I 10 migliori progetti di machine learning in tempo reale per studenti e professionisti

Per quanto riguarda la tecnologia, avere le semplici conoscenze teoriche dei libri di testo ti porterà solo così lontano. Solo quando prendi un approccio pratico puoi padroneggiare la tecnologia o l'abilità in questione. E quale modo migliore per farlo se non mettere le mani su alcuni progetti in tempo reale?

Lo stesso vale per il campo del machine learning (ML) e dell'intelligenza artificiale (AI). I progetti di apprendimento automatico ti aiutano ad apprendere tutte le pratiche necessarie per acquisire esperienza nell'ambiente di lavoro in tempo reale e renderti occupabile nel settore. Inoltre, le dimensioni attuali e previste del mercato globale dell'intelligenza artificiale rendono logico per i giocatori sul campo raggiungere la padronanza dell'apprendimento automatico. Quindi, senza ulteriori indugi, ti presentiamo i 10 migliori progetti di deep learning e idee per progetti di machine learning per principianti e professionisti che vogliono far risaltare i loro curriculum.

Idee per progetti di apprendimento automatico per studenti e professionisti

Di seguito è riportato un elenco di idee coinvolgenti per progetti di apprendimento automatico per studenti e professionisti per ottenere un'esposizione diretta all'apprendimento automatico.

1. Classificazione delle cifre MNIST

La classificazione delle cifre MNIST è uno dei progetti di deep learning più interessanti per i principianti. Il deep learning e le reti neurali hanno certamente applicazioni avanzate nel mondo reale come la generazione automatica di testo, il riconoscimento di immagini, le auto a guida autonoma, ecc. Ma prima di affrontare queste applicazioni complesse, lavorare sul set di dati MNIST è un ottimo rompighiaccio. Questo progetto mira a formare il tuo modello di apprendimento automatico per riconoscere le cifre scritte a mano utilizzando i set di dati MNIST e le reti neurali convoluzionali (CNN). Nel complesso, è il progetto perfetto per coloro che trovano meno impegnativo lavorare con i dati relazionali rispetto ai dati di immagine.

2. Classificazione dei fiori di iris

Spesso considerato il "Hello World" dei progetti di apprendimento automatico, il progetto di classificazione dei fiori di iris è il posto migliore per i principianti per iniziare il loro viaggio di apprendimento automatico. Il progetto si basa sul set di dati dei fiori di iris e mira a classificare i graziosi fiori viola nelle sue tre specie: versicolor, virginica e setosa. Si possono differenziare le specie in base ai loro petali e sepali. Il set di dati ha attributi numerici e richiede ai principianti di apprendere gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati e come caricare e gestire i dati. Inoltre, il set di dati è piccolo e si inserisce facilmente nella memoria senza richiedere ulteriori trasformazioni o ridimensionamenti.

3. Sistema di raccomandazione musicale

Nei siti di shopping online come Amazon, il sistema fornisce consigli sui prodotti durante il checkout, quelli che è probabile che il cliente acquisti in base ai suoi acquisti precedenti. Allo stesso modo, i siti di streaming di film/musica come Netflix e Spotify sono abbastanza bravi a suggerire film e brani che potrebbero piacere a un particolare utente. Utilizzando un set di dati del servizio di streaming musicale, puoi creare un sistema di consigli personalizzati simile nel tuo progetto di machine learning. L'obiettivo è determinare quale nuova canzone o artista potrebbe piacere a un utente in base alle scelte precedenti e prevedere le possibilità che un utente si sintonizzi su una canzone ripetutamente in un dato momento.

4. Predittore dei prezzi delle azioni

Se sei incline alla finanza, il predittore dei prezzi delle azioni è uno dei migliori progetti di apprendimento automatico che puoi esplorare. La maggior parte delle organizzazioni aziendali e delle aziende basate sui dati oggi hanno bisogno costante di software in grado di monitorare e analizzare accuratamente le prestazioni dell'azienda e prevedere il prezzo futuro di vari titoli. Con l'enorme quantità di dati sul mercato azionario disponibili là fuori, lavorare su un predittore dei prezzi delle azioni è un'opportunità entusiasmante sia per i data scientist che per gli appassionati di apprendimento automatico. Tuttavia, lavorare su questo progetto richiederà una solida conoscenza dell'analisi predittiva, dell'analisi dell'azione, dell'analisi di regressione e della modellazione statistica.

5. Risolutore di equazioni scritte a mano

Fare in modo che il tuo modello di machine learning riconosca le cifre scritte a mano è solo l'inizio. Coloro che hanno superato il progetto di classificazione delle cifre MNIST di livello principiante possono fare un passo avanti e costruire un progetto in grado di risolvere equazioni scritte a mano utilizzando le CNN. Riconoscere le equazioni matematiche scritte a mano è uno dei problemi più sconcertanti nel campo della ricerca sulla visione artificiale. Tuttavia, con una combinazione di CNN e alcune tecniche di elaborazione delle immagini, è possibile addestrare un risolutore uguale scritto a mano attraverso cifre matematiche e simboli scritti a mano. Il progetto è un passo verso la digitalizzazione dei passaggi per risolvere un'equazione matematica scritta usando carta e penna.

6. Analisi del sentiment basata sui post sui social media

Una piattaforma di social media come Facebook o Instagram potrebbe essere semplicemente un luogo in cui esprimere sentimenti e opinioni personali all'utente medio. Tuttavia, per le aziende, è una strada per studiare il comportamento dei consumatori. I social media sono pieni di contenuti generati dagli utenti. Comprendere i sentimenti dietro ogni testo o immagine è fondamentale per le organizzazioni aziendali per migliorare il servizio clienti sulla base di uno studio in tempo reale del comportamento dei consumatori. Inoltre, l'analisi dei marcatori linguistici nei post sui social media può aiutare a creare un modello di deep learning in grado di fornire approfondimenti personalizzati sulla salute mentale dell'utente prima degli approcci convenzionali. Puoi estrarre dati da Reddit o Twitter per iniziare con questo progetto.

7. Previsione di ammissibilità del prestito

Le banche in genere seguono un processo molto rigoroso prima di approvare un prestito. Ma grazie ai progressi dell'apprendimento automatico, è possibile prevedere l'ammissibilità dei prestiti più velocemente e con molta più precisione. Il modello di apprendimento automatico per la previsione dell'idoneità del prestito verrà addestrato utilizzando un set di dati composto da dati relativi al richiedente, come importo del prestito, sesso, reddito, stato civile, numero di persone a carico, qualifiche, cronologia della carta di credito e simili. Il progetto prevede la formazione e il test del modello utilizzando la convalida incrociata e imparerai come costruire modelli statistici come XGBoost, Gradient Boosting e metriche come punteggio MCC, curva ROC, ecc.

8. Previsione della qualità del vino

Il set di dati di previsione della qualità del vino è piuttosto popolare tra gli studenti che iniziano nel campo della scienza dei dati. Implica l'uso di acidità volatile, acidità fissa, densità e alcol per prevedere la qualità del vino rosso. È possibile utilizzare l'approccio di classificazione o regressione per questo progetto. La variabile della qualità del vino che devi prevedere nel set di dati è compresa tra 0 e 10 e puoi farlo costruendo un modello di regressione. Un altro approccio sarebbe quello di creare tre categorie (basso, medio e alto), scomporre lo 0-10 in intervalli separati e trasformarli in valori categoriali. Quindi, puoi costruire qualsiasi modello di classificazione per la previsione.

9. Previsione dei prezzi delle case

Se sei un principiante dell'apprendimento automatico, puoi utilizzare il set di dati sui prezzi delle case di Kaggle per creare un progetto di previsione dei prezzi delle case. Il prezzo di una particolare casa è la variabile target in questo set di dati. Il tuo modello ML deve prevedere il prezzo utilizzando informazioni come la località, il numero di camere e le utenze. Poiché si tratta di un problema di regressione, i principianti possono utilizzare l'approccio della regressione lineare per costruire il modello. Coloro che desiderano adottare un approccio più avanzato possono utilizzare l'aumento del gradiente o il regresso forestale casuale per prevedere i prezzi delle case. Il set di dati ha anche molte variabili categoriali, che richiederebbero tecniche come la codifica delle etichette e la codifica one-hot.

10. Segmentazione dei clienti in Python

Per coloro che vogliono iniziare con l'apprendimento automatico senza supervisione, il set di dati di segmentazione dei clienti su Kaggle è la scelta migliore. Il set di dati è costituito da dettagli del cliente come sesso, età, reddito annuo e punteggio di spesa. È necessario utilizzare queste variabili per raggruppare i clienti simili in cluster simili. Gli obiettivi primari del progetto sono raggiungere la segmentazione dei clienti, identificare i clienti target per varie strategie di marketing e comprendere i meccanismi reali delle strategie di marketing. È possibile utilizzare il clustering gerarchico o il clustering k-means per eseguire queste attività.

Via avanti

upGrad offre un programma Executive PG online in Machine Learning e Intelligenza Artificiale mirato a impartire competenze richieste come NLP, deep learning, MLOps e costruzione di strategie AI.

Punti salienti del programma:

• Prestigioso riconoscimento da IIIT Bangalore
• Oltre 450 ore di apprendimento con progetti di settore
• Classi di codifica dal vivo e workshop di creazione di profili
• Industria e networking tra pari con supporto all'apprendimento a 360 gradi

La reputazione di upGrad di essere una delle migliori piattaforme EdTech superiori non ha eguali. I suoi programmi di livello mondiale e rilevanti per il settore hanno avuto un impatto su oltre 500.000 professionisti che lavorano in tutto il mondo e continuano a soddisfare le esigenze di apprendimento di una base di oltre 40.000 studenti sparsi in 85 paesi. Iscriviti a upGrad per saperne di più sui corsi e le certificazioni più richiesti.