15 idee interessanti per progetti di apprendimento automatico per principianti [2022]

Idee per progetti di apprendimento automatico

Poiché l'Intelligenza Artificiale (AI) continua a progredire rapidamente nel 2022, il raggiungimento della padronanza del Machine Learning (ML) sta diventando sempre più importante per tutti gli attori in questo campo. Questo perché sia ​​AI che ML si completano a vicenda. Quindi, se sei un principiante, la cosa migliore che puoi fare è lavorare su alcuni progetti di Machine Learning.

Noi di upGrad crediamo in un approccio pratico poiché la conoscenza teorica da sola non sarà di aiuto in un ambiente di lavoro in tempo reale. In questo articolo, esploreremo alcuni interessanti progetti di Machine Learning su cui i principianti possono lavorare per mettere alla prova le loro conoscenze di Machine Learning. In questo articolo troverai le 15 migliori idee per progetti di machine learning per i principianti per acquisire esperienza pratica.

Ma prima, affrontiamo la domanda più pertinente che deve essere in agguato nella tua mente: perché costruire progetti di Machine Learning?

Quando si tratta di carriere nello sviluppo di software, è d'obbligo per gli aspiranti sviluppatori lavorare sui propri progetti. Lo sviluppo di progetti nel mondo reale è il modo migliore per affinare le tue abilità e materializzare le tue conoscenze teoriche in esperienza pratica. Più sperimenti diversi progetti di Machine Learning , più conoscenze acquisisci.

Sebbene i libri di testo e i materiali di studio ti forniscano tutte le conoscenze di cui hai bisogno sull'apprendimento automatico, non puoi mai padroneggiare davvero il ML a meno che non investi il ​​tuo tempo in esperimenti pratici nella vita reale: progetti sull'apprendimento automatico. Quando inizi a lavorare su idee per progetti di apprendimento automatico, non solo sarai in grado di testare i tuoi punti di forza e di debolezza, ma otterrai anche visibilità che può essere immensamente utile per dare impulso alla tua carriera. In questo tutorial troverai 15 idee interessanti per progetti di machine learning per i principianti per fare esperienza pratica sull'apprendimento automatico.

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Quindi, ecco alcuni progetti di Machine Learning su cui i principianti possono lavorare:

Ecco alcune fantastiche idee per progetti di Machine Learning per principianti

Guarda il nostro video sulle idee e gli argomenti dei progetti di machine learning...

Questo elenco di idee per progetti di machine learning per studenti è adatto ai principianti e a coloro che hanno appena iniziato con Machine Learning o Data Science in generale. Queste idee per progetti di machine learning ti daranno tutte le pratiche necessarie per avere successo nella tua carriera di professionista di machine learning.

Inoltre, se stai cercando idee per progetti di Machine Learning per l'ultimo anno , questo elenco dovrebbe aiutarti. Quindi, senza ulteriori indugi, entriamo subito in alcune idee di progetti di Machine Learning che rafforzeranno la tua base e ti permetteranno di salire la scala.

1. Predittore dei prezzi delle azioni

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti pratici di Machine Learning per gli studenti è lavorare su Stock Price Predictor. Le organizzazioni imprenditoriali e le aziende oggi sono alla ricerca di software in grado di monitorare e analizzare le prestazioni dell'azienda e prevedere i prezzi futuri di vari titoli. E con così tanti dati disponibili sul mercato azionario, è un focolaio di opportunità per i data scientist con un'inclinazione alla finanza.

Tuttavia, prima di iniziare, devi avere una buona dose di conoscenza nelle seguenti aree:

• Analisi predittiva: sfruttare varie tecniche di intelligenza artificiale per diversi processi di dati come data mining, esplorazione dei dati, ecc. per "prevedere" il comportamento dei possibili risultati.
• Analisi di regressione: l'analisi regressiva è un tipo di tecnica predittiva basata sull'interazione tra una/e variabile/e dipendente/i (obiettivo) e una/e indipendente/e (predittore).
• Analisi delle azioni: in questo metodo, vengono analizzate tutte le azioni eseguite dalle due tecniche sopra menzionate, dopodiché il risultato viene immesso nella memoria di apprendimento automatico.
• Modellazione statistica: implica la costruzione di una descrizione matematica di un processo del mondo reale e l'elaborazione delle incertezze, se presenti, all'interno di tale processo.

2. Predittore sportivo

In Moneyball di Michael Lewis , la squadra di Oakland Athletics ha trasformato il volto del baseball incorporando la tecnica di scouting analitica dei giocatori nel loro piano di gioco. E proprio come loro, anche tu puoi rivoluzionare lo sport nel mondo reale! Questo è un eccellente progetto di apprendimento automatico per principianti.

Dal momento che non c'è carenza di dati nel mondo dello sport, è possibile utilizzare questi dati per creare progetti di apprendimento automatico divertenti e creativi come l'utilizzo delle statistiche sportive universitarie per prevedere quale giocatore avrebbe la migliore carriera in uno specifico sport (talent scouting). Potresti anche optare per migliorare la gestione della squadra analizzando i punti di forza e di debolezza dei giocatori in una squadra e classificandoli di conseguenza.

Con la quantità di statistiche sportive e dati disponibili, questa è un'arena eccellente per affinare le tue capacità di esplorazione e visualizzazione dei dati. Per chiunque abbia un talento in Python, Scikit-Learn sarà la scelta ideale in quanto include una serie di strumenti utili per analisi di regressione, classificazioni, acquisizione di dati e così via. Menzionare i progetti di Machine Learning per l'ultimo anno può aiutare il tuo curriculum a sembrare molto più interessante di altri.

3. Sviluppa un analizzatore di sentimenti

Questa è una delle idee interessanti del progetto di apprendimento automatico. Sebbene la maggior parte di noi utilizzi le piattaforme dei social media per trasmettere i propri sentimenti e opinioni personali affinché il mondo possa vederli, una delle maggiori sfide risiede nella comprensione dei "sentimenti" dietro i post sui social media.

E questa è l'idea perfetta per il tuo prossimo progetto di machine learning!

I social media prosperano con tonnellate di contenuti generati dagli utenti. Creando un sistema ML in grado di analizzare il sentimento dietro i testi o un post, diventerebbe molto più facile per le organizzazioni comprendere il comportamento dei consumatori. Ciò, a sua volta, consentirebbe loro di migliorare il servizio clienti, fornendo così la possibilità di una soddisfazione ottimale del consumatore.

Puoi provare a estrarre i dati da Twitter o Reddit per iniziare con il tuo progetto di machine learning di analisi del sentimento. Questo potrebbe essere uno di quei rari casi di progetti di deep learning che possono aiutarti anche in altri aspetti.

4. Migliorare l'assistenza sanitaria

Le applicazioni AI e ML hanno già iniziato a penetrare nel settore sanitario e stanno anche trasformando rapidamente il volto dell'assistenza sanitaria globale. I dispositivi indossabili sanitari, il monitoraggio remoto, la telemedicina, la chirurgia robotica, ecc., sono tutti possibili grazie agli algoritmi di apprendimento automatico basati sull'intelligenza artificiale. Non solo stanno aiutando gli operatori sanitari (fornitori di assistenza sanitaria) a fornire servizi sanitari migliori e veloci, ma stanno anche riducendo in misura significativa la dipendenza e il carico di lavoro dei medici.

Quindi, perché non utilizzare le tue capacità per sviluppare un impressionante progetto di apprendimento automatico basato sull'assistenza sanitaria? Gestire un progetto con algoritmi di Machine Learning per principianti può essere utile per costruire la tua carriera con un buon inizio.

Il settore sanitario dispone di enormi quantità di dati. Sfruttando questi dati, puoi creare:

• Sistemi diagnostici in grado di scansionare automaticamente immagini, raggi X, ecc. e fornire una diagnosi accurata di possibili malattie.
• Applicazioni di cura preventiva in grado di prevedere le possibilità di epidemie come influenza, malaria, ecc., sia a livello nazionale che comunitario.

5. Prepara algoritmi ML – da zero!

Questa è una delle eccellenti idee per progetti di apprendimento automatico per principianti. Scrivere algoritmi ML da zero offrirà due vantaggi:

• Uno, scrivere algoritmi ML è il modo migliore per comprendere il nocciolo della loro meccanica.
• Secondo, imparerai come trasformare le istruzioni matematiche in codice funzionale. Questa abilità ti tornerà utile nella tua futura carriera in Machine Learning.

Puoi iniziare scegliendo un algoritmo semplice e non troppo complesso. Dietro la creazione di ogni algoritmo, anche il più semplice, ci sono diverse decisioni attentamente calcolate. Dopo aver raggiunto un certo livello di padronanza nella creazione di semplici algoritmi ML, prova a modificare ed estendere la loro funzionalità. Ad esempio, potresti prendere un algoritmo di regressione logistica vanilla e aggiungervi parametri di regolarizzazione per trasformarlo in un algoritmo di regressione lazo/ridge. Menzionare i progetti di apprendimento automatico può aiutare il tuo curriculum a sembrare molto più interessante di altri.

6. Sviluppare una rete neurale in grado di leggere la grafia

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti Java pratici per gli studenti è lavorare sulla rete neurale. Deep learning e reti neurali sono le due parole d'ordine che accadono nell'IA. Questi ci hanno regalato meraviglie tecnologiche come auto senza conducente, riconoscimento delle immagini e così via.
Quindi, ora è il momento di esplorare l'arena delle reti neurali. Inizia il tuo progetto di apprendimento automatico della rete neurale con la sfida di classificazione delle cifre scritte a mano MNIST. Ha un'interfaccia molto intuitiva, ideale per i principianti.

7. Sistema di tariffazione dei biglietti per il cinema

Con l'espansione delle piattaforme OTT come Netflix, Amazon Prime, le persone preferiscono guardare i contenuti a loro piacimento. Fattori come il prezzo, la qualità dei contenuti e il marketing hanno influenzato il successo di queste piattaforme.

Il costo della realizzazione di un lungometraggio è aumentato esponenzialmente nel recente passato. Solo il 10% dei film realizzati realizza profitti. La forte concorrenza delle piattaforme TV e OTT insieme all'alto costo dei biglietti ha reso difficile per i film fare soldi ancora più difficile. L'aumento del costo del biglietto del teatro (insieme al costo dei popcorn) lascia la sala del cinema vuota.

Un sistema avanzato di tariffazione dei biglietti può sicuramente aiutare i cineasti e gli spettatori. Il prezzo del biglietto può essere più alto con l'aumento della domanda di biglietto e viceversa. Prima lo spettatore prenota il biglietto, minore è il costo per un film molto richiesto. Il sistema dovrebbe calcolare in modo intelligente il prezzo in base all'interesse degli spettatori, ai segnali sociali e ai fattori domanda-offerta.

8. Progetto ML di classificazione dei fiori di iris

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti pratici di Machine Learning per gli studenti è lavorare sul progetto ML di classificazione Iris Flowers. Il set di dati di Iris Flowers è uno dei migliori set di dati per le attività di classificazione. Poiché i fiori di iris sono di varie specie, possono essere distinti in base alla lunghezza dei sepali e dei petali. Questo progetto ML mira a classificare i fiori tra le tre specie: Virginica, Setosa o Versicolor.

Questo particolare progetto ML viene solitamente chiamato "Hello World" of Machine Learning. Il set di dati di iris flowers contiene attributi numerici ed è perfetto per i principianti per conoscere gli algoritmi ML supervisionati, principalmente come caricare e gestire i dati. Inoltre, poiché si tratta di un piccolo set di dati, può facilmente adattarsi alla memoria senza richiedere trasformazioni speciali o capacità di ridimensionamento. E questa è l'idea perfetta per il tuo prossimo progetto di machine learning!

È possibile scaricare il set di dati dell'iride qui .

9. Progetto ML di previsione delle vendite di BigMart

Questa è un'ottima idea di progetto ML per i principianti. Questo progetto ML è il migliore per imparare come funzionano gli algoritmi ML non supervisionati. Il set di dati di vendita di BigMart comprende esattamente i dati di vendita del 2013 per 1559 prodotti in dieci punti vendita in varie città.

L'obiettivo qui è utilizzare il set di dati sulle vendite di BigMart per sviluppare un modello di regressione in grado di prevedere la vendita di ciascuno dei 1559 prodotti nel prossimo anno nei dieci diversi punti vendita BigMart. Il set di dati sulle vendite di BigMart contiene attributi specifici per ciascun prodotto e punto vendita, aiutandoti così a comprendere le proprietà dei diversi prodotti e negozi che influenzano le vendite complessive di BigMart come marchio.

10. Motori di raccomandazione con set di dati MovieLens

I motori di raccomandazione sono diventati estremamente popolari nei siti di shopping e streaming online. Ad esempio, le piattaforme di streaming di contenuti online come Netflix e Hulu dispongono di motori di raccomandazione per personalizzare i propri contenuti in base alle preferenze dei singoli clienti e alla cronologia di navigazione. Personalizzando il contenuto per soddisfare le esigenze di visione e le preferenze di diversi clienti, questi siti sono stati in grado di aumentare la domanda per i loro servizi di streaming.

Come principiante, puoi cimentarti nella creazione di un sistema di consigli utilizzando uno dei set di dati più popolari disponibili sul Web: il set di dati MovieLens. Questo set di dati include oltre "25 milioni di valutazioni e un milione di applicazioni di tag applicate a 62.000 film da 162.000 utenti". Puoi iniziare questo progetto creando una visualizzazione world-cloud dei titoli dei film per creare un motore di consigli sui film per MovieLens.

Puoi controllare il set di dati MovieLens qui .

11. Prevedere la qualità del vino utilizzando il set di dati sulla qualità del vino

È risaputo che l'età rende il vino migliore: più il vino è vecchio, migliore sarà il sapore. Tuttavia, l'età non è l'unica cosa che determina il gusto di un vino. Numerosi fattori determinano la certificazione di qualità del vino, compresi i test fisico-chimici come la quantità di alcol, l'acidità fissa, l'acidità volatile, la densità e il livello di pH, solo per citarne alcuni.

In questo progetto ML, devi sviluppare un modello ML in grado di esplorare le proprietà chimiche di un vino per prevederne la qualità. Il set di dati sulla qualità del vino che utilizzerai per questo progetto è costituito da circa 4898 osservazioni, comprese 11 variabili indipendenti e una variabile dipendente. Menzionare i progetti di Machine Learning per l'ultimo anno può aiutare il tuo curriculum a sembrare molto più interessante di altri.

12. Classificazione delle cifre scritte a mano MNIST

Questo è uno degli interessanti progetti di machine learning. Il deep learning e le reti neurali hanno trovato casi d'uso in molte applicazioni del mondo reale come il riconoscimento di immagini, la generazione automatica di testo, le auto senza conducente e molto altro. Tuttavia, prima di approfondire queste complesse aree del Deep Learning, dovresti iniziare con un semplice set di dati come il set di dati MNIST. Quindi, perché non usare le tue abilità per sviluppare un impressionante progetto di apprendimento automatico basato su MNIST?

Il progetto di classificazione delle cifre MNIST è progettato per addestrare le macchine a riconoscere le cifre scritte a mano. Poiché i principianti di solito trovano difficile lavorare con i dati di immagine su dati relazionali piatti, il set di dati MNIST è l'ideale per i principianti. In questo progetto, utilizzerai i set di dati MNIST per addestrare il tuo modello ML utilizzando le reti neurali convoluzionali (CNN). Sebbene il set di dati MNIST possa adattarsi perfettamente alla memoria del tuo PC (è molto piccolo), il compito del riconoscimento delle cifre scritte a mano è piuttosto impegnativo.

È possibile accedere al set di dati MNIST qui .

13. Riconoscimento dell'attività umana tramite il set di dati dello smartphone

Questa è una delle idee di progetto di apprendimento automatico di tendenza. Il set di dati dello smartphone include il record dell'attività fitness e le informazioni di 30 persone. Questi dati sono stati acquisiti tramite uno smartphone dotato di sensori inerziali.

Questo progetto ML mira a costruire un modello di classificazione in grado di identificare le attività di fitness umane con un alto grado di accuratezza. Lavorando su questo progetto ML, imparerai le basi della classificazione e anche come risolvere i problemi di multiclassificazione.

14. Rilevamento di oggetti con Deep Learning

Questo è uno degli interessanti progetti di machine learning da creare. Quando si tratta di classificazione delle immagini, le reti neurali profonde (DNN) dovrebbero essere la tua scelta. Sebbene i DNN siano già utilizzati in molte applicazioni di classificazione delle immagini del mondo reale, questo progetto ML mira a fare un salto di qualità.

In questo progetto ML, risolverai il problema del rilevamento di oggetti sfruttando i DNN. Dovrai sviluppare un modello in grado di classificare gli oggetti e anche di localizzare accuratamente oggetti di classi diverse. Qui, tratterai il compito di rilevamento degli oggetti come un problema di regressione alle maschere del riquadro di delimitazione degli oggetti. Definirai inoltre una procedura di inferenza multiscala in grado di generare rilevamenti di oggetti ad alta risoluzione a un costo minimo.

15. Rilevamento di notizie false

Questa è una delle eccellenti idee per progetti di apprendimento automatico per principianti, in particolare il modo in cui le notizie false si stanno diffondendo a macchia d'olio ora. Le fake news hanno un talento per diffondersi a macchia d'olio. E con i social media che dominano le nostre vite in questo momento, è diventato più critico che mai distinguere le notizie false da eventi di notizie reali. È qui che l'apprendimento automatico può aiutare. Facebook utilizza già l'IA per filtrare storie false e spam dai feed degli utenti.

Questo progetto ML mira a sfruttare le tecniche di NLP (Natural Language Processing) per rilevare notizie false e storie fuorvianti che emergono da fonti non affidabili. Puoi anche utilizzare il classico approccio di classificazione del testo per progettare un modello in grado di distinguere tra notizie reali e false. In quest'ultimo metodo, puoi raccogliere set di dati per notizie sia reali che false e creare un modello ML utilizzando il classificatore Naive Bayes per classificare una notizia come fraudolenta o reale in base alle parole e alle frasi utilizzate in essa.

16. Registra il progetto e-mail

Il set di dati e-mail Enron contiene quasi 500.000 e-mail di oltre 150 utenti. È un set di dati estremamente prezioso per l'elaborazione del linguaggio naturale. Questo progetto prevede la creazione di un modello ML che utilizza l'algoritmo di clustering k-means per rilevare azioni fraudolente. Il modello separerà le osservazioni in un numero "k" di cluster secondo schemi simili nel set di dati.

17. Progetto Parkinson

Il set di dati di Parkinson include 195 cartelle biomediche di persone con 23 caratteristiche diverse. L'idea alla base di questo progetto è progettare un modello di ML in grado di differenziare tra persone sane e persone affette dal morbo di Parkinson. Il modello utilizza l'algoritmo XGboost (extreme gradient boosting) basato su alberi decisionali per effettuare la separazione.

18. Progetto Flickr 30K

Il set di dati Flickr 30K è composto da più di 30.000 immagini, ciascuna con una didascalia univoca. Utilizzerai questo set di dati per creare un generatore di didascalie dell'immagine. L'idea è quella di costruire un modello CNN in grado di analizzare ed estrarre efficacemente le caratteristiche da un'immagine e creare una didascalia adatta che descriva l'immagine in inglese.

19. Progetto clienti del centro commerciale

Come suggerisce il nome, il set di dati dei clienti del centro commerciale include i record delle persone che hanno visitato il centro commerciale, come sesso, età, ID cliente, reddito annuale, punteggio di spesa, ecc. Creerai un modello che utilizzerà questi dati per segmentare i clienti in diversi gruppi in base ai loro modelli di comportamento. Tale segmentazione dei clienti è una tattica di marketing molto utile utilizzata da marchi e esperti di marketing per aumentare le vendite e le entrate aumentando al contempo la soddisfazione dei clienti.

20. Progetto cinetica

Per questo progetto, utilizzerai un ampio set di dati che include tre set di dati separati – Kinetics 400, Kinetics 600 e Kinetics 700 – contenenti collegamenti URL di oltre 6,5 milioni di video di alta qualità. Il tuo obiettivo è creare un modello in grado di rilevare e identificare le azioni di un essere umano studiando una serie di osservazioni diverse.

21. Progetto del sistema di raccomandazione

Questa è una ricca raccolta di set di dati contenente una vasta gamma di set di dati raccolti da siti Web popolari come recensioni di libri Goodreads, recensioni di prodotti Amazon, social media, ecc. Il tuo obiettivo è creare un motore di consigli (come quelli utilizzati da Amazon e Netflix) in grado di generare consigli personalizzati per prodotti, film, musica, ecc., in base alle preferenze, alle esigenze e al comportamento online dei clienti.

22. Il progetto abitativo di Boston

Il set di dati sugli alloggi di Boston è costituito dai dettagli di diverse case a Boston in base a fattori come l'aliquota fiscale, il tasso di criminalità, il numero di stanze in una casa, ecc. È un set di dati eccellente per prevedere i prezzi di diverse case a Boston. In questo progetto, costruirai un modello in grado di prevedere il prezzo di una nuova casa utilizzando la regressione lineare. La regressione lineare è più adatta per questo progetto poiché viene utilizzata quando i dati hanno una relazione lineare tra i valori di input e output e quando l'input è sconosciuto.

23. Progetto paesaggi urbani

Questo set di dati open source include annotazioni a livello di pixel di alta qualità di sequenze video raccolte dalle strade di 50 diverse città. È estremamente utile per l'analisi semantica. Puoi utilizzare questo set di dati per addestrare reti neurali profonde per analizzare e comprendere il paesaggio urbano urbano. Il progetto prevede la progettazione di un modello in grado di eseguire la segmentazione dell'immagine e identificare vari oggetti (auto, autobus, camion, alberi, strade, persone, ecc.) da una sequenza di video di strada.

24. Progetto YouTube 8M

Youtube 8M è un enorme set di dati che ha 6,1 milioni di ID video YouTube, 350.000 ore di video, 2,6 miliardi di funzionalità audio/visive, 3862 classi e una media di 3 etichette per ogni video. È ampiamente utilizzato per progetti di classificazione video. In questo progetto creerai un sistema di classificazione video in grado di descrivere accuratamente un video. Prenderà in considerazione una serie di input diversi e classificherà i video in categorie separate.

25. Suono urbano 8K

Il set di dati urban sound 8K viene utilizzato per la classificazione del suono. Include una raccolta diversificata di 8732 suoni urbani appartenenti a classi diverse come sirene, musica di strada, cani che abbaiano, cinguettii degli uccelli, persone che parlano, ecc. Progetterai un modello di classificazione del suono in grado di rilevare automaticamente quale suono urbano viene riprodotto nel

26. Progetto IMDB-Wiki

Questo set di dati etichettato è probabilmente una delle raccolte più estese di immagini di volti raccolte da IMDB e Wikipedia. Ha oltre 5 milioni di immagini di volti etichettate con età e sesso. con l'etichetta sesso ed età. Creerai un modello in grado di rilevare i volti e prevederne l'età e il sesso con precisione. Puoi creare diversi segmenti/fasce di età come 0-10, 10-20, 30-40 e così via.

27. Progetto Librispeech

Il set di dati librispeech è un'enorme raccolta di discorsi in inglese derivati ​​dal progetto LibriVox. Contiene discorsi in inglese con vari accenti che coprono oltre 1000 ore ed è lo strumento perfetto per il riconoscimento vocale. L'obiettivo di questo progetto è creare un modello in grado di tradurre automaticamente l'audio in testo. Costruirai un sistema di riconoscimento vocale in grado di rilevare il parlato inglese e tradurlo in formato testo.

28. Progetto di benchmark tedesco per il riconoscimento dei segnali stradali (GTSRB).

Questo set di dati contiene più di 50.000 immagini di segnali stradali segmentati in 43 classi e contenenti informazioni sul riquadro di delimitazione di ciascun segnale stradale. È l'ideale per la classificazione multiclasse, che è esattamente ciò su cui ti concentrerai qui. Costruirai un modello utilizzando un framework di deep learning in grado di riconoscere il riquadro di delimitazione dei segnali e classificare i segnali stradali. Il progetto può essere estremamente utile per i veicoli autonomi in quanto rileva i segnali e aiuta i conducenti a intraprendere le azioni necessarie.

29. Riepilogo del testo del video della partita sportiva

Questo progetto è esattamente come sembra: ottenere un riassunto accurato e conciso di un video sportivo. È uno strumento utile per i siti web sportivi che informano i lettori sugli highlights della partita. Poiché le reti neurali sono le migliori per la sintesi del testo, costruirai questo modello utilizzando reti di deep learning come 3D-CNN, RNN e LSTM . Prima frammenterai un video sportivo in più sezioni utilizzando gli algoritmi ML appropriati, quindi utilizzerai una combinazione di SVM (Support vector machines), reti neurali e algoritmo k-means.

30. Generatore di sintesi di riunioni di lavoro

La sintesi implica l'estrazione delle informazioni più significative e preziose da conversazioni, file audio/video, ecc., in modo breve e conciso. Generalmente è fatto per caratteristica che cattura i tratti statistici, linguistici e sentimentali con la struttura del dialogo della conversazione in questione. In questo progetto, utilizzerai tecniche di deep learning e di elaborazione del linguaggio naturale per creare riepiloghi precisi delle riunioni di lavoro mantenendo il contesto dell'intera conversazione.

31. Analisi del sentimento per la depressione

La depressione è una delle principali preoccupazioni per la salute a livello globale. Ogni anno milioni di persone si suicidano a causa della depressione e delle cattive condizioni di salute mentale. Di solito, lo stigma legato ai problemi di salute mentale e al trattamento ritardato sono le due cause principali alla base di questo. In questo progetto, sfrutterai i dati raccolti da diverse piattaforme di social media e analizzerai i marcatori linguistici nei post sui social media per comprendere la salute mentale degli individui. L'idea è quella di creare un modello di apprendimento profondo in grado di offrire informazioni preziose e accurate sulla propria salute mentale molto prima rispetto ai metodi convenzionali.

32. Risolutore di equazioni scritte a mano

Il riconoscimento di espressioni matematiche scritte a mano è un campo di studio cruciale nella ricerca sulla visione artificiale. Costruirai un modello e lo addestrerai per risolvere equazioni matematiche scritte a mano utilizzando le reti neurali convoluzionali. Il modello utilizzerà anche tecniche di elaborazione delle immagini. Questo progetto prevede l'addestramento del modello con i dati corretti per renderlo abile nella lettura di cifre scritte a mano, simboli, ecc., per fornire risultati corretti per equazioni matematiche di diversi livelli di complessità.

33. Riconoscimento facciale per rilevare l'umore e consigliare brani

È risaputo che le persone ascoltano la musica in base al loro stato d'animo e ai loro sentimenti attuali. Quindi, perché non creare un'applicazione in grado di rilevare l'umore di una persona in base alle espressioni facciali e consigliare le canzoni di conseguenza? Per questo, utilizzerai elementi e tecniche di visione artificiale. L'obiettivo è creare un modello in grado di sfruttare efficacemente la visione artificiale per aiutare i computer a ottenere una comprensione di alto livello di immagini e video.

34. Generatore di musica

Una composizione musicale non è altro che una combinazione melodiosa di diversi livelli di frequenza. In questo progetto, progetterai un generatore musicale automatico in grado di comporre brevi brani musicali con il minimo intervento umano. Utilizzerai algoritmi di deep learning e reti LTSM per costruire questo generatore di musica.

35. Sistema di previsione delle malattie

Questo progetto ML è progettato per prevedere le malattie. Creerai questo modello utilizzando R e R Studio e il set di dati (diagnostico) del cancro al seno del Wisconsin . Questo set di dati include due classi predittive: massa mammaria benigna e maligna. È essenziale avere una conoscenza di base delle foreste casuali e di XGBoost per lavorare su questo progetto.

36. Trovare un esopianeta abitabile

Nell'ultimo decennio, siamo riusciti a identificare molti pianeti extrasolari e in transito. Poiché l'interpretazione manuale di potenziali esopianeti è piuttosto impegnativa e richiede tempo (non dimenticare, è anche soggetta a errori umani), è meglio utilizzare il deep learning per identificare gli esopianeti. Questo progetto mira a scoprire se ci sono esopianeti abitabili intorno a noi che utilizzano CNN e dati di serie temporali rumorosi. Questo metodo può identificare esopianeti abitabili con maggiore precisione rispetto al metodo dei minimi quadrati.

37. Rigenerazione dell'immagine per bobine vecchie e danneggiate

Il ripristino di bobine di immagini vecchie o danneggiate è un compito impegnativo. È quasi sempre impossibile ripristinare le vecchie foto al loro stato originale. Tuttavia, il deep learning può risolvere questo problema. Costruirai un modello di deep learning in grado di identificare i difetti in un'immagine (graffi, buchi, pieghe, decolorazioni, ecc.) e utilizzando algoritmi di Inpainting per ripristinarla. Puoi persino colorare vecchie immagini in bianco e nero.

Progetti industriali nel mondo reale

Magenta

Questo progetto di ricerca si concentra sull'esplorazione delle applicazioni dell'apprendimento automatico nel processo di creazione di arte e musica. Svilupperai algoritmi di apprendimento per rinforzo e deep learning unici in grado di generare immagini, canzoni, musica e molto altro. È il progetto perfetto per le menti creative appassionate di arte e musica.

BluEx

BluEx è tra le principali società di logistica in India che ha sviluppato una discreta base di fan, grazie alle sue consegne puntuali ed efficienti. Tuttavia, come è vero per tutti i fornitori di servizi logistici, BluEx deve affrontare una sfida particolare che costa sia tempo che denaro: i suoi autisti non frequentano i percorsi di consegna ottimali, il che provoca ritardi e aumenta i costi del carburante. Creerai un modello ML utilizzando l'apprendimento per rinforzo in grado di trovare il percorso più efficiente per una particolare località di consegna. Questo può far risparmiare fino al 15% del costo del carburante per BluEx.

Motion Studios

Motion Studios si vanta di essere la più grande casa di produzione radiofonica d'Europa con un fatturato che supera il miliardo di dollari. Da quando la società di media ha lanciato il suo reality show, RJ Star, ha ricevuto una risposta fenomenale e sono stati inondati di clip vocali. Essendo un reality show, c'è una finestra di tempo limitata per la scelta dei candidati. Costruirai un modello in grado di distinguere tra voci maschili e femminili e classificherai le clip vocali per facilitare un filtraggio più rapido. Ciò contribuirà a una selezione più rapida, facilitando il compito dei dirigenti dello spettacolo.

Potere di Litio

Lithionpower costruisce batterie per veicoli elettrici. Di solito, i conducenti noleggiano le batterie dell'azienda per un giorno e le sostituiscono con una batteria carica. La durata della batteria dipende da fattori come la distanza percorsa/giorno, la velocità eccessiva, ecc. LithionPower utilizza un modello di prezzo variabile basato sulla storia di guida di un conducente. L'obiettivo di questo progetto è costruire un modello di cluster che raggruppi i conducenti in base alla loro storia di guida e incentivi i conducenti in base a tali cluster. Sebbene ciò aumenterà i profitti del 15-20%, addebiterà anche di più ai conducenti con una scarsa storia di guida.

Conclusione

Ecco un elenco completo di idee per progetti di apprendimento automatico . L'apprendimento automatico è ancora in una fase iniziale in tutto il mondo. Ci sono molti progetti da fare e molto da migliorare. Con menti intelligenti e idee acute, i sistemi con attività di supporto migliorano, sono più veloci e redditizi. Se desideri eccellere nell'apprendimento automatico, devi acquisire esperienza pratica con tali progetti di apprendimento automatico.

Puoi anche controllare il nostro programma Executive PG in Machine Learning e AI di IIT Delhi . IIT Delhi è una delle istituzioni più prestigiose in India. Con più di oltre 500 docenti interni che sono i migliori nelle materie.

Solo lavorando con strumenti ML e algoritmi ML puoi capire come funzionano nella realtà le infrastrutture ML. Ora vai avanti e metti alla prova tutte le conoscenze che hai raccolto attraverso la nostra guida alle idee per progetti di apprendimento automatico per creare i tuoi progetti di apprendimento automatico!