适合初学者的 15 个有趣的机器学习项目创意 [2022]

机器学习项目的想法

随着人工智能 (AI) 在 2022 年继续快速发展，掌握机器学习 (ML) 对于该领域的所有参与者来说变得越来越重要。 这是因为 AI 和 ML 相辅相成。 所以，如果你是初学者，你能做的最好的事情就是从事一些机器学习项目。

在 upGrad，我们相信实用的方法，因为仅靠理论知识在实时工作环境中无济于事。 在本文中，我们将探索一些有趣的机器学习项目，初学者可以通过这些项目来测试他们的机器学习知识。 在本文中，您将找到 15 个顶级机器学习项目创意，供初学者获得动手体验。

但首先，让我们解决一个潜伏在你脑海中的更相关的问题：为什么要构建机器学习项目？

当谈到软件开发的职业时，有抱负的开发人员必须从事自己的项目。 开发现实世界的项目是磨练你的技能并将你的理论知识转化为实践经验的最佳方式。 您对不同的机器学习项目进行的实验越多，您获得的知识就越多。

虽然教科书和学习资料将为您提供有关机器学习所需的所有知识，但除非您将时间投入到现实生活中的实际实验（机器学习项目）中，否则您永远无法真正掌握 ML。 当您开始研究机器学习项目构想时，您不仅可以测试自己的优势和劣势，而且还将获得对提升您的职业生涯非常有帮助的机会。 在本教程中，您将找到15 个有趣的机器学习项目创意，供初学者亲身体验机器学习。

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因此，这里有一些初学者可以从事的机器学习项目：

这里有一些很酷的机器学习项目想法，适合初学者

观看我们关于机器学习项目想法和主题的视频……

这份针对学生的机器学习项目创意列表适合初学者，以及刚开始使用机器学习或数据科学的人。 这些机器学习项目的想法将让您具备在机器学习专业人士的职业生涯中取得成功所需的所有实用性。

此外，如果您正在寻找最后一年的机器学习项目创意，那么此列表应该可以帮助您。 所以，事不宜迟，让我们直接进入一些机器学习项目的想法，这些想法将加强你的基础并让你爬上阶梯。

1. 股价预测器

开始为学生尝试动手机器学习项目的最佳想法之一是研究股票价格预测器。 今天的商业组织和公司正在寻找可以监控和分析公司业绩并预测各种股票未来价格的软件。 股票市场上有如此多的可用数据，对于有金融倾向的数据科学家来说，它是一个机会的温床。

但是，在开始之前，您必须在以下领域拥有相当多的知识：

• 预测分析：利用针对不同数据过程（如数据挖掘、数据探索等）的各种 AI 技术来“预测”可能结果的行为。
• 回归分析：回归分析是一种基于依赖（目标）和自变量（预测变量）之间相互作用的预测技术。
• 动作分析：在这种方法中，对上述两种技术执行的所有动作进行分析，然后将结果输入机器学习内存。
• 统计建模：它涉及建立对现实世界过程的数学描述，并详细说明该过程中的不确定性（如果有的话）。

2.运动预测器

在迈克尔·刘易斯的《点球成金》中，奥克兰运动队通过在他们的比赛计划中加入分析球员侦察技术改变了棒球的面貌。 就像他们一样，你也可以彻底改变现实世界中的运动！ 这是一个非常适合初学者的机器学习项目。

由于体育界并不缺乏数据，您可以利用这些数据来构建有趣且富有创意的机器学习项目，例如使用大学体育统计数据来预测哪个球员在哪个特定运动中的职业生涯最好（人才侦察）。 您还可以通过分析团队中球员的优势和劣势并相应地对他们进行分类来选择加强团队管理。

凭借大量可用的运动统计数据和数据，这是磨练数据探索和可视化技能的绝佳场所。 对于任何有 Python 天赋的人来说，Scikit-Learn 将是理想的选择，因为它包含一系列用于回归分析、分类、数据摄取等有用的工具。 提到最后一年的机器学习项目可以帮助你的简历看起来比其他人更有趣。

3. 开发情绪分析器

这是有趣的机器学习项目理念之一。 尽管我们大多数人都使用社交媒体平台向世界传达我们的个人感受和观点，但最大的挑战之一在于了解社交媒体帖子背后的“情绪”。

这是您下一个机器学习项目的完美创意！

社交媒体因大量用户生成的内容而蓬勃发展。 通过创建一个可以分析文本或帖子背后的情绪的机器学习系统，组织将更容易理解消费者行为。 反过来，这将使他们能够改善客户服务，从而提供最佳消费者满意度的空间。

您可以尝试从 Twitter 或 Reddit 中挖掘数据，以开始您的情绪分析机器学习项目。 这可能是深度学习项目的罕见案例之一，它也可以在其他方面为您提供帮助。

4. 加强医疗保健

人工智能和机器学习应用已经开始渗透到医疗保健行业，并且也在迅速改变全球医疗保健的面貌。 由于人工智能支持的机器学习算法，医疗可穿戴设备、远程监控、远程医疗、机器人手术等都成为可能。 他们不仅帮助 HCP（医疗保健提供者）提供更快、更好的医疗保健服务，而且在很大程度上减少了医生的依赖和工作量。

那么，为什么不利用您的技能开发一个基于医疗保健的令人印象深刻的机器学习项目呢？ 为初学者处理带有机器学习算法的项目可能有助于以良好的开端建立您的职业生涯。

医疗保健行业拥有大量数据可供使用。 通过利用这些数据，您可以创建：

• 可以自动扫描图像、X 射线等，并对可能的疾病进行准确诊断的诊断护理系统。
• 预防性护理应用程序可以预测流感、疟疾等流行病在国家和社区层面的可能性。

5. 准备机器学习算法——从零开始！

这是适合初学者的优秀机器学习项目创意之一。 从头开始编写 ML 算法将提供两个好处：

• 第一，编写 ML 算法是了解其机制本质的最佳方式。
• 第二，您将学习如何将数学指令转换为功能代码。 这项技能将在您未来的机器学习职业中派上用场。

您可以从选择简单且不太复杂的算法开始。 在每个算法的制定背后——即使是最简单的算法——都有几个经过仔细计算的决定。 一旦你在构建简单的 ML 算法方面达到了一定程度的掌握程度，就可以尝试调整和扩展它们的功能。 例如，您可以采用普通逻辑回归算法并向其添加正则化参数，以将其转换为套索/岭回归算法。 提及机器学习项目可以帮助您的简历看起来比其他人更有趣。

6. 开发一个可以阅读笔迹的神经网络

开始为学生尝试动手 Java 项目的最佳想法之一是研究神经网络。 深度学习和神经网络是 AI 中正在发生的两个流行语。 这些为我们带来了无人驾驶汽车、图像识别等技术奇迹。
所以，现在是探索神经网络领域的时候了。 从 MNIST 手写数字分类挑战开始您的神经网络机器学习项目。 它有一个非常用户友好的界面，非常适合初学者。

7.电影票定价系统

随着 Netflix、Amazon Prime 等 OTT 平台的扩展，人们更愿意根据自己的方便观看内容。 定价、内容质量和营销等因素影响了这些平台的成功。

最近，制作一部完整电影的成本呈指数级增长。 制作的电影中只有 10% 能盈利。 来自电视和 OTT 平台的激烈竞争以及高昂的票价使得电影更难赚钱。 剧院票价的上涨（连同爆米花成本）使电影院空无一人。

先进的票价系统绝对可以帮助电影制作人和观众。 随着机票需求的增加，票价可能会更高，反之亦然。 对于高需求的电影，观众越早订票，成本就越低。 系统应根据观众的兴趣、社会信号和供需因素智能地计算定价。

8.鸢尾花分类ML项目

开始为学生尝试动手机器学习项目的最佳想法之一是从事 Iris Flowers 分类 ML 项目。 鸢尾花数据集是分类任务的最佳数据集之一。 由于鸢尾花种类繁多，可以根据萼片和花瓣的长度来区分。 这个 ML 项目旨在将花分为三个品种——Virginica、Setosa 或 Versicolor。

这个特定的 ML 项目通常被称为机器学习的“Hello World”。 鸢尾花数据集包含数字属性，非常适合初学者学习监督机器学习算法，主要是如何加载和处理数据。 此外，由于这是一个小型数据集，因此无需特殊转换或缩放功能即可轻松放入内存中。 这是您下一个机器学习项目的完美创意！

您可以在此处下载 iris 数据集。

9. BigMart销售预测ML项目

对于初学者来说，这是一个出色的 ML 项目构想。 这个 ML 项目最适合学习无监督 ML 算法的功能。 BigMart 销售数据集包含 2013 年各个城市 10 个门店的 1559 种产品的销售数据。

这里的目的是使用 BigMart 销售数据集来开发一个回归模型，该模型可以预测来年 1559 种产品中每一种产品在 10 个不同的 BigMart 网点中的销售情况。 BigMart 销售数据集包含每个产品和门店的特定属性，从而帮助您了解影响 BigMart 作为品牌整体销售的不同产品和商店的属性。

10. 带有 MovieLens 数据集的推荐引擎

推荐引擎在在线购物和流媒体网站中变得非常流行。 例如，Netflix 和 Hulu 等在线内容流媒体平台拥有推荐引擎，可根据个人客户偏好和浏览历史定制其内容。 通过定制内容以满足不同客户的观看需求和偏好，这些网站能够提高对其流媒体服务的需求。

作为初学者，您可以尝试使用网络上最流行的数据集之一——MovieLens 数据集来构建推荐系统。 该数据集包括“162,000 名用户对 62,000 部电影应用的超过 2500 万个评分和 100 万个标签应用程序”。 您可以通过构建电影标题的世界云可视化来开始这个项目，从而为 MovieLens 制作电影推荐引擎。

您可以在此处查看 MovieLens 数据集。

11. 使用葡萄酒质量数据集预测葡萄酒质量

陈年使葡萄酒变得更好，这是一个公认的事实——葡萄酒越陈旧，味道就越好。 然而，年龄并不是决定葡萄酒味道的唯一因素。 许多因素决定了葡萄酒的质量认证，包括酒精量、固定酸度、挥发性酸度、密度和 pH 值等物理化学测试。

在此 ML 项目中，您需要开发一个 ML 模型，该模型可以探索葡萄酒的化学特性以预测其质量。 您将用于该项目的葡萄酒质量数据集包含大约 4898 个观察值，包括 11 个自变量和一个因变量。 提到最后一年的机器学习项目可以帮助你的简历看起来比其他人更有趣。

12. MNIST 手写数字分类

这是有趣的机器学习项目之一。 深度学习和神经网络已在许多实际应用中找到用例，例如图像识别、自动文本生成、无人驾驶汽车等等。 但是，在深入研究这些复杂的深度学习领域之前，您应该从一个简单的数据集开始，例如 MNIST 数据集。 那么，为什么不利用您的技能开发一个基于 MNIST 的令人印象深刻的机器学习项目呢？

MNIST 数字分类项目旨在训练机器识别手写数字。 由于初学者通常会发现在平面关系数据上处理图像数据具有挑战性，因此 MNIST 数据集最适合初学者。 在这个项目中，您将使用 MNIST 数据集来使用卷积神经网络 (CNN) 训练您的 ML 模型。 尽管 MNIST 数据集可以无缝地放入您的 PC 内存中（它非常小），但手写数字识别的任务非常具有挑战性。

您可以在此处访问 MNIST 数据集。

13. 使用智能手机数据集的人类活动识别

这是趋势机器学习项目的想法之一。 智能手机数据集包括 30 人的健身活动记录和信息。 这些数据是通过配备惯性传感器的智能手机捕获的。

这个 ML 项目旨在建立一个分类模型，可以高度准确地识别人类的健身活动。 通过这个 ML 项目，您将学习分类的基础知识以及如何解决多分类问题。

14. 深度学习的目标检测

这是要创建的有趣的机器学习项目之一。 在图像分类方面，深度神经网络 (DNN) 应该是您的首选。 虽然 DNN 已经在许多现实世界的图像分类应用程序中使用，但这个 ML 项目旨在将其提升一个档次。

在这个 ML 项目中，您将利用 DNN 解决对象检测问题。 您将必须开发一个模型，该模型既可以对对象进行分类，又可以准确定位不同类别的对象。 在这里，您将对象检测任务视为对象边界框掩码的回归问题。 此外，您将定义一个多尺度推理过程，该过程可以以最低成本生成高分辨率对象检测。

15. 假新闻检测

对于初学者来说，这是优秀的机器学习项目创意之一，尤其是现在假新闻如何像野火一样传播开来。 假新闻有一种像野火一样传播的诀窍。 随着社交媒体现在主宰我们的生活，区分假新闻和真实新闻事件变得比以往任何时候都更加重要。 这就是机器学习可以提供帮助的地方。 Facebook 已经使用人工智能从用户的提要中过滤虚假和垃圾内容。

该机器学习项目旨在利用 NLP（自然语言处理）技术来检测来自不知名来源的虚假新闻和误导性故事。 您还可以使用经典的文本分类方法来设计一个可以区分真假新闻的模型。 在后一种方法中，您可以收集真实和虚假新闻的数据集，并使用朴素贝叶斯分类器创建 ML 模型，根据其中使用的单词和短语将一条新闻分类为欺诈性或真实性。

16. 注册电子邮件项目

安然电子邮件数据集包含超过 150 位用户的近 50万封电子邮件。 对于自然语言处理来说，它是一个非常有价值的数据集。 该项目涉及构建一个 ML 模型，该模型使用 k-means 聚类算法来检测欺诈行为。 该模型将根据数据集中的相似模式将观察结果分成“k”个集群。

17. 帕金森项目

帕金森数据集包括 195 条具有 23 种不同特征的人的生物医学记录。 这个项目背后的想法是设计一个机器学习模型，可以区分健康人和帕金森病患者。 该模型使用基于决策树的 XGboost（极端梯度提升）算法进行分离。

18. Flickr 30K 项目

Flickr 30K 数据集包含30,000 多幅图像，每幅图像都有一个独特的标题。 您将使用此数据集构建图像说明生成器。 这个想法是建立一个 CNN 模型，可以有效地从图像中分析和提取特征，并创建一个合适的英文描述图像。

19.商城客户项目

顾名思义，商场顾客数据集包括访问商场的人的记录，例如性别、年龄、顾客 ID、年收入、消费分数等。您将建立一个模型，使用这些数据对顾客进行细分根据他们的行为模式分为不同的群体。 这种客户细分是品牌和营销人员用来提高销售额和收入同时提高客户满意度的一种非常有用的营销策略。

20. 动力学项目

对于这个项目，您将使用一个广泛的数据集，其中包括三个独立的数据集——Kinetics 400、Kinetics 600 和 Kinetics 700——包含超过 650 万个高质量视频的 URL 链接。 您的目标是创建一个模型，该模型可以通过研究一系列不同的观察结果来检测和识别人类的行为。

21.推荐系统项目

这是一个丰富的数据集集合，包含从 Goodreads 书评、亚马逊产品评论、社交媒体等流行网站收集的各种数据集。您的目标是构建一个推荐引擎（如亚马逊和 Netflix 使用的引擎），它可以生成根据客户偏好、需求和在线行为，对产品、电影、音乐等进行个性化推荐。

22. 波士顿住宅项目

波士顿住房数据集包含波士顿不同房屋的详细信息，基于税率、犯罪率、房屋中的房间数量等因素。它是预测波士顿不同房屋价格的绝佳数据集。 在这个项目中，您将构建一个模型，该模型可以使用线性回归来预测新房的价格。 线性回归最适合这个项目，因为它用于数据在输入和输出值之间具有线性关系以及输入未知的情况。

23.城市景观项目

这个开源数据集包括从 50 个不同城市的街道上收集的视频序列的高质量像素级注释。 它对语义分析非常有用。 您可以使用此数据集训练深度神经网络来分析和理解城市景观。 该项目涉及设计一个模型，该模型可以执行图像分割并从街道视频序列中识别各种对象（汽车、公共汽车、卡车、树木、道路、人等）。

24. YouTube 8M 项目

Youtube 8M是一个庞大的数据集，包含 610 万个 YouTube 视频 ID、35 万小时的视频、26 亿个音频/视频特征、3862 个类别，每个视频平均有 3 个标签。 它广泛用于视频分类项目。 在这个项目中，您将构建一个可以准确描述视频的视频分类系统。 它将考虑一系列不同的输入并将视频分类为不同的类别。

25.城市声音8K

城市声音 8K数据集用于声音分类。 它包括属于不同类别的 8732 个城市声音的多样化集合，例如警报器、街头音乐、狗叫声、鸟鸣声、人们说话等。您将设计一个声音分类模型，可以自动检测哪些城市声音正在播放

26. IMDB-Wiki 项目

这个标记的数据集可能是从 IMDB 和 Wikipedia 收集的最广泛的面部图像集合之一。 它有超过 500 万张标有年龄和性别的人脸图像。 带有标签的性别和年龄。 您将创建一个可以检测面部并准确预测其年龄和性别的模型。 您可以制作不同的年龄段/范围，例如 0-10、10-20、30-40 等。

27. Librispeech 项目

librispeech数据集是源自 LibriVox 项目的大量英语演讲集合。 它包含超过 1000 小时的各种口音的英语朗读演讲，是语音识别的完美工具。 这个项目的重点是创建一个可以自动将音频翻译成文本的模型。 您将构建一个可以检测英语语音并将其翻译成文本格式的语音识别系统。

28. 德国交通标志识别基准（GTSRB）项目

该数据集包含超过 50,000 张交通标志图像，分为 43 个类别，并包含有关每个交通标志边界框的信息。 它是多类分类的理想选择，这正是您将在此处关注的内容。 您将使用可以识别标志边界框并对交通标志进行分类的深度学习框架构建模型。 该项目对于自动驾驶汽车非常有用，因为它可以检测标志并帮助驾驶员采取必要的行动。

29.体育比赛视频文字摘要

这个项目就像它听起来的那样——获得一个准确而简洁的体育视频摘要。 对于体育网站来说，它是一个有用的工具，可以让读者了解比赛的亮点。 由于神经网络最适合文本摘要，因此您将使用 3D-CNN、RNN 和LSTM等深度学习网络构建此模型。 您将首先使用适当的 ML 算法将体育视频分割成多个部分，然后结合使用 SVM（支持向量机）、神经网络和 k-means 算法。

30. 商务会议摘要生成器

摘要涉及从对话、音频/视频文件等中提取最有意义和最有价值的信息，简洁明了。 它通常通过特征捕获统计、语言和情感特征以及相关对话的对话结构来完成。 在这个项目中，您将使用深度学习和自然语言处理技术来创建精确的商务会议摘要，同时维护整个对话的上下文。

31.抑郁情绪分析

抑郁症是全球主要的健康问题。 每年，数百万人因抑郁症和心理健康状况不佳而自杀。 通常，与心理健康问题相关的污名和延迟治疗是这背后的两个主要原因。 在这个项目中，您将利用从不同社交媒体平台收集的数据并分析社交媒体帖子中的语言标记，以了解个人的心理健康状况。 这个想法是创建一个深度学习模型，该模型可以比传统方法更早地提供对个人心理健康的有价值和准确的见解。

32. 手写方程求解器

手写数学表达式识别是计算机视觉研究中的一个重要研究领域。 您将构建一个模型并训练它使用卷积神经网络求解手写数学方程。 该模型还将利用图像处理技术。 该项目涉及使用正确的数据训练模型，使其擅长阅读手写数字、符号等，从而为不同复杂程度的数学方程提供正确的结果。

33. 面部识别检测情绪和推荐歌曲

众所周知，人们听音乐是基于他们当前的心情和感受。 那么，为什么不创建一个可以通过面部表情检测一个人的情绪并据此推荐歌曲的应用程序呢？ 为此，您将使用计算机视觉元素和技术。 目标是创建一个可以有效利用计算机视觉来帮助计算机获得对图像和视频的高级理解的模型。

34. 音乐发生器

音乐作品不过是不同频率水平的旋律组合。 在这个项目中，您将设计一个自动音乐生成器，它可以在最少的人工干预下创作短音乐。 您将使用深度学习算法和 LTSM 网络来构建这个音乐生成器。

35.疾病预测系统

这个 ML 项目旨在预测疾病。 您将使用 R and R Studio 和Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset创建此模型。 该数据集包括两个预测类别——良性和恶性乳房肿块。 必须具备随机森林和 XGBoost 的基本知识才能从事这个项目。

36.寻找宜居的系外行星

在过去的十年中，我们已经成功地识别出许多凌日行星和系外行星。 由于对潜在系外行星的人工解释非常具有挑战性且耗时（不要忘记，它也会受到人为错误的影响），因此最好使用深度学习来识别系外行星。 该项目旨在使用 CNN 和嘈杂的时间序列数据来确定我们周围是否有可居住的系外行星。 这种方法可以比最小二乘法更精确地识别宜居系外行星。

37. 旧卷轴和损坏卷轴的图像再生

恢复旧的或损坏的图片卷轴是一项具有挑战性的任务。 将旧照片恢复到原始状态几乎总是不可能的。 但是，深度学习可以解决这个问题。 您将构建一个深度学习模型，该模型可以识别图像中的缺陷（磨损、孔洞、褶皱、脱色等）并使用修复算法来修复它。 您甚至可以为旧的黑白图像着色。

现实世界的行业项目

品红

本研究项目侧重于探索机器学习在艺术和音乐创作过程中的应用。 您将开发独特的强化学习和深度学习算法，可以生成图像、歌曲、音乐等等。 对于热爱艺术和音乐的创意人士来说，这是一个完美的项目。

蓝光

BluEx 是印度领先的物流公司之一，由于其及时和高效的交付，它已经发展了相当多的粉丝群。 然而，与所有物流供应商一样，BluEx 面临一个既耗​​费时间又耗费金钱的特殊挑战——其司机不会频繁使用最佳交付路径，这会导致延误并导致更高的燃料成本。 您将使用强化学习创建一个 ML 模型，该模型可以为特定交付位置找到最有效的路径。 这可以为 BluEx 节省高达 15% 的燃料成本。

运动工作室

Motion Studios 号称是欧洲最大的广播制作公司，收入超过 10 亿美元。 自从这家媒体公司推出他们的真人秀节目 RJ Star 以来，他们收到了惊人的反响，并且充斥着大量的语音片段。 作为真人秀节目，选择候选人的时间窗口有限。 您将构建一个模型，该模型可以区分男性和女性的声音并对语音片段进行分类以促进更快的过滤。 这将有助于更快地选择，减轻展会主管的任务。

锂电

Lithionpower 为电动汽车制造电池。 通常，司机会租用公司的电池一天，然后用充电电池更换。 电池寿命取决于诸如每天行驶距离、超速等因素。LithionPower 采用基于驾驶员驾驶历史的可变定价模型。 该项目的目标是建立一个集群模型，该模型将根据驾驶员的驾驶历史对驾驶员进行分组，并根据这些集群激励驾驶员。 虽然这将增加 15-20% 的利润，但它也会对有不良驾驶历史的司机收取更多费用。

结论

这是机器学习项目想法的完整列表。 机器学习在世界范围内仍处于早期阶段。 有很多项目要做，还有很多需要改进。 凭借聪明的头脑和敏锐的想法，支持业务的系统变得更好、更快、更有利可图。 如果您想在机器学习方面表现出色，您必须积累此类机器学习项目的实践经验。

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只有使用 ML 工具和 ML 算法，您才能了解 ML 基础设施在现实中是如何工作的。 现在继续测试您通过我们的机器学习项目创意指南收集的所有知识，以构建您自己的机器学习项目！