Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
- 1. Titanic
- 2. Klassifisering av irske blomster
- 3. Boston husprisprediksjon
- 4. Testing av vinkvalitet
- 5. Børsprediksjon
- 6. Filmanbefaling
- 7. Last kvalifiseringsprediksjon
- 8. Sentimentanalyse ved hjelp av Twitter-data
- 9. Fremtidig salgsprognose
- 10. Deteksjon av falske nyheter
- 11. Forslag på kupongkjøp
- 12. Forutsigelse av kundeavgang
- 13. Wallmart-salgsprognoser
- 14. Uber-dataanalyse
- 15. Covid-19 analyse
- konklusjonen
Maskinlæring er en enkel studie av hvordan man kan utdanne et dataprogram eller en algoritme til å gradvis forbedre seg på en spesifikk jobb presentert på et høyt nivå. Bildeidentifikasjon, svindeldeteksjon, anbefalingssystemer og andre maskinlæringsapplikasjoner har allerede vist seg å være populære.
ML-jobber gjør menneskelig arbeid enkelt og effektivt, sparer tid og sikrer et resultat av høy kvalitet. Selv Google, verdens mest populære søkemotor, bruker maskinlæring.
Fra å analysere brukerens søk og endre resultatet basert på resultatene til å vise trendende emner og annonser i forhold til søket, det er en rekke alternativer tilgjengelig.
Teknologi som er både oppfattende og selvkorrigerende er ikke langt unna i fremtiden.
En av de beste måtene å komme i gang på er å komme i gang og designe et prosjekt. Derfor har vi satt sammen en liste over 15 beste maskinlæringsprosjekter for nybegynnere for å komme i gang.
1. Titanic
Dette anses ofte for å være en av de største og morsomste oppgavene for alle som er interessert i å lære mer om maskinlæring. Titanic-utfordringen er et populært maskinlæringsprosjekt som også fungerer som en god måte å bli kjent med Kaggles datavitenskapsplattform. Titanic-datasettet består av ekte data fra senkingen av det skjebnesvangre skipet.
Det inkluderer detaljer som personens alder, sosioøkonomiske status, kjønn, hyttenummer, avgangshavn, og viktigst av alt, om de overlevde!
K-Nearest Neighbor-teknikken og beslutningstreklassifikatoren var fast bestemt på å gi de beste resultatene for dette prosjektet. Hvis du leter etter en rask helgeutfordring for å forbedre din Maskinlæringsevner, denne på Kaggle er for deg.
2. Klassifisering av irske blomster
Nybegynnere elsker kategoriseringsprosjektet for irisblomster, og det er et flott sted å starte hvis du er ny på maskinlæring. Lengden på begerblader og kronblader skiller irisblomster fra andre arter. Dette prosjektets formål er å dele blomstene i tre arter: Virginia, setosa og Versicolor.
For klassifiseringsøvelser bruker prosjektet Iris-blomstdatasettet, som hjelper elever med å lære det grunnleggende om å håndtere numeriske verdier og data. Irisblomstdatasettet er et bittelite som kan lagres i minnet uten behov for skalering.
3. Prisprediksjon for Boston-hus
En annen kjent datasett for nybegynnere innen maskinlæring er Boston Housing-data. Målet er å forutsi boligverdier i forskjellige Boston-nabolag. Den inkluderer viktig statistikk som alder, eiendomsskattesats, kriminalitetsrate og til og med nærhet til jobbsentre, som alle kan påvirke boligpriser.
Datasettet er enkelt og lite, noe som gjør det enkelt å eksperimentere med for nybegynnere. For å finne ut hvilke faktorer som påvirker eiendomsprisen i Boston, er regresjonsteknikker mye brukt på ulike parametere. Det er et flott sted å øve på regresjonsteknikker og vurdere hvor godt de fungerer.
4. Testing av vinkvalitet
Vin er en uvanlig alkoholholdig drikk som krever mange års gjæring. Som et resultat er den antikke vinflasken en kostbar vin av høy kvalitet. Å velge den ideelle flasken vin krever mange års kunnskap om vinsmaking, og det kan være en hit-eller-miss-prosess.
Vinkvalitetstestprosjektet evaluerer viner ved hjelp av fysisk-kjemiske tester som alkoholnivå, fast surhet, tetthet, pH og andre faktorer. Prosjektet fastsetter også vinens kvalitetskriterier og mengder. Som et resultat blir vinkjøp en lek.
5. Børsprediksjon
Dette tiltaket er spennende uansett om du jobber i finanssektoren eller ikke. Aksjemarkedsdata studeres mye av akademikere, bedrifter og til og med som en kilde til sekundærinntekt. En dataforskers evne til å studere og utforske tidsseriedata er også avgjørende. Data fra aksjemarkedet er et flott sted å starte.
Essensen av bestrebelsen er å forutsi den fremtidige verdien av en aksje. Dette er basert på nåværende markedsresultater samt statistikk fra tidligere år. Kaggle har samlet inn data om NIFTY-50-indeksen siden 2000, og den oppdateres for tiden ukentlig. Siden 1. januar 2000 har den inneholdt aksjekurser for over 50 organisasjoner.
6. Filmanbefaling
Jeg er sikker på at du har hatt den følelsen etter å ha sett en god film. Har du noen gang følt impulsen til å stimulere sansene dine ved å overstadig se lignende filmer?
Vi vet at OTT-tjenester som Netflix har forbedret sine anbefalingssystemer betydelig. Som maskinlæringsstudent må du forstå hvordan slike algoritmer retter seg mot kunder basert på deres preferanser og anmeldelser.
IMDB-datasettet på Kaggle er sannsynligvis et av de mest komplette, slik at anbefalingsmodeller kan utledes basert på filmtittel, kundevurdering, sjanger og andre faktorer. Det er også en utmerket metode for å lære om innholdsbasert filtrering og funksjonsteknikk.
7. Last inn kvalifikasjonsprediksjon
Verden dreier seg om lån. Bankenes viktigste inntektskilde kommer fra renter på lån. Derfor er de deres grunnleggende virksomhet.
Enkeltpersoner eller grupper av individer kan bare utvide økonomien ved å investere penger i et firma i håp om å se det stige i verdi i fremtiden. Noen ganger er det viktig å søke lån for å kunne ta risikoer av denne art og til og med ta del i visse verdslige nytelser.
Før et lån kan aksepteres, har bankene normalt en ganske streng prosess å følge. Siden lån er et så viktig aspekt av mange menneskers liv, vil det være ekstremt fordelaktig å forutsi kvalifisering for et lån som noen søker om, noe som muliggjør bedre planlegging utover lånet som blir akseptert eller avslått.
8. Sentimentanalyse ved hjelp av Twitter-data
Takket være sosiale medier nettverk som Twitter, Facebook og Reddit, har det blitt betydelig enkelt å ekstrapolere meninger og trender. Denne informasjonen brukes til å eliminere meninger om arrangementer, mennesker, sport og andre emner. Opinionsmining-relaterte maskinlæringsinitiativer brukes i en rekke miljøer, inkludert politiske kampanjer og Amazon-produktevalueringer.
Dette prosjektet vil se fantastisk ut i porteføljen din! For følelsesdeteksjon og aspektbasert analyse kan teknikker som støttevektormaskiner, regresjons- og klassifiseringsalgoritmer brukes mye (finne fakta og meninger).
9. Fremtidig salgsprognose
Store B2C-bedrifter og selgere ønsker å vite hvor mye hvert produkt i varelageret deres vil selge. Salgsprognoser hjelper bedriftseiere med å avgjøre hvilke varer som er etterspurt. Nøyaktig salgsprognose vil redusere svinnet betydelig, samtidig som den bestemmer den inkrementelle innvirkningen på fremtidige budsjetter.
Forhandlere som Walmart, IKEA, Big Basket og Big Bazaar bruker salgsprognoser for å anslå produktetterspørselen. Du må være kjent med ulike teknikker for å rense rådata for å kunne konstruere slike ML-prosjekter. Det kreves også en god forståelse av regresjonsanalyse, spesielt enkel lineær regresjon.
For denne typen oppgaver må du bruke biblioteker som Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy og andre.
10. Deteksjon av falske nyheter
Det er nok en banebrytende maskinlæringsinnsats rettet mot skolebarn. Falske nyheter sprer seg som ild i tørt gress, som vi alle vet. Alt er tilgjengelig på sosiale medier, fra å koble enkeltpersoner til å lese de daglige nyhetene.
Som et resultat har det blitt stadig vanskeligere å oppdage falske nyheter i disse dager. Mange store sosiale medienettverk, som Facebook og Twitter, har allerede algoritmer på plass for å oppdage falske nyheter i innlegg og feeds.
For å identifisere falske nyheter, trenger denne typen ML-prosjekter en grundig forståelse av flere NLP-tilnærminger og klassifiseringsalgoritmer (PassiveAggressiveClassifier eller Naive Bayes-klassifisering).
11. Forslag på kupongkjøp
Kunder vurderer i økende grad å kjøpe på nett da koronaviruset angrep planeten i 2020. Som et resultat har shoppingbedrifter blitt tvunget til å legge om virksomheten sin på nett.
Kunder, på den annen side, søker fortsatt gode tilbud, akkurat som de var i butikkene, og jakter i økende grad på supersparende kuponger. Det er til og med nettsteder dedikert til å lage kuponger for slike kunder. Du kan lære om datautvinning i maskinlæring, produsere søylediagrammer, sektordiagrammer og histogrammer for å visualisere data, og funksjonsteknikk med dette prosjektet.
For å generere spådommer, kan du også se nærmere på dataimputeringstilnærminger for å administrere NA-verdier og cosinus-likhet til variabler.
12. Forutsigelse av kundeavgang
Forbrukere er en bedrifts viktigste ressurs, og å beholde dem er avgjørende for enhver virksomhet som har som mål å øke inntektene og bygge langsiktige meningsfulle forbindelser med dem.
Videre er kostnadene ved å anskaffe en ny klient fem ganger høyere enn kostnadene ved å opprettholde en eksisterende. Customer Churn/Atrition er et velkjent forretningsproblem der kunder eller abonnenter slutter å gjøre forretninger med en tjeneste eller et selskap.
De vil ideelt sett ikke lenger være en betalende kunde. En kunde regnes som churnt hvis det har gått en viss tid siden sist kunden hadde interaksjon med selskapet. Å identifisere om en klient vil churn, samt raskt å gi relevant informasjon rettet mot kundeoppbevaring, er avgjørende for å redusere churn.
Hjernen vår er ikke i stand til å forutse kundeomsetning for millioner av kunder; her er hvor maskinlæring kan hjelpe.
13. Wallmart salgsprognoser
En av de mest fremtredende bruksområdene for maskinlæring er salgsprognoser, som innebærer å oppdage egenskaper som påvirker produktsalget og forutse fremtidig salgsvolum.
Walmart-datasettet, som inneholder salgsdata fra 45 lokasjoner, brukes i denne maskinlæringsstudien. Salg per butikk, etter kategori, på ukentlig basis er inkludert i datasettet. Hensikten med dette maskinlæringsprosjektet er å forutse salg for hver avdeling i hvert utsalgssted slik at de kan ta bedre datadrevet kanaloptimalisering og lagerplanleggingsbeslutninger.
Å jobbe med Walmart-datasettet er vanskelig siden det inneholder utvalgte markdown-hendelser som har innvirkning på salget og bør vurderes.
14. Uber dataanalyse
Når det gjelder implementering og integrering av maskinlæring og dyp læring i appene deres, er den populære samkjøringstjenesten ikke langt bak. Hvert år behandler den milliarder av reiser, slik at pendlere kan reise når som helst på dagen eller natten.
Fordi den har en så stor kundebase, trenger den eksepsjonell kundeservice for å håndtere forbrukerklager så raskt som mulig.
Uber har et datasett med millioner av pick-ups som de kan bruke til å analysere og vise klientreiser for å avdekke innsikt og forbedre kundeopplevelsen.
15. Covid-19 analyse
COVID-19 har feid verden i dag, og ikke bare i betydningen en pandemi. Mens medisinske eksperter konsentrerer seg om å generere effektive vaksinasjoner og immunisere verden, data forskere er ikke langt bak.
Nye tilfeller, daglig aktiv telling, dødsulykker og teststatistikk blir alle offentliggjort. Prognoser lages på daglig basis basert på SARS-utbruddet fra forrige århundre. For dette kan du bruke regresjonsanalyse og støtte vektormaskinbaserte prediksjonsmodeller.
konklusjonen
For å oppsummere har vi diskutert noen av de beste ML-prosjektene som vil hjelpe deg med å teste maskinlæringsprogrammering samt forstå ideene og implementeringen. Å vite hvordan du integrerer maskinlæring kan hjelpe deg med å komme videre i yrket ditt ettersom teknologien tar over i alle bransjer.
Mens du lærer maskinlæring, anbefaler vi at du øver på konseptene dine og skriver alle algoritmene dine. Å skrive algoritmer mens du lærer er viktigere enn å utføre et prosjekt, og det gir deg også en fordel i å forstå fagene riktig.
Legg igjen en kommentar