Top 10 proiecte ML în timp real pentru studenți și profesioniști

În ceea ce privește tehnologia, a avea doar cunoștințele teoretice din manuale te va duce doar atât de departe. Numai atunci când adoptați o abordare practică puteți stăpâni tehnologia sau abilitățile în cauză. Și ce modalitate mai bună de a face asta decât să puneți mâna pe niște proiecte în timp real?

Același lucru este valabil și pentru domeniul învățării automate (ML) și al inteligenței artificiale (AI). Proiectele de învățare automată vă ajută să învățați toate aspectele practice de care aveți nevoie pentru a obține experiență în mediu de lucru în timp real și pentru a vă face angajabil în industrie. În plus, dimensiunea actuală și anticipată a pieței globale de inteligență artificială face ca jucătorii din domeniu să stăpânească doar învățarea automată. Așadar, fără alte prelungiri, vă prezentăm primele 10 proiecte de deep learning și idei de proiecte de învățare automată pentru începători și profesioniști care doresc să-și facă CV-urile în evidență.

Idei de proiecte de învățare automată pentru studenți și profesioniști

Mai jos este o listă de idei captivante de proiecte de învățare automată pentru studenți și profesioniști pentru a obține o expunere directă la învățarea automată.

1. Clasificarea cifrelor MNIST

Clasificarea cifrelor MNIST este unul dintre cele mai interesante proiecte de deep learning pentru începători. Învățarea profundă și rețelele neuronale au cu siguranță aplicații avansate din lumea reală, cum ar fi generarea automată de text, recunoașterea imaginilor, mașinile cu conducere autonomă, etc. Dar înainte de a vă ocupa de aceste aplicații complexe, lucrul la setul de date MNIST este un mare spărgător de gheață. Acest proiect își propune să antreneze modelul de învățare automată pentru a recunoaște cifrele scrise de mână folosind seturile de date MNIST și rețelele neuronale convoluționale (CNN). În general, este proiectul perfect pentru cei cărora li se pare mai puțin dificil să lucreze cu date relaționale în defavoarea datelor de imagine.

2. Clasificarea florilor de iris

Adesea considerat „Bună ziua” a proiectelor de învățare automată, proiectul de clasificare a florilor de iris este cel mai bun loc pentru începători pentru a-și începe călătoria de învățare automată. Proiectul se bazează pe setul de date despre flori de iris și își propune să clasifice frumoasele flori violete în cele trei specii ale sale - versicolor, virginica și setosa. Se poate diferenția speciile în funcție de petalele și sepalele lor. Setul de date are atribute numerice și necesită începătorilor să învețe despre algoritmii de învățare automată supravegheați și cum să încarce și să gestioneze datele. În plus, setul de date este mic și se potrivește cu ușurință în memorie fără a necesita nicio transformare sau scalare suplimentară.

3. Sistem de recomandare muzicală

În site-urile de cumpărături online, cum ar fi Amazon, sistemul face recomandări de produse în timpul plății - cele pe care clientul este probabil să le cumpere pe baza achizițiilor anterioare. De asemenea, site-urile de streaming de filme/muzică precum Netflix și Spotify sunt destul de bune în a sugera filme și melodii pe care un anumit utilizator i-ar putea plăcea. Folosind un set de date pentru serviciul de streaming muzical, puteți crea un sistem de recomandare personalizat similar în proiectul dvs. de învățare automată. Scopul este de a determina ce melodie sau artist nou i-ar plăcea unui utilizator pe baza alegerilor sale anterioare și de a prezice șansele ca un utilizator să se acorde repetitiv la o melodie într-un timp dat.

4. Predictorul prețurilor acțiunilor

Dacă sunteți înclinat către finanțare, predictorul prețurilor acțiunilor este unul dintre cele mai bune proiecte de învățare automată pe care le puteți explora. Majoritatea organizațiilor de afaceri și companiilor bazate pe date au astăzi nevoie constantă de software care să monitorizeze și să analizeze cu precizie performanța companiei și să prognozeze prețul viitor al diferitelor acțiuni. Având în vedere cantitatea masivă de date de pe piața bursieră disponibilă, lucrul la un predictor al prețurilor acțiunilor este o oportunitate interesantă atât pentru oamenii de știință de date, cât și pentru pasionații de învățare automată. Cu toate acestea, lucrul la acest proiect va necesita cunoștințe solide de analiză predictivă, analiză a acțiunii, analiză de regresie și modelare statistică.

5. Rezolvator de ecuații scris de mână

A face modelul de învățare automată să recunoască cifrele scrise de mână este doar începutul. Cei care au depășit proiectul de clasificare a cifrelor MNIST de nivel începător pot face un pas înainte și pot construi un proiect care poate rezolva ecuații scrise de mână folosind CNN-uri. Recunoașterea ecuațiilor matematice scrise de mână este una dintre cele mai derutante probleme din domeniul cercetării vederii computerizate. Cu toate acestea, cu o combinație de CNN și unele tehnici de procesare a imaginilor, este posibil să antrenați un rezolvator egal scris de mână prin cifre matematice și simboluri scrise de mână. Proiectul este un pas către digitalizarea pașilor de rezolvare a unei ecuații matematice scrise cu creion și hârtie.

6. Analiza sentimentelor pe baza postărilor pe rețelele sociale

O platformă de socializare precum Facebook sau Instagram poate fi doar un loc pentru a-și exprima sentimentele și opiniile personale utilizatorului obișnuit. Totuși, pentru companii, este o cale de a studia comportamentul consumatorilor. Rețelele sociale sunt pline de conținut generat de utilizatori. Înțelegerea sentimentelor din spatele fiecărui text sau imagine este esențială pentru organizațiile de afaceri pentru a îmbunătăți serviciile pentru clienți pe baza unui studiu în timp real al comportamentului consumatorilor. În plus, analiza markerilor lingvistici din postările pe rețelele sociale poate ajuta la crearea unui model de învățare profundă capabil să ofere perspective personalizate asupra sănătății mintale a utilizatorului mai devreme decât abordările convenționale. Puteți extrage date din Reddit sau Twitter pentru a începe acest proiect.

7. Predicția eligibilității pentru împrumut

Băncile urmează de obicei un proces foarte riguros înainte de a aproba un împrumut. Dar, datorită progreselor în învățarea automată, este posibil să se prezică eligibilitatea împrumuturilor mai rapid și cu mult mai multă acuratețe. Modelul de învățare automată pentru predicția eligibilității împrumutului va fi instruit folosind un set de date constând din date referitoare la solicitant, cum ar fi valoarea împrumutului, sexul, venitul, starea civilă, numărul de persoane aflate în întreținere, calificări, istoricul cardului de credit și altele asemenea. Proiectul va implica instruirea și testarea modelului folosind validarea încrucișată și veți învăța cum să construiți modele statistice, cum ar fi XGBoost, Gradient Boosting și metrici precum scor MCC, curba ROC etc.

8. Predicția calității vinului

Setul de date de predicție a calității vinului este destul de popular în rândul studenților care încep în domeniul științei datelor. Aceasta implică utilizarea acidității volatile, a acidității fixe, a densității și a alcoolului pentru a prezice calitatea vinului roșu. Puteți lua fie abordarea de clasificare, fie de regresie pentru acest proiect. Variabila de calitate a vinului pe care trebuie să o preziceți în setul de date variază între 0-10 și puteți face acest lucru prin construirea unui model de regresie. O altă abordare ar fi crearea a trei categorii (scăzut, mediu și ridicat), împărțirea 0-10 în intervale separate și transformarea lor în valori categorice. Prin urmare, puteți construi orice model de clasificare pentru predicție.

9. Predicția prețului casei

Dacă sunteți un începător în învățarea automată, puteți utiliza setul de date privind prețurile caselor de la Kaggle pentru a construi un proiect de predicție a prețului casei. Prețul unei anumite case este variabila țintă din acest set de date. Modelul dvs. ML trebuie să prezică prețul folosind informații precum localitatea, numărul de camere și utilitățile. Deoarece este o problemă de regresie, începătorii pot adopta abordarea regresiei liniare pentru a construi modelul. Cei care doresc să adopte o abordare mai avansată pot folosi creșterea gradientului sau regresorul aleatoriu al pădurii pentru a prezice prețurile caselor. Setul de date are, de asemenea, multe variabile categorice, care ar necesita tehnici precum codificarea etichetelor și codificarea one-hot.

10. Segmentarea clienților în Python

Pentru cei care doresc să înceapă cu învățarea automată nesupravegheată, setul de date de segmentare a clienților de pe Kaggle este cel mai bun apel. Setul de date constă din detalii despre clienți, cum ar fi sexul, vârsta, venitul anual și scorul de cheltuieli. Trebuie să utilizați aceste variabile pentru a grupa clienții care sunt la fel în grupuri similare. Obiectivele principale ale proiectului sunt de a realiza segmentarea clienților, de a identifica clienții țintă pentru diverse strategii de marketing și de a înțelege mecanismele din lumea reală ale strategiilor de marketing. Puteți utiliza clustering ierarhic sau k-means clustering pentru a realiza aceste sarcini.

Pas înainte

upGrad oferă un program executiv online de învățare automată și inteligență artificială, care vizează transmiterea de abilități solicitate, cum ar fi NLP, învățarea profundă, MLOps și construirea de strategii AI.

Repere ale programului:

• Recunoaștere de prestigiu de la IIIT Bangalore
• Peste 450 de ore de învățare cu proiecte industriale
• Cursuri live de codificare și ateliere de creare de profil
• Industrie și rețele de colegi cu suport de învățare la 360 de grade

Reputația upGrad de a fi una dintre cele mai bune platforme EdTech superioare este de neegalat. Programele sale de clasă mondială, relevante pentru industrie, au afectat peste 500.000 de profesioniști care lucrează la nivel global și continuă să răspundă nevoilor de învățare ale unei baze de peste 40.000 de cursanți răspândite în 85 de țări. Înscrieți-vă la upGrad pentru a afla mai multe despre cele mai solicitate cursuri și certificări.