Os 10 principais projetos de ML em tempo real para estudantes e profissionais

No que diz respeito à tecnologia, ter o mero conhecimento teórico dos livros didáticos só o levará até certo ponto. Somente quando você adota uma abordagem prática você pode dominar a tecnologia ou habilidade em questão. E que melhor maneira de fazer isso do que colocar as mãos em alguns projetos em tempo real?

O mesmo vale para o campo de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA). Os projetos de aprendizado de máquina ajudam você a aprender todos os aspectos práticos necessários para obter experiência no ambiente de trabalho em tempo real e torná-lo empregável no setor. Além disso, o tamanho do mercado global de inteligência artificial atual e previsto apenas torna lógico que os jogadores no campo alcancem o domínio sobre o aprendizado de máquina. Então, sem mais delongas, apresentamos a você os 10 principais projetos de deep learning e ideias de projetos de machine learning para iniciantes e profissionais que desejam destacar seus currículos.

Ideias de projetos de aprendizado de máquina para estudantes e profissionais

Abaixo está uma lista de ideias envolventes de projetos de aprendizado de máquina para estudantes e profissionais obterem exposição em primeira mão ao aprendizado de máquina.

1. Classificação de dígitos MNIST

A classificação de dígitos MNIST é um dos projetos de aprendizado profundo mais interessantes para iniciantes. O aprendizado profundo e as redes neurais certamente têm aplicativos avançados do mundo real, como geração automática de texto, reconhecimento de imagem, carros autônomos etc. Mas antes de lidar com esses aplicativos complexos, trabalhar no conjunto de dados MNIST é um ótimo quebra-gelo. Este projeto visa treinar seu modelo de aprendizado de máquina para reconhecer dígitos manuscritos usando os conjuntos de dados MNIST e redes neurais convolucionais (CNNs). No geral, é o projeto perfeito para quem acha menos desafiador trabalhar com dados relacionais em vez de dados de imagem.

2. Classificação das flores de íris

Muitas vezes considerado como o “Hello World” dos projetos de aprendizado de máquina, o projeto de classificação de flores de íris é o melhor lugar para iniciantes iniciarem sua jornada de aprendizado de máquina. O projeto é baseado no conjunto de dados de flores de íris e visa classificar as lindas flores roxas em suas três espécies – versicolor, virginica e setosa. Pode-se diferenciar as espécies com base em suas pétalas e sépalas. O conjunto de dados tem atributos numéricos e exige que os iniciantes aprendam sobre algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado e como carregar e manipular dados. Além disso, o conjunto de dados é pequeno e cabe facilmente na memória sem exigir nenhuma transformação ou dimensionamento adicional.

3. Sistema de recomendação de música

Em sites de compras online como o Amazon, o sistema faz recomendações de produtos durante o checkout – aqueles que o cliente provavelmente comprará com base em suas compras anteriores. Da mesma forma, sites de streaming de filmes/músicas como Netflix e Spotify são muito bons em sugerir filmes e músicas que um determinado usuário pode gostar. Usando um conjunto de dados de serviço de streaming de música, você pode criar um sistema de recomendação personalizado semelhante em seu projeto de aprendizado de máquina. O objetivo é determinar qual nova música ou artista um usuário pode gostar com base em suas escolhas anteriores e prever as chances de um usuário sintonizar uma música repetidamente em um determinado momento.

4. Previsão de preços de ações

Se você gosta de finanças, o preditor de preços de ações é um dos melhores projetos de aprendizado de máquina que você pode explorar. Atualmente, a maioria das organizações de negócios e empresas orientadas por dados precisa constantemente de software que possa monitorar e analisar com precisão o desempenho da empresa e prever o preço futuro de várias ações. Com a enorme quantidade de dados do mercado de ações disponíveis, trabalhar em um preditor de preços de ações é uma oportunidade empolgante para cientistas de dados e entusiastas de aprendizado de máquina. No entanto, trabalhar neste projeto exigirá um conhecimento sólido de análise preditiva, análise de ação, análise de regressão e modelagem estatística.

5. Solucionador de equações manuscritas

Fazer com que seu modelo de aprendizado de máquina reconheça dígitos manuscritos é apenas o começo. Aqueles que superaram o projeto de classificação de dígitos MNIST de nível iniciante podem dar um passo à frente e construir um projeto que possa resolver equações manuscritas usando CNNs. Reconhecer equações matemáticas manuscritas é uma das questões mais desconcertantes no campo da pesquisa em visão computacional. No entanto, com uma combinação de CNN e algumas técnicas de processamento de imagem, é possível treinar um equal solver manuscrito por meio de dígitos matemáticos e símbolos manuscritos. O projeto é um passo para digitalizar as etapas de resolução de uma equação matemática escrita com caneta e papel.

6. Análise de sentimentos com base em postagens de mídia social

Uma plataforma de mídia social como Facebook ou Instagram pode ser apenas um lugar para expressar sentimentos e opiniões pessoais para o usuário médio. Ainda assim, para as empresas, é um caminho para estudar o comportamento do consumidor. As mídias sociais estão repletas de conteúdo gerado pelo usuário. Compreender os sentimentos por trás de cada texto ou imagem é fundamental para que as organizações empresariais melhorem o atendimento ao cliente com base em um estudo em tempo real do comportamento do consumidor. Além disso, a análise de marcadores linguísticos em postagens de mídia social pode ajudar a criar um modelo de aprendizado profundo capaz de fornecer insights personalizados sobre a saúde mental do usuário antes das abordagens convencionais. Você pode extrair dados do Reddit ou Twitter para começar este projeto.

7. Previsão de elegibilidade de empréstimo

Os bancos geralmente seguem um processo muito rigoroso antes de aprovar um empréstimo. Mas, graças aos avanços no aprendizado de máquina, é possível prever a elegibilidade de empréstimos mais rapidamente e com muito mais precisão. O modelo de aprendizado de máquina para previsão de elegibilidade para empréstimos será treinado usando um conjunto de dados que consiste em dados relacionados ao solicitante, como valor do empréstimo, sexo, renda, estado civil, número de dependentes, qualificações, histórico de cartão de crédito e afins. O projeto envolverá treinar e testar o modelo usando validação cruzada, e você aprenderá a construir modelos estatísticos como XGBoost, Gradient Boosting e métricas como MCC scorer, ROC curve, etc.

8. Previsão da qualidade do vinho

O conjunto de dados de previsão da qualidade do vinho é bastante popular entre os estudantes que estão começando no campo da ciência de dados. Envolve o uso de acidez volátil, acidez fixa, densidade e álcool para prever a qualidade do vinho tinto. Você pode usar a abordagem de classificação ou regressão para este projeto. A variável de qualidade do vinho que você precisa prever no conjunto de dados varia entre 0 e 10 e pode fazê-lo construindo um modelo de regressão. Outra abordagem seria criar três categorias (baixo, médio e alto), dividir o 0-10 em intervalos separados e transformá-los em valores categóricos. Assim, você pode construir qualquer modelo de classificação para a previsão.

9. Previsão do preço da casa

Se você é um iniciante em aprendizado de máquina, pode usar o conjunto de dados de preços de casas do Kaggle para criar um projeto de previsão de preços de casas. O preço de uma casa em particular é a variável alvo neste conjunto de dados. Seu modelo de ML precisa prever o preço usando informações como localidade, número de quartos e serviços públicos. Como é um problema de regressão, os iniciantes podem usar a abordagem de regressão linear para construir o modelo. Aqueles que desejam adotar uma abordagem mais avançada podem usar o aumento de gradiente ou o regressor de floresta aleatória para prever os preços das casas. O conjunto de dados também possui muitas variáveis ​​categóricas, o que exigiria técnicas como codificação de rótulo e codificação one-hot.

10. Segmentação de clientes em Python

Para aqueles que desejam começar com o aprendizado de máquina não supervisionado, o conjunto de dados de segmentação de clientes no Kaggle é a melhor opção. O conjunto de dados consiste em detalhes do cliente, como sexo, idade, renda anual e pontuação de gastos. Você precisa usar essas variáveis ​​para agrupar clientes semelhantes em clusters semelhantes. Os principais objetivos do projeto são atingir a segmentação de clientes, identificar clientes-alvo para várias estratégias de marketing e entender os mecanismos reais das estratégias de marketing. Você pode usar clustering hierárquico ou clustering k-means para realizar essas tarefas.

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