Table des matières[Cacher][Montrer]
- 1. Titanesque
- 2. Classification des fleurs irlandaises
- 3. Prévision des prix des maisons à Boston
- 4. Tests de qualité du vin
- 5. Prévision boursière
- 6. Recommandation de film
- 7. Prédiction d'éligibilité de charge
- 8. Analyse des sentiments à l'aide des données Twitter
- 9. Prévision des ventes futures
- 10. Détection de fausses nouvelles
- 11. Prédiction d'achat de coupons
- 12. Prédiction du taux de désabonnement des clients
- 13. Prévisions des ventes de Wallmart
- 14. Analyse des données Uber
- 15. Analyse Covid-19
- Conclusion
L'apprentissage automatique est une étude simple de la façon d'éduquer un programme informatique ou un algorithme pour améliorer progressivement un travail spécifique présenté à un niveau élevé. L'identification d'images, la détection de fraude, les systèmes de recommandation et d'autres applications d'apprentissage automatique se sont déjà avérées populaires.
Les travaux d'apprentissage automatique rendent le travail humain simple et efficace, ce qui permet de gagner du temps et d'assurer un résultat de haute qualité. Même Google, le moteur de recherche le plus populaire au monde, utilise machine learning.
De l'analyse de la requête de l'utilisateur et de la modification du résultat en fonction des résultats à l'affichage des sujets et des publicités tendance en relation avec la requête, il existe une variété d'options disponibles.
Une technologie à la fois perceptive et autocorrectrice n'est pas loin dans le futur.
L'une des meilleures façons de commencer est de mettre la main à la pâte et de concevoir un projet. Par conséquent, nous avons compilé une liste des 15 meilleurs projets d'apprentissage automatique pour les débutants afin de vous aider à démarrer.
1. Titanic
Ceci est souvent considéré comme l'une des tâches les plus importantes et les plus agréables pour quiconque souhaite en savoir plus sur l'apprentissage automatique. Le défi Titanic est un projet d'apprentissage automatique populaire qui constitue également un bon moyen de se familiariser avec la plate-forme de science des données Kaggle. L'ensemble de données Titanic est composé de données authentiques du naufrage du navire malheureux.
Il comprend des détails tels que l'âge de la personne, son statut socio-économique, son sexe, son numéro de cabine, son port de départ et, surtout, s'il a survécu !
La technique K-Nearest Neighbor et le classificateur d'arbre de décision ont été déterminés pour produire les meilleurs résultats pour ce projet. Si vous recherchez un défi de week-end rapide pour améliorer votre Capacités d'apprentissage automatique, celui-ci sur Kaggle est pour vous.
2. Classification des fleurs irlandaises
Les débutants adorent le projet de catégorisation des fleurs d'iris, et c'est un excellent point de départ si vous débutez dans l'apprentissage automatique. La longueur des sépales et des pétales distingue les fleurs d'iris des autres espèces. Le but de ce projet est de séparer les fleurs en trois espèces : Virginia, setosa et Versicolor.
Pour les exercices de classification, le projet utilise l'ensemble de données Iris flower, qui aide les apprenants à apprendre les principes fondamentaux du traitement des valeurs et des données numériques. L'ensemble de données de fleurs d'iris est minuscule et peut être stocké en mémoire sans nécessiter de mise à l'échelle.
3. Prévision du prix de la maison à Boston
Un autre bien connu ensemble de données pour les novices en apprentissage automatique sont les données de Boston Housing. Son objectif est de prévoir la valeur des maisons dans divers quartiers de Boston. Il comprend des statistiques vitales telles que l'âge, le taux d'imposition foncière, le taux de criminalité et même la proximité des centres d'emploi, qui peuvent tous affecter le prix du logement.
L'ensemble de données est simple et minuscule, ce qui le rend simple à expérimenter pour les novices. Pour déterminer quels facteurs influencent le prix de l'immobilier à Boston, des techniques de régression sont largement utilisées sur divers paramètres. C'est un endroit idéal pour pratiquer les techniques de régression et évaluer leur efficacité.
4. Test de qualité du vin
Le vin est une boisson alcoolisée inhabituelle qui nécessite des années de fermentation. En conséquence, la bouteille de vin antique est un vin cher et de grande qualité. Choisir la bouteille de vin idéale nécessite des années de connaissances en dégustation de vin, et cela peut être un processus aléatoire.
Le projet de test de qualité du vin évalue les vins à l'aide de tests physico-chimiques tels que le taux d'alcool, l'acidité fixe, la densité, le pH et d'autres facteurs. Le projet détermine également les critères de qualité et les quantités du vin. En conséquence, l'achat de vin devient un jeu d'enfant.
5. Prédiction du marché boursier
Cette initiative est intrigante que vous travailliez ou non dans le secteur financier. Les données boursières sont largement étudiées par les universitaires, les entreprises et même comme source de revenus secondaires. La capacité d'un scientifique des données à étudier et à explorer des données de séries chronologiques est également essentielle. Les données du marché boursier sont un excellent point de départ.
L'essence de l'effort est de prévoir la valeur future d'un stock. Ceci est basé sur les performances actuelles du marché ainsi que sur les statistiques des années précédentes. Kaggle recueille des données sur l'indice NIFTY-50 depuis 2000, et il est actuellement mis à jour chaque semaine. Depuis le 1er janvier 2000, il a contenu les cours des actions de plus de 50 organisations.
6. Recommandation de film
Je suis sûr que vous avez eu ce sentiment après avoir vu un bon film. Avez-vous déjà ressenti l'envie de titiller vos sens en regardant des films similaires en rafale ?
Nous savons que les services OTT tels que Netflix ont considérablement amélioré leurs systèmes de recommandation. En tant qu'étudiant en apprentissage automatique, vous devrez comprendre comment ces algorithmes ciblent les clients en fonction de leurs préférences et de leurs avis.
L'ensemble de données IMDB sur Kaggle est probablement l'un des plus complets, permettant de déduire des modèles de recommandation en fonction du titre du film, de la note du client, du genre et d'autres facteurs. C'est également une excellente méthode pour en savoir plus sur le filtrage basé sur le contenu et l'ingénierie des fonctionnalités.
7. Prédiction d'éligibilité de charge
Le monde tourne autour des prêts. La principale source de profit des banques provient des intérêts sur les prêts. Ils sont donc leur activité fondamentale.
Des individus ou des groupes d'individus ne peuvent développer leurs économies qu'en investissant de l'argent dans une entreprise dans l'espoir de voir sa valeur augmenter à l'avenir. Il est parfois important de solliciter un prêt pour pouvoir prendre des risques de cette nature et même participer à certains plaisirs mondains.
Avant qu'un prêt puisse être accepté, les banques ont normalement un processus assez strict à suivre. Étant donné que les prêts sont un aspect crucial de la vie de nombreuses personnes, il serait extrêmement bénéfique de prévoir l'admissibilité à un prêt pour lequel quelqu'un demande, ce qui permettrait une meilleure planification au-delà de l'acceptation ou du refus du prêt.
8. Analyse des sentiments à l'aide des données Twitter
Grâce au réseaux de médias sociaux comme Twitter, Facebook et Reddit, l'extrapolation des opinions et des tendances est devenue considérablement facile. Ces informations sont utilisées pour éliminer les opinions sur les événements, les personnes, les sports et d'autres sujets. Les initiatives d'apprentissage automatique liées à l'extraction d'opinions sont appliquées dans divers contextes, y compris les campagnes politiques et les évaluations de produits Amazon.
Ce projet aura fière allure dans votre portfolio ! Pour la détection des émotions et l'analyse basée sur les aspects, des techniques telles que les machines à vecteurs de support, la régression et les algorithmes de classification peuvent être largement utilisées (recherche de faits et d'opinions).
9. Prévision des ventes futures
Les grandes entreprises B2C et les commerçants veulent savoir combien chaque produit de leur inventaire se vendra. La prévision des ventes aide les propriétaires d'entreprise à déterminer quels articles sont en forte demande. Des prévisions de ventes précises réduiront considérablement le gaspillage tout en déterminant l'impact supplémentaire sur les budgets futurs.
Des détaillants tels que Walmart, IKEA, Big Basket et Big Bazaar utilisent les prévisions de ventes pour estimer la demande de produits. Vous devez être familiarisé avec diverses techniques de nettoyage des données brutes afin de construire de tels projets ML. En outre, une bonne compréhension de l'analyse de régression, en particulier de la régression linéaire simple, est requise.
Pour ce type de tâches, vous devrez utiliser des bibliothèques telles que Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy et autres.
10. Détection de fausses nouvelles
C'est un autre effort d'apprentissage automatique de pointe destiné aux écoliers. Les fausses nouvelles se répandent comme une traînée de poudre, comme nous le savons tous. Tout est disponible sur les réseaux sociaux, de la mise en relation des particuliers à la lecture de l'actualité quotidienne.
Par conséquent, la détection de fausses nouvelles est devenue de plus en plus difficile de nos jours. De nombreux grands réseaux de médias sociaux, tels que Facebook et Twitter, ont déjà mis en place des algorithmes pour détecter les fausses nouvelles dans les publications et les flux.
Pour identifier les fausses nouvelles, ce type de projet ML nécessite une compréhension approfondie de plusieurs approches NLP et algorithmes de classification (PassiveAggressiveClassifier ou Naive Bayes classifier).
11. Prédiction d'achat de coupons
Les clients envisagent de plus en plus d'acheter en ligne lorsque le coronavirus a attaqué la planète en 2020. En conséquence, les établissements commerciaux ont été contraints de déplacer leur activité en ligne.
Les clients, d'autre part, recherchent toujours des offres intéressantes, tout comme ils l'étaient dans les magasins, et recherchent de plus en plus des bons de réduction super avantageux. Il existe même des sites Web dédiés à la création de coupons pour ces clients. Vous pouvez en apprendre davantage sur l'exploration de données dans l'apprentissage automatique, la production de graphiques à barres, de graphiques à secteurs et d'histogrammes pour visualiser les données et l'ingénierie des fonctionnalités avec ce projet.
Pour générer des prédictions, vous pouvez également examiner les approches d'imputation des données pour gérer les valeurs NA et la similarité cosinus des variables.
12. Prédiction de l'attrition des clients
Les consommateurs sont l'atout le plus important d'une entreprise, et les conserver est vital pour toute entreprise visant à augmenter ses revenus et à établir des liens significatifs à long terme avec eux.
De plus, le coût d'acquisition d'un nouveau client est cinq fois plus élevé que le coût de maintien d'un client existant. L'attrition/l'attrition des clients est un problème commercial bien connu dans lequel les clients ou les abonnés cessent de faire affaire avec un service ou une entreprise.
Idéalement, il ne sera plus un client payant. Un client est considéré comme désabusé s'il s'est écoulé un certain temps depuis la dernière interaction du client avec l'entreprise. Savoir si un client va se désabonner, ainsi que fournir rapidement des informations pertinentes visant à fidéliser la clientèle, sont essentiels pour réduire le taux de désabonnement.
Nos cerveaux sont incapables d'anticiper la rotation des clients pour des millions de clients ; c'est là que l'apprentissage automatique peut aider.
13. Prévisions des ventes de Wallmart
L'une des applications les plus importantes de l'apprentissage automatique est la prévision des ventes, qui consiste à détecter les caractéristiques qui influencent les ventes de produits et à anticiper le volume des ventes futures.
L'ensemble de données Walmart, qui contient des données sur les ventes de 45 emplacements, est utilisé dans cette étude d'apprentissage automatique. Les ventes par magasin, par catégorie, sur une base hebdomadaire sont incluses dans l'ensemble de données. L'objectif de ce projet d'apprentissage automatique est d'anticiper les ventes de chaque département de chaque point de vente afin qu'ils puissent prendre de meilleures décisions d'optimisation des canaux et de planification des stocks en fonction des données.
Travailler avec l'ensemble de données Walmart est difficile car il contient des événements de démarque choisis qui ont un impact sur les ventes et doivent être pris en compte.
14. Analyse des données Uber
Lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre et d'intégrer l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur dans leurs applications, le service de covoiturage populaire n'est pas loin derrière. Chaque année, il traite des milliards de trajets, permettant aux navetteurs de se déplacer à toute heure du jour ou de la nuit.
En raison de sa large clientèle, elle a besoin d'un service client exceptionnel pour traiter les plaintes des consommateurs le plus rapidement possible.
Uber dispose d'un ensemble de données de millions de collectes qu'il peut utiliser pour analyser et afficher les déplacements des clients afin de découvrir des informations et d'améliorer l'expérience client.
15. Analyse Covid-19
COVID-19 a balayé le monde aujourd'hui, et pas simplement dans le sens d'une pandémie. Alors que les experts médicaux se concentrent sur la génération de vaccins efficaces et l'immunisation du monde, scientifiques de données ne sont pas loin derrière.
Les nouveaux cas, le nombre actif quotidien, les décès et les statistiques sur les tests sont tous rendus publics. Les prévisions sont faites quotidiennement sur la base de l'épidémie de SRAS du siècle précédent. Pour cela, vous pouvez utiliser une analyse de régression et prendre en charge des modèles de prédiction vectoriels basés sur des machines.
Conclusion
Pour résumer, nous avons discuté de certains des meilleurs projets ML qui vous aideront à tester la programmation Machine Learning ainsi qu'à saisir ses idées et sa mise en œuvre. Savoir comment intégrer l'apprentissage automatique peut vous aider à progresser dans votre profession à mesure que la technologie prend le dessus dans tous les secteurs.
Pendant l'apprentissage de l'apprentissage automatique, nous vous recommandons de mettre en pratique vos concepts et d'écrire tous vos algorithmes. Écrire des algorithmes tout en apprenant est plus important que de réaliser un projet, et cela vous donne également un avantage pour bien comprendre les sujets.
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