Conteúdo[Esconder][Mostrar]
- 1. Titânico
- 2. Classificação de flores irlandesas
- 3. Previsão de preços de casas de Boston
- 4. Testes de Qualidade do Vinho
- 5. Previsão do mercado de ações
- 6. Recomendação de filme
- 7. Previsão de Elegibilidade de Carga
- 8. Análise de sentimentos usando dados do Twitter
- 9. Previsão de vendas futuras
- 10. Detecção de notícias falsas
- 11. Previsão de compra de cupons
- 12. Previsão de Churn de Clientes
- 13. Previsão de vendas do Wallmart
- 14. Análise de dados Uber
- 15. Análise Covid-19
- Conclusão
O aprendizado de máquina é um estudo simples de como educar um programa de computador ou algoritmo para melhorar gradualmente em um trabalho específico apresentado em alto nível. A identificação de imagens, detecção de fraudes, sistemas de recomendação e outros aplicativos de aprendizado de máquina já provaram ser populares.
Os trabalhos de ML tornam o trabalho humano simples e eficiente, economizando tempo e garantindo um resultado de alta qualidade. Até o Google, o mecanismo de busca mais popular do mundo, usa aprendizado de máquina.
Desde a análise da consulta do usuário e alteração do resultado com base nos resultados até a exibição de tendências e anúncios em relação à consulta, há uma variedade de opções disponíveis.
A tecnologia que é perceptiva e autocorretiva não está longe no futuro.
Uma das melhores maneiras de começar é colocar a mão na massa e projetar um projeto. Portanto, compilamos uma lista dos 15 principais projetos de aprendizado de máquina para iniciantes para você começar.
1. Titânico
Essa é muitas vezes considerada uma das maiores e mais agradáveis tarefas para qualquer pessoa interessada em aprender mais sobre aprendizado de máquina. O desafio do Titanic é um projeto popular de aprendizado de máquina que também serve como uma boa maneira de se familiarizar com a plataforma de ciência de dados Kaggle. O conjunto de dados do Titanic é composto de dados genuínos do naufrágio do navio malfadado.
Inclui detalhes como a idade da pessoa, status socioeconômico, sexo, número da cabine, porto de partida e, o mais importante, se ela sobreviveu!
A técnica K-Nearest Neighbor e o classificador de árvore de decisão foram determinados para produzir os melhores resultados para este projeto. Se você está procurando um desafio rápido de fim de semana para melhorar seu Habilidades de aprendizado de máquina, este no Kaggle é para você.
2. Classificação de flores irlandesas
Os iniciantes adoram o projeto de categorização de flores de íris e é um ótimo lugar para começar se você é novo no aprendizado de máquina. O comprimento das sépalas e pétalas distingue as flores de íris de outras espécies. O objetivo deste projeto é separar as flores em três espécies: Virgínia, setosa e Versicolor.
Para exercícios de classificação, o projeto emprega o conjunto de dados Iris flower, que ajuda os alunos a aprender os fundamentos de como lidar com valores e dados numéricos. O conjunto de dados da flor da íris é minúsculo que pode ser armazenado na memória sem a necessidade de dimensionamento.
3. Previsão de preços de casas de Boston
Outro conhecido conjunto de dados para iniciantes em aprendizado de máquina são os dados da Boston Housing. Seu objetivo é prever os valores das casas em vários bairros de Boston. Inclui estatísticas vitais, como idade, taxa de imposto sobre propriedade, taxa de criminalidade e até proximidade de centros de emprego, que podem afetar os preços da habitação.
O conjunto de dados é simples e pequeno, tornando-o simples de experimentar para iniciantes. Para descobrir quais fatores influenciam o preço da propriedade em Boston, técnicas de regressão são fortemente empregadas em vários parâmetros. É um ótimo lugar para praticar técnicas de regressão e avaliar como elas funcionam.
4. Teste de qualidade do vinho
O vinho é uma bebida alcoólica incomum que requer anos de fermentação. Como resultado, a garrafa antiga de vinho é um vinho caro e de alta qualidade. Escolher a garrafa de vinho ideal requer anos de conhecimento em degustação de vinhos e pode ser um processo de sucesso ou fracasso.
O projeto de teste de qualidade do vinho avalia os vinhos por meio de testes físico-químicos, como teor alcoólico, acidez fixa, densidade, pH, entre outros fatores. O projeto também determina os critérios de qualidade e as quantidades do vinho. Como resultado, a compra de vinho se torna uma brisa.
5. Previsão do mercado de ações
Esta iniciativa é intrigante se você trabalha ou não no setor financeiro. Os dados do mercado de ações são estudados extensivamente por acadêmicos, empresas e até mesmo como fonte de renda secundária. A capacidade de um cientista de dados de estudar e explorar dados de séries temporais também é vital. Os dados do mercado de ações são um ótimo lugar para começar.
A essência do esforço é prever o valor futuro de uma ação. Isso se baseia no desempenho atual do mercado, bem como nas estatísticas de anos anteriores. O Kaggle coleta dados sobre o índice NIFTY-50 desde 2000 e atualmente é atualizado semanalmente. Desde 1º de janeiro de 2000, ele contém os preços das ações de mais de 50 organizações.
6. Recomendação de filme
Tenho certeza que você já teve essa sensação depois de ver um bom filme. Você já sentiu o impulso de excitar seus sentidos assistindo a filmes semelhantes?
Sabemos que os serviços OTT, como o Netflix, melhoraram significativamente seus sistemas de recomendação. Como estudante de aprendizado de máquina, você precisará entender como esses algoritmos segmentam os clientes com base em suas preferências e avaliações.
O conjunto de dados do IMDB no Kaggle é provavelmente um dos mais completos, permitindo que modelos de recomendação sejam inferidos com base no título do filme, classificação do cliente, gênero e outros fatores. Também é um excelente método para aprender sobre filtragem baseada em conteúdo e engenharia de recursos.
7. Previsão de Elegibilidade de Carga
O mundo gira em torno de empréstimos. A principal fonte de lucro dos bancos vem dos juros dos empréstimos. Portanto, eles são seu negócio fundamental.
Indivíduos ou grupos de indivíduos só podem expandir as economias investindo dinheiro em uma empresa na esperança de vê-la aumentar de valor no futuro. Às vezes é importante buscar um empréstimo para poder correr riscos dessa natureza e até participar de certos prazeres mundanos.
Antes que um empréstimo possa ser aceito, os bancos normalmente têm um processo bastante rigoroso a seguir. Como os empréstimos são um aspecto tão crucial na vida de muitas pessoas, prever a elegibilidade para um empréstimo que alguém solicita seria extremamente benéfico, permitindo um melhor planejamento além do empréstimo ser aceito ou recusado.
8. Análise de sentimentos usando dados do Twitter
Graças a redes de redes sociais como Twitter, Facebook e Reddit, extrapolar opiniões e tendências ficou consideravelmente fácil. Essas informações são usadas para eliminar opiniões sobre eventos, pessoas, esportes e outros tópicos. As iniciativas de aprendizado de máquina relacionadas à mineração de opinião estão sendo aplicadas em várias configurações, incluindo campanhas políticas e avaliações de produtos da Amazon.
Este projeto ficará fantástico em seu portfólio! Para detecção de emoções e análise baseada em aspectos, técnicas como máquinas de vetor de suporte, regressão e algoritmos de classificação podem ser usadas extensivamente (encontrando fatos e opiniões).
9. Previsão de vendas futuras
Grandes empresas e comerciantes B2C querem saber quanto cada produto em seu estoque venderá. A previsão de vendas ajuda os empresários a determinar quais itens estão em alta demanda. A previsão de vendas precisa diminuirá significativamente o desperdício, além de determinar o impacto incremental nos orçamentos futuros.
Varejistas como Walmart, IKEA, Big Basket e Big Bazaar usam a previsão de vendas para estimar a demanda do produto. Você deve estar familiarizado com várias técnicas de limpeza de dados brutos para construir esses projetos de ML. Além disso, é necessária uma boa compreensão da análise de regressão, particularmente a regressão linear simples.
Para esses tipos de tarefas, você precisará empregar bibliotecas como Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy e outras.
10. Detecção de notícias falsas
É outro esforço de aprendizado de máquina de ponta voltado para crianças em idade escolar. Notícias falsas estão se espalhando como um incêndio, como todos sabemos. Tudo está disponível nas mídias sociais, desde conectar indivíduos até ler as notícias diárias.
Como resultado, detectar notícias falsas ficou cada vez mais difícil nos dias de hoje. Muitas grandes redes de mídia social, como Facebook e Twitter, já possuem algoritmos para detectar notícias falsas em postagens e feeds.
Para identificar notícias falsas, esse tipo de projeto de ML precisa de um entendimento completo de várias abordagens de PNL e algoritmos de classificação (Classificador PassivoAgressivo ou classificador Naive Bayes).
11. Previsão de compra de cupons
Os clientes estão cada vez mais contemplando a compra online quando o coronavírus atacou o planeta em 2020. Como resultado, os estabelecimentos comerciais foram obrigados a mudar seus negócios online.
Os clientes, por outro lado, ainda buscam ótimas ofertas, assim como estavam nas lojas, e estão cada vez mais em busca de cupons de supereconomia. Existem até sites dedicados à criação de cupons para esses clientes. Você pode aprender sobre mineração de dados em aprendizado de máquina, produzindo gráficos de barras, gráficos de pizza e histogramas para visualizar dados e engenharia de recursos com este projeto.
Para gerar previsões, você também pode pesquisar abordagens de imputação de dados para gerenciar valores de NA e similaridade de cosseno de variáveis.
12. Previsão de perda de clientes
Os consumidores são o ativo mais importante de uma empresa, e mantê-los é vital para qualquer negócio que pretenda aumentar a receita e construir conexões significativas de longo prazo com eles.
Além disso, o custo de aquisição de um novo cliente é cinco vezes maior do que o custo de manutenção de um existente. Customer Churn/Attrition é um problema de negócios bem conhecido em que clientes ou assinantes deixam de fazer negócios com um serviço ou uma empresa.
Idealmente, eles não serão mais clientes pagantes. Um cliente é considerado churned se passou um determinado período de tempo desde que o cliente interagiu pela última vez com a empresa. Identificar se um cliente irá churn, bem como fornecer rapidamente informações relevantes visando a retenção de clientes, são cruciais para diminuir o churn.
Nossos cérebros são incapazes de prever a rotatividade de milhões de clientes; aqui é onde o aprendizado de máquina pode ajudar.
13. Previsão de vendas do Wallmart
Uma das aplicações mais proeminentes do aprendizado de máquina é a previsão de vendas, que envolve detectar características que influenciam as vendas de produtos e antecipar o volume de vendas futuro.
O conjunto de dados do Walmart, que contém dados de vendas de 45 locais, é usado neste estudo de aprendizado de máquina. As vendas por loja, por categoria, semanalmente são incluídas no conjunto de dados. O objetivo deste projeto de aprendizado de máquina é antecipar as vendas de cada departamento em cada ponto de venda, para que eles possam tomar melhores decisões de otimização de canal orientada por dados e planejamento de estoque.
Trabalhar com o conjunto de dados do Walmart é difícil, pois contém eventos de remarcação escolhidos que têm impacto nas vendas e devem ser considerados.
14. Análise de dados Uber
Quando se trata de implementar e integrar aprendizado de máquina e aprendizado profundo em seus aplicativos, o popular serviço de compartilhamento de viagens não fica muito atrás. Todos os anos, ele processa bilhões de viagens, permitindo que os passageiros viajem a qualquer hora do dia ou da noite.
Por ter uma base de clientes tão grande, ela precisa de um atendimento ao cliente excepcional para atender às reclamações dos consumidores o mais rápido possível.
A Uber tem um conjunto de dados de milhões de coletas que pode usar para analisar e exibir viagens de clientes para descobrir insights e melhorar a experiência do cliente.
15. Análise Covid-19
O COVID-19 varreu o mundo hoje, e não simplesmente no sentido de uma pandemia. Enquanto especialistas médicos estão se concentrando em gerar vacinas eficazes e imunizar o mundo, cientistas de dados não estão muito atrás.
Novos casos, contagem ativa diária, fatalidades e estatísticas de testes estão sendo tornados públicos. As previsões são feitas diariamente com base no surto de SARS do século anterior. Para isso, você pode usar a análise de regressão e dar suporte a modelos de previsão baseados em máquina vetorial.
Conclusão
Para resumir, discutimos alguns dos principais projetos de ML que ajudarão você a testar a programação de Machine Learning, além de entender suas ideias e implementação. Saber como integrar o Machine Learning pode ajudá-lo a avançar em sua profissão à medida que a tecnologia assume o controle de todos os setores.
Ao aprender Machine Learning, recomendamos que você pratique seus conceitos e escreva todos os seus algoritmos. Escrever algoritmos durante o aprendizado é mais importante do que realizar um projeto e também oferece uma vantagem na compreensão dos assuntos corretamente.
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