Inhaltsverzeichnis[Ausblenden][Zeigen]
- 1.Titanic
- 2. Irische Blumenklassifikation
- 3. Hauspreisvorhersage in Boston
- 4. Weinqualitätsprüfung
- 5. Börsenprognose
- 6. Filmempfehlung
- 7. Berechtigungsvorhersage laden
- 8. Stimmungsanalyse mit Twitter-Daten
- 9. Prognose der zukünftigen Verkäufe
- 10. Erkennung gefälschter Nachrichten
- 11. Coupons-Kaufvorhersage
- 12. Vorhersage der Kundenabwanderung
- 13. Wallmart-Verkaufsprognose
- 14. Uber-Datenanalyse
- 15. Covid-19-Analyse
- Zusammenfassung
Maschinelles Lernen ist eine einfache Studie darüber, wie man ein Computerprogramm oder einen Algorithmus ausbildet, um sich schrittweise bei einem bestimmten Job zu verbessern, der auf hohem Niveau präsentiert wird. Bildidentifikation, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und andere maschinelle Lernanwendungen haben sich bereits als beliebt erwiesen.
ML-Jobs machen die menschliche Arbeit einfach und effizient, sparen Zeit und sorgen für ein qualitativ hochwertiges Ergebnis. Sogar Google, die weltweit beliebteste Suchmaschine, verwendet Maschinelles Lernen.
Von der Analyse der Suchanfrage des Benutzers und der Änderung des Ergebnisses basierend auf den Ergebnissen bis hin zur Anzeige von Trendthemen und Anzeigen in Bezug auf die Suchanfrage stehen eine Vielzahl von Optionen zur Verfügung.
Technologie, die sowohl scharfsinnig als auch selbstkorrigierend ist, ist nicht mehr weit in der Zukunft.
Eine der besten Möglichkeiten, um loszulegen, besteht darin, selbst Hand anzulegen und ein Projekt zu entwerfen. Aus diesem Grund haben wir eine Liste mit 15 Top-Machine-Learning-Projekten für Anfänger zusammengestellt, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.
1. Titanisch
Dies wird oft als eine der größten und unterhaltsamsten Aufgaben für alle angesehen, die mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten. Die Titanic-Herausforderung ist ein beliebtes Projekt für maschinelles Lernen, das auch dazu dient, sich mit der Data-Science-Plattform von Kaggle vertraut zu machen. Der Titanic-Datensatz besteht aus echten Daten vom Untergang des unglückseligen Schiffes.
Es enthält Details wie das Alter der Person, den sozioökonomischen Status, das Geschlecht, die Kabinennummer, den Abfahrtshafen und vor allem, ob sie überlebt hat!
Die K-Nearest Neighbor-Technik und der Entscheidungsbaum-Klassifikator wurden bestimmt, um die besten Ergebnisse für dieses Projekt zu erzielen. Wenn Sie auf der Suche nach einer schnellen Wochenend-Herausforderung sind, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern Fähigkeiten des maschinellen Lernens, dieser auf Kaggle ist für Sie.
2. Irische Blumenklassifikation
Anfänger lieben das Irisblüten-Kategorisierungsprojekt, und es ist ein großartiger Ausgangspunkt, wenn Sie neu im maschinellen Lernen sind. Die Länge der Kelch- und Blütenblätter unterscheidet Irisblüten von anderen Arten. Der Zweck dieses Projekts ist es, die Blüten in drei Arten zu unterteilen: Virginia, Setosa und Versicolor.
Für Klassifizierungsübungen verwendet das Projekt den Irisblüten-Datensatz, der den Lernenden dabei hilft, die Grundlagen im Umgang mit numerischen Werten und Daten zu erlernen. Der Irisblüten-Datensatz ist winzig und kann ohne Skalierung im Speicher gespeichert werden.
3. Hauspreisvorhersage in Boston
Ein weiterer bekannter Datensatz für Anfänger im maschinellen Lernen sind die Boston Housing-Daten. Sein Ziel ist es, Hauswerte in verschiedenen Stadtteilen von Boston vorherzusagen. Es enthält wichtige Statistiken wie Alter, Grundsteuersatz, Kriminalitätsrate und sogar die Nähe zu Arbeitsämtern, die sich alle auf die Wohnungspreise auswirken können.
Der Datensatz ist einfach und winzig, was es Anfängern leicht macht, damit zu experimentieren. Um herauszufinden, welche Faktoren den Immobilienpreis in Boston beeinflussen, werden Regressionstechniken stark auf verschiedene Parameter angewendet. Es ist ein großartiger Ort, um Regressionstechniken zu üben und zu beurteilen, wie gut sie funktionieren.
4. Prüfung der Weinqualität
Wein ist ein ungewöhnliches alkoholisches Getränk, das jahrelang gären muss. Dadurch ist die antike Weinflasche ein teurer und hochwertiger Wein. Die Wahl der idealen Weinflasche erfordert jahrelanges Wissen über Weinverkostungen und kann ein Erfolg oder Misserfolg sein.
Das Weinqualitätstestprojekt bewertet Weine mit physikalisch-chemischen Tests wie Alkoholgehalt, festem Säuregehalt, Dichte, pH-Wert und anderen Faktoren. Das Projekt legt auch die Qualitätskriterien und Mengen des Weins fest. So wird der Weineinkauf zum Kinderspiel.
5. Börsenprognose
Diese Initiative ist faszinierend, egal ob Sie im Finanzsektor arbeiten oder nicht. Börsendaten werden von Akademikern, Unternehmen und sogar als Quelle für sekundäres Einkommen ausgiebig untersucht. Die Fähigkeit eines Datenwissenschaftlers, Zeitreihendaten zu untersuchen und zu untersuchen, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Daten von der Börse sind ein guter Ausgangspunkt.
Der Kern des Unterfangens besteht darin, den zukünftigen Wert einer Aktie vorherzusagen. Dies basiert auf der aktuellen Marktentwicklung sowie Statistiken aus den Vorjahren. Kaggle sammelt seit 50 Daten zum NIFTY-2000-Index und wird derzeit wöchentlich aktualisiert. Seit dem 1. Januar 2000 enthält es Aktienkurse von über 50 Unternehmen.
6. Filmempfehlung
Ich bin sicher, dass Sie dieses Gefühl hatten, nachdem Sie einen guten Film gesehen haben. Haben Sie jemals den Impuls verspürt, Ihre Sinne zu kitzeln, indem Sie sich ähnliche Filme angeschaut haben?
Wir wissen, dass OTT-Dienste wie Netflix ihre Empfehlungssysteme erheblich verbessert haben. Als Student für maschinelles Lernen müssen Sie verstehen, wie solche Algorithmen Kunden auf der Grundlage ihrer Präferenzen und Bewertungen ansprechen.
Der IMDB-Datensatz auf Kaggle ist wahrscheinlich einer der vollständigsten, sodass Empfehlungsmodelle basierend auf dem Filmtitel, der Kundenbewertung, dem Genre und anderen Faktoren abgeleitet werden können. Es ist auch eine hervorragende Methode, um etwas über inhaltsbasierte Filterung und Feature-Engineering zu lernen.
7. Berechtigungsvorhersage laden
Die Welt dreht sich um Kredite. Die Hauptgewinnquelle der Banken sind die Kreditzinsen. Daher sind sie ihr grundlegendes Geschäft.
Einzelpersonen oder Gruppen von Einzelpersonen können Volkswirtschaften nur erweitern, indem sie Geld in ein Unternehmen investieren, in der Hoffnung, dass es in Zukunft an Wert gewinnt. Manchmal ist es wichtig, einen Kredit aufzunehmen, um Risiken dieser Art eingehen und sogar an bestimmten weltlichen Freuden teilhaben zu können.
Bevor ein Kredit angenommen werden kann, müssen Banken normalerweise einen ziemlich strengen Prozess befolgen. Da Kredite ein so entscheidender Aspekt im Leben vieler Menschen sind, wäre es äußerst vorteilhaft, die Berechtigung für einen Kredit, den jemand beantragt, vorherzusagen, um eine bessere Planung über die Annahme oder Ablehnung des Kredits hinaus zu ermöglichen.
8. Stimmungsanalyse mit Twitter-Daten
Mit unserer Social-Media-Netzwerke wie Twitter, Facebook und Reddit ist das Extrapolieren von Meinungen und Trends erheblich einfacher geworden. Diese Informationen werden verwendet, um Meinungen zu Ereignissen, Personen, Sport und anderen Themen zu beseitigen. Initiativen zum maschinellen Lernen im Zusammenhang mit der Meinungsgewinnung werden in einer Vielzahl von Umgebungen angewendet, darunter politische Kampagnen und Amazon-Produktbewertungen.
Dieses Projekt wird in Ihrem Portfolio fantastisch aussehen! Zur Emotionserkennung und aspektbasierten Analyse können Techniken wie Support Vector Machines, Regression und Klassifikationsalgorithmen umfassend eingesetzt werden (Fakten- und Meinungsfindung).
9. Zukünftige Verkaufsprognose
Große B2C-Unternehmen und Händler möchten wissen, wie viel sich jedes Produkt in ihrem Bestand verkaufen wird. Verkaufsprognosen helfen Geschäftsinhabern bei der Bestimmung, welche Artikel stark nachgefragt werden. Genaue Verkaufsprognosen werden die Verschwendung erheblich verringern und gleichzeitig die inkrementellen Auswirkungen auf zukünftige Budgets bestimmen.
Einzelhändler wie Walmart, IKEA, Big Basket und Big Bazaar verwenden Verkaufsprognosen, um die Produktnachfrage abzuschätzen. Sie müssen mit verschiedenen Techniken zur Bereinigung von Rohdaten vertraut sein, um solche ML-Projekte zu erstellen. Außerdem ist ein gutes Verständnis der Regressionsanalyse, insbesondere der einfachen linearen Regression, erforderlich.
Für diese Art von Aufgaben müssen Sie Bibliotheken wie Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy und andere verwenden.
10 Fake-News-Erkennung
Es ist ein weiteres innovatives maschinelles Lernprojekt, das sich an Schulkinder richtet. Fake News verbreiten sich bekanntlich wie ein Lauffeuer. In den sozialen Medien ist alles verfügbar, von der Kontaktaufnahme mit Einzelpersonen bis zum Lesen der täglichen Nachrichten.
Infolgedessen wird es heutzutage immer schwieriger, Falschmeldungen zu erkennen. Viele große soziale Netzwerke wie Facebook und Twitter verfügen bereits über Algorithmen, um gefälschte Nachrichten in Postings und Feeds zu erkennen.
Um Falschmeldungen zu identifizieren, erfordert diese Art von ML-Projekt ein gründliches Verständnis mehrerer NLP-Ansätze und Klassifizierungsalgorithmen (PassiveAggressiveClassifier oder Naive Bayes-Klassifikator).
11 Coupons-Kaufvorhersage
Als das Coronavirus im Jahr 2020 den Planeten angriff, erwägen Kunden zunehmend den Online-Kauf. Infolgedessen waren Einkaufseinrichtungen gezwungen, ihr Geschäft ins Internet zu verlagern.
Die Kunden hingegen suchen nach wie vor nach tollen Angeboten, genau wie im Laden, und jagen zunehmend nach Super-Spar-Coupons. Es gibt sogar Websites, die sich der Erstellung von Coupons für solche Kunden widmen. Mit diesem Projekt können Sie sich mit Data Mining beim maschinellen Lernen vertraut machen, Balkendiagramme, Tortendiagramme und Histogramme zur Visualisierung von Daten erstellen und Features entwickeln.
Um Vorhersagen zu generieren, können Sie sich auch Datenimputationsansätze zur Verwaltung von NA-Werten und der Kosinusähnlichkeit von Variablen ansehen.
12 Vorhersage der Kundenabwanderung
Verbraucher sind das wichtigste Gut eines Unternehmens, und sie zu halten, ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, das darauf abzielt, den Umsatz zu steigern und langfristige sinnvolle Verbindungen zu ihnen aufzubauen.
Darüber hinaus sind die Kosten für die Akquise eines neuen Kunden fünfmal höher als die Kosten für die Aufrechterhaltung eines bestehenden Kunden. Kundenabwanderung/Abwanderung ist ein bekanntes Geschäftsproblem, bei dem Kunden oder Abonnenten ihre Geschäftstätigkeit mit einem Dienst oder einem Unternehmen einstellen.
Sie sind im Idealfall keine zahlenden Kunden mehr. Ein Kunde gilt als abgewandert, wenn seit der letzten Interaktion des Kunden mit dem Unternehmen eine bestimmte Zeit vergangen ist. Die Feststellung, ob ein Kunde abwandern wird, sowie die schnelle Bereitstellung relevanter Informationen zur Kundenbindung sind entscheidend, um die Abwanderung zu verringern.
Unser Gehirn ist nicht in der Lage, den Kundenumsatz für Millionen von Kunden vorherzusehen; Hier kann maschinelles Lernen helfen.
13 Wallmart-Verkaufsprognose
Eine der bekanntesten Anwendungen des maschinellen Lernens ist die Verkaufsprognose, bei der Merkmale erkannt werden, die den Produktverkauf beeinflussen, und das zukünftige Verkaufsvolumen antizipiert werden.
Der Walmart-Datensatz, der Verkaufsdaten von 45 Standorten enthält, wird in dieser Studie zum maschinellen Lernen verwendet. Die wöchentlichen Verkäufe pro Geschäft und Kategorie sind im Datensatz enthalten. Der Zweck dieses maschinellen Lernprojekts besteht darin, den Umsatz für jede Abteilung in jedem Geschäft zu antizipieren, damit sie bessere datengesteuerte Kanaloptimierungs- und Bestandsplanungsentscheidungen treffen können.
Die Arbeit mit dem Walmart-Datensatz ist schwierig, da er ausgewählte Markdown-Ereignisse enthält, die sich auf den Umsatz auswirken und berücksichtigt werden sollten.
14 Uber-Datenanalyse
Wenn es um die Implementierung und Integration von Machine Learning und Deep Learning in ihre Apps geht, ist der beliebte Mitfahrdienst nicht weit dahinter. Jedes Jahr verarbeitet es Milliarden von Fahrten, sodass Pendler zu jeder Tages- und Nachtzeit reisen können.
Da es einen so großen Kundenstamm hat, benötigt es einen außergewöhnlichen Kundenservice, um Verbraucherbeschwerden so schnell wie möglich zu bearbeiten.
Uber verfügt über einen Datensatz mit Millionen von Abholungen, die es verwenden kann, um Kundenfahrten zu analysieren und anzuzeigen, um Erkenntnisse zu gewinnen und das Kundenerlebnis zu verbessern.
15 Covid-19-Analyse
COVID-19 hat heute den Globus erfasst, und das nicht nur im Sinne einer Pandemie. Während sich medizinische Experten darauf konzentrieren, wirksame Impfstoffe zu entwickeln und die Welt zu immunisieren, Datenwissenschaftler sind nicht weit dahinter.
Neue Fälle, tägliche aktive Zählung, Todesfälle und Teststatistiken werden alle veröffentlicht. Prognosen werden täglich auf der Grundlage des SARS-Ausbruchs des vorigen Jahrhunderts erstellt. Dazu können Sie Regressionsanalysen nutzen und vektormaschinenbasierte Vorhersagemodelle unterstützen.
Zusammenfassung
Zusammenfassend haben wir einige der besten ML-Projekte besprochen, die Sie beim Testen der Programmierung von maschinellem Lernen sowie beim Verständnis ihrer Ideen und Implementierung unterstützen werden. Zu wissen, wie man maschinelles Lernen integriert, kann Ihnen helfen, in Ihrem Beruf voranzukommen, da die Technologie in jeder Branche die Oberhand gewinnt.
Beim Erlernen des maschinellen Lernens empfehlen wir Ihnen, Ihre Konzepte zu üben und alle Ihre Algorithmen zu schreiben. Das Schreiben von Algorithmen während des Lernens ist wichtiger als die Durchführung eines Projekts, und es bietet Ihnen auch einen Vorteil, die Themen richtig zu verstehen.
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