適合初學者的 15 個有趣的機器學習項目創意 [2022]

機器學習項目的想法

隨著人工智能 (AI) 在 2022 年繼續快速發展，掌握機器學習 (ML) 對於該領域的所有參與者來說變得越來越重要。 這是因為 AI 和 ML 相輔相成。 所以，如果你是初學者，你能做的最好的事情就是從事一些機器學習項目。

在 upGrad，我們相信實用的方法，因為僅靠理論知識在實時工作環境中無濟於事。 在本文中，我們將探索一些有趣的機器學習項目，初學者可以通過這些項目來測試他們的機器學習知識。 在本文中，您將找到 15 個頂級機器學習項目創意，供初學者獲得動手體驗。

但首先，讓我們解決一個潛伏在你腦海中的更相關的問題：為什麼要構建機器學習項目？

當談到軟件開發的職業時，有抱負的開發人員必須從事自己的項目。 開發現實世界的項目是磨練你的技能並將你的理論知識轉化為實踐經驗的最佳方式。 您對不同的機器學習項目進行的實驗越多，您獲得的知識就越多。

雖然教科書和學習資料會為您提供有關機器學習所需的所有知識，但除非您將時間投入到現實生活中的實際實驗（機器學習項目）中，否則您永遠無法真正掌握 ML。 當您開始研究機器學習項目創意時，您不僅可以測試自己的優勢和劣勢，而且還將獲得對提升您的職業生涯非常有幫助的機會。 在本教程中，您將找到15 個有趣的機器學習項目創意，供初學者親身體驗機器學習。

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因此，這裡有一些初學者可以從事的機器學習項目：

這裡有一些很酷的機器學習項目想法，適合初學者

觀看我們關於機器學習項目想法和主題的視頻……

這份針對學生的機器學習項目創意列表適合初學者，以及剛開始使用機器學習或數據科學的人。 這些機器學習項目的想法將讓您具備在機器學習專業人士的職業生涯中取得成功所需的所有實用性。

此外，如果您正在尋找最後一年的機器學習項目創意，那麼此列表應該可以幫助您。 所以，事不宜遲，讓我們直接進入一些機器學習項目的想法，這些想法將加強你的基礎並讓你爬上階梯。

1. 股價預測器

開始為學生嘗試動手機器學習項目的最佳想法之一是研究股票價格預測器。 今天的商業組織和公司正在尋找可以監控和分析公司業績並預測各種股票未來價格的軟件。 股票市場上有如此多的可用數據，對於有金融傾向的數據科學家來說，它是一個機會的溫床。

但是，在開始之前，您必須在以下領域擁有相當多的知識：

• 預測分析：利用針對不同數據過程（如數據挖掘、數據探索等）的各種 AI 技術來“預測”可能結果的行為。
• 回歸分析：回歸分析是一種基於依賴（目標）和自變量（預測變量）之間相互作用的預測技術。
• 動作分析：在這種方法中，對上述兩種技術執行的所有動作進行分析，然後將結果輸入機器學習內存。
• 統計建模：它涉及建立對現實世界過程的數學描述，並詳細說明該過程中的不確定性（如果有的話）。

2.運動預測器

在邁克爾·劉易斯的《點球成金》中，奧克蘭運動隊通過在他們的比賽計劃中加入分析球員偵察技術改變了棒球的面貌。 就像他們一樣，你也可以徹底改變現實世界中的運動！ 這是一個非常適合初學者的機器學習項目。

由於體育界並不缺乏數據，您可以利用這些數據來構建有趣且富有創意的機器學習項目，例如使用大學體育統計數據來預測哪個球員在哪個特定運動中的職業生涯最好（人才偵察）。 您還可以通過分析團隊中球員的優勢和劣勢並相應地對他們進行分類來選擇加強團隊管理。

憑藉大量可用的運動統計數據和數據，這是磨練數據探索和可視化技能的絕佳場所。 對於任何有 Python 天賦的人來說，Scikit-Learn 將是理想的選擇，因為它包含一系列用於回歸分析、分類、數據攝取等有用的工具。 提到最後一年的機器學習項目可以幫助你的簡歷看起來比其他人更有趣。

3. 開發情緒分析器

這是有趣的機器學習項目理念之一。 儘管我們大多數人都使用社交媒體平台向世界傳達我們的個人感受和觀點，但最大的挑戰之一在於了解社交媒體帖子背後的“情緒”。

這是您下一個機器學習項目的完美創意！

社交媒體因大量用戶生成的內容而蓬勃發展。 通過創建一個可以分析文本或帖子背後的情緒的機器學習系統，組織將更容易理解消費者行為。 反過來，這將使他們能夠改善客戶服務，從而提供最佳消費者滿意度的空間。

您可以嘗試從 Twitter 或 Reddit 中挖掘數據，以開始您的情緒分析機器學習項目。 這可能是深度學習項目的罕見案例之一，它也可以在其他方面為您提供幫助。

4. 加強醫療保健

人工智能和機器學習應用已經開始滲透到醫療保健行業，並且也在迅速改變全球醫療保健的面貌。 由於人工智能支持的機器學習算法，醫療可穿戴設備、遠程監控、遠程醫療、機器人手術等都成為可能。 他們不僅幫助 HCP（醫療保健提供者）提供更快更好的醫療保健服務，而且在很大程度上減少了醫生的依賴和工作量。

那麼，為什麼不利用您的技能開發一個基於醫療保健的令人印象深刻的機器學習項目呢？ 為初學者處理帶有機器學習算法的項目可能有助於以良好的開端建立您的職業生涯。

醫療保健行業擁有大量數據可供使用。 通過利用這些數據，您可以創建：

• 可以自動掃描圖像、X 射線等，並對可能的疾病進行準確診斷的診斷護理系統。
• 預防性護理應用程序可以預測流感、瘧疾等流行病在國家和社區層面的可能性。

5. 準備機器學習算法——從零開始！

這是適合初學者的優秀機器學習項目創意之一。 從頭開始編寫 ML 算法將提供兩個好處：

• 第一，編寫 ML 算法是了解其機製本質的最佳方式。
• 第二，您將學習如何將數學指令轉換為功能代碼。 這項技能將在您未來的機器學習職業中派上用場。

您可以從選擇簡單且不太複雜的算法開始。 在每個算法的製定背後——即使是最簡單的算法——都有幾個經過仔細計算的決定。 一旦你在構建簡單的 ML 算法方面達到了一定程度的掌握程度，就可以嘗試調整和擴展它們的功能。 例如，您可以採用普通邏輯回歸算法並向其添加正則化參數，以將其轉換為套索/嶺回歸算法。 提及機器學習項目可以幫助您的簡歷看起來比其他人更有趣。

6. 開發一個可以閱讀筆蹟的神經網絡

開始為學生嘗試動手 Java 項目的最佳想法之一是研究神經網絡。 深度學習和神經網絡是 AI 中正在發生的兩個流行語。 這些為我們帶來了無人駕駛汽車、圖像識別等技術奇蹟。
所以，現在是探索神經網絡領域的時候了。 從 MNIST 手寫數字分類挑戰開始您的神經網絡機器學習項目。 它有一個非常用戶友好的界面，非常適合初學者。

7.電影票定價系統

隨著 Netflix、Amazon Prime 等 OTT 平台的擴展，人們更願意根據自己的方便觀看內容。 定價、內容質量和營銷等因素影響了這些平台的成功。

最近，製作一部完整電影的成本呈指數級增長。 製作的電影中只有 10% 能盈利。 來自電視和 OTT 平台的激烈競爭以及高昂的票價使得電影更難賺錢。 劇院票價的上漲（連同爆米花成本）使電影院空無一人。

先進的票價系統絕對可以幫助電影製作人和觀眾。 隨著機票需求的增加，票價可能會更高，反之亦然。 對於高需求的電影，觀眾越早訂票，成本就越低。 系統應根據觀眾的興趣、社會信號和供需因素智能地計算定價。

8.鳶尾花分類ML項目

開始為學生嘗試動手機器學習項目的最佳想法之一是從事 Iris Flowers 分類 ML 項目。 鳶尾花數據集是分類任務的最佳數據集之一。 由於鳶尾花種類繁多，可以根據萼片和花瓣的長度來區分。 這個 ML 項目旨在將花分為三個品種——Virginica、Setosa 或 Versicolor。

這個特定的 ML 項目通常被稱為機器學習的“Hello World”。 鳶尾花數據集包含數字屬性，非常適合初學者學習監督機器學習算法，主要是如何加載和處理數據。 此外，由於這是一個小型數據集，因此無需特殊轉換或縮放功能即可輕鬆放入內存中。 這是您下一個機器學習項目的完美創意！

您可以在此處下載 iris 數據集。

9. BigMart銷售預測ML項目

對於初學者來說，這是一個出色的 ML 項目構想。 這個 ML 項目最適合學習無監督 ML 算法的功能。 BigMart 銷售數據集包含 2013 年各個城市 10 個門店的 1559 種產品的銷售數據。

這裡的目的是使用 BigMart 銷售數據集來開發一個回歸模型，該模型可以預測來年 1559 種產品中每一種產品在 10 個不同的 BigMart 網點中的銷售情況。 BigMart 銷售數據集包含每個產品和門店的特定屬性，從而幫助您了解影響 BigMart 作為品牌整體銷售的不同產品和商店的屬性。

10. 帶有 MovieLens 數據集的推薦引擎

推薦引擎在在線購物和流媒體網站中變得非常流行。 例如，Netflix 和 Hulu 等在線內容流媒體平台擁有推薦引擎，可根據個人客戶偏好和瀏覽歷史定制其內容。 通過定制內容以滿足不同客戶的觀看需求和偏好，這些網站能夠提高對其流媒體服務的需求。

作為初學者，您可以嘗試使用網絡上最流行的數據集之一——MovieLens 數據集來構建推薦系統。 該數據集包括“162,000 名用戶對 62,000 部電影應用的超過 2500 萬個評分和 100 萬個標籤應用程序”。 您可以通過構建電影標題的世界雲可視化來開始這個項目，從而為 MovieLens 製作電影推薦引擎。

您可以在此處查看 MovieLens 數據集。

11. 使用葡萄酒質量數據集預測葡萄酒質量

陳年使葡萄酒變得更好，這是一個公認的事實——葡萄酒越陳舊，味道就越好。 然而，年齡並不是決定葡萄酒味道的唯一因素。 許多因素決定了葡萄酒的質量認證，包括酒精量、固定酸度、揮發性酸度、密度和 pH 值等物理化學測試。

在此 ML 項目中，您需要開發一個 ML 模型，該模型可以探索葡萄酒的化學特性以預測其質量。 您將用於該項目的葡萄酒質量數據集包含大約 4898 個觀察值，包括 11 個自變量和一個因變量。 提到最後一年的機器學習項目可以幫助你的簡歷看起來比其他人更有趣。

12. MNIST 手寫數字分類

這是有趣的機器學習項目之一。 深度學習和神經網絡已在許多實際應用中找到用例，例如圖像識別、自動文本生成、無人駕駛汽車等等。 但是，在深入研究這些複雜的深度學習領域之前，您應該從一個簡單的數據集開始，例如 MNIST 數據集。 那麼，為什麼不利用您的技能開發一個基於 MNIST 的令人印象深刻的機器學習項目呢？

MNIST 數字分類項目旨在訓練機器識別手寫數字。 由於初學者通常會發現在平面關係數據上處理圖像數據具有挑戰性，因此 MNIST 數據集最適合初學者。 在這個項目中，您將使用 MNIST 數據集來使用卷積神經網絡 (CNN) 訓練您的 ML 模型。 儘管 MNIST 數據集可以無縫地放入您的 PC 內存中（它非常小），但手寫數字識別的任務非常具有挑戰性。

您可以在此處訪問 MNIST 數據集。

13. 使用智能手機數據集的人類活動識別

這是趨勢機器學習項目的想法之一。 智能手機數據集包括 30 人的健身活動記錄和信息。 這些數據是通過配備慣性傳感器的智能手機捕獲的。

這個 ML 項目旨在建立一個分類模型，可以高度準確地識別人類的健身活動。 通過這個 ML 項目，您將學習分類的基礎知識以及如何解決多分類問題。

14. 深度學習的目標檢測

這是要創建的有趣的機器學習項目之一。 在圖像分類方面，深度神經網絡 (DNN) 應該是您的首選。 雖然 DNN 已經在許多現實世界的圖像分類應用程序中使用，但這個 ML 項目旨在將其提升一個檔次。

在這個 ML 項目中，您將利用 DNN 解決對象檢測問題。 您將必須開發一個模型，該模型既可以對對象進行分類，又可以準確定位不​​同類別的對象。 在這裡，您將對象檢測任務視為對象邊界框掩碼的回歸問題。 此外，您將定義一個多尺度推理過程，該過程可以以最低成本生成高分辨率對象檢測。

15. 假新聞檢測

對於初學者來說，這是優秀的機器學習項目創意之一，尤其是現在假新聞如何像野火一樣傳播開來。 假新聞有一種像野火一樣傳播的訣竅。 隨著社交媒體現在主宰我們的生活，區分假新聞和真實新聞事件變得比以往任何時候都更加重要。 這就是機器學習可以提供幫助的地方。 Facebook 已經使用人工智能從用戶的提要中過濾虛假和垃圾內容。

該機器學習項目旨在利用 NLP（自然語言處理）技術來檢測來自不知名來源的虛假新聞和誤導性故事。 您還可以使用經典的文本分類方法來設計一個可以區分真假新聞的模型。 在後一種方法中，您可以收集真實和虛假新聞的數據集，並使用樸素貝葉斯分類器創建一個機器學習模型，根據其中使用的單詞和短語將一條新聞分類為欺詐性或真實性。

16. 註冊電子郵件項目

安然電子郵件數據集包含超過 150 位用戶的近 50萬封電子郵件。 對於自然語言處理來說，它是一個非常有價值的數據集。 該項目涉及構建一個 ML 模型，該模型使用 k-means 聚類算法來檢測欺詐行為。 該模型將根據數據集中的相似模式將觀察結果分成“k”個集群。

17. 帕金森項目

帕金森數據集包括 195 條具有 23 種不同特徵的人的生物醫學記錄。 這個項目背後的想法是設計一個機器學習模型，可以區分健康人和帕金森病患者。 該模型使用基於決策樹的 XGboost（極端梯度提升）算法進行分離。

18. Flickr 30K 項目

Flickr 30K 數據集包含30,000 多幅圖像，每幅圖像都有一個獨特的標題。 您將使用此數據集構建圖像說明生成器。 這個想法是建立一個 CNN 模型，可以有效地從圖像中分析和提取特徵，並創建一個合適的英文描述圖像。

19.商城客戶項目

顧名思義，商場顧客數據集包括訪問商場的人的記錄，例如性別、年齡、顧客 ID、年收入、消費分數等。您將構建一個模型，使用這些數據對顧客進行細分根據他們的行為模式分為不同的群體。 這種客戶細分是品牌和營銷人員用來提高銷售額和收入同時提高客戶滿意度的一種非常有用的營銷策略。

20. 動力學項目

對於這個項目，您將使用一個廣泛的數據集，其中包括三個獨立的數據集——Kinetics 400、Kinetics 600 和 Kinetics 700——包含超過 650 萬個高質量視頻的 URL 鏈接。 您的目標是創建一個模型，該模型可以通過研究一系列不同的觀察結果來檢測和識別人類的行為。

21.推薦系統項目

這是一個豐富的數據集集合，包含從 Goodreads 書評、亞馬遜產品評論、社交媒體等流行網站收集的各種數據集。您的目標是構建一個推薦引擎（如亞馬遜和 Netflix 使用的引擎），它可以生成根據客戶偏好、需求和在線行為，對產品、電影、音樂等進行個性化推薦。

22. 波士頓住宅項目

波士頓住房數據集包含波士頓不同房屋的詳細信息，基於稅率、犯罪率、房屋中的房間數量等因素。它是預測波士頓不同房屋價格的絕佳數據集。 在這個項目中，您將構建一個模型，該模型可以使用線性回歸來預測新房的價格。 線性回歸最適合這個項目，因為它用於數據在輸入和輸出值之間具有線性關係以及輸入未知的情況。

23.城市景觀項目

這個開源數據集包括從 50 個不同城市的街道上收集的視頻序列的高質量像素級註釋。 它對語義分析非常有用。 您可以使用此數據集訓練深度神經網絡來分析和理解城市景觀。 該項目涉及設計一個模型，該模型可以執行圖像分割並從街道視頻序列中識別各種對象（汽車、公共汽車、卡車、樹木、道路、人等）。

24. YouTube 8M 項目

Youtube 8M是一個龐大的數據集，包含 610 萬個 YouTube 視頻 ID、35 萬小時的視頻、26 億個音頻/視頻特徵、3862 個類別，每個視頻平均有 3 個標籤。 它廣泛用於視頻分類項目。 在這個項目中，您將構建一個可以準確描述視頻的視頻分類系統。 它將考慮一系列不同的輸入並將視頻分類為不同的類別。

25.城市聲音8K

城市聲音 8K數據集用於聲音分類。 它包括屬於不同類別的 8732 個城市聲音的多樣化集合，例如警報器、街頭音樂、狗叫聲、鳥鳴聲、人們說話等。您將設計一個聲音分類模型，可以自動檢測哪些城市聲音正在播放

26. IMDB-Wiki 項目

這個標記的數據集可能是從 IMDB 和 Wikipedia 收集的最廣泛的面部圖像集合之一。 它有超過 500 萬張標有年齡和性別的人臉圖像。 帶有標籤的性別和年齡。 您將創建一個可以檢測面部並準確預測其年齡和性別的模型。 您可以製作不同的年齡段/範圍，例如 0-10、10-20、30-40 等。

27. Librispeech 項目

librispeech數據集是源自 LibriVox 項目的大量英語演講集合。 它包含超過 1000 小時的各種口音的英語朗讀演講，是語音識別的完美工具。 這個項目的重點是創建一個可以自動將音頻翻譯成文本的模型。 您將構建一個可以檢測英語語音並將其翻譯成文本格式的語音識別系統。

28. 德國交通標誌識別基準（GTSRB）項目

該數據集包含超過 50,000 張交通標誌圖像，分為 43 個類別，並包含有關每個交通標誌邊界框的信息。 它是多類分類的理想選擇，這正是您將在此處關注的內容。 您將使用可以識別標誌邊界框並對交通標誌進行分類的深度學習框架構建模型。 該項目對於自動駕駛汽車非常有用，因為它可以檢測標誌並幫助駕駛員採取必要的行動。

29.體育比賽視頻文字摘要

這個項目就像它聽起來的那樣——獲得一個準確而簡潔的體育視頻摘要。 對於體育網站來說，它是一個有用的工具，可以讓讀者了解比賽的亮點。 由於神經網絡最適合文本摘要，因此您將使用 3D-CNN、RNN 和LSTM等深度學習網絡構建此模型。 您將首先使用適當的 ML 算法將體育視頻分割成多個部分，然後結合使用 SVM（支持向量機）、神經網絡和 k-means 算法。

30. 商務會議摘要生成器

摘要涉及從對話、音頻/視頻文件等中提取最有意義和最有價值的信息，簡潔明了。 它通常通過特徵捕獲統計、語言和情感特徵以及相關對話的對話結構來完成。 在這個項目中，您將使用深度學習和自然語言處理技術來創建精確的商務會議摘要，同時維護整個對話的上下文。

31.抑鬱情緒分析

抑鬱症是全球主要的健康問題。 每年，數百萬人因抑鬱症和心理健康狀況不佳而自殺。 通常，與心理健康問題相關的污名和延遲治療是這背後的兩個主要原因。 在這個項目中，您將利用從不同社交媒體平台收集的數據並分析社交媒體帖子中的語言標記，以了解個人的心理健康狀況。 這個想法是創建一個深度學習模型，該模型可以比傳統方法更早地提供對個人心理健康的有價值和準確的見解。

32. 手寫方程求解器

手寫數學表達式識別是計算機視覺研究中的一個重要研究領域。 您將構建一個模型並訓練它使用卷積神經網絡求解手寫數學方程。 該模型還將利用圖像處理技術。 該項目涉及使用正確的數據訓練模型，使其擅長閱讀手寫數字、符號等，從而為不同複雜程度的數學方程提供正確的結果。

33. 面部識別檢測情緒和推薦歌曲

眾所周知，人們聽音樂是基於他們當前的心情和感受。 那麼，為什麼不創建一個可以通過面部表情檢測一個人的情緒並據此推薦歌曲的應用程序呢？ 為此，您將使用計算機視覺元素和技術。 目標是創建一個可以有效利用計算機視覺來幫助計算機獲得對圖像和視頻的高級理解的模型。

34. 音樂發生器

音樂作品不過是不同頻率水平的旋律組合。 在這個項目中，您將設計一個自動音樂生成器，它可以在最少的人工干預下創作短音樂。 您將使用深度學習算法和 LTSM 網絡來構建這個音樂生成器。

35.疾病預測系統

這個 ML 項目旨在預測疾病。 您將使用 R and R Studio 和Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset創建此模型。 該數據集包括兩個預測類別——良性和惡性乳房腫塊。 必須具備隨機森林和 XGBoost 的基本知識才能從事這個項目。

36.尋找宜居的系外行星

在過去的十年中，我們已經成功地識別出許多凌日行星和系外行星。 由於對潛在系外行星的人工解釋非常具有挑戰性且耗時（不要忘記，它也會受到人為錯誤的影響），因此最好使用深度學習來識別系外行星。 該項目旨在使用 CNN 和嘈雜的時間序列數據來確定我們周圍是否有可居住的系外行星。 這種方法可以比最小二乘法更精確地識別宜居系外行星。

37. 舊捲軸和損壞捲軸的圖像再生

恢復舊的或損壞的圖片捲軸是一項具有挑戰性的任務。 將舊照片恢復到原始狀態幾乎總是不可能的。 但是，深度學習可以解決這個問題。 您將構建一個深度學習模型，該模型可以識別圖像中的缺陷（磨損、孔洞、褶皺、脫色等）並使用修復算法來修復它。 您甚至可以為舊的黑白圖像著色。

現實世界的行業項目

品紅

本研究項目側重於探索機器學習在藝術和音樂創作過程中的應用。 您將開發獨特的強化學習和深度學習算法，可以生成圖像、歌曲、音樂等等。 對於熱愛藝術和音樂的創意人士來說，這是一個完美的項目。

藍光

BluEx 是印度領先的物流公司之一，由於其及時和高效的交付，它已經發展了相當多的粉絲群。 然而，與所有物流供應商一樣，BluEx 面臨一個既耗費時間又耗費金錢的特殊挑戰——其司機不會頻繁使用最佳交付路徑，這會導致延誤並導致更高的燃料成本。 您將使用強化學習創建一個 ML 模型，該模型可以為特定交付位置找到最有效的路徑。 這可以為 BluEx 節省高達 15% 的燃料成本。

運動工作室

Motion Studios 號稱是歐洲最大的廣播製作公司，收入超過 10 億美元。 自從這家媒體公司推出他們的真人秀節目 RJ Star 以來，他們收到了驚人的反響，並且充斥著大量的語音片段。 作為真人秀節目，選擇候選人的時間窗口有限。 您將構建一個模型，該模型可以區分男性和女性的聲音並對語音片段進行分類以促進更快的過濾。 這將有助於更快地選擇，減輕展會主管的任務。

鋰電

Lithionpower 為電動汽車製造電池。 通常，司機會租用公司的電池一天，然後用充電電池更換。 電池壽命取決於諸如每天行駛距離、超速等因素。LithionPower 採用基於駕駛員駕駛歷史的可變定價模型。 該項目的目標是建立一個集群模型，該模型將根據駕駛員的駕駛歷史對駕駛員進行分組，並根據這些集群激勵駕駛員。 雖然這將增加 15-20% 的利潤，但它也會對有不良駕駛歷史的司機收取更多費用。

結論

這是機器學習項目想法的完整列表。 機器學習在世界範圍內仍處於早期階段。 有很多項目要做，還有很多需要改進。 憑藉聰明的頭腦和敏銳的想法，支持業務的系統變得更好、更快、更有利可圖。 如果您想在機器學習方面表現出色，您必須積累此類機器學習項目的實踐經驗。

您還可以查看我們在德里 IIT的機器學習和人工智能執行 PG 計劃。 IIT德里是印度最負盛名的機構之一。 擁有超過 500 多名在主題方面最優秀的內部教職員工。

只有使用 ML 工具和 ML 算法，您才能了解 ML 基礎設施在現實中是如何工作的。 現在繼續測試您通過我們的機器學習項目創意指南收集的所有知識，以構建您自己的機器學習項目！