Índice del contenido[Esconder][Espectáculo]
- 1. Titánico
- 2. Clasificación de flores irlandesas
- 3. Predicción del precio de la vivienda en Boston
- 4. Pruebas de calidad del vino
- 5. Predicción del mercado de valores
- 6. Recomendación de películas
- 7. Predicción de elegibilidad de carga
- 8. Análisis de sentimiento utilizando datos de Twitter
- 9. Predicción de ventas futuras
- 10. Detección de noticias falsas
- 11. Predicción de compra de cupones
- 12. Predicción de abandono de clientes
- 13. Pronóstico de ventas de Wallmart
- 14. Análisis de datos de Uber
- 15. Análisis Covid-19
- Conclusión
El aprendizaje automático es un estudio simple de cómo educar un programa informático o algoritmo para mejorar gradualmente un trabajo específico presentado a un alto nivel. La identificación de imágenes, la detección de fraudes, los sistemas de recomendación y otras aplicaciones de aprendizaje automático ya han demostrado ser populares.
Los trabajos de ML hacen que el trabajo humano sea simple y eficiente, ahorrando tiempo y asegurando un resultado de alta calidad. Incluso Google, el motor de búsqueda más popular del mundo, utiliza máquina de aprendizaje.
Desde analizar la consulta del usuario y alterar el resultado en función de los resultados hasta mostrar temas de actualidad y anuncios en relación con la consulta, hay una variedad de opciones disponibles.
La tecnología que es a la vez perceptiva y de autocorrección no está muy lejos en el futuro.
Una de las mejores maneras de comenzar es participar y diseñar un proyecto. Por lo tanto, hemos compilado una lista de los 15 mejores proyectos de aprendizaje automático para principiantes para que pueda comenzar.
1. Titanic
A menudo se considera que esta es una de las tareas más grandes y agradables para cualquier persona interesada en aprender más sobre el aprendizaje automático. El desafío Titanic es un proyecto de aprendizaje automático popular que también sirve como una buena manera de familiarizarse con la plataforma de ciencia de datos Kaggle. El conjunto de datos del Titanic se compone de datos genuinos del hundimiento del barco desafortunado.
Incluye detalles como la edad de la persona, el nivel socioeconómico, el sexo, el número de camarote, el puerto de salida y, lo que es más importante, ¡si sobrevivió!
Se determinó que la técnica K-Nearest Neighbor y el clasificador de árboles de decisión producen los mejores resultados para este proyecto. Si estás buscando un desafío de fin de semana rápido para mejorar tu Habilidades de aprendizaje automático, este en Kaggle es para ti.
2. Clasificación de flores irlandesas
A los principiantes les encanta el proyecto de categorización de flores de iris, y es un excelente lugar para comenzar si es nuevo en el aprendizaje automático. La longitud de los sépalos y pétalos distingue a las flores de iris de otras especies. El propósito de este proyecto es separar las flores en tres especies: Virginia, setosa y Versicolor.
Para los ejercicios de clasificación, el proyecto emplea el conjunto de datos de la flor de Iris, que ayuda a los alumnos a aprender los fundamentos del manejo de valores y datos numéricos. El conjunto de datos de la flor del iris es pequeño y se puede almacenar en la memoria sin necesidad de escalarlo.
3. Predicción del precio de la vivienda en Boston
Otro conocido conjunto de datos para principiantes en aprendizaje automático son los datos de vivienda de Boston. Su objetivo es pronosticar el valor de las viviendas en varios vecindarios de Boston. Incluye estadísticas vitales como la edad, la tasa de impuestos a la propiedad, la tasa de criminalidad e incluso la cercanía a los centros de trabajo, todo lo cual podría afectar el precio de la vivienda.
El conjunto de datos es simple y pequeño, lo que facilita la experimentación para los principiantes. Para averiguar qué factores influyen en el precio de la propiedad en Boston, se emplean mucho las técnicas de regresión en varios parámetros. Es un gran lugar para practicar técnicas de regresión y evaluar qué tan bien funcionan.
4. Pruebas de calidad del vino
El vino es una bebida alcohólica inusual que requiere años de fermentación. Como resultado, la botella de vino antigua es un vino caro y de alta calidad. Elegir la botella de vino ideal requiere años de conocimiento en cata de vinos, y puede ser un proceso impredecible.
El proyecto de prueba de calidad del vino evalúa los vinos mediante pruebas fisicoquímicas, como el nivel de alcohol, la acidez fija, la densidad, el pH y otros factores. El proyecto también determina los criterios de calidad y cantidades del vino. Como resultado, la compra de vino se convierte en una brisa.
5. Predicción del mercado de valores
Esta iniciativa es intrigante ya sea que trabaje o no en el sector financiero. Los datos del mercado de valores son estudiados extensamente por académicos, empresas e incluso como fuente de ingresos secundarios. La capacidad de un científico de datos para estudiar y explorar datos de series temporales también es vital. Los datos del mercado de valores son un excelente lugar para comenzar.
La esencia del esfuerzo es pronosticar el valor futuro de una acción. Esto se basa en el desempeño actual del mercado, así como en las estadísticas de años anteriores. Kaggle ha estado recopilando datos sobre el índice NIFTY-50 desde el año 2000, y actualmente se actualiza semanalmente. Desde el 1 de enero de 2000, contiene los precios de las acciones de más de 50 organizaciones.
6. Recomendación de película
Seguro que alguna vez has tenido esa sensación después de ver una buena película. ¿Alguna vez has sentido el impulso de excitar tus sentidos viendo películas similares?
Sabemos que los servicios OTT como Netflix han mejorado significativamente sus sistemas de recomendación. Como estudiante de aprendizaje automático, deberá comprender cómo dichos algoritmos se dirigen a los clientes en función de sus preferencias y reseñas.
El conjunto de datos de IMDB en Kaggle es probablemente uno de los más completos, lo que permite inferir modelos de recomendación en función del título de la película, la calificación del cliente, el género y otros factores. También es un método excelente para aprender sobre el filtrado basado en contenido y la ingeniería de funciones.
7. Predicción de elegibilidad de carga
El mundo gira en torno a los préstamos. La principal fuente de ganancias de los bancos proviene de los intereses de los préstamos. De ahí que sean su negocio fundamental.
Los individuos o grupos de individuos solo pueden expandir las economías invirtiendo dinero en una empresa con la esperanza de que aumente su valor en el futuro. A veces es importante buscar un préstamo para poder correr riesgos de esta naturaleza e incluso participar de ciertos placeres mundanos.
Antes de que se pueda aceptar un préstamo, los bancos normalmente tienen que seguir un proceso bastante estricto. Dado que los préstamos son un aspecto crucial de la vida de muchas personas, predecir la elegibilidad para un préstamo que alguien solicita sería extremadamente beneficioso, lo que permitiría una mejor planificación más allá de la aceptación o el rechazo del préstamo.
8. Análisis de sentimiento utilizando datos de Twitter
Gracias a redes sociales como Twitter, Facebook y Reddit, extrapolar opiniones y tendencias se ha vuelto considerablemente fácil. Esta información se utiliza para eliminar opiniones sobre eventos, personas, deportes y otros temas. Las iniciativas de aprendizaje automático relacionadas con la extracción de opiniones se están aplicando en una variedad de entornos, incluidas campañas políticas y evaluaciones de productos de Amazon.
¡Este proyecto se verá fantástico en tu portafolio! Para la detección de emociones y el análisis basado en aspectos, se pueden utilizar ampliamente técnicas como máquinas de vectores de soporte, regresión y algoritmos de clasificación (búsqueda de hechos y opiniones).
9. Predicción de ventas futuras
Las grandes empresas y comerciantes B2C quieren saber cuánto se venderá cada producto en su inventario. El pronóstico de ventas ayuda a los dueños de negocios a determinar qué artículos tienen una gran demanda. El pronóstico de ventas preciso reducirá significativamente el desperdicio al mismo tiempo que determina el impacto incremental en los presupuestos futuros.
Minoristas como Walmart, IKEA, Big Basket y Big Bazaar utilizan pronósticos de ventas para estimar la demanda de productos. Debe estar familiarizado con varias técnicas de limpieza de datos sin procesar para construir tales proyectos de ML. Además, se requiere una buena comprensión del análisis de regresión, particularmente la regresión lineal simple.
Para este tipo de tareas, deberá emplear bibliotecas como Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy y otras.
10. Detección de noticias falsas
Es otro esfuerzo de aprendizaje automático de vanguardia dirigido a escolares. Las noticias falsas se están extendiendo como la pólvora, como todos sabemos. Todo está disponible en las redes sociales, desde conectar a las personas hasta leer las noticias diarias.
Como resultado, detectar noticias falsas se ha vuelto cada vez más difícil en estos días. Muchas grandes redes sociales, como Facebook y Twitter, ya cuentan con algoritmos para detectar noticias falsas en publicaciones y feeds.
Para identificar noticias falsas, este tipo de proyecto de ML necesita una comprensión profunda de múltiples enfoques de NLP y algoritmos de clasificación (clasificador pasivo agresivo o clasificador Naive Bayes).
11. Predicción de compra de cupones
Los clientes contemplan cada vez más las compras en línea cuando el coronavirus atacó al planeta en 2020. Como resultado, los establecimientos comerciales se vieron obligados a cambiar sus negocios en línea.
Los clientes, por otro lado, siguen buscando grandes ofertas, tal como lo estaban en las tiendas, y buscan cada vez más cupones de súper ahorro. Incluso hay sitios web dedicados a crear cupones para dichos clientes. Puede aprender sobre minería de datos en el aprendizaje automático, producir gráficos de barras, gráficos circulares e histogramas para visualizar datos e ingeniería de características con este proyecto.
Para generar predicciones, también puede buscar enfoques de imputación de datos para administrar los valores NA y la similitud del coseno de las variables.
12. Predicción de abandono de clientes
Los consumidores son el activo más importante de una empresa, y mantenerlos es vital para cualquier negocio que busque aumentar los ingresos y construir conexiones significativas a largo plazo con ellos.
Además, el costo de adquirir un nuevo cliente es cinco veces mayor que el costo de mantener uno existente. La rotación/deserción de clientes es un problema comercial bien conocido en el que los clientes o suscriptores dejan de hacer negocios con un servicio o una empresa.
Idealmente, dejarán de ser un cliente que paga. Un cliente se considera abandonado si ha pasado un período de tiempo determinado desde la última vez que el cliente interactuó con la empresa. Identificar si un cliente abandonará, así como proporcionar rápidamente información relevante destinada a la retención de clientes, es crucial para reducir la tasa de abandono.
Nuestros cerebros son incapaces de anticipar la rotación de clientes de millones de clientes; aquí es donde el aprendizaje automático puede ayudar.
13. Pronóstico de ventas de Wallmart
Una de las aplicaciones más destacadas del aprendizaje automático es la previsión de ventas, que implica detectar características que influyen en las ventas de productos y anticipar el volumen de ventas futuro.
El conjunto de datos de Walmart, que contiene datos de ventas de 45 ubicaciones, se usa en este estudio de aprendizaje automático. Las ventas por tienda, por categoría, semanalmente se incluyen en el conjunto de datos. El propósito de este proyecto de aprendizaje automático es anticipar las ventas de cada departamento en cada punto de venta para que puedan tomar mejores decisiones de planificación de inventario y optimización de canales basadas en datos.
Trabajar con el conjunto de datos de Walmart es difícil, ya que contiene eventos de rebajas elegidos que tienen un impacto en las ventas y deben tenerse en cuenta.
14. Análisis de datos de Uber
Cuando se trata de implementar e integrar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en sus aplicaciones, el popular servicio de viajes compartidos no se queda atrás. Cada año, procesa miles de millones de viajes, lo que permite a los viajeros viajar a cualquier hora del día o de la noche.
Debido a que tiene una base de clientes tan grande, necesita un servicio al cliente excepcional para atender las quejas de los consumidores lo más rápido posible.
Uber tiene un conjunto de datos de millones de recogidas que puede usar para analizar y mostrar los viajes de los clientes para descubrir información y mejorar la experiencia del cliente.
15. Análisis Covid-19
COVID-19 ha barrido el mundo hoy, y no simplemente en el sentido de una pandemia. Mientras los expertos médicos se concentran en generar vacunas efectivas e inmunizar al mundo, científicos de datos no se quedan atrás.
Los casos nuevos, el recuento activo diario, las muertes y las estadísticas de pruebas se están haciendo públicos. Los pronósticos se realizan diariamente en función del brote de SARS del siglo anterior. Para ello, puede utilizar el análisis de regresión y admitir modelos de predicción basados en máquinas vectoriales.
Conclusión
Para resumir, hemos discutido algunos de los principales proyectos de ML que lo ayudarán a probar la programación de Machine Learning, así como a comprender sus ideas e implementación. Saber cómo integrar Machine Learning puede ayudarlo a avanzar en su profesión a medida que la tecnología se hace cargo de todas las industrias.
Mientras aprende Machine Learning, le recomendamos que practique sus conceptos y escriba todos sus algoritmos. Escribir algoritmos mientras aprende es más importante que realizar un proyecto, y también le brinda una ventaja para comprender los temas correctamente.
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