面向學生和專業人士的 10 大實時 ML 項目

就技術而言，僅僅從教科書中獲得理論知識只會讓你走這麼遠。 只有採取實際的方法，才能掌握相關的技術或技能。 還有什麼比親身參與一些實時項目更好的方法呢？

機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 領域也是如此。 機器學習項目可幫助您學習獲得實時工作環境經驗所需的所有實用性，並使您在行業中獲得就業機會。 此外，當前和預測的全球人工智能市場規模僅使該領域的參與者掌握機器學習是合乎邏輯的。 因此，事不宜遲，我們為您介紹 10 大深度學習項目和機器學習項目創意，供希望讓自己的簡歷脫穎而出的初學者和專業人士使用。

面向學生和專業人士的機器學習項目創意

下面列出了一系列引人入勝的機器學習項目創意，供學生和專業人士親身體驗機器學習。

1.MNIST數字分類

MNIST 數字分類是初學者最有趣的深度學習項目之一。 深度學習和神經網絡當然具有先進的實際應用，例如自動文本生成、圖像識別、自動駕駛汽車等。但在處理這些複雜的應用之前，處理 MNIST 數據集是一個很好的破冰船。 該項目旨在訓練您的機器學習模型使用 MNIST 數據集和卷積神經網絡 (CNN) 識別手寫數字。 總體而言，對於那些發現使用關係數據而不是圖像數據不太具有挑戰性的人來說，這是一個完美的項目。

2.鳶尾花分類

鳶尾花分類項目通常被視為機器學習項目的“Hello World”，是初學者開始機器學習之旅的最佳場所。 該項目基於鳶尾花數據集，旨在將漂亮的紫色花朵分為三個品種——雜色、維吉尼亞和 setosa。 可以根據花瓣和萼片區分物種。 該數據集具有數字屬性，需要初學者了解有監督的機器學習算法以及如何加載和處理數據。 更重要的是，數據集很小，很容易放入內存中，不需要任何額外的轉換或縮放。

3.音樂推薦系統

在像亞馬遜這樣的在線購物網站中，系統會在結賬時提出產品推薦——客戶可能會根據他們之前的購買情況購買這些產品。 同樣，Netflix 和 Spotify 等電影/音樂流媒體網站非常擅長推薦特定用戶可能喜歡的電影和歌曲。 使用音樂流服務數據集，您可以在機器學習項目中創建類似的個性化推薦系統。 目標是根據用戶之前的選擇確定用戶可能喜歡哪首新歌曲或藝術家，並預測用戶在給定時間內重複收聽歌曲的機會。

4. 股價預測器

如果您傾向於金融，那麼股票價格預測器是您可以探索的最佳機器學習項目之一。 如今，大多數數據驅動的商業組織和公司都不斷需要能夠準確監控和分析公司業績並預測各種股票未來價格的軟件。 憑藉大量可用的股票市場數據，研究股票價格預測器對於數據科學家和機器學習愛好者來說是一個令人興奮的機會。 然而，從事這個項目需要對預測分析、行動分析、回歸分析和統計建模有充分的了解。

5. 手寫方程求解器

讓您的機器學習模型識別手寫數字僅僅是開始。 那些已經克服了初學者級別的 MNIST 數字分類項目的人可以更進一步，構建一個可以使用 CNN 求解手寫方程的項目。 識別手寫數學方程是計算機視覺研究領域中最令人困惑的問題之一。 但是，結合 CNN 和一些圖像處理技術，可以通過數學數字和手寫符號來訓練手寫等式求解器。 該項目是朝著數字化解決使用筆和紙編寫的數學方程式的步驟邁出的一步。

6. 基於社交媒體帖子的情緒分析

像 Facebook 或 Instagram 這樣的社交媒體平台可能只是向普通用戶表達個人感受和意見的地方。 儘管如此，對於企業來說，這是研究消費者行為的途徑。 社交媒體充斥著用戶生成的內容。 了解每個文本或圖像背後的情緒對於企業組織基於對消費者行為的實時研究來改善客戶服務至關重要。 此外，分析社交媒體帖子中的語言標記有助於創建深度學習模型，該模型能夠比傳統方法更早地對用戶的心理健康提供個性化洞察。 您可以從 Reddit 或 Twitter 挖掘數據來開始這個項目。

7.貸款資格預測

銀行在批准貸款之前通常會遵循非常嚴格的流程。 但由於機器學習的進步，可以更快、更準確地預測貸款的資格。 用於貸款資格預測的機器學習模型將使用由與申請人相關的數據組成的數據集進行訓練，例如他們的貸款金額、性別、收入、婚姻狀況、家屬人數、資格、信用卡歷史等。 該項目將涉及使用交叉驗證來訓練和測試模型，您將學習如何構建統計模型，例如 XGBoost、Gradient Boosting，以及 MCC scorer、ROC 曲線等指標。

8. 酒質預測

葡萄酒質量預測數據集在數據科學領域的學生中非常受歡迎。 它涉及使用揮發性酸度、固定酸度、密度和酒精度來預測紅酒的質量。 您可以為此項目採用分類或回歸方法。 您必須在數據集中預測的葡萄酒質量變量範圍在 0-10 之間，您可以通過構建回歸模型來做到這一點。 另一種方法是創建三個類別（低、中和高），將 0-10 分解為單獨的區間，並將它們轉換為分類值。 因此，您可以為預測構建任何分類模型。

9.房價預測

如果你是機器學習初學者，可以使用 Kaggle 的房價數據集構建房價預測項目。 特定房屋的價格是該數據集中的目標變量。 您的 ML 模型必須使用位置、房間數量和公用設施等信息來預測價格。 既然是回歸問題，初學者可以採用線性回歸的方式來構建模型。 那些希望採用更高級方法的人可以使用梯度提升或隨機森林回歸器來預測房價。 該數據集還具有許多分類變量，這需要標籤編碼和單熱編碼等技術。

10. Python中的客戶細分

對於那些想要開始使用無監督機器學習的人來說，Kaggle 上的客戶細分數據集是您的最佳選擇。 該數據集包含客戶詳細信息，例如性別、年齡、年收入和支出分數。 您需要使用這些變量將相似的客戶分組到相似的集群中。 該項目的主要目標是實現客戶細分，識別各種營銷策略的目標客戶，並了解營銷策略的現實機制。 您可以使用層次聚類或 k-means 聚類來完成這些任務。

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