15 интересных идей проектов машинного обучения для начинающих [2022]

Идеи проекта машинного обучения

Поскольку искусственный интеллект (ИИ) продолжает быстро развиваться в 2022 году, овладение машинным обучением (МО) становится все более важным для всех игроков в этой области. Это связано с тем, что и AI, и ML дополняют друг друга. Итак, если вы новичок, лучшее, что вы можете сделать, — это поработать над некоторыми проектами машинного обучения.

Мы в upGrad верим в практический подход, поскольку одни теоретические знания не помогут в рабочей среде в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные проекты машинного обучения, над которыми могут работать новички, чтобы проверить свои знания в области машинного обучения. В этой статье вы найдете 15 лучших идей для проектов машинного обучения, которые помогут новичкам получить практический опыт.

Но сначала давайте ответим на более актуальный вопрос, который, должно быть, затаился в вашей голове: зачем создавать проекты машинного обучения?

Когда дело доходит до карьеры в разработке программного обеспечения, начинающие разработчики должны работать над своими собственными проектами. Разработка реальных проектов — лучший способ отточить свои навыки и воплотить теоретические знания в практический опыт. Чем больше вы экспериментируете с различными проектами машинного обучения , тем больше знаний вы получаете.

Хотя учебники и учебные материалы дадут вам все необходимые знания о машинном обучении, вы никогда не сможете по-настоящему овладеть машинным обучением, если не потратите свое время на реальные практические эксперименты — проекты по машинному обучению. Когда вы начнете работать над идеями проекта машинного обучения, вы не только сможете проверить свои сильные и слабые стороны, но также получите информацию, которая может быть чрезвычайно полезна для продвижения вашей карьеры. В этом руководстве вы найдете 15 интересных идей для проектов машинного обучения , которые помогут новичкам получить практический опыт машинного обучения.

Изучите онлайн-курсы по машинному обучению от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Итак, вот несколько проектов машинного обучения, над которыми могут работать новички:

Вот несколько крутых идей проектов машинного обучения для начинающих

Посмотрите наше видео об идеях и темах проектов машинного обучения…

Этот список идей проектов машинного обучения для студентов подходит для начинающих и тех, кто только начинает заниматься машинным обучением или наукой о данных в целом. Эти идеи проектов по машинному обучению помогут вам приступить к работе со всеми практическими вопросами, необходимыми для достижения успеха в вашей карьере в качестве специалиста по машинному обучению.

Кроме того, если вы ищете идеи для проектов по машинному обучению на последний год , этот список поможет вам в работе. Итак, без лишних слов, давайте сразу перейдем к некоторым идеям проекта машинного обучения , которые укрепят вашу базу и позволят вам подняться по лестнице.

1. Предсказатель цен на акции

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с практическими проектами машинного обучения для студентов , — это работа над прогнозом цен на акции. Бизнес-организации и компании сегодня ищут программное обеспечение, которое может отслеживать и анализировать деятельность компании и прогнозировать будущие цены на различные акции. И с таким большим количеством данных, доступных на фондовом рынке, это рассадник возможностей для специалистов по данным со склонностью к финансам.

Однако, прежде чем начать, вы должны обладать достаточными знаниями в следующих областях:

• Предиктивный анализ: использование различных методов искусственного интеллекта для различных процессов данных, таких как интеллектуальный анализ данных, исследование данных и т. д., для «предсказания» поведения возможных результатов.
• Регрессионный анализ. Регрессионный анализ — это своего рода метод прогнозирования, основанный на взаимодействии между зависимой (целевой) и независимой переменной (предикторами).
• Анализ действий. В этом методе все действия, выполняемые двумя упомянутыми выше методами, анализируются, после чего результат заносится в память машинного обучения.
• Статистическое моделирование: оно включает в себя построение математического описания реального процесса и уточнение неопределенностей, если таковые имеются, в этом процессе.

2. Спортивныйпредиктор

В « Moneyball » Майкла Льюиса команда Oakland Athletics изменила лицо бейсбола, включив в свой игровой план аналитическую технику поиска игроков. И так же, как и они, вы тоже можете произвести революцию в спорте в реальном мире! Это отличный проект по машинному обучению для начинающих.

Поскольку в спортивном мире нет недостатка в данных, вы можете использовать эти данные для создания интересных и творческих проектов машинного обучения, например, используя спортивную статистику колледжа, чтобы предсказать, у какого игрока будет лучшая карьера в том или ином виде спорта (поиск талантов). Вы также можете улучшить управление командой, проанализировав сильные и слабые стороны игроков в команде и классифицируя их соответствующим образом.

Благодаря количеству доступной спортивной статистики и данных это отличная арена для оттачивания ваших навыков исследования и визуализации данных. Для всех, кто разбирается в Python, Scikit-Learn станет идеальным выбором, поскольку он включает в себя множество полезных инструментов для регрессионного анализа, классификации, приема данных и т. д. Упоминание проектов машинного обучения за последний год может помочь вашему резюме выглядеть намного интереснее, чем другие.

3. Разработайте анализатор настроений

Это одна из интересных идей проекта машинного обучения. Хотя большинство из нас используют платформы социальных сетей, чтобы донести свои личные чувства и мнения до всего мира, одна из самых больших проблем заключается в понимании «настроений», стоящих за сообщениями в социальных сетях.

И это идеальная идея для вашего следующего проекта по машинному обучению!

Социальные сети процветают благодаря тоннам пользовательского контента. Создав систему машинного обучения, которая могла бы анализировать настроение текстов или постов, организациям стало бы намного проще понять поведение потребителей. Это, в свою очередь, позволило бы им улучшить обслуживание клиентов, тем самым обеспечивая возможности для оптимального удовлетворения потребителей.

Вы можете попытаться извлечь данные из Twitter или Reddit, чтобы начать свой проект машинного обучения по анализу настроений. Это может быть один из тех редких случаев проектов глубокого обучения, которые могут помочь вам и в других аспектах.

4. Улучшить здравоохранение

Приложения AI и ML уже начали проникать в отрасль здравоохранения, а также быстро меняют облик глобального здравоохранения. Носимые медицинские устройства, удаленный мониторинг, телемедицина, роботизированная хирургия и т. д. — все это возможно благодаря алгоритмам машинного обучения, основанным на искусственном интеллекте. Они не только помогают HCP (поставщикам медицинских услуг) предоставлять более быстрые и качественные медицинские услуги, но также в значительной степени снижают зависимость и рабочую нагрузку врачей.

Итак, почему бы не использовать свои навыки для разработки впечатляющего проекта машинного обучения, основанного на здравоохранении? Работа над проектом с алгоритмами машинного обучения для начинающих может помочь построить карьеру с хорошим стартом.

Индустрия здравоохранения имеет в своем распоряжении огромное количество данных. Используя эти данные, вы можете создать:

• Системы диагностической помощи, которые могут автоматически сканировать изображения, рентгеновские снимки и т. д. и обеспечивать точную диагностику возможных заболеваний.
• Приложения для профилактической помощи, которые могут предсказывать возможность эпидемий, таких как грипп, малярия и т. д., как на национальном уровне, так и на уровне сообщества.

5. Подготовьте алгоритмы машинного обучения с нуля!

Это одна из отличных идей проекта машинного обучения для начинающих. Написание алгоритмов машинного обучения с нуля даст двойную выгоду:

• Во-первых, написание алгоритмов машинного обучения — лучший способ понять суть их механики.
• Во-вторых, вы узнаете, как преобразовывать математические инструкции в функциональный код. Этот навык пригодится вам в вашей будущей карьере в области машинного обучения.

Вы можете начать с выбора простого и не слишком сложного алгоритма. За созданием каждого алгоритма, даже самого простого, стоит несколько тщательно просчитанных решений. Достигнув определенного уровня мастерства в построении простых алгоритмов машинного обучения, попробуйте настроить и расширить их функциональность. Например, вы можете взять ванильный алгоритм логистической регрессии и добавить к нему параметры регуляризации, чтобы преобразовать его в алгоритм регрессии лассо/гребня. Упоминание проектов машинного обучения может помочь вашему резюме выглядеть намного интереснее, чем другие.

6. Разработайте нейронную сеть, которая может читать почерк

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с вашими практическими Java-проектами для студентов, — это работа с нейронной сетью. Глубокое обучение и нейронные сети — два модных словечка в области искусственного интеллекта. Они подарили нам технологические чудеса, такие как беспилотные автомобили, распознавание изображений и так далее.
Итак, пришло время исследовать область нейронных сетей. Начните свой проект машинного обучения нейронной сети с испытания классификации рукописных цифр MNIST. Он имеет очень удобный интерфейс, который идеально подходит для начинающих.

7. Система ценообразования на билеты в кино

С расширением OTT-платформ, таких как Netflix, Amazon Prime, люди предпочитают смотреть контент так, как им удобно. Такие факторы, как цена, качество контента и маркетинг, повлияли на успех этих платформ.

Стоимость создания полнометражного фильма в последнее время резко возросла. Только 10% снятых фильмов приносят прибыль. Жесткая конкуренция со стороны телевизионных и OTT-платформ, а также высокая стоимость билетов еще больше усложнили получение фильмами денег. Растущая стоимость билета в театр (вместе со стоимостью попкорна) оставляет кинозал пустым.

Усовершенствованная система ценообразования на билеты определенно может помочь создателям фильма и зрителям. Цена билета может быть выше с ростом спроса на билет и наоборот. Чем раньше зритель бронирует билет, тем меньше стоимость фильма с высоким спросом. Система должна грамотно рассчитывать цену в зависимости от интереса зрителей, социальных сигналов и факторов спроса и предложения.

8. Классификация цветов ириса ML Project

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с практическими проектами машинного обучения для студентов, — это работа над проектом ML по классификации Iris Flowers. Набор данных цветов ириса — один из лучших наборов данных для задач классификации. Поскольку цветы ириса бывают разных видов, их можно отличить по длине чашелистиков и лепестков. Этот проект машинного обучения направлен на классификацию цветов по трем видам — виргиния, сетоза или лишай.

Этот конкретный проект машинного обучения обычно называют «Hello World» машинного обучения. Набор данных цветов ириса содержит числовые атрибуты, и он идеально подходит для начинающих, чтобы узнать об алгоритмах машинного обучения с учителем, в основном о том, как загружать и обрабатывать данные. Кроме того, поскольку это небольшой набор данных, он может легко поместиться в памяти, не требуя специальных преобразований или возможностей масштабирования. И это идеальная идея для вашего следующего проекта по машинному обучению!

Вы можете скачать набор данных радужной оболочки здесь .

9. Проект BigMart Sales Prediction ML

Это отличная идея проекта машинного обучения для начинающих. Этот проект ML лучше всего подходит для изучения того, как работают неконтролируемые алгоритмы ML. Набор данных о продажах BigMart содержит данные о продажах 1559 товаров в 10 торговых точках в разных городах ровно за 2013 год.

Цель здесь состоит в том, чтобы использовать набор данных о продажах BigMart для разработки регрессионной модели, которая может прогнозировать продажи каждого из 1559 продуктов в предстоящем году в десяти различных торговых точках BigMart. Набор данных о продажах BigMart содержит определенные атрибуты для каждого продукта и торговой точки, тем самым помогая вам понять свойства различных продуктов и магазинов, которые влияют на общие продажи BigMart как бренда.

10. Механизмы рекомендаций с набором данных MovieLens

Механизмы рекомендаций стали чрезвычайно популярными в онлайн-магазинах и на сайтах потокового вещания. Например, платформы потоковой передачи онлайн-контента, такие как Netflix и Hulu, имеют механизмы рекомендаций для настройки своего контента в соответствии с индивидуальными предпочтениями клиентов и историей просмотров. Приспосабливая контент к потребностям и предпочтениям разных клиентов, эти сайты смогли повысить спрос на свои потоковые сервисы.

Как новичок, вы можете попробовать свои силы в создании системы рекомендаций, используя один из самых популярных наборов данных, доступных в Интернете — набор данных MovieLens. Этот набор данных включает более «25 миллионов оценок и один миллион приложений тегов, примененных к 62 000 фильмам 162 000 пользователей». Вы можете начать этот проект с создания облачной визуализации названий фильмов, чтобы создать механизм рекомендации фильмов для MovieLens.

Вы можете проверить набор данных MovieLens здесь .

11. Прогнозирование качества вина с использованием набора данных о качестве вина

Общеизвестно, что возраст делает вино лучше — чем старше вино, тем лучше оно будет на вкус. Однако не только возраст определяет вкус вина. Многочисленные факторы определяют сертификацию качества вина, включая физико-химические тесты, такие как количество алкоголя, фиксированная кислотность, летучая кислотность, плотность и уровень pH, и это лишь некоторые из них.

В этом проекте машинного обучения вам необходимо разработать модель машинного обучения, которая может исследовать химические свойства вина для прогнозирования его качества. Набор данных о качестве вина, который вы будете использовать для этого проекта, состоит примерно из 4898 наблюдений, включая 11 независимых переменных и одну зависимую переменную. Упоминание проектов машинного обучения за последний год может помочь вашему резюме выглядеть намного интереснее, чем другие.

12. Классификация рукописных цифр MNIST

Это один из интересных проектов машинного обучения. Глубокое обучение и нейронные сети нашли применение во многих реальных приложениях, таких как распознавание изображений, автоматическая генерация текста, беспилотные автомобили и многое другое. Однако, прежде чем углубляться в эти сложные области глубокого обучения, вы должны начать с простого набора данных, такого как набор данных MNIST. Итак, почему бы не использовать свои навыки для разработки впечатляющего проекта машинного обучения на основе MNIST?

Проект классификации цифр MNIST предназначен для обучения машин распознаванию рукописных цифр. Поскольку новичкам обычно сложно работать с данными изображения, а не с плоскими реляционными данными, набор данных MNIST лучше всего подходит для начинающих. В этом проекте вы будете использовать наборы данных MNIST для обучения модели машинного обучения с помощью сверточных нейронных сетей (CNN). Хотя набор данных MNIST может легко поместиться в памяти вашего ПК (она очень мала), задача распознавания рукописных цифр довольно сложна.

Вы можете получить доступ к набору данных MNIST здесь .

13. Распознавание человеческой деятельности с использованием набора данных смартфона

Это одна из популярных идей проекта машинного обучения. Набор данных смартфона включает записи о занятиях фитнесом и информацию о 30 человек. Эти данные были получены через смартфон, оснащенный инерционными датчиками.

Этот проект машинного обучения направлен на создание модели классификации, которая может с высокой степенью точности идентифицировать физическую активность человека. Работая над этим проектом ML, вы изучите основы классификации, а также узнаете, как решать проблемы множественной классификации.

14. Обнаружение объектов с помощью глубокого обучения

Это один из интересных проектов машинного обучения для создания. Когда дело доходит до классификации изображений, вам следует выбрать Deep Neural Networks (DNN). Хотя DNN уже используются во многих реальных приложениях для классификации изображений, этот проект ML направлен на то, чтобы поднять его на ступеньку выше.

В этом проекте машинного обучения вы решите проблему обнаружения объектов, используя DNN. Вам предстоит разработать модель, которая сможет как классифицировать объекты, так и точно локализовать объекты разных классов. Здесь вы будете рассматривать задачу обнаружения объектов как проблему регрессии к маскам ограничивающей рамки объекта. Кроме того, вы определите многомасштабную процедуру вывода, которая может генерировать обнаружение объектов с высоким разрешением при минимальных затратах.

15. Обнаружение фейковых новостей

Это одна из отличных идей проекта машинного обучения для начинающих, особенно то, что фальшивые новости сейчас распространяются со скоростью лесного пожара. Фейковые новости имеют свойство распространяться со скоростью лесного пожара. А поскольку социальные сети доминируют в нашей жизни прямо сейчас, стало как никогда важно отличать фейковые новости от реальных новостных событий. Здесь может помочь машинное обучение. Facebook уже использует ИИ для фильтрации фейковых и спам-историй из лент пользователей.

Этот проект машинного обучения направлен на использование методов НЛП (обработки естественного языка) для обнаружения фейковых новостей и вводящих в заблуждение историй, появляющихся из ненадежных источников. Вы также можете использовать классический подход к классификации текста, чтобы разработать модель, которая сможет отличать настоящие новости от поддельных. В последнем методе вы можете собирать наборы данных как для реальных, так и для поддельных новостей и создавать модель машинного обучения с использованием наивного байесовского классификатора, чтобы классифицировать новость как мошенническую или настоящую на основе используемых в ней слов и фраз.

16. Зарегистрируйте проект электронной почты

Набор данных электронной почты Enron содержит почти 500 тысяч электронных писем от более чем 150 пользователей. Это чрезвычайно ценный набор данных для обработки естественного языка. Этот проект включает в себя создание модели ML, которая использует алгоритм кластеризации k-средних для обнаружения мошеннических действий. Модель разделит наблюдения на «k» кластеров в соответствии с аналогичными шаблонами в наборе данных.

17. Проект Паркинсона

Набор данных Паркинсона включает 195 биомедицинских записей людей с 23 различными характеристиками. Идея этого проекта заключается в разработке модели машинного обучения, которая сможет различать здоровых людей и людей, страдающих болезнью Паркинсона. Модель использует алгоритм XGboost (экстремальное повышение градиента), основанный на деревьях решений, для разделения.

18. Проект Flickr 30K

Набор данных Flickr 30K состоит из более чем 30 000 изображений, каждое из которых имеет уникальную подпись. Вы будете использовать этот набор данных для создания генератора подписей к изображениям. Идея состоит в том, чтобы построить модель CNN, которая может эффективно анализировать и извлекать функции из изображения и создавать подходящую подпись, описывающую изображение на английском языке.

19. Проект для клиентов торгового центра

Как следует из названия, набор данных о клиентах торгового центра включает в себя записи о людях, посетивших торговый центр, такие как пол, возраст, идентификатор клиента, годовой доход, оценка расходов и т. д. Вы создадите модель, которая будет использовать эти данные для сегментации клиентов. в разные группы в зависимости от моделей их поведения. Такая сегментация клиентов является очень полезной маркетинговой тактикой, используемой брендами и маркетологами для увеличения продаж и доходов, а также для повышения удовлетворенности клиентов.

20. Кинетический проект

Для этого проекта вы будете использовать обширный набор данных , который включает три отдельных набора данных — Kinetics 400, Kinetics 600 и Kinetics 700, содержащих URL-ссылки более 6,5 миллионов высококачественных видео. Ваша цель — создать модель, которая может обнаруживать и идентифицировать действия человека, изучая серию различных наблюдений.

21. Проект системы рекомендаций

Это богатая коллекция наборов данных, содержащая разнообразные наборы данных , собранные с популярных веб-сайтов, таких как обзоры книг Goodreads, обзоры продуктов Amazon, социальные сети и т. д. Ваша цель — создать механизм рекомендаций (подобный тем, которые используются Amazon и Netflix), который может генерировать персонализированные рекомендации по продуктам, фильмам, музыке и т. д., основанные на предпочтениях, потребностях и поведении клиентов в Интернете.

22. Жилой комплекс в Бостоне.

Набор данных о жилье в Бостоне состоит из сведений о различных домах в Бостоне на основе таких факторов, как ставка налога, уровень преступности, количество комнат в доме и т. д. Это отличный набор данных для прогнозирования цен на различные дома в Бостоне. В этом проекте вы построите модель, которая сможет прогнозировать цену нового дома с помощью линейной регрессии. Линейная регрессия лучше всего подходит для этого проекта, поскольку она используется, когда данные имеют линейную зависимость между входными и выходными значениями и когда входные данные неизвестны.

23. Проект «Городские пейзажи»

Этот набор данных с открытым исходным кодом включает высококачественные аннотации видеорядов на уровне пикселей, собранных с улиц в 50 разных городах. Это чрезвычайно полезно для семантического анализа. Вы можете использовать этот набор данных для обучения глубоких нейронных сетей анализу и пониманию городского пейзажа. Проект включает в себя разработку модели, которая может выполнять сегментацию изображения и идентифицировать различные объекты (автомобили, автобусы, грузовики, деревья, дороги, людей и т. д.) из уличного видеоряда.

24. Проект YouTube 8M

Youtube 8M — это огромный набор данных, содержащий 6,1 миллиона идентификаторов видео YouTube, 350 000 часов видео, 2,6 миллиарда аудио/визуальных функций, 3862 класса и в среднем 3 метки для каждого видео. Он широко используется для проектов классификации видео. В этом проекте вы создадите систему классификации видео, которая сможет точно описать видео. Он рассмотрит ряд различных входных данных и классифицирует видео по отдельным категориям.

25. Городской звук 8K

Набор данных городского звука 8K используется для классификации звука. Он включает разнообразную коллекцию из 8732 городских звуков, принадлежащих к разным классам, таких как сирены, уличная музыка, лай собак, щебетание птиц, разговоры людей и т. д. Вы разработаете модель классификации звуков, которая может автоматически определять, какой городской звук воспроизводится в

26. Проект IMDB-Вики

Этот помеченный набор данных , вероятно, является одной из самых обширных коллекций изображений лиц, собранных на IMDB и Википедии. Он содержит более 5 миллионов изображений лиц, помеченных возрастом и полом. с указанием пола и возраста. Вы создадите модель, которая сможет распознавать лица и точно предсказывать их возраст и пол. Вы можете создавать разные возрастные сегменты/диапазоны, например 0–10, 10–20, 30–40 и так далее.

27. Проект Либриспи

Набор данных librispeech — это огромная коллекция англоязычных речей, полученная в результате проекта LibriVox. Он содержит речи на английском языке с различными акцентами, охватывающие более 1000 часов, и является идеальным инструментом для распознавания речи. Целью этого проекта является создание модели, которая может автоматически переводить звук в текст. Вы создадите систему распознавания речи, которая сможет распознавать английскую речь и переводить ее в текстовый формат.

28. Немецкий проект по распознаванию дорожных знаков (GTSRB)

Этот набор данных содержит более 50 000 изображений дорожных знаков, разделенных на 43 класса и содержащих информацию о ограничивающей рамке каждого дорожного знака. Он идеально подходит для многоклассовой классификации, на которой вы и сосредоточитесь. Вы создадите модель, используя структуру глубокого обучения, которая может распознавать ограничивающую рамку знаков и классифицировать дорожные знаки. Проект может быть чрезвычайно полезен для автономных транспортных средств, поскольку он обнаруживает знаки и помогает водителям предпринимать необходимые действия.

29. Обобщение текста видео спортивного матча

Этот проект именно так и звучит — получение точного и лаконичного резюме спортивного видео. Это полезный инструмент для спортивных сайтов, которые информируют читателей об основных моментах матчей. Поскольку нейронные сети лучше всего подходят для суммирования текста, вы построите эту модель, используя сети глубокого обучения, такие как 3D-CNN, RNN и LSTM . Сначала вы разделите спортивное видео на несколько разделов, используя соответствующие алгоритмы машинного обучения, а затем используйте комбинацию SVM (машин опорных векторов), нейронных сетей и алгоритма k-средних.

30. Генератор резюме деловой встречи

Обобщение включает в себя краткое и лаконичное извлечение наиболее значимой и ценной информации из разговоров, аудио-/видеофайлов и т. д. Обычно это делается с помощью функции, отражающей статистические, лингвистические и сентиментальные черты с диалоговой структурой рассматриваемого разговора. В этом проекте вы будете использовать методы глубокого обучения и обработки естественного языка для создания точных сводок деловых встреч, сохраняя при этом контекст всего разговора.

31. Анализ настроений при депрессии

Депрессия является серьезной проблемой здравоохранения во всем мире. Каждый год миллионы людей кончают жизнь самоубийством из-за депрессии и плохого психического здоровья. Обычно двумя основными причинами этого являются стигма, связанная с проблемами психического здоровья, и задержка лечения. В этом проекте вы будете использовать данные, собранные с разных платформ социальных сетей, и анализировать лингвистические маркеры в сообщениях в социальных сетях, чтобы понять психическое здоровье людей. Идея состоит в том, чтобы создать модель глубокого обучения, которая может дать ценную и точную информацию о психическом здоровье человека намного раньше, чем обычные методы.

32. Решатель уравнений от руки

Распознавание рукописных математических выражений является важной областью исследований в области компьютерного зрения. Вы построите модель и обучите ее решать написанные от руки математические уравнения с использованием сверточных нейронных сетей. Модель также будет использовать методы обработки изображений. Этот проект включает в себя обучение модели правильными данными, чтобы она научилась читать рукописные цифры, символы и т. д., чтобы получать правильные результаты для математических уравнений разного уровня сложности.

33. Распознавание лиц для определения настроения и рекомендации песен

Известно, что люди слушают музыку, исходя из своего текущего настроения и чувств. Так почему бы не создать приложение, которое может определять настроение человека по его выражению лица и соответственно рекомендовать песни? Для этого вы будете использовать элементы и методы компьютерного зрения. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая может эффективно использовать компьютерное зрение, чтобы помочь компьютерам лучше понять изображения и видео.

34. Музыкальный генератор

Музыкальная композиция есть не что иное, как мелодичная комбинация различных частотных уровней. В этом проекте вы создадите автоматический генератор музыки, который сможет сочинять короткие музыкальные произведения с минимальным вмешательством человека. Вы будете использовать алгоритмы глубокого обучения и сети LTSM для создания этого музыкального генератора.

35. Система прогнозирования заболеваний

Этот проект машинного обучения предназначен для прогнозирования заболеваний. Вы создадите эту модель, используя R and R Studio и набор данных по раку груди, штат Висконсин (диагностический) . Этот набор данных включает два класса предикторов — доброкачественные и злокачественные новообразования молочной железы. Для работы над этим проектом необходимо иметь базовые знания о случайных лесах и XGBoost.

36. Поиск обитаемой экзопланеты

За последнее десятилетие нам удалось идентифицировать множество транзитных и экзопланет. Поскольку ручная интерпретация потенциальных экзопланет довольно сложна и требует много времени (не забывайте, что она также подвержена человеческим ошибкам), лучше всего использовать глубокое обучение для идентификации экзопланет. Этот проект направлен на то, чтобы выяснить, есть ли вокруг нас обитаемые экзопланеты, используя CNN и зашумленные данные временных рядов. Этот метод может идентифицировать обитаемые экзопланеты с большей точностью, чем метод наименьших квадратов.

37. Регенерация изображения для старых и поврежденных барабанов

Восстановление старых или поврежденных катушек с изображениями – непростая задача. Вернуть старые фотографии в исходное состояние почти всегда невозможно. Однако глубокое обучение может решить эту проблему. Вы построите модель глубокого обучения, которая сможет выявлять дефекты изображения (потертости, дыры, складки, обесцвечивание и т. д.) и использовать алгоритмы Inpainting для их восстановления. Вы даже можете раскрасить старые черно-белые изображения.

Реальные отраслевые проекты

Пурпурный

Этот исследовательский проект направлен на изучение применения машинного обучения в процессе создания искусства и музыки. Вы разработаете уникальные алгоритмы обучения с подкреплением и глубокого обучения, которые могут генерировать изображения, песни, музыку и многое другое. Это идеальный проект для творческих умов, увлеченных искусством и музыкой.

БлуЭкс

BluEx является одной из ведущих логистических компаний в Индии, у которой появилось множество поклонников благодаря своевременным и эффективным доставкам. Однако, как и все поставщики логистических услуг, компания BluEx сталкивается с одной конкретной проблемой, которая требует времени и денег: ее водители не выбирают оптимальные пути доставки, что приводит к задержкам и увеличению затрат на топливо. Вы создадите модель ML, используя обучение с подкреплением, которое может найти наиболее эффективный путь для определенного места доставки. Это может сэкономить до 15% стоимости топлива для BluEx.

Студии движения

Motion Studios может похвастаться тем, что является крупнейшей в Европе компанией по производству радио с доходом, превышающим миллиард долларов. С тех пор, как медиа-компания запустила свое реалити-шоу RJ Star, они получили феноменальный отклик и наводнены голосовыми клипами. Поскольку это реалити-шоу, выбор кандидатов ограничен по времени. Вы создадите модель, которая сможет различать мужские и женские голоса и классифицировать голосовые клипы, чтобы ускорить фильтрацию. Это поможет ускорить отбор, облегчив задачу организаторам шоу.

ЛитионПауэр

Lithionpower производит аккумуляторы для электромобилей. Обычно водители арендуют аккумуляторы компании на сутки и заменяют их на заряженный аккумулятор. Срок службы батареи зависит от таких факторов, как пройденное расстояние в день, превышение скорости и т. д. LithionPower использует модель переменного ценообразования, основанную на истории вождения водителя. Цель этого проекта — создать кластерную модель, которая будет группировать водителей в соответствии с их историей вождения и стимулировать водителей на основе этих кластеров. Хотя это увеличит прибыль на 15-20%, оно также будет взимать дополнительную плату с водителей с плохой историей вождения.

Заключение

Вот исчерпывающий список идей проектов машинного обучения . Во всем мире машинное обучение все еще находится на ранней стадии. Есть много проектов, которые нужно сделать, и многое, что нужно улучшить. Благодаря умному уму и острым идеям системы поддержки бизнеса становятся лучше, быстрее и прибыльнее. Если вы хотите преуспеть в машинном обучении, вы должны получить практический опыт работы с такими проектами машинного обучения.

Вы также можете ознакомиться с нашей программой Executive PG по машинному обучению и искусственному интеллекту от IIT Delhi . IIT Delhi - одно из самых престижных учебных заведений Индии. С более чем 500+ штатными преподавателями, которые являются лучшими в своих предметах.

Только работая с инструментами машинного обучения и алгоритмами машинного обучения, вы сможете понять, как в реальности работают инфраструктуры машинного обучения. Теперь приступайте к проверке всех знаний, которые вы собрали с помощью нашего руководства по идеям проектов машинного обучения, чтобы создать свои собственные проекты машинного обучения!