Table di cuntinutu[Piattà][Mostra]
- 1 Titanic
- 2. Classificazione di fiori irlandesi
- 3. Predizzione di u prezzu di a casa di Boston
- 4. Test di qualità di vinu
- 5. Previsione di a Borsa
- 6. Film Recommendation
- 7. Previsione di eligibilità di carica
- 8. Sentiment Analysis usendu Twitter Data
- 9. Previsione di vendita di u futuru
- 10. Detection Fake News
- 11. Cupons Purchase Prediction
- 12. Previsione di Churn di u Cliente
- 13. Wallmart Sales Forecasting
- 14. Uber Analysis Dati
- 15. Analisi Covid-19
- cunchiusioni
L'apprendimentu automaticu hè un studiu simplice di cumu educà un prugramma di computer o un algoritmu per migliurà gradualmente un travagliu specificu presentatu à un altu livellu. L'identificazione di l'imaghjini, a rilevazione di frode, i sistemi di raccomandazione è altre applicazioni di apprendimentu di macchina anu digià dimustratu chì sò populari.
I travaglii ML facenu u travagliu umanu simplice è efficiente, risparmiendu tempu è assicurendu un risultatu d'alta qualità. Ancu Google, u mutore di ricerca più populari di u mondu, usa machine learning.
Da l'analisi di a dumanda di l'utilizatore è l'alterazione di u risultatu basatu annantu à i risultati per mostrà temi di tendenza è publicità in relazione à a dumanda, ci sò una varietà di opzioni dispunibili.
A tecnulugia chì hè à tempu percettiva è auto-correggitiva ùn hè micca luntanu in u futuru.
Unu di i più grandi modi per inizià hè di mette in mani è cuncepisce un prughjettu. Dunque, avemu cumpilatu una lista di 15 prughjetti di apprendimentu automaticu per i principianti per avè principiatu.
1. Titanic
Questu hè spessu cunsideratu cum'è unu di i travaglii più grandi è piacevuli per tutti quelli chì anu interessatu à amparà di più nantu à l'apprendimentu machine. A sfida di Titanic hè un prughjettu di apprendimentu automaticu populari chì serve ancu cum'è un bonu modu per cunnosce a piattaforma di scienza di dati Kaggle. U dataset Titanic hè custituitu di dati genuine da l'affondamentu di a nave disgraziata.
Include dettagli cum'è l'età di a persona, u status socioeconomicu, u sessu, u numeru di cabina, u portu di partenza, è, più impurtante, s'ellu sopravvive !
A tecnica K-Nearest Neighbor è u classificatore di l'arburu di decisione sò stati determinati per pruduce i megliu risultati per stu prughjettu. Sè vo circate una sfida di u weekend veloce per migliurà u vostru Capacità di Machine Learning, questu nantu à Kaggle hè per voi.
2. Classificazione di i Fiori Irlandesi
I principianti amanu u prughjettu di categurizazione di i fiori di l'iris, è hè un bellu postu per cumincià sè site novu in l'apprendimentu automaticu. A durata di i sepali è i petali distingue i fiori di l'iris da altre spezie. U scopu di stu prughjettu hè di separà i fiori in trè spezie: Virginia, setosa è Versicolor.
Per l'esercizii di classificazione, u prughjettu impiega u dataset di fiori di Iris, chì aiuta i studienti à amparà i fundamenti di trattà cù valori numerichi è dati. U dataset di i fiori di l'iris hè un picculu chì pò esse guardatu in memoria senza a necessità di scala.
3. Previsione di u prezzu di a casa di Boston
Un altru ben cunnisciutu dataset per i principianti in machine learning sò i dati di Boston Housing. U so scopu hè di previsione i valori di casa in diversi quartieri di Boston. Include statistiche vitali cum'è l'età, a tarifa di l'impositu nantu à a pruprietà, u tassu di criminalità, è ancu a vicinanza di i centri di travagliu, chì tutti puderanu influenzà i prezzi di l'abitazione.
U dataset hè simplice è chjucu, facendu simplice di sperimentà per i principianti. Per sapè quale fattori influenzanu u prezzu di a pruprietà in Boston, i tecnichi di regressione sò assai impiegati in parechji paràmetri. Hè un bellu locu per praticà e tecniche di regressione è evaluà quantu travaglianu.
4. Test di qualità di vinu
U vinu hè una bevanda alcoolica inusual chì richiede anni di fermentazione. In u risultatu, l'antica buttiglia di vinu hè un vinu caru è d'alta qualità. A scelta di a buttiglia di vinu ideale richiede anni di cunniscenze di degustazione di vinu, è pò esse un prucessu di successu.
U prughjettu di a prova di qualità di u vinu valuta i vini aduprendu teste fisicochimiche cum'è u livellu d'alcohol, l'acidità fissa, a densità, u pH è altri fattori. U prugettu determina ancu i criteri di qualità è quantità di u vinu. In u risultatu, l'acquistu di vinu diventa una brisa.
5. Previsione di a Borsa
Questa iniziativa hè intrigante se travaglia o micca in u settore finanziariu. I dati di u mercatu di borsa sò studiati largamente da l'accademichi, l'imprese, è ancu cum'è una fonte di ingressu secundariu. A capacità di un scientist di dati per studià è esplorà e dati di serie temporale hè ancu vitale. Dati da a borsa hè un grande postu per cumincià.
L'essenza di u sforzu hè di previsione u valore futuru di un stock. Questu hè basatu annantu à u rendimentu di u mercatu attuale è ancu in e statistiche di l'anni precedenti. Kaggle hà cullatu dati nantu à l'indice NIFTY-50 dapoi u 2000, è hè attualmente aghjurnatu ogni settimana. Dapoi u 1 di ghjennaghju di u 2000, cuntene i prezzi di l'azzioni per più di 50 urganisazioni.
6. Cunsigliu di filmu
Sò sicuru chì avete avutu quella sensazione dopu avè vistu un bonu filmu. Avete mai sentitu l'impulsu di titillate i vostri sensi binge-watching filmi simili?
Sapemu chì i servizii OTT cum'è Netflix anu migliuratu i so sistemi di ricunniscenza significativamente. Cum'è un studiente di apprendimentu automaticu, avete bisognu di capisce cumu tali algoritmi miranu à i clienti basati nantu à e so preferenze è recensioni.
U settore di dati IMDB nantu à Kaggle hè prubabilmente unu di i più cumpleti, chì permettenu mudelli di raccomandazione per esse inferiti nantu à u titulu di u filmu, a valutazione di i clienti, u generu è altri fattori. Hè ancu un metudu eccellente per amparà nantu à u Filtru Basatu in Cuntenuti è l'Ingenieria di Funzioni.
7. Carica Previsione di Eligibilità
U mondu gira intornu à i prestiti. A principal fonte di prufittu di i banche vene da l'interessi nantu à i prestiti. Per quessa, sò i so affari fundamentali.
L'individui o gruppi di individui ponu espansione l'ecunumia solu invistisce soldi in una impresa in a speranza di vede u valore in u futuru. Hè qualchì volta impurtante di circà un prestitu per pudè piglià risichi di sta natura è ancu participà à certi piacè mundani.
Prima chì un prestitu pò esse accettatu, i banche sò normalment un prucessu abbastanza strettu à seguità. Siccomu i prestiti sò un aspettu cusì cruciale di a vita di parechje persone, predichendu l'eligibilità per un prestitu chì qualchissia dumanda seria estremamente benefica, chì permette una pianificazione megliu oltre chì u prestitu hè accettatu o rifiutatu.
8. Analisi di sentimenti utilizendu Twitter Data
à ringrazià à rete di media suciale cum'è Twitter, Facebook è Reddit, l'estrapolazione di opinioni è tendenzi sò diventate assai faciule. Questa informazione hè aduprata per eliminà l'opinioni nantu à avvenimenti, persone, sport, è altri temi. L'iniziativi di apprendimentu automaticu di l'opinione minera sò applicati in una varietà di paràmetri, cumprese campagne politiche è valutazioni di i prudutti Amazon.
Stu prughjettu sarà fantasticu in u vostru portfolio! Per a rilevazione di l'emozioni è l'analisi basata nantu à l'aspettu, tecniche cum'è e macchine vettoriali di supportu, a regressione è l'algoritmi di classificazione ponu esse usate in modu estensivu (truvà fatti è opinioni).
9. Previsione di Vendite Future
I grandi imprese B2C è i cummercianti volenu sapè quantu vende ogni pruduttu in u so inventariu. A previsione di vendita aiuta i pruprietarii di l'imprese à determinà quali articuli sò in alta dumanda. Una previsione precisa di vendita diminuirà significativamente a perdita mentre determina ancu l'impattu incrementale nantu à i budget futuri.
I rivenditori cum'è Walmart, IKEA, Big Basket, è Big Bazaar utilizanu previsioni di vendita per stimà a dumanda di produttu. Duvete esse familiarizatu cù diverse tecniche di purificazione di dati crudi per custruisce tali prughjetti ML. Inoltre, hè necessariu una bona cunniscenza di l'analisi di regressione, in particulare a regressione lineale simplice.
Per stu tipu di compiti, avete bisognu di impiegà biblioteche cum'è Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy è altri.
10. Rilevazione di Fake News
Hè un altru sforzu d'apprendimentu automaticu di punta destinatu à i scolari. I falsi nutizie si sparghjenu cum'è un focu, cum'è tutti sapemu. Tuttu hè dispunibule nantu à e social media, da a cunnessione di l'individui à a lettura di e nutizie di ogni ghjornu.
In u risultatu, a rilevazione di false nutizie hè diventata sempre più difficiule in questi ghjorni. Parechje grande rete di media suciali, cum'è Facebook è Twitter, anu digià algoritmi in u locu per detectà nutizie false in publicazioni è feed.
Per identificà falsi nutizie, stu tipu di prughjettu ML hà bisognu di una cunniscenza approfondita di parechje approcci NLP è algoritmi di classificazione (PassiveAggressiveClassifier o Naive Bayes classifier).
11. Previsione di compra di cuponi
I clienti sò sempre più cuntemplati di cumprà in linea quandu u coronavirus hà attaccatu u pianeta in 2020. In u risultatu, i stabilimenti di shopping sò stati obligati à trasfurmà a so attività in linea.
I clienti, invece, cercanu sempre grandi offerte, cum'è eranu in i magazzini, è cercanu sempre più cupuni super-saving. Ci sò ancu siti web dedicati à creà cuponi per tali clienti. Pudete amparà nantu à l'estrazione di dati in l'apprendimentu automaticu, pruducia grafici à barre, grafici di torta è istogrammi per visualizà e dati, è l'ingenieria di funziunalità cù stu prughjettu.
Per generà previsioni, pudete ancu esaminà l'approcciu di imputazione di dati per a gestione di i valori NA è a similitudine di cosenu di variàbili.
12. Previsione di Churn di u Cliente
I cunsumatori sò l'attivu più impurtante di una sucità, è a mantene hè vitale per qualsiasi impresa chì hà u scopu di aumentà i rivenuti è di custruisce cunnessi significativi à longu andà cun elli.
Inoltre, u costu di acquistà un novu cliente hè cinque volte più altu ch'è u costu di mantene un esistente. Customer Churn / Attrition hè un prublema cummerciale ben cunnisciutu in quale i clienti o abbonati cessanu di fà affari cù un serviziu o una cumpagnia.
Ideale ùn saranu più un cliente pagante. Un cliente hè cunsideratu cumbugliu s'ellu hè stata una quantità particulare di tempu da l'ultima interazzione cù a cumpagnia. Identificà s'ellu un cliente abbandunarà, è dà rapidamente informazioni pertinenti destinate à a retenzioni di i clienti, sò cruciali per riduce u churn.
U nostru cervellu hè incapaci di anticipà u fatturatu di u cliente per milioni di clienti; quì hè induve l'apprendimentu automaticu pò aiutà.
13. Previsioni di Vendite Wallmart
Una di l'applicazioni più prominenti di l'apprendimentu automaticu hè a previsione di vendita, chì implica a rilevazione di e caratteristiche chì influenzanu a vendita di prudutti è anticipà u futuru volumi di vendita.
U dataset Walmart, chì cuntene dati di vendita da 45 locu, hè utilizatu in stu studiu d'apprendimentu machine. Vendite per magazzinu, per categuria, nantu à una basa settimanale sò incluse in u dataset. U scopu di stu prughjettu di l'apprendimentu di a macchina hè di anticipà e vendite per ogni dipartimentu in ogni outlet in modu chì ponu fà megliu l'ottimisazione di u canali di dati è e decisioni di pianificazione di l'inventariu.
U travagliu cù u dataset di Walmart hè difficiule, postu chì cuntene avvenimenti di marcatura scelti chì anu un impattu nantu à a vendita è deve esse cunsideratu.
14. Uber Analysis di dati
Quandu si tratta di implementà è integrà l'apprendimentu machine è l'apprendimentu prufondu in e so app, u popular serviziu di ride-sharing ùn hè micca luntanu. Ogni annu, processa miliardi di viaghji, chì permette à i passageri di viaghjà à ogni mumentu di ghjornu o di notte.
Perchè hà una basa di clienti cusì grande, hà bisognu di un serviziu di u cliente eccezziunale per affruntà i reclami di i cunsumatori u più prestu pussibule.
Uber hà un inseme di dati di milioni di pick-up chì pò aduprà per analizà è visualizà i viaghji di i clienti per scopre insights è migliurà l'esperienza di u cliente.
15. Analisi Covid-19
COVID-19 hà spazzatu u globu oghje, è micca solu in u sensu di una pandemia. Mentre l'esperti medichi si cuncentranu à generà vaccinazioni efficaci è immunizà u mondu, scientifichi di dati ùn sò micca luntanu.
I casi novi, u conte attivu ogni ghjornu, i morti è e statistiche di teste sò tutti fatti publichi. E previsioni sò fatte ogni ghjornu basatu annantu à u focu SARS di u seculu precedente. Per questu, pudete aduprà analisi di regressione è supportu mudelli di predizione basati in macchine vettoriali.
cunchiusioni
Per sintetizà, avemu discututu alcuni di i principali prughjetti ML chì vi aiuteranu à pruvà a prugrammazione di Machine Learning è à capisce e so idee è implementazione. Sapendu cumu integrà l'Apprendimentu Machine pò aiutà à avanzà in a vostra professione, postu chì a tecnulugia prende in ogni industria.
Mentre amparate Machine Learning, ricumandemu di praticà i vostri cuncetti è di scrive tutti i vostri algoritmi. L'algoritmi di scrittura durante l'apprendimentu hè più impurtante chè a realizazione di un prughjettu, è vi furnisce ancu un vantaghju per capiscenu bè i sugetti.
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