15 ideias interessantes de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes [2022]

Ideias de projetos de aprendizado de máquina

À medida que a Inteligência Artificial (IA) continua a progredir rapidamente em 2022, alcançar o domínio sobre Machine Learning (ML) está se tornando cada vez mais importante para todos os participantes desse campo. Isso ocorre porque tanto a IA quanto o ML se complementam. Então, se você é iniciante, o melhor a fazer é trabalhar em alguns projetos de Machine Learning.

Nós, aqui na upGrad, acreditamos em uma abordagem prática, pois o conhecimento teórico por si só não ajudará em um ambiente de trabalho em tempo real. Neste artigo, exploraremos alguns projetos interessantes de Machine Learning nos quais os iniciantes podem trabalhar para testar seus conhecimentos de Machine Learning. Neste artigo, você encontrará as 15 principais ideias de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes para obter experiência prática.

Mas primeiro, vamos abordar a questão mais pertinente que deve estar à espreita em sua mente: por que construir projetos de Machine Learning?

Quando se trata de carreiras em desenvolvimento de software, é obrigatório que aspirantes a desenvolvedores trabalhem em seus próprios projetos. Desenvolver projetos do mundo real é a melhor maneira de aprimorar suas habilidades e materializar seu conhecimento teórico em experiência prática. Quanto mais você experimenta diferentes projetos de Machine Learning , mais conhecimento você ganha.

Embora os livros didáticos e os materiais de estudo forneçam todo o conhecimento que você precisa saber sobre Machine Learning, você nunca poderá realmente dominar o ML a menos que invista seu tempo em experimentos práticos da vida real – projetos em Machine Learning. Ao começar a trabalhar em ideias de projetos de aprendizado de máquina, você não apenas poderá testar seus pontos fortes e fracos, mas também ganhará exposição que pode ser imensamente útil para impulsionar sua carreira. Neste tutorial, você encontrará 15 ideias interessantes de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes obterem experiência prática em aprendizado de máquina.

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Então, aqui estão alguns projetos de aprendizado de máquina nos quais os iniciantes podem trabalhar:

Aqui estão algumas ideias legais de projetos de Machine Learning para iniciantes

Assista ao nosso vídeo sobre ideias e tópicos de projetos de aprendizado de máquina…

Esta lista de ideias de projetos de aprendizado de máquina para estudantes é adequada para iniciantes e para aqueles que estão começando com Aprendizado de Máquina ou Ciência de Dados em geral. Essas ideias de projetos de aprendizado de máquina irão ajudá-lo com todos os aspectos práticos que você precisa para ter sucesso em sua carreira como profissional de aprendizado de máquina.

Além disso, se você estiver procurando por ideias de projetos de Machine Learning para o último ano , esta lista deve ajudá-lo. Então, sem mais delongas, vamos direto para algumas ideias de projetos de Machine Learning que fortalecerão sua base e permitirão que você suba a escada.

1. Previsor de preços de ações

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de Machine Learning para estudantes é trabalhar no Preditor de Preços de Ações. Organizações empresariais e empresas hoje estão à procura de software que possa monitorar e analisar o desempenho da empresa e prever preços futuros de várias ações. E com tantos dados disponíveis no mercado de ações, é um viveiro de oportunidades para cientistas de dados com inclinação para finanças.

No entanto, antes de começar, você deve ter um quinhão de conhecimento nas seguintes áreas:

• Análise Preditiva: Aproveitando várias técnicas de IA para diferentes processos de dados, como mineração de dados, exploração de dados, etc., para 'prever' o comportamento de possíveis resultados.
• Análise de Regressão: A análise regressiva é um tipo de técnica preditiva baseada na interação entre uma variável dependente (alvo) e independente(s) (preditor).
• Análise de Ação: Neste método, todas as ações realizadas pelas duas técnicas mencionadas acima são analisadas e o resultado é inserido na memória de aprendizado de máquina.
• Modelagem Estatística: Envolve a construção de uma descrição matemática de um processo do mundo real e a elaboração das incertezas, se houver, dentro desse processo.

2. Previsor Esportivo

Em Moneyball , de Michael Lewis, a equipe de Oakland Athletics transformou a face do beisebol ao incorporar a técnica analítica de observação de jogadores em seu plano de jogo. E assim como eles, você também pode revolucionar o esporte no mundo real! Este é um excelente projeto de aprendizado de máquina para iniciantes.

Como não há escassez de dados no mundo dos esportes, você pode utilizar esses dados para criar projetos de aprendizado de máquina divertidos e criativos, como usar estatísticas de esportes universitários para prever qual jogador teria a melhor carreira em determinado esporte (caçadores de talentos). Você também pode optar por aprimorar o gerenciamento de equipe analisando os pontos fortes e fracos dos jogadores de uma equipe e classificando-os de acordo.

Com a quantidade de estatísticas e dados esportivos disponíveis, esta é uma excelente arena para aprimorar suas habilidades de exploração e visualização de dados. Para qualquer pessoa com talento em Python, o Scikit-Learn será a escolha ideal, pois inclui uma variedade de ferramentas úteis para análise de regressão, classificações, ingestão de dados e assim por diante. Mencionar projetos de Machine Learning para o último ano pode ajudar seu currículo a parecer muito mais interessante do que outros.

3. Desenvolva um Analisador de Sentimentos

Esta é uma das ideias interessantes do projeto de aprendizado de máquina. Embora a maioria de nós use plataformas de mídia social para transmitir nossos sentimentos e opiniões pessoais para o mundo ver, um dos maiores desafios está em entender os 'sentimentos' por trás das postagens de mídia social.

E esta é a ideia perfeita para o seu próximo projeto de aprendizado de máquina!

A mídia social está prosperando com toneladas de conteúdo gerado pelo usuário. Ao criar um sistema de ML que pudesse analisar o sentimento por trás de textos ou uma postagem, ficaria muito mais fácil para as organizações entenderem o comportamento do consumidor. Isso, por sua vez, permitiria que eles melhorassem o atendimento ao cliente, proporcionando, assim, o escopo para a satisfação ideal do consumidor.

Você pode tentar extrair os dados do Twitter ou do Reddit para começar seu projeto de aprendizado de máquina de análise de sentimentos. Este pode ser um daqueles raros casos de projetos de aprendizado profundo que também podem ajudá-lo em outros aspectos.

4. Melhore os cuidados de saúde

Os aplicativos de IA e ML já começaram a penetrar no setor de saúde e também estão transformando rapidamente a face da saúde global. Wearables de saúde, monitoramento remoto, telemedicina, cirurgia robótica, etc., são todos possíveis por causa de algoritmos de aprendizado de máquina alimentados por IA. Eles não estão apenas ajudando os HCPs (Provedores de Saúde) a fornecer serviços de saúde melhores e mais rápidos, mas também estão reduzindo significativamente a dependência e a carga de trabalho dos médicos.

Então, por que não usar suas habilidades para desenvolver um projeto de aprendizado de máquina impressionante baseado em saúde? Lidar com um projeto com algoritmos de Machine Learning para iniciantes pode ser útil para construir sua carreira com um bom começo.

O setor de saúde tem enormes quantidades de dados à sua disposição. Ao aproveitar esses dados, você pode criar:

• Sistemas de cuidados de diagnóstico que podem digitalizar automaticamente imagens, raios-X, etc., e fornecer um diagnóstico preciso de possíveis doenças.
• Aplicações de cuidados preventivos que podem prever as possibilidades de epidemias como gripe, malária, etc., tanto a nível nacional como comunitário.

5. Prepare algoritmos de ML – do zero!

Esta é uma das excelentes ideias de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes. Escrever algoritmos de ML do zero oferecerá dois benefícios:

• Primeiro, escrever algoritmos de ML é a melhor maneira de entender o âmago da questão de sua mecânica.
• Dois, você aprenderá como transformar instruções matemáticas em código funcional. Essa habilidade será útil em sua futura carreira em Machine Learning.

Você pode começar escolhendo um algoritmo que seja direto e não muito complexo. Por trás da elaboração de cada algoritmo – mesmo os mais simples – existem várias decisões cuidadosamente calculadas. Depois de atingir um certo nível de domínio na criação de algoritmos de ML simples, tente ajustar e estender sua funcionalidade. Por exemplo, você pode pegar um algoritmo de regressão logística vanilla e adicionar parâmetros de regularização a ele para transformá-lo em um algoritmo de regressão de laço/cume. Mencionar projetos de aprendizado de máquina pode ajudar seu currículo a parecer muito mais interessante do que outros.

6. Desenvolva uma rede neural que possa ler caligrafia

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de Java para estudantes é trabalhar em rede neural. Aprendizado profundo e redes neurais são as duas palavras-chave que acontecem na IA. Isso nos deu maravilhas tecnológicas como carros autônomos, reconhecimento de imagem e assim por diante.
Então, agora é a hora de explorar a arena das redes neurais. Comece seu projeto de aprendizado de máquina de rede neural com o MNIST Handwritten Digit Classification Challenge. Possui uma interface muito amigável, ideal para iniciantes.

7. Sistema de Preços de Ingressos de Cinema

Com a expansão de plataformas OTT como Netflix, Amazon Prime, as pessoas preferem assistir ao conteúdo conforme sua conveniência. Fatores como preço, qualidade do conteúdo e marketing influenciaram o sucesso dessas plataformas.

O custo de fazer um filme completo disparou exponencialmente no passado recente. Apenas 10% dos filmes que são feitos dão lucro. A forte concorrência das plataformas de televisão e OTT, juntamente com o alto custo dos ingressos, tornou ainda mais difícil para os filmes ganhar dinheiro. O aumento do custo do ingresso de teatro (junto com o custo da pipoca) deixa a sala de cinema vazia.

Um sistema avançado de preços de ingressos pode definitivamente ajudar os cineastas e espectadores. O preço do ingresso pode ser maior com o aumento da demanda por ingresso e vice-versa. Quanto mais cedo o espectador reservar o ingresso, menor será o custo, para um filme com alta demanda. O sistema deve calcular os preços de forma inteligente, dependendo do interesse dos espectadores, sinais sociais e fatores de oferta e demanda.

8. Projeto ML de Classificação de Flores de Íris

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de Machine Learning para alunos é trabalhar no projeto de ML de classificação Iris Flowers. O conjunto de dados de flores de íris é um dos melhores conjuntos de dados para tarefas de classificação. Como as flores da íris são de espécies variadas, elas podem ser distinguidas com base no comprimento das sépalas e pétalas. Este projeto de ML visa classificar as flores entre as três espécies – Virginica, Setosa ou Versicolor.

Esse projeto de ML específico é geralmente chamado de “Hello World” do Machine Learning. O conjunto de dados de flores de íris contém atributos numéricos e é perfeito para iniciantes aprenderem sobre algoritmos de ML supervisionados, principalmente como carregar e manipular dados. Além disso, como este é um conjunto de dados pequeno, ele pode caber facilmente na memória sem exigir transformações especiais ou recursos de dimensionamento. E esta é a ideia perfeita para o seu próximo projeto de aprendizado de máquina!

Você pode baixar o conjunto de dados da íris aqui .

9. Projeto de ML de previsão de vendas do BigMart

Esta é uma excelente ideia de projeto de ML para iniciantes. Este projeto de ML é melhor para aprender como funcionam os algoritmos de ML não supervisionados. O conjunto de dados de vendas do BigMart é composto de dados de vendas de 2013 para 1.559 produtos em dez pontos de venda em várias cidades.

O objetivo aqui é usar o conjunto de dados de vendas do BigMart para desenvolver um modelo de regressão que possa prever a venda de cada um dos 1.559 produtos no próximo ano nos dez pontos de venda diferentes do BigMart. O conjunto de dados de vendas do BigMart contém atributos específicos para cada produto e ponto de venda, ajudando você a entender as propriedades dos diferentes produtos e lojas que influenciam as vendas gerais do BigMart como marca.

10. Mecanismos de recomendação com conjunto de dados MovieLens

Os mecanismos de recomendação se tornaram muito populares em sites de compras e streaming online. Por exemplo, plataformas de streaming de conteúdo online como Netflix e Hulu têm mecanismos de recomendação para personalizar seu conteúdo de acordo com as preferências individuais do cliente e o histórico de navegação. Ao adaptar o conteúdo para atender às necessidades e preferências de exibição de diferentes clientes, esses sites conseguiram aumentar a demanda por seus serviços de streaming.

Como iniciante, você pode tentar construir um sistema de recomendação usando um dos conjuntos de dados mais populares disponíveis na Web – o conjunto de dados MovieLens. Esse conjunto de dados inclui mais de “25 milhões de classificações e um milhão de aplicativos de tags aplicados a 62.000 filmes por 162.000 usuários”. Você pode iniciar este projeto criando uma visualização em nuvem mundial de títulos de filmes para criar um mecanismo de recomendação de filmes para MovieLens.

Você pode conferir o conjunto de dados MovieLens aqui .

11. Previsão da qualidade do vinho usando o conjunto de dados de qualidade do vinho

É um fato bem estabelecido que a idade torna o vinho melhor – quanto mais velho o vinho, melhor será o sabor. No entanto, a idade não é a única coisa que determina o sabor de um vinho. Inúmeros fatores determinam a certificação da qualidade do vinho, incluindo testes físico-químicos como quantidade de álcool, acidez fixa, acidez volátil, densidade e nível de pH, para citar alguns.

Neste projeto de ML, você precisa desenvolver um modelo de ML que possa explorar as propriedades químicas de um vinho para prever sua qualidade. O conjunto de dados de qualidade do vinho que você usará para este projeto consiste em aproximadamente 4.898 observações, incluindo 11 variáveis ​​independentes e uma variável dependente. Mencionar projetos de Machine Learning para o último ano pode ajudar seu currículo a parecer muito mais interessante do que outros.

12. Classificação de dígitos manuscritos do MNIST

Este é um dos projetos interessantes de aprendizado de máquina. Deep Learning e redes neurais encontraram casos de uso em muitos aplicativos do mundo real, como reconhecimento de imagem, geração automática de texto, carros sem motorista e muito mais. No entanto, antes de se aprofundar nessas áreas complexas do Deep Learning, você deve começar com um conjunto de dados simples, como o conjunto de dados MNIST. Então, por que não usar suas habilidades para desenvolver um projeto de aprendizado de máquina impressionante baseado no MNIST?

O projeto de classificação de dígitos MNIST foi desenvolvido para treinar máquinas para reconhecer dígitos manuscritos. Como os iniciantes geralmente acham difícil trabalhar com dados de imagem em dados relacionais simples, o conjunto de dados MNIST é melhor para iniciantes. Neste projeto, você usará os conjuntos de dados MNIST para treinar seu modelo de ML usando Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Embora o conjunto de dados MNIST possa caber perfeitamente na memória do seu PC (é muito pequeno), a tarefa de reconhecimento de dígitos manuscritos é bastante desafiadora.

Você pode acessar o conjunto de dados MNIST aqui .

13. Reconhecimento de atividade humana usando conjunto de dados de smartphone

Essa é uma das ideias de projetos de aprendizado de máquina mais populares. O conjunto de dados do smartphone inclui o registro de atividade física e informações de 30 pessoas. Esses dados foram capturados através de um smartphone equipado com sensores inerciais.

Este projeto de ML visa construir um modelo de classificação que possa identificar atividades de aptidão humana com alto grau de precisão. Ao trabalhar neste projeto de ML, você aprenderá os conceitos básicos de classificação e também como resolver problemas de multiclassificação.

14. Detecção de Objetos com Aprendizado Profundo

Este é um dos projetos interessantes de aprendizado de máquina para criar. Quando se trata de classificação de imagens, Deep Neural Networks (DNNs) deve ser sua escolha. Embora as DNNs já sejam usadas em muitos aplicativos de classificação de imagens do mundo real, este projeto de ML visa aumentar ainda mais o nível.

Neste projeto de ML, você resolverá o problema de detecção de objetos aproveitando DNNs. Você terá que desenvolver um modelo que possa classificar objetos e também localizar com precisão objetos de diferentes classes. Aqui, você tratará a tarefa de detecção de objetos como um problema de regressão às máscaras de caixa delimitadora de objetos. Além disso, você definirá um procedimento de inferência multiescala que pode gerar detecções de objetos de alta resolução a um custo mínimo.

15. Detecção de notícias falsas

Esta é uma das excelentes ideias de projeto de aprendizado de máquina para iniciantes, especialmente como as notícias falsas estão se espalhando como um incêndio agora. As notícias falsas têm o dom de se espalhar como um incêndio. E com a mídia social dominando nossas vidas agora, tornou-se mais crítico do que nunca distinguir notícias falsas de eventos de notícias reais. É aqui que o Machine Learning pode ajudar. O Facebook já usa IA para filtrar histórias falsas e com spam dos feeds dos usuários.

Este projeto de ML visa alavancar técnicas de NLP (Natural Language Processing) para detectar notícias falsas e histórias enganosas que surgem de fontes não confiáveis. Você também pode usar a abordagem clássica de classificação de texto para projetar um modelo que possa diferenciar entre notícias reais e falsas. No último método, você pode coletar conjuntos de dados para notícias reais e falsas e criar um modelo de ML usando o classificador Naive Bayes para classificar uma notícia como fraudulenta ou real com base nas palavras e frases usadas nela.

16. Inscrever projeto de e-mail

O conjunto de dados de e-mail da Enron contém quase 500 mil e-mails de mais de 150 usuários. É um conjunto de dados extremamente valioso para processamento de linguagem natural. Este projeto envolve a construção de um modelo de ML que usa o algoritmo de agrupamento k-means para detectar ações fraudulentas. O modelo separará as observações em um número 'k' de clusters de acordo com padrões semelhantes no conjunto de dados.

17. Projeto de Parkinson

O conjunto de dados de Parkinson inclui 195 registros biomédicos de pessoas com 23 características variadas. A ideia por trás deste projeto é projetar um modelo de ML que possa diferenciar entre pessoas saudáveis ​​e aquelas que sofrem de doença de Parkinson. O modelo usa o algoritmo XGboost (extreme gradient boosting) baseado em árvores de decisão para fazer a separação.

18. Projeto Flickr 30K

O conjunto de dados do Flickr 30K consiste em mais de 30.000 imagens, cada uma com uma legenda exclusiva. Você usará esse conjunto de dados para criar um gerador de legendas de imagem. A ideia é construir um modelo CNN que possa efetivamente analisar e extrair características de uma imagem e criar uma legenda adequada descrevendo a imagem em inglês.

19. Projeto de clientes de shopping

Como o nome sugere, o conjunto de dados dos clientes do shopping inclui os registros das pessoas que visitaram o shopping, como sexo, idade, ID do cliente, renda anual, pontuação de gastos etc. Você criará um modelo que usará esses dados para segmentar os clientes em diferentes grupos com base em seus padrões de comportamento. Essa segmentação de clientes é uma tática de marketing altamente útil usada por marcas e profissionais de marketing para aumentar as vendas e a receita, além de aumentar a satisfação do cliente.

20. Projeto de cinética

Para este projeto, você usará um extenso conjunto de dados que inclui três conjuntos de dados separados – Kinetics 400, Kinetics 600 e Kinetics 700 – contendo links de URL de mais de 6,5 milhões de vídeos de alta qualidade. Seu objetivo é criar um modelo que possa detectar e identificar as ações de um humano estudando uma série de observações diferentes.

21. Projeto do sistema de recomendação

Esta é uma rica coleção de conjuntos de dados contendo uma gama diversificada de conjuntos de dados coletados de sites populares, como resenhas de livros Goodreads, resenhas de produtos da Amazon, mídia social etc. Seu objetivo é construir um mecanismo de recomendação (como os usados ​​pela Amazon e Netflix) que pode gerar recomendações personalizadas de produtos, filmes, músicas, etc., com base nas preferências, necessidades e comportamento online do cliente.

22. O projeto habitacional de Boston

O conjunto de dados de habitação de Boston consiste nos detalhes de diferentes casas em Boston com base em fatores como taxa de imposto, taxa de criminalidade, número de quartos em uma casa, etc. É um conjunto de dados excelente para prever os preços de diferentes casas em Boston. Neste projeto, você construirá um modelo que pode prever o preço de uma casa nova usando regressão linear. A regressão linear é mais adequada para este projeto, pois é usada onde os dados têm uma relação linear entre os valores de entrada e saída e quando a entrada é desconhecida.

23. Projeto de paisagens urbanas

Esse conjunto de dados de código aberto inclui anotações em nível de pixel de alta qualidade de sequências de vídeo coletadas nas ruas de 50 cidades diferentes. É imensamente útil para análise semântica. Você pode usar esse conjunto de dados para treinar redes neurais profundas para analisar e entender a paisagem urbana urbana. O projeto envolve a concepção de um modelo capaz de realizar a segmentação de imagens e identificar diversos objetos (carros, ônibus, caminhões, árvores, estradas, pessoas, etc.) a partir de uma sequência de vídeo de rua.

24. Projeto YouTube 8M

O Youtube 8M é um enorme conjunto de dados que possui 6,1 milhões de IDs de vídeo do YouTube, 350.000 horas de vídeo, 2,6 bilhões de recursos audiovisuais, 3862 classes e uma média de 3 rótulos para cada vídeo. É amplamente utilizado para projetos de classificação de vídeo. Neste projeto, você construirá um sistema de classificação de vídeo que pode descrever com precisão um vídeo. Ele considerará uma série de entradas diferentes e classificará os vídeos em categorias separadas.

25. Som urbano 8K

O conjunto de dados de som urbano 8K é usado para classificação de som. Inclui uma coleção diversificada de 8732 sons urbanos pertencentes a diferentes classes, como sirenes, música de rua, latidos de cães, pássaros cantando, pessoas conversando, etc.

26. Projeto IMDB-Wiki

Esse conjunto de dados rotulado é provavelmente uma das coleções mais extensas de imagens de rosto reunidas no IMDB e na Wikipedia. Tem mais de 5 milhões de imagens de rosto rotuladas com idade e sexo. com identificação de gênero e idade. Você criará um modelo que pode detectar rostos e prever sua idade e sexo com precisão. Você pode fazer diferentes segmentos/faixas de idade, como 0-10, 10-20, 30-40 e assim por diante.

27. Projeto Libridiscurso

O conjunto de dados librispeech é uma coleção enorme de falas em inglês derivadas do projeto LibriVox. Ele contém discursos lidos em inglês em vários sotaques que abrangem mais de 1.000 horas e é a ferramenta perfeita para reconhecimento de fala. O foco deste projeto é criar um modelo que possa traduzir automaticamente áudio em texto. Você construirá um sistema de reconhecimento de fala que pode detectar a fala em inglês e traduzi-la em formato de texto.

28. Projeto alemão de referência de reconhecimento de sinais de trânsito (GTSRB)

Este conjunto de dados contém mais de 50.000 imagens de sinais de trânsito segmentados em 43 classes e contendo informações sobre a caixa delimitadora de cada sinal de trânsito. É ideal para classificação multiclasse, que é exatamente o que você focará aqui. Você construirá um modelo usando uma estrutura de aprendizado profundo que pode reconhecer a caixa delimitadora de sinais e classificar os sinais de trânsito. O projeto pode ser extremamente útil para veículos autônomos, pois detecta sinais e ajuda os motoristas a tomar as ações necessárias.

29. Resumo do texto do vídeo da partida esportiva

Este projeto é exatamente o que parece – obter um resumo preciso e conciso de um vídeo esportivo. É uma ferramenta útil para sites de esportes que informam os leitores sobre os destaques da partida. Como as redes neurais são melhores para sumarização de texto, você construirá esse modelo usando redes de aprendizado profundo, como 3D-CNNs, RNNs e LSTM s. Você primeiro fragmentará um vídeo esportivo em várias seções usando os algoritmos de ML apropriados e, em seguida, usará uma combinação de SVM (máquinas de vetor de suporte), redes neurais e algoritmo k-means.

30. Gerador de resumo de reunião de negócios

A sumarização envolve extrair as informações mais significativas e valiosas de conversas, arquivos de áudio/vídeo, etc., de forma breve e concisa. Geralmente é feito por recurso que captura os traços estatísticos, linguísticos e sentimentais com a estrutura de diálogo da conversa em questão. Neste projeto, você usará técnicas de aprendizado profundo e processamento de linguagem natural para criar resumos precisos de reuniões de negócios enquanto mantém o contexto de toda a conversa.

31. Análise de sentimentos para depressão

A depressão é um grande problema de saúde global. Todos os anos, milhões de pessoas cometem suicídio devido à depressão e problemas de saúde mental. Normalmente, o estigma associado a problemas de saúde mental e atraso no tratamento são as duas principais causas por trás disso. Neste projeto, você aproveitará os dados coletados de diferentes plataformas de mídia social e analisará marcadores linguísticos em postagens de mídia social para entender a saúde mental dos indivíduos. A ideia é criar um modelo de aprendizado profundo que possa oferecer insights valiosos e precisos sobre a saúde mental de uma pessoa muito antes dos métodos convencionais.

32. Solucionador de equações manuscritas

O reconhecimento de expressões matemáticas manuscritas é um campo de estudo crucial na pesquisa de visão computacional. Você construirá um modelo e o treinará para resolver equações matemáticas manuscritas usando Redes Neurais Convolucionais. O modelo também fará uso de técnicas de processamento de imagens. Este projeto envolve treinar o modelo com os dados corretos para torná-lo apto a ler dígitos manuscritos, símbolos, etc., para fornecer resultados corretos para equações matemáticas de diferentes níveis de complexidade.

33. Reconhecimento facial para detectar humor e recomendar músicas

É um fato conhecido que as pessoas ouvem música com base em seu humor e sentimentos atuais. Então, por que não criar um aplicativo que possa detectar o humor de uma pessoa por suas expressões faciais e recomendar músicas de acordo? Para isso, você usará elementos e técnicas de visão computacional. O objetivo é criar um modelo que possa alavancar efetivamente a visão computacional para ajudar os computadores a obter uma compreensão de alto nível de imagens e vídeos.

34. Gerador de música

Uma composição musical nada mais é do que uma combinação melodiosa de diferentes níveis de frequência. Neste projeto, você projetará um gerador de música automático que pode compor pequenas peças de música com o mínimo de intervenção humana. Você usará algoritmos de aprendizado profundo e redes LTSM para construir este gerador de música.

35. Sistema de previsão de doenças

Este projeto de ML é projetado para prever doenças. Você criará esse modelo usando o R e R Studio e o conjunto de dados Breast Cancer Wisconsin (diagnóstico) . Este conjunto de dados inclui duas classes de previsão – massa mamária benigna e maligna. É essencial ter um conhecimento básico de florestas aleatórias e XGBoost para trabalhar neste projeto.

36. Encontrando um exoplaneta habitável

Na última década, conseguimos identificar muitos planetas em trânsito e exoplanetas. Como a interpretação manual de exoplanetas em potencial é bastante desafiadora e demorada (para não esquecer, também está sujeita a erro humano), é melhor usar o aprendizado profundo para identificar exoplanetas. Este projeto visa descobrir se existem exoplanetas habitáveis ​​​​ao nosso redor usando CNNs e dados de séries temporais ruidosas. Este método pode identificar exoplanetas habitáveis ​​com mais precisão do que o método dos mínimos quadrados.

37. Regeneração de imagem para bobinas velhas e danificadas

Restaurar bobinas de fotos antigas ou danificadas é uma tarefa desafiadora. É quase sempre impossível restaurar fotos antigas ao seu estado original. No entanto, o aprendizado profundo pode resolver esse problema. Você construirá um modelo de aprendizado profundo que pode identificar os defeitos em uma imagem (arranhões, furos, dobras, descoloração etc.) e usar algoritmos Inpainting para restaurá-la. Você pode até colorir imagens antigas em preto e branco.

Projetos da indústria do mundo real

Magenta

Este projeto de pesquisa tem como foco explorar as aplicações do aprendizado de máquina no processo de criação de arte e música. Você desenvolverá algoritmos exclusivos de aprendizado por reforço e aprendizado profundo que podem gerar imagens, músicas, músicas e muito mais. É o projeto perfeito para mentes criativas apaixonadas por arte e música.

BluEx

A BluEx está entre a empresa líder de logística na Índia que desenvolveu uma base de fãs bastante, graças às suas entregas oportunas e eficientes. No entanto, como acontece com todos os fornecedores de logística, a BluEx enfrenta um desafio específico que custa tempo e dinheiro – seus motoristas não frequentam os caminhos de entrega ideais, o que causa atrasos e aumenta os custos de combustível. Você criará um modelo de ML usando aprendizado por reforço que pode encontrar o caminho mais eficiente para um local de entrega específico. Isso pode economizar até 15% do custo de combustível para o BluEx.

Estúdios de movimento

A Motion Studios se orgulha de ser a maior produtora de rádio da Europa, com receita superior a um bilhão de dólares. Desde que a empresa de mídia lançou seu reality show, RJ Star, eles receberam uma resposta fenomenal e são inundados com clipes de voz. Sendo um reality show, há uma janela de tempo limitada para escolher os candidatos. Você construirá um modelo que pode diferenciar entre vozes masculinas e femininas e classificar clipes de voz para facilitar a filtragem mais rápida. Isso ajudará na seleção mais rápida, facilitando a tarefa dos executivos da feira.

LithionPower

Lithionpower constrói baterias para veículos elétricos. Normalmente, os motoristas alugam as baterias da empresa por um dia e as substituem por uma bateria carregada. A duração da bateria depende de fatores como distância percorrida/dia, excesso de velocidade, etc. O LithionPower emprega um modelo de preço variável baseado no histórico de direção do motorista. O objetivo deste projeto é construir um modelo de cluster que agrupe os motoristas de acordo com seu histórico de direção e incentive os motoristas com base nesses clusters. Embora isso aumente os lucros em 15-20%, também cobrará mais dos motoristas com um histórico de direção ruim.

Conclusão

Aqui está uma lista abrangente de ideias de projetos de aprendizado de máquina . O aprendizado de máquina ainda está em um estágio inicial em todo o mundo. Há muitos projetos a serem feitos, e muito a ser melhorado. Com mentes inteligentes e ideias afiadas, os sistemas com suporte aos negócios ficam melhores, mais rápidos e lucrativos. Se você deseja se destacar em Machine Learning, deve reunir experiência prática com esses projetos de machine learning.

Você também pode conferir nosso Programa Executive PG em Machine Learning & AI do IIT Delhi . IIT Delhi é uma das instituições de maior prestígio na Índia. Com mais de 500 membros do corpo docente interno que são os melhores nos assuntos.

Somente trabalhando com ferramentas de ML e algoritmos de ML você pode entender como as infraestruturas de ML funcionam na realidade. Agora vá em frente e teste todo o conhecimento que você reuniu por meio do nosso guia de ideias de projetos de aprendizado de máquina para criar seus próprios projetos de aprendizado de máquina!