artiste un utilisateur pourrait aimer en fonction de ses choix précédents et de prédire les chances qu'un utilisateur écoute une chanson de manière répétitive dans un temps donné.

4. Prédicteur des cours boursiers

Si vous êtes enclin à la finance, le prédicteur du cours des actions est l'un des meilleurs projets d'apprentissage automatique que vous puissiez explorer. Aujourd'hui, la plupart des organisations commerciales et des entreprises axées sur les données ont constamment besoin de logiciels capables de surveiller et d'analyser avec précision les performances de l'entreprise et de prévoir le prix futur de diverses actions. Avec l'énorme quantité de données boursières disponibles, travailler sur un prédicteur des cours boursiers est une opportunité passionnante pour les scientifiques des données et les passionnés d'apprentissage automatique. Cependant, travailler sur ce projet nécessitera une solide connaissance de l'analyse prédictive, de l'analyse de l'action, de l'analyse de régression et de la modélisation statistique.

5. Solveur d'équations manuscrites

Faire en sorte que votre modèle d'apprentissage automatique reconnaisse les chiffres manuscrits n'est que le début. Ceux qui ont surmonté le projet de classification des chiffres MNIST de niveau débutant peuvent aller de l'avant et construire un projet capable de résoudre des équations manuscrites à l'aide de CNN. Reconnaître les équations mathématiques manuscrites est l'un des problèmes les plus déconcertants dans le domaine de la recherche en vision par ordinateur. Cependant, avec une combinaison de CNN et de certaines techniques de traitement d'image, il est possible de former un solveur égal manuscrit à l'aide de chiffres mathématiques et de symboles manuscrits. Le projet est une étape vers la numérisation des étapes de résolution d'une équation mathématique écrite à l'aide d'un stylo et de papier.

6. Analyse des sentiments basée sur les publications sur les réseaux sociaux

Une plate-forme de médias sociaux comme Facebook ou Instagram peut n'être qu'un endroit pour exprimer des sentiments et des opinions personnelles à l'utilisateur moyen. Pourtant, pour les entreprises, c'est une avenue pour étudier le comportement des consommateurs. Les médias sociaux regorgent de contenu généré par les utilisateurs. Comprendre les sentiments derrière chaque texte ou image est essentiel pour les organisations commerciales afin d'améliorer le service client basé sur une étude en temps réel du comportement des consommateurs. De plus, l'analyse des marqueurs linguistiques dans les publications sur les réseaux sociaux peut aider à créer un modèle d'apprentissage en profondeur capable de donner des informations personnalisées sur la santé mentale de l'utilisateur plus tôt que les approches conventionnelles. Vous pouvez extraire des données de Reddit ou Twitter pour démarrer ce projet.

7. Prédiction de l'éligibilité au prêt

Les banques suivent généralement un processus très rigoureux avant d'approuver un prêt. Mais grâce aux progrès de l'apprentissage automatique, il est possible de prédire l'éligibilité des prêts plus rapidement et avec beaucoup plus de précision. Le modèle d'apprentissage automatique pour la prédiction de l'éligibilité au prêt sera formé à l'aide d'un ensemble de données composé de données relatives au demandeur, telles que le montant du prêt, le sexe, le revenu, l'état civil, le nombre de personnes à charge, les qualifications, l'historique de la carte de crédit, etc. Le projet impliquera la formation et le test du modèle à l'aide de la validation croisée, et vous apprendrez à créer des modèles statistiques tels que XGBoost, Gradient Boosting et des métriques telles que le scoreur MCC, la courbe ROC, etc.

8. Prédiction de la qualité du vin

L'ensemble de données de prédiction de la qualité du vin est très populaire parmi les étudiants débutant dans le domaine de la science des données. Il s'agit d'utiliser l'acidité volatile, l'acidité fixe, la densité et l'alcool pour prédire la qualité du vin rouge. Vous pouvez adopter l'approche de classification ou de régression pour ce projet. La variable de qualité du vin que vous devez prédire dans l'ensemble de données est comprise entre 0 et 10, et vous pouvez le faire en créant un modèle de régression. Une autre approche consisterait à créer trois catégories (faible, moyen et élevé), à décomposer les 0-10 en intervalles distincts et à les transformer en valeurs catégorielles. Par conséquent, vous pouvez créer n'importe quel modèle de classification pour la prédiction.

9. Prévision du prix de l'immobilier

Si vous êtes un débutant en apprentissage automatique, vous pouvez utiliser l'ensemble de données sur les prix des logements de Kaggle pour créer un projet de prévision des prix des logements. Le prix d'une maison particulière est la variable cible dans cet ensemble de données. Votre modèle ML doit prédire le prix en utilisant des informations telles que la localité, le nombre de chambres et les services publics. Puisqu'il s'agit d'un problème de régression, les débutants peuvent adopter l'approche de régression linéaire pour construire le modèle. Ceux qui souhaitent adopter une approche plus avancée peuvent utiliser le gradient boosting ou le régresseur forestier aléatoire pour prédire les prix des logements. L'ensemble de données contient également de nombreuses variables catégorielles, qui nécessiteraient des techniques telles que l'encodage d'étiquettes et l'encodage à chaud.

10. Segmentation client en Python

Pour ceux qui souhaitent se lancer dans l'apprentissage automatique non supervisé, l'ensemble de données de segmentation client sur Kaggle est votre meilleur choix. L'ensemble de données se compose de détails sur les clients tels que le sexe, l'âge, le revenu annuel et le score de dépenses. Vous devez utiliser ces variables pour regrouper les clients qui se ressemblent dans des clusters similaires. Les principaux objectifs du projet sont de réaliser la segmentation des clients, d'identifier les clients cibles pour diverses stratégies de marketing et de comprendre les mécanismes réels des stratégies de marketing. Vous pouvez utiliser le clustering hiérarchique ou le clustering k-means pour accomplir ces tâches.

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