Efnisyfirlit[Fela][Sýna]
- 1. Titanics
- 2. Írsk blómaflokkun
- 3. Boston House Verðspá
- 4. Víngæðaprófun
- 5. Spá um hlutabréfamarkað
- 6. Meðmæli um kvikmyndir
- 7. Hleðsluhæfisspá
- 8. Viðhorfsgreining með Twitter gögnum
- 9. Framtíðarsöluspá
- 10. Uppgötvun falsfrétta
- 11. Afsláttarmiðakaupspá
- 12. Spá viðskiptavinaraffalls
- 13. Wallmart söluspá
- 14. Uber Gagnagreining
- 15. Covid-19 greining
- Niðurstaða
Vélræn nám er einföld rannsókn á því hvernig á að fræða tölvuforrit eða reiknirit til að bæta smám saman tiltekið starf sem kynnt er á háu stigi. Myndauðkenning, svikauppgötvun, meðmælakerfi og önnur vélanámsforrit hafa þegar reynst vinsæl.
ML störf gera mannlega vinnu einfalda og skilvirka, spara tíma og tryggja vandaða niðurstöðu. Meira að segja Google, vinsælasta leitarvél heims, notar vél nám.
Frá því að greina fyrirspurn notandans og breyta niðurstöðunni út frá niðurstöðunum til að sýna vinsæl efni og auglýsingar í tengslum við fyrirspurnina, það eru margvíslegir möguleikar í boði.
Tækni sem er bæði skynjun og sjálf leiðrétting er ekki langt undan í framtíðinni.
Ein besta leiðin til að hefjast handa er að taka í höndunum og hanna verkefni. Þess vegna höfum við tekið saman lista yfir 15 bestu vélanámsverkefni fyrir byrjendur til að koma þér af stað.
1. Titanic
Þetta er oft talið vera eitt stærsta og skemmtilegasta verkefnið fyrir alla sem hafa áhuga á að læra meira um vélanám. Titanic áskorunin er vinsælt vélanámsverkefni sem einnig þjónar sem góð leið til að kynnast Kaggle gagnavísindavettvangnum. Titanic gagnasafnið samanstendur af ósviknum gögnum frá því að sökkva illa farna skipinu.
Það felur í sér upplýsingar eins og aldur einstaklingsins, félagslega efnahagslega stöðu, kyn, farþeganúmer, brottfararhöfn og síðast en ekki síst hvort hann lifði af!
K-Nearest Neighbor tæknin og ákvarðanatrésflokkarinn voru staðráðnir í að skila sem bestum árangri fyrir þetta verkefni. Ef þú ert að leita að hraðri helgaráskorun til að bæta þig Vélræn hæfni, þessi á Kaggle er fyrir þig.
2. Írsk blómaflokkun
Byrjendur elska lithimnublómaflokkunarverkefnið og það er frábær staður til að byrja ef þú ert nýr í vélanámi. Lengd bikarblaða og krónublaða greinir lithimnublóm frá öðrum tegundum. Tilgangur þessa verkefnis er að skipta blómunum í þrjár tegundir: Virginia, setosa og Versicolor.
Fyrir flokkunaræfingar notar verkefnið Iris flower dataset, sem hjálpar nemendum að læra undirstöðuatriðin í að takast á við töluleg gildi og gögn. Lithimnublómagagnasettið er pínulítið sem hægt er að geyma í minni án þess að þörf sé á mælikvarða.
3. Húsverðspá í Boston
Annað vel þekkt gagnasafn fyrir byrjendur í vélanámi er Boston Housing gögn. Markmið þess er að spá fyrir um verðmæti húsa í ýmsum hverfum í Boston. Það inniheldur mikilvægar tölfræði eins og aldur, hlutfall fasteignaskatts, glæpatíðni og jafnvel nálægð við vinnumiðstöðvar, sem allt gæti haft áhrif á húsnæðisverð.
Gagnapakkningin er einföld og pínulítil, sem gerir það auðvelt að gera tilraunir með fyrir byrjendur. Til að komast að því hvaða þættir hafa áhrif á fasteignaverð í Boston eru aðhvarfsaðferðir mikið notaðar á ýmsum breytum. Það er frábær staður til að æfa aðhvarfstækni og meta hversu vel þær virka.
4. Víngæðaprófun
Vín er óvenjulegur áfengur drykkur sem krefst margra ára gerjunar. Þar af leiðandi er antíkflaskan af víni dýrt og hágæða vín. Að velja hina fullkomnu vínflösku krefst margra ára vínsmökkunarþekkingar og það getur verið erfitt ferli.
Víngæðaprófunarverkefnið metur vín með því að nota eðlisefnafræðilegar prófanir eins og alkóhólmagn, fast sýrustig, þéttleika, pH og fleiri þætti. Verkefnið ákvarðar einnig gæðaviðmið og magn vínsins. Fyrir vikið verða vínkaupin gola.
5. Spá um hlutabréfamarkað
Þetta framtak er forvitnilegt hvort sem þú starfar í fjármálageiranum eða ekki. Hlutabréfamarkaðsgögn eru rannsökuð mikið af fræðimönnum, fyrirtækjum og jafnvel sem aukatekjur. Hæfni gagnafræðings til að rannsaka og kanna tímaraðargögn er einnig mikilvæg. Gögn frá hlutabréfamarkaði eru frábær staður til að byrja.
Kjarni viðleitninnar er að spá fyrir um framtíðarverðmæti hlutabréfa. Þetta er byggt á núverandi markaðsframmistöðu sem og tölfræði frá fyrri árum. Kaggle hefur safnað gögnum um NIFTY-50 vísitöluna síðan 2000 og er hún uppfærð vikulega. Síðan 1. janúar 2000 hefur það innihaldið hlutabréfaverð fyrir yfir 50 stofnanir.
6. Meðmæli um kvikmyndir
Ég er viss um að þú hefur haft þessa tilfinningu eftir að hafa séð góða kvikmynd. Hefur þú einhvern tíma fundið fyrir hvötinni til að æsa skynfærin með því að horfa á svipaðar myndir?
Við vitum að OTT þjónusta eins og Netflix hefur bætt meðmælakerfi sín verulega. Sem vélanámsnemi þarftu að skilja hvernig slík reiknirit miða á viðskiptavini út frá óskum þeirra og umsögnum.
IMDB gagnasettið á Kaggle er líklega eitt það fullkomnasta, sem gerir ráðleggingalíkönum kleift að álykta út frá titli kvikmyndarinnar, einkunn viðskiptavina, tegund og öðrum þáttum. Það er líka frábær aðferð til að læra um innihaldsbundna síun og eiginleikaverkfræði.
7. Hlaða hæfisspá
Heimurinn snýst um lán. Helsti hagnaður bankanna kemur frá vöxtum af lánum. Þess vegna eru þeir grundvallarviðskipti þeirra.
Einstaklingar eða hópar einstaklinga geta aðeins stækkað hagkerfi með því að fjárfesta peninga í fyrirtæki í von um að sjá það hækka í verði í framtíðinni. Það er stundum mikilvægt að leita sér láns til að geta tekið áhættu af þessu tagi og jafnvel tekið þátt í ákveðnum veraldlegum nautnum.
Áður en hægt er að samþykkja lán þurfa bankar venjulega að fylgja nokkuð ströngu ferli. Þar sem lán eru svo mikilvægur þáttur í lífi margra, væri mjög hagkvæmt að spá fyrir um hæfi fyrir láni sem einhver sækir um, sem gerir ráð fyrir betri skipulagningu umfram lánið sem er samþykkt eða synjað.
8. Viðhorfsgreining með Twitter gögnum
Þökk sé félags fjölmiðla net eins og Twitter, Facebook og Reddit, hefur verið töluvert auðvelt að framreikna skoðanir og þróun. Þessar upplýsingar eru notaðar til að útrýma skoðunum um atburði, fólk, íþróttir og önnur efni. Álitsnámutengdum vélanámsverkefnum er beitt í ýmsum aðstæðum, þar á meðal pólitískum herferðum og vörumati Amazon.
Þetta verkefni mun líta frábærlega út í eigu þinni! Fyrir tilfinningagreiningu og hliðartengda greiningu er hægt að nota mikið aðferðir eins og stuðnings vektorvélar, aðhvarf og flokkunaralgrím (að finna staðreyndir og skoðanir).
9. Framtíðarspá um sölu
Stór B2C fyrirtæki og kaupmenn vilja vita hversu mikið hver vara í birgðum þeirra mun selja. Söluspá hjálpar eigendum fyrirtækja við að ákvarða hvaða vörur eru í mikilli eftirspurn. Nákvæm söluspá mun draga verulega úr sóun á sama tíma og hún ákvarðar stigvaxandi áhrif á framtíðaráætlanir.
Söluaðilar eins og Walmart, IKEA, Big Basket og Big Bazaar nota söluspá til að meta eftirspurn eftir vörum. Þú verður að þekkja ýmsar aðferðir við að hreinsa hrá gögn til að smíða slík ML verkefni. Einnig þarf góð tök á aðhvarfsgreiningu, sérstaklega einföldu línulegri aðhvarfsgreiningu.
Fyrir svona verkefni þarftu að nota bókasöfn eins og Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy og fleiri.
10. Uppgötvun falsfrétta
Þetta er enn eitt háþróaða vélanámið sem miðar að skólabörnum. Falsfréttir dreifast eins og eldur í sinu eins og við vitum öll. Allt er aðgengilegt á samfélagsmiðlum, allt frá því að tengja einstaklinga til að lesa daglegar fréttir.
Þess vegna hefur orðið sífellt erfiðara að greina rangar fréttir þessa dagana. Mörg stór samfélagsmiðlunet, eins og Facebook og Twitter, hafa nú þegar reiknirit til að greina falsfréttir í færslum og straumum.
Til að bera kennsl á rangar fréttir þarf þessi tegund af ML verkefni ítarlegum skilningi á mörgum NLP aðferðum og flokkunaralgrímum (PassiveAggressiveClassifier eða Naive Bayes flokkari).
11. Afsláttarmiðakaupspá
Viðskiptavinir íhuga í auknum mæli að kaupa á netinu þegar kórónavírusinn réðst á plánetuna árið 2020. Fyrir vikið hafa verslunarstofnanir neyðst til að breyta viðskiptum sínum á netinu.
Viðskiptavinir eru aftur á móti enn að leita að frábærum tilboðum, rétt eins og þeir voru í verslunum, og leita í auknum mæli að ofursparandi afsláttarmiðum. Það eru jafnvel vefsíður tileinkaðar að búa til afsláttarmiða fyrir slíka viðskiptavini. Þú getur lært um gagnanám í vélanámi, framleitt súlurit, kökurit og súlurit til að sjá gögn og lögun verkfræði með þessu verkefni.
Til að búa til spár geturðu líka skoðað aðferðir við útreikning gagna til að stjórna NA-gildum og kósínuslíkingu breyta.
12. Spá viðskiptavinaraffalls
Neytendur eru mikilvægasta eign fyrirtækis og að halda þeim er mikilvægt fyrir öll fyrirtæki sem miða að því að auka tekjur og byggja upp langtíma þýðingarmikil tengsl við þau.
Ennfremur er kostnaðurinn við að eignast nýjan viðskiptavin fimmfalt hærri en kostnaðurinn við að viðhalda þeim sem fyrir er. Customer Churn/Attrition er vel þekkt viðskiptavandamál þar sem viðskiptavinir eða áskrifendur hætta að eiga viðskipti við þjónustu eða fyrirtæki.
Þeir verða helst ekki lengur borgandi viðskiptavinir. Viðskiptavinur telst sleppt ef það hefur liðið ákveðinn tími frá því að viðskiptavinurinn hafði síðast samskipti við fyrirtækið. Að bera kennsl á hvort viðskiptavinur muni hætta, ásamt því að gefa fljótt viðeigandi upplýsingar sem miða að því að halda viðskiptavinum, eru lykilatriði til að lækka missi.
Heilinn okkar er ófær um að sjá fyrir veltu viðskiptavina fyrir milljónir viðskiptavina; hér er þar sem vélanám getur hjálpað.
13. Wallmart söluspá
Eitt af mest áberandi forritum vélanáms er söluspá, sem felur í sér að greina eiginleika sem hafa áhrif á vörusölu og sjá fyrir framtíðarsölumagn.
Walmart gagnasafnið, sem inniheldur sölugögn frá 45 stöðum, er notað í þessari vélnámsrannsókn. Sala á hverja verslun, eftir flokkum, vikulega er innifalin í gagnasafninu. Tilgangur þessa vélanámsverkefnis er að gera ráð fyrir sölu fyrir hverja deild í hverri verslun þannig að þeir geti tekið betri gagnastýrða hagræðingu og birgðaskipulagsákvarðanir.
Það er erfitt að vinna með Walmart gagnapakkanum þar sem það inniheldur valda niðurfærsluatburði sem hafa áhrif á sölu og ætti að hafa í huga.
14. Uber gagnagreining
Þegar kemur að því að innleiða og samþætta vélanám og djúpt nám í öppunum sínum er hin vinsæla samnýtingarþjónusta ekki langt á eftir. Á hverju ári vinnur það úr milljörðum ferða, sem gerir ferðamönnum kleift að ferðast hvenær sem er sólarhringsins.
Vegna þess að það hefur svo stóran viðskiptavinahóp þarf það framúrskarandi þjónustu við viðskiptavini til að bregðast við kvörtunum neytenda eins fljótt og auðið er.
Uber er með gagnasett með milljónum afhenta sem það getur notað til að greina og birta ferðir viðskiptavina til að afhjúpa innsýn og bæta upplifun viðskiptavina.
15. Covid-19 greining
COVID-19 hefur gengið yfir heiminn í dag, og ekki bara í skilningi heimsfaraldurs. Þó læknasérfræðingar einbeiti sér að því að búa til árangursríkar bólusetningar og bólusetja heiminn, gagnafræðingar eru ekki langt undan.
Ný tilvik, dagleg fjöldi virkra, banaslys og tölfræði um próf eru öll gerð opinber. Spár eru gerðar daglega miðað við SARS faraldurinn á fyrri öld. Fyrir þetta geturðu notað aðhvarfsgreiningu og stutt spálíkön sem byggjast á vektorvélum.
Niðurstaða
Til að draga saman, höfum við fjallað um nokkur af helstu ML-verkefnunum sem munu aðstoða þig við að prófa vélræna forritun ásamt því að skilja hugmyndir þess og útfærslu. Að vita hvernig á að samþætta vélanám getur hjálpað þér að komast áfram í þínu fagi þar sem tæknin tekur við í öllum atvinnugreinum.
Á meðan þú lærir vélanám mælum við með að þú æfir hugtökin þín og skrifar öll reiknirit þín. Að skrifa reiknirit meðan á námi stendur er mikilvægara en að framkvæma verkefni og það veitir þér líka forskot á að skilja viðfangsefnin rétt.
Skildu eftir skilaboð