학생 및 전문가를 위한 상위 10가지 실시간 ML 프로젝트

기술과 관련하여 교과서에서 이론적인 지식만 있으면 여기까지는 도달할 수 없습니다. 실용적인 접근 방식을 취해야만 관련 기술이나 기술을 마스터할 수 있습니다. 그리고 실시간 프로젝트에 손을 대는 것보다 더 좋은 방법이 있을까요?

머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 분야도 마찬가지다. 기계 학습 프로젝트는 실시간 작업 환경 경험을 얻고 업계에서 취업할 수 있도록 하는 데 필요한 모든 실용성을 학습하는 데 도움이 됩니다. 또한 현재 및 예측되는 글로벌 인공 지능 시장 규모 는 해당 분야의 플레이어가 기계 학습에 대한 숙달을 달성하는 것을 논리적으로 만듭니다. 그래서 더 이상 고민하지 않고 이력서를 돋보이게 만들고 싶은 초보자와 전문가를 위한 상위 10가지 딥 러닝 프로젝트와 머신 러닝 프로젝트 아이디어를 제시합니다.

학생 및 전문가를 위한 기계 학습 프로젝트 아이디어

다음은 학생과 전문가가 기계 학습에 직접 노출될 수 있는 매력적인 기계 학습 프로젝트 아이디어 목록입니다.

1. MNIST 숫자 분류

MNIST 숫자 분류는 초보자를 위한 가장 흥미로운 딥 러닝 프로젝트 중 하나입니다. 딥 러닝 및 신경망에는 자동 텍스트 생성, 이미지 인식, 자율 주행 자동차 등과 같은 고급 실제 응용 프로그램이 있습니다. 이 프로젝트는 MNIST 데이터 세트와 CNN(컨볼루션 신경망)을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 인식하도록 기계 학습 모델을 훈련하는 것을 목표로 합니다. 전반적으로 이미지 데이터보다 관계형 데이터로 작업하는 것이 덜 어렵다고 생각하는 사람들에게 완벽한 프로젝트입니다.

2. 붓꽃 분류

종종 기계 학습 프로젝트의 "Hello World"로 간주되는 붓꽃 분류 프로젝트는 초보자가 기계 학습 여정을 시작하기에 가장 좋은 장소입니다. 이 프로젝트는 붓꽃 데이터 세트를 기반으로 하며 예쁜 보라색 꽃을 버시컬러(versicolor), 버지니카(virginica), 세토사(setosa)의 세 종으로 분류하는 것을 목표로 합니다. 꽃잎과 꽃받침으로 종을 구별할 수 있습니다. 데이터 세트에는 숫자 속성이 있으며 초보자는 지도 머신 러닝 알고리즘과 데이터 로드 및 처리 방법을 배워야 합니다. 또한 데이터 세트가 작고 추가 변환이나 확장 없이 메모리에 쉽게 맞습니다.

3. 음악 추천 시스템

Amazon과 같은 온라인 쇼핑 사이트에서 시스템은 체크아웃 중에 제품을 추천합니다. 고객이 이전 구매를 기반으로 구매할 가능성이 있는 제품을 추천합니다. 마찬가지로 Netflix 및 Spotify와 같은 영화/음악 스트리밍 사이트는 특정 사용자가 좋아할 만한 영화와 노래를 꽤 잘 추천합니다. 음악 스트리밍 서비스 데이터 세트를 사용하여 기계 학습 프로젝트에서 유사한 개인화된 추천 시스템을 만들 수 있습니다. 목표는 사용자가 이전 선택을 기반으로 어떤 신곡이나 아티스트를 좋아할지 결정하고 사용자가 주어진 시간에 노래를 반복적으로 튜닝할 확률을 예측하는 것입니다.

4. 주가 예측자

금융에 관심이 있다면 주가 예측기는 탐색할 수 있는 최고의 기계 학습 프로젝트 중 하나입니다. 오늘날 대부분의 데이터 기반 비즈니스 조직과 회사는 회사의 성과를 정확하게 모니터링 및 분석하고 다양한 주식의 미래 가격을 예측할 수 있는 소프트웨어가 끊임없이 필요합니다. 방대한 양의 주식 시장 데이터를 사용할 수 있기 때문에 주가 예측 변수에 대한 작업은 데이터 과학자와 머신 러닝 애호가 모두에게 흥미로운 기회입니다. 그러나 이 프로젝트를 수행하려면 예측 분석, 조치 분석, 회귀 분석 및 통계 모델링에 대한 건전한 지식이 필요합니다.

5. 필기 방정식 풀이

기계 학습 모델이 손으로 쓴 숫자를 인식하도록 하는 것은 시작에 불과합니다. 초심자 수준의 MNIST 숫자 분류 프로젝트를 극복한 사람은 한 단계 더 나아가 CNN을 사용하여 필기 방정식을 풀 수 있는 프로젝트를 구축할 수 있습니다. 손으로 쓴 수학 방정식을 인식하는 것은 컴퓨터 비전 연구 분야에서 가장 당혹스러운 문제 중 하나입니다. 그러나 CNN과 일부 이미지 처리 기술의 조합으로 수학적 숫자와 손으로 쓴 기호를 통해 손으로 쓴 등가 솔버를 훈련하는 것이 가능합니다. 이 프로젝트는 펜과 종이를 사용하여 작성된 수학 방정식을 푸는 단계를 디지털화하는 단계입니다.

6. 소셜 미디어 게시물을 기반으로 한 감성 분석

페이스북이나 인스타그램과 같은 소셜 미디어 플랫폼은 평범한 사용자에게 개인적인 감정과 의견을 표현하는 장소일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 기업의 경우 소비자 행동을 연구하는 방법입니다. 소셜 미디어는 사용자 생성 콘텐츠로 가득 차 있습니다. 모든 텍스트 또는 이미지 뒤에 숨겨진 감정을 이해하는 것은 비즈니스 조직이 소비자 행동에 대한 실시간 연구를 기반으로 고객 서비스를 개선하는 데 중요합니다. 또한 소셜 미디어 게시물의 언어 마커 분석은 기존 접근 방식보다 더 일찍 사용자의 정신 건강에 대한 개인화된 통찰력을 제공할 수 있는 딥 러닝 모델을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. Reddit 또는 Twitter에서 데이터를 마이닝하여 이 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

7. 대출 적격성 예측

은행은 일반적으로 대출을 승인하기 전에 매우 엄격한 절차를 따릅니다. 그러나 기계 학습의 발전 덕분에 대출 자격을 훨씬 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다. 대출 적격성 예측을 위한 머신 러닝 모델은 대출 금액, 성별, 소득, 결혼 상태, 피부양자 수, 자격, 신용 카드 이력 등과 같은 신청자와 관련된 데이터로 구성된 데이터 세트를 사용하여 훈련됩니다. 이 프로젝트에는 교차 검증을 사용한 모델 교육 및 테스트가 포함되며 XGBoost, Gradient Boosting과 같은 통계 모델과 MCC 스코어러, ROC 곡선 등과 같은 메트릭을 구축하는 방법을 배우게 됩니다.

8. 와인 품질 예측

와인 품질 예측 데이터 세트는 데이터 과학 분야를 시작하는 학생들에게 매우 인기가 있습니다. 그것은 휘발성 산도, 고정 산도, 밀도 및 알코올을 사용하여 적포도주의 품질을 예측하는 것을 포함합니다. 이 프로젝트에 대해 분류 또는 회귀 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 데이터 세트에서 예측해야 하는 와인 품질 변수의 범위는 0-10이며 회귀 모델을 구축하여 그렇게 할 수 있습니다. 또 다른 접근 방식은 세 가지 범주(낮음, 중간 및 높음)를 만들고 0-10을 별도의 간격으로 나눈 다음 범주 값으로 변환하는 것입니다. 따라서 예측을 위한 모든 분류 모델을 구축할 수 있습니다.

9. 집값 예측

머신 러닝 초보자라면 Kaggle의 주택 가격 데이터 세트를 사용하여 주택 가격 예측 프로젝트를 구축할 수 있습니다. 특정 주택의 가격은 이 데이터 세트의 대상 변수입니다. ML 모델은 지역, 방 수 및 유틸리티와 같은 정보를 사용하여 가격을 예측해야 합니다. 회귀 문제이므로 초보자는 선형 회귀 접근 방식을 사용하여 모델을 구축할 수 있습니다. 더 발전된 접근 방식을 원하는 사람들은 집값을 예측하기 위해 그래디언트 부스팅 또는 랜덤 포레스트 회귀를 사용할 수 있습니다. 데이터 세트에는 레이블 인코딩 및 원 핫 인코딩과 같은 기술이 필요한 많은 범주형 변수도 있습니다.

10. Python의 고객 세분화

비지도 머신 러닝을 시작하려는 사람들에게는 Kaggle의 고객 세분화 데이터 세트가 가장 좋습니다. 데이터 세트는 성별, 연령, 연간 수입 및 지출 점수와 같은 고객 세부 정보로 구성됩니다. 이러한 변수를 사용하여 유사한 고객을 유사한 클러스터로 그룹화해야 합니다. 프로젝트의 주요 목표는 고객 세분화를 달성하고 다양한 마케팅 전략의 대상 고객을 식별하며 마케팅 전략의 실제 메커니즘을 이해하는 것입니다. 계층적 클러스터링 또는 k-평균 클러스터링을 사용하여 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.

앞으로의 길

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