10 лучших проектов машинного обучения в реальном времени для студентов и профессионалов

В том, что касается технологий, одних лишь теоретических знаний из учебников недостаточно. Только при практическом подходе вы сможете овладеть соответствующей технологией или навыком. И что может быть лучше для этого, чем взяться за несколько проектов в реальном времени?

То же самое касается области машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). Проекты по машинному обучению помогут вам освоить все практические аспекты, необходимые для получения опыта работы в режиме реального времени и обеспечения возможности трудоустройства в отрасли. Более того, текущий и прогнозируемый размер мирового рынка искусственного интеллекта делает логичным, чтобы игроки в этой области достигли мастерства в машинном обучении. Итак, без лишних слов, мы представляем вам 10 лучших проектов глубокого обучения и идеи проектов машинного обучения для начинающих и профессионалов, которые хотят, чтобы их резюме выделялись.

Идеи проектов машинного обучения для студентов и профессионалов

Ниже приведен список привлекательных идей проектов машинного обучения для студентов и профессионалов, которые могут лично познакомиться с машинным обучением.

1. Классификация цифр MNIST

Классификация цифр MNIST — один из самых интересных проектов глубокого обучения для начинающих. Глубокое обучение и нейронные сети, безусловно, имеют передовые реальные приложения, такие как автоматическая генерация текста, распознавание изображений, беспилотные автомобили и т. д. Но прежде чем вы приступите к работе с этими сложными приложениями, работа с набором данных MNIST — отличный ледокол. Этот проект направлен на обучение вашей модели машинного обучения распознаванию рукописных цифр с использованием наборов данных MNIST и сверточных нейронных сетей (CNN). В целом, это идеальный проект для тех, кому проще работать с реляционными данными, а не с данными изображений.

2. Классификация цветов ириса

Проект классификации цветков ириса, который часто называют «Hello World» среди проектов машинного обучения, является лучшим местом для новичков, чтобы начать свое путешествие по машинному обучению. Проект основан на наборе данных о цветах ириса и направлен на классификацию красивых фиолетовых цветов по трем видам — лишай, виргиника и сетоза. Различить виды можно по их лепесткам и чашелистикам. Набор данных имеет числовые атрибуты и требует, чтобы новички узнали об алгоритмах контролируемого машинного обучения и о том, как загружать и обрабатывать данные. Более того, набор данных небольшой и легко помещается в память, не требуя дополнительных преобразований или масштабирования.

3. Система музыкальных рекомендаций

На сайтах интернет-магазинов, таких как Amazon, система рекомендует продукты во время оформления заказа — те, которые покупатель, скорее всего, купит на основе своих предыдущих покупок. Точно так же сайты потокового кино/музыки, такие как Netflix и Spotify, довольно хорошо предлагают фильмы и песни, которые могут понравиться конкретному пользователю. Используя набор данных службы потоковой передачи музыки, вы можете создать аналогичную персонализированную систему рекомендаций в своем проекте машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы определить, какая новая песня или исполнитель может понравиться пользователю, на основе их предыдущего выбора, и предсказать вероятность того, что пользователь будет повторно настраиваться на песню в заданное время.

4. Предиктор цен на акции

Если вы склонны к финансам, предсказатель цен на акции — один из лучших проектов машинного обучения, который вы можете изучить. Сегодня большинство бизнес-организаций и компаний, работающих с данными, постоянно нуждаются в программном обеспечении, которое может точно отслеживать и анализировать деятельность компании и прогнозировать будущую цену различных акций. Благодаря огромному количеству доступных данных фондового рынка работа над предсказателем цен на акции является захватывающей возможностью как для ученых, занимающихся данными, так и для энтузиастов машинного обучения. Однако для работы над этим проектом потребуются глубокие знания прогнозного анализа, анализа действий, регрессионного анализа и статистического моделирования.

5. Решатель уравнений от руки

Заставить вашу модель машинного обучения распознавать рукописные цифры — это только начало. Те, кто преодолел проект классификации цифр MNIST начального уровня, могут сделать шаг вперед и создать проект, который может решать рукописные уравнения с использованием CNN. Распознавание рукописных математических уравнений — одна из самых сложных проблем в области исследований компьютерного зрения. Однако с помощью комбинации CNN и некоторых методов обработки изображений можно обучить рукописный решатель равенства с помощью математических цифр и рукописных символов. Проект представляет собой шаг к оцифровке шагов решения математического уравнения, написанного с помощью ручки и бумаги.

6. Анализ настроений на основе сообщений в социальных сетях

Платформа социальных сетей, такая как Facebook или Instagram, может быть просто местом для выражения личных чувств и мнений обычному пользователю. Тем не менее, для бизнеса это способ изучения поведения потребителей. Социальные сети переполнены пользовательским контентом. Понимание настроений, стоящих за каждым текстом или изображением, имеет решающее значение для бизнес-организаций для улучшения обслуживания клиентов на основе изучения поведения потребителей в режиме реального времени. Кроме того, анализ лингвистических маркеров в сообщениях в социальных сетях может помочь создать модель глубокого обучения, способную дать персонализированное представление о психическом здоровье пользователя раньше, чем традиционные подходы. Вы можете получить данные из Reddit или Twitter, чтобы начать работу с этим проектом.

7. Прогноз приемлемости кредита

Банки обычно следуют очень строгому процессу, прежде чем одобрить кредит. Но благодаря достижениям в области машинного обучения можно быстрее и с гораздо большей точностью прогнозировать право на получение кредита. Модель машинного обучения для прогнозирования права на получение кредита будет обучаться с использованием набора данных, состоящего из данных, связанных с заявителем, таких как сумма кредита, пол, доход, семейное положение, количество иждивенцев, квалификация, история кредитной карты и т. д. Проект будет включать обучение и тестирование модели с использованием перекрестной проверки, и вы узнаете, как создавать статистические модели, такие как XGBoost, Gradient Boosting, и такие показатели, как показатель MCC, кривая ROC и т. д.

8. Прогноз качества вина

Набор данных для прогнозирования качества вина довольно популярен среди студентов, начинающих изучать науку о данных. Он включает использование летучей кислотности, фиксированной кислотности, плотности и алкоголя для прогнозирования качества красного вина. Для этого проекта вы можете использовать либо классификационный, либо регрессионный подход. Переменная качества вина, которую вы должны предсказать в наборе данных, находится в диапазоне от 0 до 10, и вы можете сделать это, построив регрессионную модель. Другой подход состоит в том, чтобы создать три категории (низкий, средний и высокий), разбить значения от 0 до 10 на отдельные интервалы и преобразовать их в категориальные значения. Следовательно, вы можете построить любую модель классификации для прогноза.

9. Прогноз цен на жилье

Если вы новичок в машинном обучении, вы можете использовать набор данных Kaggle о ценах на жилье для создания проекта прогнозирования цен на жилье. Цена конкретного дома является целевой переменной в этом наборе данных. Ваша модель машинного обучения должна предсказывать цену, используя такую ​​информацию, как местоположение, количество комнат и коммунальные услуги. Поскольку это проблема регрессии, новички могут использовать подход линейной регрессии для построения модели. Те, кто хочет использовать более продвинутый подход, могут использовать повышение градиента или регрессор случайного леса для прогнозирования цен на жилье. В наборе данных также есть много категориальных переменных, для которых потребуются такие методы, как кодирование меток и горячее кодирование.

10. Сегментация клиентов в Python

Для тех, кто хочет начать работу с неконтролируемым машинным обучением, лучше всего подойдет набор данных сегментации клиентов на Kaggle. Набор данных состоит из сведений о клиенте, таких как пол, возраст, годовой доход и оценка расходов. Вам нужно использовать эти переменные для группировки похожих клиентов в похожие кластеры. Основными целями проекта являются достижение сегментации клиентов, определение целевых клиентов для различных маркетинговых стратегий и понимание реальных механизмов маркетинговых стратегий. Вы можете использовать иерархическую кластеризацию или кластеризацию k-средних для решения этих задач.

Путь вперед

upGrad предлагает онлайн- программу Executive PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта , направленную на привитие востребованных навыков, таких как NLP, глубокое обучение, MLOps и построение стратегии AI.

Основные моменты программы:

• Престижное признание от IIIT Bangalore
• 450+ часов обучения отраслевым проектам
• Живые уроки кодирования и семинары по созданию профиля
• Отраслевые и партнерские сети с поддержкой обучения на 360 градусов

Репутация upGrad как одной из лучших платформ высшего образования EdTech не имеет себе равных. Его отраслевые программы мирового класса охватили более 500 000 работающих специалистов по всему миру и продолжают удовлетворять потребности в обучении более 40 000 учащихся в 85 странах. Зарегистрируйтесь в upGrad, чтобы узнать больше о самых востребованных курсах и сертификатах.