面向学生和专业人士的 10 大实时 ML 项目

就技术而言，仅仅从教科书中获得理论知识只会让你走这么远。 只有采取实际的方法，才能掌握相关的技术或技能。 还有什么比亲身参与一些实时项目更好的方法呢？

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 领域也是如此。 机器学习项目可帮助您学习获得实时工作环境经验所需的所有实用性，并使您在行业中获得就业机会。 此外，当前和预测的全球人工智能市场规模仅使该领域的参与者掌握机器学习是合乎逻辑的。 因此，事不宜迟，我们为您介绍 10 大深度学习项目和机器学习项目创意，供希望让自己的简历脱颖而出的初学者和专业人士使用。

面向学生和专业人士的机器学习项目创意

下面列出了一系列引人入胜的机器学习项目创意，供学生和专业人士亲身体验机器学习。

1.MNIST数字分类

MNIST 数字分类是初学者最有趣的深度学习项目之一。 深度学习和神经网络当然具有先进的实际应用，例如自动文本生成、图像识别、自动驾驶汽车等。但是在处理这些复杂的应用之前，处理 MNIST 数据集是一个很好的破冰船。 该项目旨在训练您的机器学习模型使用 MNIST 数据集和卷积神经网络 (CNN) 识别手写数字。 总体而言，对于那些发现使用关系数据而不是图像数据不太具有挑战性的人来说，这是一个完美的项目。

2.鸢尾花分类

鸢尾花分类项目通常被视为机器学习项目的“Hello World”，是初学者开始机器学习之旅的最佳场所。 该项目基于鸢尾花数据集，旨在将漂亮的紫色花朵分为三个品种——杂色、维吉尼亚和 setosa。 可以根据花瓣和萼片区分物种。 该数据集具有数字属性，需要初学者了解有监督的机器学习算法以及如何加载和处理数据。 更重要的是，数据集很小，很容易放入内存中，不需要任何额外的转换或缩放。

3.音乐推荐系统

在像亚马逊这样的在线购物网站中，系统会在结账时提出产品推荐——客户可能会根据他们之前的购买情况购买这些产品。 同样，Netflix 和 Spotify 等电影/音乐流媒体网站非常擅长推荐特定用户可能喜欢的电影和歌曲。 使用音乐流服务数据集，您可以在机器学习项目中创建类似的个性化推荐系统。 目标是根据用户之前的选择确定用户可能喜欢哪首新歌曲或艺术家，并预测用户在给定时间内重复收听歌曲的机会。

4. 股价预测器

如果您倾向于金融，那么股票价格预测器是您可以探索的最佳机器学习项目之一。 如今，大多数数据驱动的商业组织和公司都不断需要能够准确监控和分析公司业绩并预测各种股票未来价格的软件。 凭借大量可用的股票市场数据，研究股票价格预测器对于数据科学家和机器学习爱好者来说是一个令人兴奋的机会。 然而，从事这个项目需要对预测分析、行动分析、回归分析和统计建模有充分的了解。

5. 手写方程求解器

让您的机器学习模型识别手写数字仅仅是开始。 那些已经克服了初学者级别的 MNIST 数字分类项目的人可以更进一步，构建一个可以使用 CNN 求解手写方程的项目。 识别手写数学方程是计算机视觉研究领域中最令人困惑的问题之一。 但是，结合 CNN 和一些图像处理技术，可以通过数学数字和手写符号来训练手写等式求解器。 该项目是朝着数字化解决使用笔和纸编写的数学方程式的步骤迈出的一步。

6. 基于社交媒体帖子的情绪分析

像 Facebook 或 Instagram 这样的社交媒体平台可能只是向普通用户表达个人感受和意见的地方。 尽管如此，对于企业来说，这是研究消费者行为的途径。 社交媒体充斥着用户生成的内容。 了解每个文本或图像背后的情绪对于企业组织基于对消费者行为的实时研究来改善客户服务至关重要。 此外，分析社交媒体帖子中的语言标记有助于创建深度学习模型，该模型能够比传统方法更早地对用户的心理健康提供个性化洞察。 您可以从 Reddit 或 Twitter 挖掘数据来开始这个项目。

7.贷款资格预测

银行在批准贷款之前通常会遵循非常严格的流程。 但由于机器学习的进步，可以更快、更准确地预测贷款的资格。 用于贷款资格预测的机器学习模型将使用由与申请人相关的数据组成的数据集进行训练，例如他们的贷款金额、性别、收入、婚姻状况、家属人数、资格、信用卡历史等。 该项目将涉及使用交叉验证来训练和测试模型，您将学习如何构建统计模型，例如 XGBoost、Gradient Boosting，以及 MCC scorer、ROC 曲线等指标。

8. 酒质预测

葡萄酒质量预测数据集在数据科学领域的学生中非常受欢迎。 它涉及使用挥发性酸度、固定酸度、密度和酒精度来预测红酒的质量。 您可以为此项目采用分类或回归方法。 您必须在数据集中预测的葡萄酒质量变量范围在 0-10 之间，您可以通过构建回归模型来做到这一点。 另一种方法是创建三个类别（低、中和高），将 0-10 分解为单独的区间，并将它们转换为分类值。 因此，您可以为预测构建任何分类模型。

9.房价预测

如果你是机器学习初学者，可以使用 Kaggle 的房价数据集构建房价预测项目。 特定房屋的价格是该数据集中的目标变量。 您的 ML 模型必须使用位置、房间数量和公用设施等信息来预测价格。 既然是回归问题，初学者可以采用线性回归的方式来构建模型。 那些希望采用更高级方法的人可以使用梯度提升或随机森林回归器来预测房价。 该数据集还具有许多分类变量，这需要标签编码和单热编码等技术。

10. Python中的客户细分

对于那些想要开始使用无监督机器学习的人来说，Kaggle 上的客户细分数据集是您的最佳选择。 该数据集包含客户详细信息，例如性别、年龄、年收入和支出分数。 您需要使用这些变量将相似的客户分组到相似的集群中。 该项目的主要目标是实现客户细分，识别各种营销策略的目标客户，并了解营销策略的现实机制。 您可以使用层次聚类或 k-means 聚类来完成这些任务。

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