Sommario[Nascondere][Spettacolo]
- 1. titanico
- 2. Classificazione dei fiori irlandesi
- 3. Previsione dei prezzi delle case di Boston
- 4. Test di qualità del vino
- 5. Previsione del mercato azionario
- 6. Raccomandazione sul film
- 7. Previsione di idoneità al carico
- 8. Analisi del sentiment utilizzando i dati di Twitter
- 9. Previsioni sulle vendite future
- 10. Rilevamento di notizie false
- 11. Buoni acquisto previsione
- 12. Previsione dell'abbandono dei clienti
- 13. Previsioni di vendita Wallmart
- 14. Analisi dei dati Uber
- 15. Analisi Covid-19
- Conclusione
L'apprendimento automatico è un semplice studio su come educare un programma o un algoritmo per computer per migliorare gradualmente un lavoro specifico presentato ad alto livello. L'identificazione delle immagini, il rilevamento delle frodi, i sistemi di raccomandazione e altre applicazioni di apprendimento automatico hanno già dimostrato di essere popolari.
I lavori ML rendono il lavoro umano semplice ed efficiente, facendo risparmiare tempo e garantendo un risultato di alta qualità. Anche Google, il motore di ricerca più popolare al mondo, utilizza machine learning.
Dall'analisi della query dell'utente e dalla modifica del risultato in base ai risultati alla visualizzazione di argomenti e annunci di tendenza in relazione alla query, sono disponibili una varietà di opzioni.
La tecnologia che è sia percettiva che auto-correttiva non è lontana nel futuro.
Uno dei modi migliori per iniziare è quello di mettere mano e progettare un progetto. Pertanto, abbiamo compilato un elenco dei 15 migliori progetti di apprendimento automatico per principianti per iniziare.
1. Titanic
Questo è spesso considerato uno dei compiti più grandi e divertenti per chiunque sia interessato a saperne di più sull'apprendimento automatico. La sfida del Titanic è un popolare progetto di apprendimento automatico che funge anche da buon modo per familiarizzare con la piattaforma di data science Kaggle. Il set di dati del Titanic è composto da dati autentici sull'affondamento della sfortunata nave.
Include dettagli come l'età della persona, lo stato socioeconomico, il sesso, il numero di cabina, il porto di partenza e, soprattutto, se è sopravvissuta!
La tecnica K-Nearest Neighbor e il classificatore dell'albero decisionale sono stati determinati per produrre i migliori risultati per questo progetto. Se stai cercando una sfida veloce per il fine settimana per migliorare il tuo Capacità di apprendimento automatico, questo su Kaggle è per te.
2. Classificazione dei fiori irlandesi
I principianti adorano il progetto di categorizzazione dei fiori di iris ed è un ottimo punto di partenza se non conosci l'apprendimento automatico. La lunghezza dei sepali e dei petali distingue le fioriture dell'iride dalle altre specie. Lo scopo di questo progetto è quello di separare le fioriture in tre specie: Virginia, setosa e Versicolor.
Per gli esercizi di classificazione, il progetto utilizza il set di dati Iris flower, che aiuta gli studenti ad apprendere i fondamenti della gestione dei valori numerici e dei dati. Il set di dati del fiore di iris è minuscolo che può essere archiviato in memoria senza la necessità di ridimensionamento.
3. Previsione dei prezzi delle case di Boston
Un altro noto set di dati per i principianti nell'apprendimento automatico sono i dati sulle abitazioni di Boston. Il suo obiettivo è prevedere i valori delle case in vari quartieri di Boston. Include statistiche vitali come l'età, l'aliquota dell'imposta sulla proprietà, il tasso di criminalità e persino la vicinanza ai centri per l'impiego, che potrebbero influire sui prezzi degli alloggi.
Il set di dati è semplice e minuscolo, il che lo rende semplice da sperimentare per i principianti. Per capire quali fattori influenzano il prezzo della proprietà a Boston, le tecniche di regressione sono ampiamente utilizzate su vari parametri. È un ottimo posto per esercitarsi con le tecniche di regressione e valutarne il funzionamento.
4. Test di qualità del vino
Il vino è una bevanda alcolica insolita che richiede anni di fermentazione. Di conseguenza, l'antica bottiglia di vino è un vino costoso e di alta qualità. La scelta della bottiglia di vino ideale richiede anni di conoscenza della degustazione del vino e può essere un processo incostante.
Il progetto del test di qualità del vino valuta i vini utilizzando test fisico-chimici come il livello alcolico, l'acidità fissa, la densità, il pH e altri fattori. Il progetto determina anche i criteri di qualità e le quantità del vino. Di conseguenza, l'acquisto di vino diventa un gioco da ragazzi.
5. Previsione del mercato azionario
Questa iniziativa è interessante indipendentemente dal fatto che lavori o meno nel settore finanziario. I dati del mercato azionario sono studiati ampiamente da accademici, aziende e persino come fonte di reddito secondario. Anche la capacità di un data scientist di studiare ed esplorare i dati delle serie temporali è fondamentale. I dati del mercato azionario sono un ottimo punto di partenza.
L'essenza dello sforzo è prevedere il valore futuro di un'azione. Ciò si basa sull'andamento del mercato attuale e sulle statistiche degli anni precedenti. Kaggle raccoglie dati sull'indice NIFTY-50 dal 2000 ed è attualmente aggiornato settimanalmente. Dal 1 gennaio 2000, ha contenuto i prezzi delle azioni per oltre 50 organizzazioni.
6. Raccomandazione sul film
Sono sicuro che hai provato quella sensazione dopo aver visto un bel film. Hai mai sentito l'impulso di solleticare i tuoi sensi guardando film simili?
Sappiamo che i servizi OTT come Netflix hanno migliorato significativamente i loro sistemi di raccomandazione. Come studente di machine learning, dovrai capire in che modo tali algoritmi prendono di mira i clienti in base alle loro preferenze e recensioni.
Il set di dati IMDB su Kaggle è probabilmente uno dei più completi, consentendo di dedurre modelli di raccomandazione in base al titolo del film, alla valutazione del cliente, al genere e ad altri fattori. È anche un metodo eccellente per conoscere il filtro basato sul contenuto e l'ingegneria delle funzionalità.
7. Previsione di idoneità al carico
Il mondo gira intorno ai prestiti. La principale fonte di profitto delle banche deriva dagli interessi sui prestiti. Quindi sono il loro business fondamentale.
Individui o gruppi di individui possono espandere le economie solo investendo denaro in un'impresa nella speranza di vederla aumentare di valore in futuro. A volte è importante cercare un prestito per poter correre rischi di questa natura e persino partecipare a determinati piaceri mondani.
Prima che un prestito possa essere accettato, le banche normalmente devono seguire un processo abbastanza rigoroso. Poiché i prestiti sono un aspetto così cruciale della vita di molte persone, prevedere l'idoneità a un prestito per il quale qualcuno richiede sarebbe estremamente vantaggioso, consentendo una migliore pianificazione oltre all'accettazione o al rifiuto del prestito.
8. Analisi del sentimento utilizzando i dati di Twitter
Grazie al reti di social media come Twitter, Facebook e Reddit, estrapolare opinioni e tendenze è diventato molto facile. Queste informazioni vengono utilizzate per eliminare le opinioni su eventi, persone, sport e altri argomenti. Le iniziative di machine learning relative al mining di opinioni vengono applicate in una varietà di contesti, comprese le campagne politiche e le valutazioni dei prodotti Amazon.
Questo progetto sarà fantastico nel tuo portfolio! Per il rilevamento delle emozioni e l'analisi basata sugli aspetti, è possibile utilizzare ampiamente tecniche come le macchine vettoriali di supporto, la regressione e gli algoritmi di classificazione (trovare fatti e opinioni).
9. Previsione delle vendite future
Le grandi aziende e commercianti B2C vogliono sapere quanto venderà ciascun prodotto nel loro inventario. Le previsioni di vendita aiutano gli imprenditori a determinare quali articoli sono molto richiesti. Una previsione accurata delle vendite ridurrà significativamente gli sprechi determinando anche l'impatto incrementale sui budget futuri.
Rivenditori come Walmart, IKEA, Big Basket e Big Bazaar utilizzano le previsioni di vendita per stimare la domanda di prodotti. Devi avere familiarità con varie tecniche di pulizia dei dati grezzi per costruire tali progetti ML. Inoltre, è richiesta una buona conoscenza dell'analisi della regressione, in particolare della regressione lineare semplice.
Per questo tipo di attività, dovrai utilizzare librerie come Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy e altre.
10 Rilevamento di notizie false
È un altro sforzo di apprendimento automatico all'avanguardia rivolto agli scolari. Le fake news si stanno diffondendo a macchia d'olio, come tutti sappiamo. Tutto è disponibile sui social media, dal collegamento delle persone alla lettura delle notizie quotidiane.
Di conseguenza, rilevare notizie false è diventato sempre più difficile in questi giorni. Molte grandi reti di social media, come Facebook e Twitter, dispongono già di algoritmi per rilevare notizie false nei post e nei feed.
Per identificare notizie false, questo tipo di progetto ML necessita di una conoscenza approfondita di molteplici approcci NLP e algoritmi di classificazione (PassiveAggressiveClassifier o classificatore Naive Bayes).
11 Buoni acquisto previsione
I clienti stanno valutando sempre di più l'acquisto online quando il coronavirus ha attaccato il pianeta nel 2020. Di conseguenza, gli esercizi commerciali sono stati costretti a spostare la propria attività online.
I clienti, invece, sono ancora alla ricerca di grandi offerte, proprio come nei negozi, e sono sempre più alla ricerca di coupon super risparmio. Esistono persino siti Web dedicati alla creazione di coupon per tali clienti. Puoi conoscere il data mining nell'apprendimento automatico, la produzione di grafici a barre, grafici a torta e istogrammi per visualizzare i dati e funzionalità ingegneristiche con questo progetto.
Per generare previsioni, puoi anche esaminare gli approcci di imputazione dei dati per la gestione dei valori NA e della somiglianza del coseno delle variabili.
12 Previsione del tasso di abbandono dei clienti
I consumatori sono la risorsa più importante di un'azienda e mantenerli è fondamentale per qualsiasi azienda che miri ad aumentare le entrate e creare connessioni significative a lungo termine con loro.
Inoltre, il costo per acquisire un nuovo cliente è cinque volte superiore al costo per mantenerne uno esistente. Cliente Churn/Attrition è un noto problema aziendale in cui i clienti o gli abbonati cessano di fare affari con un servizio o un'azienda.
Idealmente non saranno più un cliente pagante. Un cliente è considerato sfornato se è trascorso un determinato periodo di tempo dall'ultima interazione del cliente con l'azienda. Identificare se un cliente abbandonerà, oltre a fornire rapidamente informazioni pertinenti finalizzate alla fidelizzazione dei clienti, sono fondamentali per ridurre l'abbandono.
I nostri cervelli sono incapaci di anticipare il fatturato dei clienti per milioni di clienti; qui è dove l'apprendimento automatico può aiutare.
13 Previsioni di vendita Wallmart
Una delle applicazioni più importanti dell'apprendimento automatico è la previsione delle vendite, che implica il rilevamento delle caratteristiche che influenzano le vendite dei prodotti e l'anticipazione del volume delle vendite future.
Il set di dati Walmart, che contiene i dati sulle vendite di 45 località, viene utilizzato in questo studio sull'apprendimento automatico. Le vendite per negozio, per categoria, su base settimanale sono incluse nel set di dati. Lo scopo di questo progetto di apprendimento automatico è di anticipare le vendite per ogni reparto in ogni punto vendita in modo che possano prendere decisioni migliori sull'ottimizzazione del canale e sulla pianificazione dell'inventario basate sui dati.
Lavorare con il set di dati Walmart è difficile poiché contiene eventi di riduzione scelti che hanno un impatto sulle vendite e dovrebbero essere presi in considerazione.
14 Analisi dei dati Uber
Quando si tratta di implementare e integrare il machine learning e il deep learning nelle loro app, il popolare servizio di ride sharing non è da meno. Ogni anno elabora miliardi di viaggi, consentendo ai pendolari di viaggiare a qualsiasi ora del giorno e della notte.
Poiché ha una base di clienti così ampia, ha bisogno di un servizio clienti eccezionale per affrontare i reclami dei consumatori il più rapidamente possibile.
Uber dispone di un set di dati di milioni di rilevamenti che può utilizzare per analizzare e visualizzare i viaggi dei clienti per scoprire informazioni dettagliate e migliorare l'esperienza del cliente.
15 Analisi Covid-19
Il COVID-19 ha spazzato il mondo oggi, e non semplicemente nel senso di una pandemia. Mentre gli esperti medici si stanno concentrando sulla generazione di vaccinazioni efficaci e sull'immunizzazione del mondo, data scientist non sono molto indietro.
Nuovi casi, conteggio attivo giornaliero, decessi e statistiche sui test vengono tutti resi pubblici. Le previsioni vengono fatte su base giornaliera sulla base dell'epidemia di SARS del secolo precedente. Per questo, puoi utilizzare l'analisi di regressione e supportare modelli di previsione basati su macchine vettoriali.
Conclusione
Per riassumere, abbiamo discusso alcuni dei migliori progetti ML che ti aiuteranno a testare la programmazione di Machine Learning, nonché a coglierne le idee e l'implementazione. Sapere come integrare il Machine Learning può aiutarti ad avanzare nella tua professione poiché la tecnologia prende il sopravvento in ogni settore.
Durante l'apprendimento dell'apprendimento automatico, ti consigliamo di esercitarti con i tuoi concetti e di scrivere tutti i tuoi algoritmi. Scrivere algoritmi durante l'apprendimento è più importante dell'esecuzione di un progetto e offre anche un vantaggio nella comprensione corretta delle materie.
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