Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
- 1 Titanic
- 2. Dosbarthiad Blodau Gwyddelig
- 3. Rhagfynegiad Pris Tai Boston
- 4. Profi Ansawdd Gwin
- 5. Rhagfynegiad o'r Farchnad Stoc
- 6. Argymhelliad Ffilm
- 7. Rhagfynegiad Cymhwysedd Llwyth
- 8. Dadansoddi teimladau gan ddefnyddio Data Twitter
- 9. Rhagfynegiad Gwerthiant yn y Dyfodol
- 10. Canfod Newyddion Ffug
- 11. Rhagfynegiad Prynu Cwponau
- 12. Rhagfynegiad Corddi Cwsmer
- 13. Rhagolygon Gwerthiant Wallmart
- 14. Dadansoddi Data Uber
- 15. Dadansoddiad Covid-19
- Casgliad
Mae dysgu peirianyddol yn astudiaeth syml o sut i addysgu rhaglen gyfrifiadurol neu algorithm i wella'n raddol ar swydd benodol a gyflwynir ar lefel uchel. Mae adnabod delweddau, canfod twyll, systemau argymell, a chymwysiadau dysgu peiriant eraill eisoes wedi bod yn boblogaidd.
Mae swyddi ML yn gwneud gwaith dynol yn syml ac yn effeithlon, gan arbed amser a sicrhau canlyniad o ansawdd uchel. Mae hyd yn oed Google, peiriant chwilio mwyaf poblogaidd y byd, yn defnyddio dysgu peiriant.
O ddadansoddi ymholiad y defnyddiwr a newid y canlyniad yn seiliedig ar y canlyniadau i ddangos pynciau tueddiadol a hysbysebion mewn perthynas â'r ymholiad, mae amrywiaeth o opsiynau ar gael.
Nid yw technoleg sy'n graff ac yn hunan-gywiro yn bell i ffwrdd yn y dyfodol.
Un o'r ffyrdd gorau o ddechrau yw cael ymarferol a dylunio prosiect. Felly, rydym wedi llunio rhestr o 15 o brif brosiectau dysgu peiriannau i ddechreuwyr i'ch rhoi ar ben ffordd.
1. Titanic
Mae hyn yn aml yn cael ei ystyried yn un o'r tasgau mwyaf a mwyaf pleserus i unrhyw un sydd â diddordeb mewn dysgu mwy am ddysgu peirianyddol. Mae her Titanic yn brosiect dysgu peiriant poblogaidd sydd hefyd yn ffordd dda o ddod yn gyfarwydd â llwyfan gwyddoniaeth data Kaggle. Mae set ddata Titanic yn cynnwys data dilys o suddo'r llong anffodus.
Mae'n cynnwys manylion fel oedran y person, statws economaidd-gymdeithasol, rhyw, rhif caban, porthladd ymadael, ac, yn bwysicaf oll, a wnaethant oroesi!
Roedd techneg K-Cymydog Agosaf a'r dosbarthwr coeden benderfynu yn benderfynol o gynhyrchu'r canlyniadau gorau ar gyfer y prosiect hwn. Os ydych chi'n chwilio am her penwythnos cyflym i wella eich Galluoedd Dysgu Peiriannau, mae'r un hwn ar Kaggle ar eich cyfer chi.
2. Dosbarthiad Blodau Gwyddelig
Mae dechreuwyr wrth eu bodd â'r prosiect categoreiddio blodau iris, ac mae'n lle gwych i ddechrau os ydych chi'n newydd i ddysgu peirianyddol. Mae hyd sepalau a phetalau yn gwahaniaethu rhwng blodau iris a rhywogaethau eraill. Pwrpas y prosiect hwn yw gwahanu'r blodau yn dri rhywogaeth: Virginia, setosa, a Versicolor.
Ar gyfer ymarferion dosbarthu, mae'r prosiect yn defnyddio set ddata blodau Iris, sy'n cynorthwyo dysgwyr i ddysgu hanfodion delio â gwerthoedd a data rhifol. Mae set ddata blodau iris yn un fach iawn y gellir ei storio yn y cof heb fod angen graddio.
3. Rhagfynegiad Pris Tai Boston
Un arall adnabyddus set ddata ar gyfer dechreuwyr mewn dysgu peirianyddol yw data Boston Housing. Ei nod yw rhagweld gwerthoedd cartref mewn amrywiol gymdogaethau Boston. Mae’n cynnwys ystadegau hanfodol megis oedran, cyfradd treth eiddo, cyfradd troseddu, a hyd yn oed agosrwydd at ganolfannau gwaith, a gallai pob un ohonynt effeithio ar brisiau tai.
Mae'r set ddata yn syml ac yn fach iawn, sy'n ei gwneud hi'n hawdd arbrofi â hi ar gyfer dechreuwyr. I ddarganfod pa ffactorau sy'n dylanwadu ar bris eiddo yn Boston, defnyddir technegau atchweliad yn helaeth ar baramedrau amrywiol. Mae'n lle gwych i ymarfer technegau atchweliad ac asesu pa mor dda y maent yn gweithio.
4. Profi Ansawdd Gwin
Mae gwin yn ddiod alcoholig anarferol sy'n gofyn am flynyddoedd o eplesu. O ganlyniad, mae'r botel hynafol o win yn win drud ac o ansawdd uchel. Mae dewis y botel o win delfrydol yn gofyn am flynyddoedd o wybodaeth blasu gwin, a gall fod yn broses boblogaidd neu fethu.
Mae'r prosiect prawf ansawdd gwin yn gwerthuso gwinoedd gan ddefnyddio profion ffisiocemegol megis lefel alcohol, asidedd sefydlog, dwysedd, pH, a ffactorau eraill. Mae'r prosiect hefyd yn pennu meini prawf ansawdd a meintiau'r gwin. O ganlyniad, mae prynu gwin yn dod yn awel.
5. Rhagfynegiad Marchnad Stoc
Mae'r fenter hon yn ddiddorol a ydych chi'n gweithio yn y sector ariannol ai peidio. Mae data'r farchnad stoc yn cael ei astudio'n helaeth gan academyddion, busnesau, a hyd yn oed fel ffynhonnell incwm eilaidd. Mae gallu gwyddonydd data i astudio ac archwilio data cyfresi amser hefyd yn hanfodol. Mae data o'r farchnad stoc yn lle gwych i ddechrau.
Hanfod yr ymdrech yw rhagweld gwerth stoc yn y dyfodol. Mae hyn yn seiliedig ar berfformiad cyfredol y farchnad yn ogystal ag ystadegau o flynyddoedd blaenorol. Mae Kaggle wedi bod yn casglu data ar fynegai NIFTY-50 ers 2000, ac mae'n cael ei ddiweddaru'n wythnosol ar hyn o bryd. Ers Ionawr 1, 2000, mae wedi cynnwys prisiau stoc ar gyfer dros 50 o sefydliadau.
6. Argymhelliad Ffilm
Rwy'n siŵr eich bod wedi cael y teimlad hwnnw ar ôl gweld ffilm dda. Ydych chi erioed wedi teimlo'r ysgogiad i ogleisio'ch synhwyrau trwy wylio ffilmiau tebyg mewn pyliau?
Gwyddom fod gwasanaethau OTT fel Netflix wedi gwella eu systemau argymell yn sylweddol. Fel myfyriwr dysgu peirianyddol, bydd angen i chi ddeall sut mae algorithmau o'r fath yn targedu cleientiaid yn seiliedig ar eu dewisiadau a'u hadolygiadau.
Mae'n debyg mai set ddata IMDB ar Kaggle yw un o'r rhai mwyaf cyflawn, gan ganiatáu i fodelau argymhelliad gael eu casglu yn seiliedig ar deitl y ffilm, sgôr cwsmeriaid, genre, a ffactorau eraill. Mae hefyd yn ddull ardderchog o ddysgu am Hidlo Seiliedig ar Gynnwys a Pheirianneg Nodwedd.
7. Rhagfynegiad Cymhwysedd Llwyth
Mae'r byd yn troi o gwmpas benthyciadau. Daw prif ffynhonnell elw banciau o log ar fenthyciadau. Felly dyma eu busnes sylfaenol.
Dim ond drwy fuddsoddi arian mewn cwmni y gall unigolion neu grwpiau o unigolion ehangu economïau yn y gobaith o’i weld yn codi mewn gwerth yn y dyfodol. Weithiau mae'n bwysig ceisio benthyciad i allu cymryd risgiau o'r natur hon a hyd yn oed gymryd rhan mewn rhai pleserau bydol.
Cyn y gellir derbyn benthyciad, fel arfer mae gan fanciau broses eithaf llym i'w dilyn. Gan fod benthyciadau yn agwedd mor hanfodol ar fywyd llawer o bobl, byddai rhagweld cymhwyster ar gyfer benthyciad y mae rhywun yn gwneud cais amdano yn hynod fuddiol, gan ganiatáu ar gyfer cynllunio gwell y tu hwnt i'r benthyciad gael ei dderbyn neu ei wrthod.
8. Dadansoddi teimladau gan ddefnyddio Data Twitter
Diolch i rhwydweithiau cyfryngau cymdeithasol fel Twitter, Facebook, a Reddit, mae allosod safbwyntiau a thueddiadau wedi dod yn dipyn o hawdd. Defnyddir y wybodaeth hon i ddileu barn ar ddigwyddiadau, pobl, chwaraeon a phynciau eraill. Mae mentrau dysgu peiriannau sy'n ymwneud â chloddio barn yn cael eu cymhwyso mewn amrywiaeth o leoliadau, gan gynnwys ymgyrchoedd gwleidyddol a gwerthusiadau cynnyrch Amazon.
Bydd y prosiect hwn yn edrych yn wych yn eich portffolio! Ar gyfer canfod emosiwn a dadansoddi ar sail agwedd, gellir defnyddio technegau fel peiriannau fector cymorth, atchweliad, ac algorithmau dosbarthu yn helaeth (canfod ffeithiau a barn).
9. Rhagfynegiad Gwerthiant yn y Dyfodol
Mae busnesau a masnachwyr B2C mawr eisiau gwybod faint y bydd pob cynnyrch yn eu rhestr eiddo yn ei werthu. Mae rhagolygon gwerthiant yn cynorthwyo perchnogion busnes i benderfynu pa eitemau y mae galw mawr amdanynt. Bydd rhagolygon gwerthiant cywir yn lleihau gwastraff yn sylweddol tra hefyd yn pennu'r effaith gynyddol ar gyllidebau'r dyfodol.
Mae manwerthwyr fel Walmart, IKEA, Big Basket, a Big Bazaar yn defnyddio rhagolygon gwerthiant i amcangyfrif y galw am gynnyrch. Rhaid i chi fod yn gyfarwydd â thechnegau amrywiol o lanhau data crai er mwyn llunio prosiectau ML o'r fath. Hefyd, mae angen dealltwriaeth dda o ddadansoddiad atchweliad, yn enwedig atchweliad llinol syml.
Ar gyfer y mathau hyn o dasgau, bydd angen i chi gyflogi llyfrgelloedd fel Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy, ac eraill.
10. Canfod Newyddion Ffug
Mae'n ymdrech dysgu peiriant arloesol arall sydd wedi'i hanelu at blant ysgol. Mae newyddion ffug yn lledu fel tan gwyllt, fel y gwyddom i gyd. Mae popeth ar gael ar gyfryngau cymdeithasol, o gysylltu unigolion i ddarllen y newyddion dyddiol.
O ganlyniad, mae canfod newyddion ffug wedi mynd yn fwyfwy anodd y dyddiau hyn. Mae gan lawer o rwydweithiau cyfryngau cymdeithasol mawr, megis Facebook a Twitter, algorithmau ar waith eisoes i ganfod newyddion ffug mewn postiadau a ffrydiau.
Er mwyn nodi newyddion ffug, mae angen dealltwriaeth drylwyr ar y math hwn o brosiect ML o ddulliau NLP lluosog ac algorithmau dosbarthu (Dosbarthwr PassiveAggressive neu ddosbarthwr Naive Bayes).
11. Rhagfynegiad Prynu Cwponau
Mae cwsmeriaid yn ystyried prynu ar-lein yn gynyddol pan ymosododd y coronafirws ar y blaned yn 2020. O ganlyniad, mae sefydliadau siopa wedi cael eu gorfodi i symud eu busnes ar-lein.
Mae cwsmeriaid, ar y llaw arall, yn dal i geisio cynigion gwych, yn union fel yr oeddent mewn siopau, ac maent yn hela fwyfwy am gwponau sy'n arbed llawer. Mae hyd yn oed wefannau sy'n ymroddedig i greu cwponau ar gyfer cleientiaid o'r fath. Gallwch ddysgu am gloddio data mewn dysgu peiriannau, cynhyrchu graffiau bar, siartiau cylch, a histogramau i ddelweddu data, a pheirianneg nodwedd gyda'r prosiect hwn.
I gynhyrchu rhagfynegiadau, gallwch hefyd edrych ar ddulliau priodoli data ar gyfer rheoli gwerthoedd NA a thebygrwydd cosin newidynnau.
12. Rhagfynegiad Corddi Cwsmer
Defnyddwyr yw ased pwysicaf cwmni, ac mae'n hanfodol eu cadw ar gyfer unrhyw fusnes sy'n ceisio hybu refeniw a meithrin cysylltiadau ystyrlon hirdymor â nhw.
Ymhellach, mae cost caffael cleient newydd bum gwaith yn uwch na chost cynnal cleient presennol. Mae Gorddi/Athreuliad Cwsmeriaid yn broblem fusnes adnabyddus lle mae cwsmeriaid neu danysgrifwyr yn rhoi'r gorau i fusnes gyda gwasanaeth neu gwmni.
Yn ddelfrydol ni fyddant yn gwsmer sy'n talu mwyach. Ystyrir bod cwsmer wedi'i gorddi os yw wedi bod yn gyfnod penodol o amser ers i'r cwsmer ryngweithio â'r cwmni ddiwethaf. Mae nodi a fydd cleient yn corddi, yn ogystal â rhoi gwybodaeth berthnasol yn gyflym wedi'i hanelu at gadw cwsmeriaid, yn hanfodol i leihau'r corddi.
Nid yw ein hymennydd yn gallu rhagweld trosiant cwsmeriaid ar gyfer miliynau o gleientiaid; dyma lle gall dysgu peirianyddol helpu.
13. Rhagolygon Gwerthiant Wallmart
Un o gymwysiadau mwyaf amlwg dysgu peiriannau yw rhagweld gwerthiant, sy'n cynnwys canfod nodweddion sy'n dylanwadu ar werthiant cynnyrch a rhagweld cyfaint gwerthiant yn y dyfodol.
Defnyddir set ddata Walmart, sy'n cynnwys data gwerthiant o 45 o leoliadau, yn yr astudiaeth dysgu peirianyddol hon. Mae gwerthiannau fesul siop, fesul categori, yn wythnosol wedi'u cynnwys yn y set ddata. Pwrpas y prosiect dysgu peiriant hwn yw rhagweld gwerthiannau ar gyfer pob adran ym mhob allfa fel y gallant wneud gwell penderfyniadau optimeiddio sianel a yrrir gan ddata a chynllunio rhestr eiddo.
Mae gweithio gyda set ddata Walmart yn anodd gan ei fod yn cynnwys digwyddiadau marcio i lawr a ddewiswyd sy'n effeithio ar werthiannau a dylid eu hystyried.
14. Dadansoddi Data Uber
O ran gweithredu ac integreiddio dysgu peiriannau a dysgu dwfn yn eu apps, nid yw'r gwasanaeth rhannu reidiau poblogaidd ymhell ar ei hôl hi. Bob blwyddyn, mae'n prosesu biliynau o deithiau, gan ganiatáu i gymudwyr deithio ar unrhyw adeg o'r dydd neu'r nos.
Oherwydd bod ganddo sylfaen cleientiaid mor fawr, mae angen gwasanaeth cwsmeriaid eithriadol i fynd i'r afael â chwynion defnyddwyr cyn gynted â phosibl.
Mae gan Uber set ddata o filiynau o gasgliadau y gall eu defnyddio i ddadansoddi ac arddangos teithiau cleientiaid i ddarganfod mewnwelediadau a gwella profiad cwsmeriaid.
15. Dadansoddiad Covid-19
Mae COVID-19 wedi ysgubo’r byd heddiw, ac nid yn yr ystyr o bandemig yn unig. Tra bod arbenigwyr meddygol yn canolbwyntio ar gynhyrchu brechiadau effeithiol ac imiwneiddio'r byd, gwyddonwyr data ddim ymhell ar ôl.
Mae achosion newydd, cyfrif gweithredol dyddiol, marwolaethau, ac ystadegau profi i gyd yn cael eu cyhoeddi. Gwneir rhagolygon yn ddyddiol ar sail yr achosion o SARS yn y ganrif flaenorol. Ar gyfer hyn, gallwch ddefnyddio dadansoddiad atchweliad a chefnogi modelau rhagfynegi fector sy'n seiliedig ar beiriannau.
Casgliad
I grynhoi, rydym wedi trafod rhai o'r prosiectau ML gorau a fydd yn eich cynorthwyo i brofi rhaglennu Machine Learning yn ogystal â deall ei syniadau a'i weithrediad. Gall gwybod sut i integreiddio Machine Learning eich helpu i symud ymlaen yn eich proffesiwn wrth i'r dechnoleg gymryd drosodd ym mhob diwydiant.
Wrth ddysgu Machine Learning, rydym yn argymell eich bod yn ymarfer eich cysyniadau ac yn ysgrifennu'ch holl algorithmau. Mae ysgrifennu algorithmau wrth ddysgu yn bwysicach na pherfformio prosiect, ac mae hefyd yn rhoi mantais i chi wrth ddeall y pynciau'n iawn.
Gadael ymateb