Öğrenciler ve Profesyoneller için En İyi 10 Gerçek Zamanlı Makine Öğrenimi Projesi

Teknoloji söz konusu olduğunda, ders kitaplarından sadece teorik bilgiye sahip olmak sizi ancak bir yere kadar götürür. Yalnızca pratik bir yaklaşım benimsediğinizde ilgili teknoloji veya beceride ustalaşabilirsiniz. Ve bunu yapmanın bazı gerçek zamanlı projelere el koymaktan daha iyi bir yolu var mı?

Aynı şey makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) alanı için de geçerlidir. Makine öğrenimi projeleri, gerçek zamanlı çalışma ortamı deneyimi kazanmak için ihtiyaç duyduğunuz tüm pratikleri öğrenmenize ve sizi sektörde istihdam edilebilir hale getirmenize yardımcı olur. Ayrıca, mevcut ve tahmin edilen küresel yapay zeka pazar büyüklüğü , alandaki oyuncuların makine öğrenimi üzerinde ustalık kazanmasını yalnızca mantıklı kılıyor. Sözü daha fazla uzatmadan size özgeçmişlerini öne çıkarmak isteyen yeni başlayanlar ve profesyoneller için en iyi 10 derin öğrenme projesini ve makine öğrenimi proje fikrini sunuyoruz.

Öğrenciler ve Profesyoneller için Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

Aşağıda, öğrencilerin ve profesyonellerin makine öğrenimine ilk elden maruz kalmaları için ilgi çekici makine öğrenimi proje fikirlerinin bir listesi bulunmaktadır.

1. MNIST basamak sınıflandırması

MNIST basamak sınıflandırması, yeni başlayanlar için en ilginç derin öğrenme projelerinden biridir. Derin öğrenme ve sinir ağları kesinlikle otomatik metin oluşturma, görüntü tanıma, kendi kendini süren arabalar vb. gibi gelişmiş gerçek dünya uygulamalarına sahiptir. Ancak bu karmaşık uygulamalarla uğraşmadan önce MNIST veri kümesi üzerinde çalışmak harika bir buz kırıcıdır. Bu proje, MNIST veri kümelerini ve evrişimli sinir ağlarını (CNN'ler) kullanarak el yazısı rakamları tanımak için makine öğrenimi modelinizi eğitmeyi amaçlamaktadır. Genel olarak, resim verileri yerine ilişkisel verilerle çalışmayı daha az zor bulanlar için mükemmel bir projedir.

2. İris çiçekleri sınıflandırması

Genellikle makine öğrenimi projelerinin "Merhaba Dünyası" olarak kabul edilen iris çiçekleri sınıflandırma projesi, yeni başlayanlar için makine öğrenimi yolculuğuna başlamak için en iyi yerdir. Proje, iris çiçekleri veri setine dayanıyor ve güzel mor çiçekleri versicolor, virginica ve setosa olmak üzere üç türe ayırmayı hedefliyor. Türler, yapraklarına ve çanak yapraklarına göre ayırt edilebilir. Veri kümesinin sayısal özellikleri vardır ve yeni başlayanların denetimli makine öğrenimi algoritmaları ve verilerin nasıl yüklenip işleneceği hakkında bilgi edinmesini gerektirir. Dahası, veri kümesi küçüktür ve herhangi bir ek dönüştürme veya ölçeklendirme gerektirmeden belleğe kolayca sığar.

3. Müzik öneri sistemi

Amazon gibi çevrimiçi alışveriş sitelerinde sistem, ödeme sırasında ürün önerilerinde bulunur - müşterinin önceki satın almalarına dayanarak satın alma olasılığı yüksek ürünler. Aynı şekilde, Netflix ve Spotify gibi film/müzik akışı siteleri, belirli bir kullanıcının beğenebileceği filmler ve şarkılar önermek konusunda oldukça iyidir. Bir müzik akışı hizmeti veri kümesi kullanarak, makine öğrenimi projenizde benzer bir kişiselleştirilmiş öneri sistemi oluşturabilirsiniz. Amaç, bir kullanıcının önceki seçimlerine dayanarak hangi yeni şarkıyı veya sanatçıyı beğenebileceğini belirlemek ve kullanıcının belirli bir süre içinde bir şarkıyı tekrar tekrar dinleme şansını tahmin etmektir.

4. Hisse senedi fiyatları tahmincisi

Finansmana yatkınsanız, hisse senedi fiyatları tahmincisi, keşfedebileceğiniz en iyi makine öğrenimi projelerinden biridir. Günümüzde veriye dayalı iş organizasyonlarının ve şirketlerin çoğu, şirketin performansını doğru bir şekilde izleyip analiz edebilen ve çeşitli hisse senetlerinin gelecekteki fiyatını tahmin edebilen bir yazılıma sürekli ihtiyaç duymaktadır. Piyasada bulunan muazzam miktarda borsa verisi ile bir hisse senedi fiyatları tahmincisi üzerinde çalışmak, hem veri bilimcileri hem de makine öğrenimi meraklıları için heyecan verici bir fırsattır. Bununla birlikte, bu proje üzerinde çalışmak, sağlam bir tahmine dayalı analiz, eylem analizi, regresyon analizi ve istatistiksel modelleme bilgisi gerektirecektir.

5. El yazısı denklem çözücü

Makine öğrenimi modelinizin el yazısı rakamları tanımasını sağlamak yalnızca başlangıçtır. Başlangıç ​​seviyesindeki MNIST basamak sınıflandırma projesini aşanlar bir adım öne geçerek CNN'leri kullanarak el yazısı denklemleri çözebilecek bir proje oluşturabilirler. El yazısı matematiksel denklemleri tanımak, bilgisayarla görü araştırması alanındaki en şaşırtıcı sorunlardan biridir. Bununla birlikte, CNN ve bazı görüntü işleme tekniklerinin bir kombinasyonu ile, matematiksel rakamlar ve el yazısı semboller aracılığıyla el yazısıyla yazılmış bir eşit çözücüyü eğitmek mümkündür. Proje, kalem ve kağıt kullanılarak yazılmış bir matematiksel denklemi çözme adımlarını sayısallaştırmaya yönelik bir adımdır.

6. Sosyal medya paylaşımlarına dayalı duygu analizi

Facebook veya Instagram gibi bir sosyal medya platformu, yalnızca ortalama bir kullanıcıya kişisel duygu ve düşünceleri ifade etmek için bir yer olabilir. Yine de, işletmeler için tüketici davranışlarını incelemek için bir yoldur. Sosyal medya, kullanıcı tarafından oluşturulan içerikle dolup taşıyor. Her metnin veya görüntünün ardındaki duyguları anlamak, ticari kuruluşların gerçek zamanlı bir tüketici davranışı çalışmasına dayalı olarak müşteri hizmetlerini iyileştirmesi için kritik öneme sahiptir. Ayrıca, sosyal medya gönderilerindeki dilsel belirteçlerin analizi, geleneksel yaklaşımlardan daha önce kullanıcının zihinsel sağlığına ilişkin kişiselleştirilmiş bilgiler verebilen bir derin öğrenme modeli oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu projeye başlamak için Reddit veya Twitter'dan veri madenciliği yapabilirsiniz.

7. Kredi uygunluk tahmini

Bankalar genellikle bir krediyi onaylamadan önce çok titiz bir süreç izlerler. Ancak makine öğrenimindeki gelişmeler sayesinde kredilerin uygunluğunu daha hızlı ve çok daha doğru bir şekilde tahmin etmek mümkün. Krediye uygunluk tahmini için makine öğrenimi modeli, kredi tutarı, cinsiyet, gelir, medeni durum, bağımlı kişi sayısı, nitelikler, kredi kartı geçmişi ve benzeri gibi başvuru sahibiyle ilgili verilerden oluşan bir veri kümesi kullanılarak eğitilecektir. Proje, çapraz doğrulama kullanarak modeli eğitmeyi ve test etmeyi içerecek ve XGBoost, Gradient Boosting gibi istatistiksel modellerin ve MCC puanlayıcısı, ROC eğrisi vb. gibi metriklerin nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz.

8. Şarap kalitesi tahmini

Şarap kalitesi tahmin veri seti, veri bilimi alanına başlayan öğrenciler arasında oldukça popülerdir. Kırmızı şarabın kalitesini tahmin etmek için uçucu asitlik, sabit asitlik, yoğunluk ve alkol kullanmayı içerir. Bu proje için sınıflandırma veya regresyon yaklaşımını kullanabilirsiniz. Veri setinde tahmin etmeniz gereken şarap kalitesi değişkeni 0-10 aralığındadır ve bunu bir regresyon modeli oluşturarak yapabilirsiniz. Başka bir yaklaşım, üç kategori (düşük, orta ve yüksek) oluşturmak, 0-10'u ayrı aralıklara bölmek ve bunları kategorik değerlere dönüştürmek olacaktır. Bu nedenle, tahmin için herhangi bir sınıflandırma modeli oluşturabilirsiniz.

9. Ev fiyat tahmini

Makine öğrenimine yeni başlayan biriyseniz, bir ev fiyatı tahmin projesi oluşturmak için Kaggle'ın ev fiyatlandırma veri kümesini kullanabilirsiniz. Belirli bir evin fiyatı, bu veri kümesindeki hedef değişkendir. Makine öğrenimi modeliniz, konum, oda sayısı ve hizmetler gibi bilgileri kullanarak fiyatı tahmin etmelidir. Bu bir regresyon problemi olduğundan, yeni başlayanlar modeli oluşturmak için lineer regresyon yaklaşımını kullanabilirler. Daha gelişmiş bir yaklaşım benimsemek isteyenler, ev fiyatlarını tahmin etmek için gradyan artırma veya rastgele orman regresörü kullanabilir. Veri kümesinde ayrıca etiket kodlama ve tek sıcak kodlama gibi teknikler gerektiren birçok kategorik değişken bulunur.

10. Python'da müşteri segmentasyonu

Denetimsiz makine öğrenimine başlamak isteyenler için Kaggle'daki müşteri segmentasyonu veri seti en iyi aramanızdır. Veri seti, cinsiyet, yaş, yıllık gelir ve harcama puanı gibi müşteri ayrıntılarından oluşur. Birbirine benzeyen müşterileri benzer kümeler halinde gruplamak için bu değişkenleri kullanmanız gerekir. Projenin birincil hedefleri, müşteri segmentasyonu sağlamak, çeşitli pazarlama stratejileri için hedef müşterileri belirlemek ve pazarlama stratejilerinin gerçek dünyadaki mekanizmalarını anlamaktır. Bu görevleri gerçekleştirmek için hiyerarşik kümelemeyi veya k-araç kümelemeyi kullanabilirsiniz.

İleriye Doğru

upGrad, NLP, derin öğrenme, MLOps ve AI strateji oluşturma gibi isteğe bağlı becerileri kazandırmayı hedefleyen Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında çevrimiçi bir Yönetici PG Programı sunar .

Programın Öne Çıkanları:

• IIIT Bangalore'den prestijli tanıma
• Endüstri projeleri ile 450+ saat eğitim
• Canlı kodlama dersleri ve profil oluşturma atölyeleri
• 360 derece öğrenme desteği ile endüstri ve akran ağı

upGrad'ın en iyi yüksek EdTech platformlarından biri olma itibarı eşsizdir. Birinci sınıf, sektörle ilgili programları, dünya çapında 500.000'den fazla çalışan profesyoneli etkiledi ve 85 ülkeye yayılmış 40.000'den fazla öğrenci tabanının öğrenim ihtiyaçlarını karşılamaya devam ediyor. En çok talep gören kurslar ve sertifikalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için upGrad'a kaydolun.