Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
- 1. reusachtig
- 2. Ierse bloemenclassificatie
- 3. Voorspelling van de huizenprijs in Boston
- 4. Testen van wijnkwaliteit
- 5. Voorspelling van de aandelenmarkt
- 6. Filmaanbeveling
- 7. Voorspelling van geschiktheid laden
- 8. Sentimentanalyse met behulp van Twitter-gegevens
- 9. Toekomstige verkoopvoorspelling
- 10. Detectie van nepnieuws
- 11. Coupons Aankoopvoorspelling
- 12. Voorspelling klantverloop
- 13. Wallmart-verkoopprognoses
- 14. Uber-gegevensanalyse
- 15. Covid-19-analyse
- Conclusie
Machine learning is een eenvoudige studie van hoe een computerprogramma of algoritme kan worden opgeleid om geleidelijk een specifieke taak op een hoog niveau te verbeteren. Beeldidentificatie, fraudedetectie, aanbevelingssystemen en andere toepassingen voor machine learning zijn al populair gebleken.
ML-jobs maken mensenwerk eenvoudig en efficiënt, waardoor tijd wordt bespaard en een resultaat van hoge kwaliteit wordt gegarandeerd. Zelfs Google, 's werelds populairste zoekmachine, gebruikt machine learning.
Van het analyseren van de zoekopdracht van de gebruiker en het wijzigen van het resultaat op basis van de resultaten tot het tonen van trending topics en advertenties in relatie tot de zoekopdracht, er zijn verschillende opties beschikbaar.
Technologie die zowel opmerkzaam als zelfcorrigerend is, is niet ver weg in de toekomst.
Een van de beste manieren om aan de slag te gaan, is door zelf aan de slag te gaan en een project te ontwerpen. Daarom hebben we een lijst samengesteld met 15 topprojecten voor machine learning voor beginners om u op weg te helpen.
1. Titanisch
Dit wordt vaak beschouwd als een van de grootste en leukste taken voor iedereen die meer wil leren over machine learning. De Titanic challenge is een populair machine learning project dat tevens een goede manier is om kennis te maken met het Kaggle data science platform. De Titanic-dataset bestaat uit echte gegevens van het zinken van het noodlottige schip.
Het bevat details zoals de leeftijd van de persoon, sociaaleconomische status, geslacht, hutnummer, vertrekhaven en, belangrijker nog, of ze het hebben overleefd!
De K-Nearest Neighbor-techniek en de beslisboomclassificator waren vastbesloten om de beste resultaten voor dit project te produceren. Als je op zoek bent naar een snelle weekenduitdaging om je Machine Learning-vaardigheden, deze op Kaggle is voor jou.
2. Ierse bloemclassificatie
Beginners zijn dol op het categoriseringsproject voor irisbloemen, en het is een geweldige plek om te beginnen als machine learning nieuw voor je is. De lengte van kelkblaadjes en bloemblaadjes onderscheidt irisbloei van andere soorten. Het doel van dit project is om de bloemen te scheiden in drie soorten: Virginia, setosa en Versicolor.
Voor classificatieoefeningen maakt het project gebruik van de gegevensset Irisbloem, die leerlingen helpt bij het leren van de grondbeginselen van het omgaan met numerieke waarden en gegevens. De dataset van de irisbloem is een kleine die in het geheugen kan worden opgeslagen zonder dat schaalvergroting nodig is.
3. Voorspelling van de huizenprijs in Boston
Een andere bekende dataset voor beginners in machine learning zijn de Boston Housing-gegevens. Het doel is om de woningwaarde in verschillende buurten in Boston te voorspellen. Het bevat essentiële statistieken zoals leeftijd, onroerendgoedbelasting, misdaadcijfers en zelfs de nabijheid van arbeidsbureaus, die allemaal van invloed kunnen zijn op de huizenprijzen.
De dataset is eenvoudig en klein, waardoor het voor beginners eenvoudig is om mee te experimenteren. Om erachter te komen welke factoren de vastgoedprijs in Boston beïnvloeden, worden regressietechnieken intensief toegepast op verschillende parameters. Het is een geweldige plek om regressietechnieken te oefenen en te beoordelen hoe goed ze werken.
4. Wijnkwaliteit testen
Wijn is een ongewone alcoholische drank die jaren van fermentatie vereist. Daardoor is de antieke fles wijn een prijzige en kwalitatief hoogwaardige wijn. Het kiezen van de ideale fles wijn vereist jarenlange kennis van wijnproeven, en het kan een wisselvallig proces zijn.
Het wijnkwaliteitstestproject evalueert wijnen met behulp van fysisch-chemische tests zoals alcoholgehalte, vaste zuurgraad, dichtheid, pH en andere factoren. Het project bepaalt ook de kwaliteitscriteria en hoeveelheden van de wijn. Hierdoor wordt het kopen van wijn een fluitje van een cent.
5. Voorspelling van de aandelenmarkt
Dit initiatief intrigeert of je nu in de financiële sector werkt of niet. Beursgegevens worden uitgebreid bestudeerd door academici, bedrijven en zelfs als een bron van secundair inkomen. Het vermogen van een datawetenschapper om tijdreeksgegevens te bestuderen en te verkennen is ook van vitaal belang. Gegevens van de aandelenmarkt zijn een geweldige plek om te beginnen.
De essentie van het streven is om de toekomstige waarde van een aandeel te voorspellen. Dit is gebaseerd op de huidige marktprestaties en op statistieken van voorgaande jaren. Kaggle verzamelt sinds 50 gegevens over de NIFTY-2000-index en wordt momenteel wekelijks bijgewerkt. Sinds 1 januari 2000 bevat het de aandelenkoersen van meer dan 50 organisaties.
6. Aanbeveling voor films
Ik weet zeker dat je dat gevoel hebt gehad na het zien van een goede film. Heb je ooit de drang gevoeld om je zintuigen te prikkelen door gelijkaardige films te binge-watchen?
We weten dat OTT-services zoals Netflix hun aanbevelingssystemen aanzienlijk hebben verbeterd. Als machine learning-student moet u begrijpen hoe dergelijke algoritmen klanten targeten op basis van hun voorkeuren en beoordelingen.
De IMDB-gegevensset op Kaggle is waarschijnlijk een van de meest complete, waardoor aanbevelingsmodellen kunnen worden afgeleid op basis van de filmtitel, klantbeoordeling, genre en andere factoren. Het is ook een uitstekende methode om meer te weten te komen over op inhoud gebaseerde filtering en feature-engineering.
7. Geschiktheidsvoorspelling laden
De wereld draait om leningen. De belangrijkste bron van winst voor banken is de rente op leningen. Daarom zijn zij hun fundamentele business.
Individuen of groepen individuen kunnen economieën alleen uitbreiden door geld te investeren in een bedrijf in de hoop dat het in de toekomst in waarde zal stijgen. Het is soms belangrijk om een lening te zoeken om dergelijke risico's te kunnen nemen en zelfs deel te nemen aan bepaalde wereldse genoegens.
Voordat een lening kan worden geaccepteerd, moeten banken normaal gesproken een vrij strikt proces volgen. Omdat leningen zo'n cruciaal aspect van het leven van veel mensen zijn, zou het buitengewoon nuttig zijn om te voorspellen of iemand in aanmerking komt voor een lening die iemand aanvraagt, waardoor een betere planning mogelijk wordt na het accepteren of weigeren van de lening.
8. Sentimentanalyse met behulp van Twitter-gegevens
Dankzij sociale medianetwerken zoals Twitter, Facebook en Reddit is het extrapoleren van meningen en trends aanzienlijk eenvoudiger geworden. Deze informatie wordt gebruikt om meningen over evenementen, mensen, sport en andere onderwerpen te elimineren. Opiniemining-gerelateerde machine learning-initiatieven worden toegepast in verschillende omgevingen, waaronder politieke campagnes en productevaluaties van Amazon.
Dit project zal fantastisch staan in uw portfolio! Voor emotiedetectie en aspect-gebaseerde analyse kunnen technieken zoals support vector machines, regressie en classificatie-algoritmen uitgebreid worden gebruikt (vinden van feiten en meningen).
9. Toekomstige verkoopvoorspelling
Grote B2C-bedrijven en verkopers willen weten hoeveel elk product in hun voorraad zal verkopen. Verkoopprognoses helpen ondernemers bij het bepalen naar welke artikelen veel vraag is. Nauwkeurige verkoopprognoses zullen de verspilling aanzienlijk verminderen en tegelijkertijd de incrementele impact op toekomstige budgetten bepalen.
Winkeliers zoals Walmart, IKEA, Big Basket en Big Bazaar gebruiken verkoopprognoses om de vraag naar producten in te schatten. U moet bekend zijn met verschillende technieken voor het opschonen van onbewerkte gegevens om dergelijke ML-projecten op te zetten. Ook is een goed begrip van regressieanalyse, met name eenvoudige lineaire regressie, vereist.
Voor dit soort taken heb je bibliotheken nodig zoals Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy en andere.
10. Detectie van nepnieuws
Het is weer een baanbrekende machine learning-inspanning gericht op schoolkinderen. Nepnieuws verspreidt zich als een lopend vuurtje, zoals we allemaal weten. Alles is beschikbaar op sociale media, van het verbinden van individuen tot het lezen van het dagelijkse nieuws.
Als gevolg hiervan is het detecteren van nepnieuws tegenwoordig steeds moeilijker geworden. Veel grote sociale medianetwerken, zoals Facebook en Twitter, hebben al algoritmen om nepnieuws in berichten en feeds te detecteren.
Om vals nieuws te identificeren, heeft dit type ML-project een grondige kennis nodig van meerdere NLP-benaderingen en classificatie-algoritmen (PassiveAggressiveClassifier of Naive Bayes classifier).
11. Coupons Aankoopvoorspelling
Klanten overwegen steeds vaker om online te kopen toen het coronavirus de planeet in 2020 teisterde. Als gevolg hiervan werden winkelbedrijven gedwongen om hun zaken online te verschuiven.
Klanten daarentegen zijn nog steeds op zoek naar geweldige aanbiedingen, net zoals ze in winkels waren, en jagen steeds meer op supervoordelige kortingsbonnen. Er zijn zelfs websites gewijd aan het maken van kortingsbonnen voor dergelijke klanten. Met dit project leer je over datamining in machine learning, het maken van staafdiagrammen, cirkeldiagrammen en histogrammen om gegevens te visualiseren, en feature-engineering.
Om voorspellingen te genereren, kunt u ook kijken naar data-imputatiebenaderingen voor het beheer van NA-waarden en cosinusovereenkomst van variabelen.
12. Voorspelling van klantverloop
Consumenten zijn het belangrijkste bezit van een bedrijf, en het behouden ervan is van vitaal belang voor elk bedrijf dat zijn omzet wil verhogen en betekenisvolle relaties met hen op de lange termijn wil opbouwen.
Bovendien zijn de kosten voor het werven van een nieuwe klant vijf keer hoger dan de kosten voor het behouden van een bestaande klant. Customer Churn/Attrition is een bekend zakelijk probleem waarbij klanten of abonnees geen zaken meer doen met een dienst of een bedrijf.
Idealiter zijn ze geen betalende klant meer. Een klant wordt als ontevreden beschouwd als het een bepaalde tijd geleden is dat de klant voor het laatst contact heeft gehad met het bedrijf. Het identificeren of een klant zal vertrekken, evenals het snel verstrekken van relevante informatie gericht op klantbehoud, zijn cruciaal om het klantverloop te verminderen.
Onze hersenen zijn niet in staat om de omzet van miljoenen klanten te anticiperen; hier kan machine learning helpen.
13. Wallmart-verkoopprognoses
Een van de meest prominente toepassingen van machine learning is verkoopprognoses, waarbij kenmerken worden gedetecteerd die van invloed zijn op de verkoop van producten en het anticiperen op toekomstige verkoopvolumes.
De Walmart-dataset, die verkoopgegevens van 45 locaties bevat, wordt gebruikt in dit machine learning-onderzoek. De verkopen per winkel, per categorie, op weekbasis zijn opgenomen in de dataset. Het doel van dit machine learning-project is om te anticiperen op de verkoop voor elke afdeling in elk verkooppunt, zodat ze betere datagestuurde beslissingen kunnen nemen over kanaaloptimalisatie en voorraadplanning.
Het werken met de Walmart-gegevensset is moeilijk, omdat deze gekozen afwaarderingsgebeurtenissen bevat die van invloed zijn op de verkoop en waarmee rekening moet worden gehouden.
14. Uber-gegevensanalyse
Als het gaat om het implementeren en integreren van machine learning en deep learning in hun apps, loopt de populaire ride-sharing-service niet ver achter. Elk jaar verwerkt het miljarden ritten, waardoor pendelaars op elk moment van de dag of nacht kunnen reizen.
Omdat het zo'n groot klantenbestand heeft, heeft het een uitzonderlijke klantenservice nodig om klachten van consumenten zo snel mogelijk te behandelen.
Uber heeft een dataset van miljoenen pick-ups die het kan gebruiken om klantritten te analyseren en weer te geven om inzichten te ontdekken en de klantervaring te verbeteren.
15. Covid-19-analyse
COVID-19 heeft vandaag de wereld overspoeld, en niet alleen in de zin van een pandemie. Terwijl medische experts zich concentreren op het genereren van effectieve vaccinaties en het immuniseren van de wereld, data wetenschappers lopen niet ver achter.
Nieuwe gevallen, dagelijkse actieve telling, dodelijke slachtoffers en teststatistieken worden allemaal openbaar gemaakt. Dagelijks worden er voorspellingen gedaan op basis van de SARS-uitbraak van de vorige eeuw. Hiervoor kunt u regressieanalyse gebruiken en op vectormachines gebaseerde voorspellingsmodellen ondersteunen.
Conclusie
Samenvattend hebben we enkele van de beste ML-projecten besproken die u zullen helpen bij het testen van Machine Learning-programmering en het begrijpen van de ideeën en implementatie ervan. Weten hoe u machine learning kunt integreren, kan u helpen vooruit te komen in uw beroep, aangezien de technologie het in elke branche overneemt.
Tijdens het leren van Machine Learning raden we u aan uw concepten te oefenen en al uw algoritmen te schrijven. Het schrijven van algoritmen tijdens het leren is belangrijker dan het uitvoeren van een project, en het geeft je ook een voordeel om de onderwerpen goed te begrijpen.
Laat een reactie achter