విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
- 1. టైటానిక్
- 2. ఐరిష్ ఫ్లవర్ వర్గీకరణ
- 3. బోస్టన్ హౌస్ ధర అంచనా
- 4. వైన్ నాణ్యత పరీక్ష
- 5. స్టాక్ మార్కెట్ అంచనా
- 6. సినిమా సిఫార్సు
- 7. లోడ్ అర్హత అంచనా
- 8. Twitter డేటాను ఉపయోగించి సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ
- 9. ఫ్యూచర్ సేల్స్ ప్రిడిక్షన్
- 10. ఫేక్ న్యూస్ డిటెక్షన్
- 11. కూపన్ల కొనుగోలు అంచనా
- 12. కస్టమర్ చర్న్ ప్రిడిక్షన్
- 13. వాల్మార్ట్ సేల్స్ ఫోర్కాస్టింగ్
- 14. ఉబెర్ డేటా విశ్లేషణ
- 15. కోవిడ్-19 విశ్లేషణ
- ముగింపు
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్ లేదా అల్గారిథమ్ను ఉన్నత స్థాయిలో అందించిన నిర్దిష్ట ఉద్యోగంలో క్రమంగా మెరుగుపరచడం ఎలా అనేదానిపై ఒక సాధారణ అధ్యయనం. ఇమేజ్ ఐడెంటిఫికేషన్, ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్, రికమండేషన్ సిస్టమ్లు మరియు ఇతర మెషీన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లు ఇప్పటికే జనాదరణ పొందినవిగా నిరూపించబడ్డాయి.
ML ఉద్యోగాలు మానవ పనిని సరళంగా మరియు సమర్థవంతంగా చేస్తాయి, సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి మరియు అధిక-నాణ్యత ఫలితాన్ని అందిస్తాయి. ప్రపంచంలో అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన సెర్చ్ ఇంజన్ అయిన గూగుల్ కూడా ఉపయోగిస్తుంది యంత్ర అభ్యాసం.
వినియోగదారు ప్రశ్నను విశ్లేషించడం మరియు ఫలితాల ఆధారంగా ఫలితాన్ని మార్చడం నుండి ప్రశ్నకు సంబంధించి ట్రెండింగ్ టాపిక్లు మరియు ప్రకటనలను చూపడం వరకు వివిధ రకాల ఎంపికలు అందుబాటులో ఉన్నాయి.
గ్రహణశక్తి మరియు స్వీయ-సరిదిద్దుకునే సాంకేతికత భవిష్యత్తులో చాలా దూరంలో లేదు.
ప్రారంభించడానికి గొప్ప మార్గాలలో ఒకటి, ఒక ప్రాజెక్ట్ను ప్రారంభించడం మరియు రూపకల్పన చేయడం. కాబట్టి, మీరు ప్రారంభించడం కోసం మేము ప్రారంభకులకు 15 టాప్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్ల జాబితాను సంకలనం చేసాము.
1. టైటానిక్
మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనే ఆసక్తి ఉన్న ఎవరికైనా ఇది చాలా గొప్ప మరియు అత్యంత ఆనందదాయకమైన పనులలో ఒకటిగా పరిగణించబడుతుంది. టైటానిక్ ఛాలెంజ్ అనేది ఒక ప్రసిద్ధ మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్, ఇది కాగ్లే డేటా సైన్స్ ప్లాట్ఫారమ్తో పరిచయం పొందడానికి మంచి మార్గంగా కూడా ఉపయోగపడుతుంది. టైటానిక్ డేటాసెట్ దురదృష్టకరమైన ఓడ మునిగిపోవడం నుండి నిజమైన డేటాతో రూపొందించబడింది.
ఇందులో వ్యక్తి వయస్సు, సామాజిక ఆర్థిక స్థితి, లింగం, క్యాబిన్ నంబర్, డిపార్చర్ పోర్ట్ మరియు, ముఖ్యంగా, వారు బతికి ఉన్నారా లేదా అనే వివరాలు ఉంటాయి!
K-సమీప నైబర్ టెక్నిక్ మరియు డెసిషన్ ట్రీ క్లాసిఫైయర్ ఈ ప్రాజెక్ట్ కోసం ఉత్తమ ఫలితాలను అందించాలని నిర్ణయించబడ్డాయి. మీరు మీని మెరుగుపరచడానికి వేగవంతమైన వారాంతపు సవాలు కోసం చూస్తున్నట్లయితే మెషిన్ లెర్నింగ్ సామర్ధ్యాలు, Kaggleలో ఇది మీ కోసం.
2. ఐరిష్ ఫ్లవర్ వర్గీకరణ
బిగినర్స్ ఐరిస్ ఫ్లవర్ వర్గీకరణ ప్రాజెక్ట్ను ఇష్టపడతారు మరియు మీరు మెషిన్ లెర్నింగ్కి కొత్త అయితే ప్రారంభించడానికి ఇది గొప్ప ప్రదేశం. సీపల్స్ మరియు రేకుల పొడవు ఇతర జాతుల నుండి కనుపాప పువ్వులను వేరు చేస్తుంది. ఈ ప్రాజెక్ట్ యొక్క ఉద్దేశ్యం పుష్పాలను మూడు జాతులుగా విభజించడం: వర్జీనియా, సెటోసా మరియు వెర్సికోలర్.
వర్గీకరణ వ్యాయామాల కోసం, ప్రాజెక్ట్ ఐరిస్ ఫ్లవర్ డేటాసెట్ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది సంఖ్యా విలువలు మరియు డేటాతో వ్యవహరించే ప్రాథమికాలను నేర్చుకోవడంలో అభ్యాసకులకు సహాయపడుతుంది. ఐరిస్ ఫ్లవర్ డేటాసెట్ అనేది స్కేలింగ్ అవసరం లేకుండా మెమరీలో నిల్వ చేయగల చిన్నది.
3. బోస్టన్ హౌస్ ధర అంచనా
మరొక ప్రసిద్ధి మెషిన్ లెర్నింగ్లో కొత్తవారి కోసం డేటాసెట్ అనేది బోస్టన్ హౌసింగ్ డేటా. వివిధ బోస్టన్ పరిసరాల్లో ఇంటి విలువలను అంచనా వేయడం దీని లక్ష్యం. ఇది వయస్సు, ఆస్తి పన్ను రేటు, నేరాల రేటు మరియు ఉద్యోగ కేంద్రాలకు దగ్గరగా ఉండటం వంటి ముఖ్యమైన గణాంకాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇవన్నీ గృహాల ధరలను ప్రభావితం చేయవచ్చు.
డేటాసెట్ సరళమైనది మరియు చిన్నది, ఇది అనుభవం లేని వారితో ప్రయోగాలు చేయడం సులభం చేస్తుంది. బోస్టన్లోని ఆస్తి ధరను ఏ కారకాలు ప్రభావితం చేస్తాయో గుర్తించడానికి, వివిధ పారామితులపై రిగ్రెషన్ పద్ధతులు ఎక్కువగా ఉపయోగించబడతాయి. రిగ్రెషన్ టెక్నిక్లను అభ్యసించడానికి మరియు అవి ఎంత బాగా పనిచేస్తాయో అంచనా వేయడానికి ఇది గొప్ప ప్రదేశం.
4. వైన్ నాణ్యత పరీక్ష
వైన్ ఒక అసాధారణ ఆల్కహాలిక్ పానీయం, దీనికి చాలా సంవత్సరాలు పులియబెట్టడం అవసరం. ఫలితంగా, పురాతన వైన్ బాటిల్ ధర మరియు అధిక-నాణ్యత కలిగిన వైన్. ఆదర్శవంతమైన వైన్ బాటిల్ను ఎంచుకోవడానికి వైన్ రుచి గురించి సంవత్సరాల జ్ఞానం అవసరం మరియు ఇది హిట్-ఆర్-మిస్ ప్రక్రియ.
వైన్ నాణ్యత పరీక్ష ప్రాజెక్ట్ ఆల్కహాల్ స్థాయి, స్థిర ఆమ్లత్వం, సాంద్రత, pH మరియు ఇతర కారకాలు వంటి భౌతిక రసాయన పరీక్షలను ఉపయోగించి వైన్లను మూల్యాంకనం చేస్తుంది. ప్రాజెక్ట్ వైన్ నాణ్యత ప్రమాణాలు మరియు పరిమాణాలను కూడా నిర్ణయిస్తుంది. ఫలితంగా, వైన్ కొనుగోలు గాలిగా మారుతుంది.
5. స్టాక్ మార్కెట్ అంచనా
ఈ చొరవ మీరు ఆర్థిక రంగంలో పని చేస్తున్నారా లేదా అనే ఆసక్తిని కలిగిస్తుంది. స్టాక్ మార్కెట్ డేటాను విద్యావేత్తలు, వ్యాపారాలు మరియు ద్వితీయ ఆదాయ వనరుగా కూడా విస్తృతంగా అధ్యయనం చేస్తారు. సమయ శ్రేణి డేటాను అధ్యయనం చేయడానికి మరియు అన్వేషించడానికి డేటా సైంటిస్ట్ సామర్థ్యం కూడా చాలా ముఖ్యమైనది. స్టాక్ మార్కెట్ నుండి డేటా ప్రారంభించడానికి ఒక గొప్ప ప్రదేశం.
ఈ ప్రయత్నం యొక్క సారాంశం స్టాక్ యొక్క భవిష్యత్తు విలువను అంచనా వేయడం. ఇది ప్రస్తుత మార్కెట్ పనితీరుతో పాటు మునుపటి సంవత్సరాల గణాంకాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. Kaggle 50 నుండి NIFTY-2000 సూచికపై డేటాను సేకరిస్తోంది మరియు ప్రస్తుతం ఇది ప్రతి వారం నవీకరించబడుతుంది. జనవరి 1, 2000 నుండి, ఇది 50కి పైగా సంస్థల కోసం స్టాక్ ధరలను కలిగి ఉంది.
6. సినిమా సిఫార్సు
ఒక మంచి సినిమా చూసిన తర్వాత మీకు ఆ అనుభూతి కలుగుతుందని నేను ఖచ్చితంగా అనుకుంటున్నాను. ఇలాంటి చిత్రాలను విపరీతంగా చూడటం ద్వారా మీ ఇంద్రియాలను మలచుకోవాలని మీరు ఎప్పుడైనా భావించారా?
Netflix వంటి OTT సేవలు వాటి సిఫార్సు వ్యవస్థలను గణనీయంగా మెరుగుపరిచాయని మాకు తెలుసు. మెషీన్ లెర్నింగ్ విద్యార్థిగా, అటువంటి అల్గారిథమ్లు క్లయింట్లను వారి ప్రాధాన్యతలు మరియు సమీక్షల ఆధారంగా ఎలా లక్ష్యంగా చేసుకుంటాయో మీరు అర్థం చేసుకోవాలి.
Kaggleలో సెట్ చేయబడిన IMDB డేటా అత్యంత పూర్తి అయిన వాటిలో ఒకటి, ఇది సినిమా టైటిల్, కస్టమర్ రేటింగ్, జానర్ మరియు ఇతర అంశాల ఆధారంగా సిఫార్సు మోడల్లను ఊహించవచ్చు. కంటెంట్-బేస్డ్ ఫిల్టరింగ్ మరియు ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ గురించి తెలుసుకోవడానికి ఇది ఒక అద్భుతమైన పద్ధతి.
7. లోడ్ అర్హత అంచనా
ప్రపంచం అప్పుల చుట్టూ తిరుగుతోంది. బ్యాంకుల ప్రధాన లాభం రుణాలపై వడ్డీ ద్వారా వస్తుంది. కాబట్టి అవి వారి ప్రాథమిక వ్యాపారం.
వ్యక్తులు లేదా వ్యక్తుల సమూహాలు భవిష్యత్తులో దాని విలువ పెరగాలనే ఆశతో సంస్థలో డబ్బును పెట్టుబడి పెట్టడం ద్వారా మాత్రమే ఆర్థిక వ్యవస్థలను విస్తరించవచ్చు. ఈ రకమైన రిస్క్లను తీసుకోవడానికి మరియు కొన్ని ప్రాపంచిక ఆనందాలలో కూడా పాలుపంచుకోవడానికి రుణం తీసుకోవడం కొన్నిసార్లు చాలా ముఖ్యం.
రుణాన్ని ఆమోదించడానికి ముందు, బ్యాంకులు సాధారణంగా అనుసరించడానికి చాలా కఠినమైన ప్రక్రియను కలిగి ఉంటాయి. రుణాలు చాలా మంది వ్యక్తుల జీవితంలో చాలా కీలకమైన అంశం కాబట్టి, ఎవరైనా దరఖాస్తు చేసుకున్న రుణం కోసం అర్హతను అంచనా వేయడం చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది, రుణం ఆమోదించబడటం లేదా తిరస్కరించబడటం కంటే మెరుగైన ప్రణాళికను అనుమతిస్తుంది.
8. Twitter డేటాను ఉపయోగించి సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ
ధన్యవాదాలు సోషల్ మీడియా నెట్వర్క్లు ట్విట్టర్, ఫేస్బుక్ మరియు రెడ్డిట్ వంటి, అభిప్రాయాలు మరియు పోకడలను వివరించడం చాలా సులభం. ఈవెంట్లు, వ్యక్తులు, క్రీడలు మరియు ఇతర అంశాలపై అభిప్రాయాలను తొలగించడానికి ఈ సమాచారం ఉపయోగించబడుతుంది. అభిప్రాయ మైనింగ్-సంబంధిత మెషీన్ లెర్నింగ్ కార్యక్రమాలు రాజకీయ ప్రచారాలు మరియు అమెజాన్ ఉత్పత్తి మూల్యాంకనాలతో సహా వివిధ సెట్టింగ్లలో వర్తించబడుతున్నాయి.
ఈ ప్రాజెక్ట్ మీ పోర్ట్ఫోలియోలో అద్భుతంగా కనిపిస్తుంది! ఎమోషన్ డిటెక్షన్ మరియు కారక-ఆధారిత విశ్లేషణ కోసం, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్లు, రిగ్రెషన్ మరియు వర్గీకరణ అల్గారిథమ్లు వంటి పద్ధతులు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడతాయి (వాస్తవాలు మరియు అభిప్రాయాలను కనుగొనడం).
9. భవిష్యత్ విక్రయాల అంచనా
బిగ్ B2C వ్యాపారాలు మరియు వ్యాపారులు తమ ఇన్వెంటరీలోని ప్రతి ఉత్పత్తి ఎంత విక్రయించబడుతుందో తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారు. ఏ వస్తువులు అధిక డిమాండ్లో ఉన్నాయో నిర్ణయించడంలో విక్రయాల అంచనా వ్యాపార యజమానులకు సహాయపడుతుంది. ఖచ్చితమైన విక్రయాల అంచనా వ్యర్థాలను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, అలాగే భవిష్యత్ బడ్జెట్లపై పెరుగుతున్న ప్రభావాన్ని కూడా నిర్ణయిస్తుంది.
వాల్మార్ట్, ఐకెఇఎ, బిగ్ బాస్కెట్ మరియు బిగ్ బజార్ వంటి రిటైలర్లు ఉత్పత్తి డిమాండ్ను అంచనా వేయడానికి విక్రయాల అంచనాను ఉపయోగిస్తారు. అటువంటి ML ప్రాజెక్ట్లను నిర్మించడానికి మీరు ముడి డేటాను శుభ్రపరిచే వివిధ సాంకేతికతలను తప్పనిసరిగా తెలుసుకోవాలి. అలాగే, రిగ్రెషన్ విశ్లేషణపై మంచి అవగాహన, ముఖ్యంగా సరళమైన సరళ రిగ్రెషన్ అవసరం.
ఈ రకమైన టాస్క్ల కోసం, మీరు డోరా, స్క్రూబాదుబ్, పాండాస్, నమ్పి మరియు ఇతర లైబ్రరీలను ఉపయోగించాల్సి ఉంటుంది.
<span style="font-family: arial; ">10</span> నకిలీ వార్తల గుర్తింపు
ఇది పాఠశాల విద్యార్థుల కోసం ఉద్దేశించిన మరో అత్యాధునిక యంత్ర అభ్యాస ప్రయత్నం. ఫేక్ న్యూస్ దావానలంలా వ్యాపించడం మనందరికీ తెలిసిందే. వ్యక్తులను కనెక్ట్ చేయడం నుండి రోజువారీ వార్తలను చదవడం వరకు అన్నీ సోషల్ మీడియాలో అందుబాటులో ఉన్నాయి.
ఫలితంగా, ఈ రోజుల్లో తప్పుడు వార్తలను గుర్తించడం చాలా కష్టంగా మారింది. Facebook మరియు Twitter వంటి అనేక పెద్ద సోషల్ మీడియా నెట్వర్క్లు, పోస్టింగ్లు మరియు ఫీడ్లలో బోగస్ వార్తలను గుర్తించడానికి ఇప్పటికే అల్గారిథమ్లను కలిగి ఉన్నాయి.
తప్పుడు వార్తలను గుర్తించడానికి, ఈ రకమైన ML ప్రాజెక్ట్కు బహుళ NLP విధానాలు మరియు వర్గీకరణ అల్గారిథమ్ల (PassiveAggressiveClassifier లేదా Naive Bayes వర్గీకరణ) గురించి పూర్తి అవగాహన అవసరం.
<span style="font-family: arial; ">10</span> కూపన్ల కొనుగోలు అంచనా
2020లో గ్రహం మీద కరోనావైరస్ దాడి చేసినప్పుడు కస్టమర్లు ఆన్లైన్ కొనుగోలు గురించి ఎక్కువగా ఆలోచిస్తున్నారు. ఫలితంగా, షాపింగ్ సంస్థలు తమ వ్యాపారాన్ని ఆన్లైన్లోకి మార్చవలసి వచ్చింది.
మరోవైపు, కస్టమర్లు స్టోర్లలో ఉన్నట్లే ఇప్పటికీ గొప్ప ఆఫర్లను కోరుతున్నారు మరియు సూపర్-సేవింగ్ కూపన్ల కోసం ఎక్కువగా వేటాడుతున్నారు. అటువంటి క్లయింట్ల కోసం కూపన్లను రూపొందించడానికి అంకితమైన వెబ్సైట్లు కూడా ఉన్నాయి. మీరు మెషీన్ లెర్నింగ్లో డేటా మైనింగ్ గురించి, డేటాను విజువలైజ్ చేయడానికి బార్ గ్రాఫ్లు, పై చార్ట్లు మరియు హిస్టోగ్రామ్లను రూపొందించడం మరియు ఈ ప్రాజెక్ట్తో ఇంజనీరింగ్ని ఫీచర్ చేయడం గురించి తెలుసుకోవచ్చు.
అంచనాలను రూపొందించడానికి, మీరు NA విలువలను మరియు వేరియబుల్స్ యొక్క కొసైన్ సారూప్యతను నిర్వహించడానికి డేటా ఇంప్యుటేషన్ విధానాలను కూడా చూడవచ్చు.
<span style="font-family: arial; ">10</span> కస్టమర్ చర్న్ ప్రిడిక్షన్
వినియోగదారులు కంపెనీ యొక్క అత్యంత ముఖ్యమైన ఆస్తి, మరియు ఆదాయాన్ని పెంచడం మరియు వారితో దీర్ఘకాలిక అర్ధవంతమైన కనెక్షన్లను నిర్మించడం లక్ష్యంగా ఏదైనా వ్యాపారం కోసం వాటిని ఉంచడం చాలా ముఖ్యం.
ఇంకా, కొత్త క్లయింట్ని పొందేందుకు అయ్యే ఖర్చు, ఇప్పటికే ఉన్న క్లయింట్ను కొనసాగించడానికి అయ్యే ఖర్చు కంటే ఐదు రెట్లు ఎక్కువ. కస్టమర్ చర్న్/అట్రిషన్ అనేది ఒక ప్రసిద్ధ వ్యాపార సమస్య, దీనిలో కస్టమర్లు లేదా సబ్స్క్రైబర్లు సేవ లేదా కంపెనీతో వ్యాపారం చేయడం మానేస్తారు.
వారు ఆదర్శంగా ఇకపై చెల్లించే కస్టమర్గా ఉండరు. కస్టమర్ చివరిసారిగా కంపెనీతో ఇంటరాక్ట్ అయినప్పటి నుండి నిర్దిష్ట సమయం అయినట్లయితే, ఒక కస్టమర్ చర్ర్డ్గా పరిగణించబడతారు. క్లయింట్ మభ్యపెడతారో లేదో గుర్తించడం, అలాగే కస్టమర్ నిలుపుదల లక్ష్యంగా సంబంధిత సమాచారాన్ని వేగంగా అందించడం, గందరగోళాన్ని తగ్గించడంలో కీలకం.
లక్షలాది మంది క్లయింట్ల కోసం కస్టమర్ టర్నోవర్ని అంచనా వేయడానికి మా మెదళ్ళు అసమర్థంగా ఉన్నాయి; ఇక్కడ మెషిన్ లెర్నింగ్ సహాయపడుతుంది.
<span style="font-family: arial; ">10</span> వాల్మార్ట్ విక్రయాల అంచనా
మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క అత్యంత ప్రముఖమైన అప్లికేషన్లలో ఒకటి సేల్స్ ఫోర్కాస్టింగ్, ఇందులో ఉత్పత్తి అమ్మకాలను ప్రభావితం చేసే లక్షణాలను గుర్తించడం మరియు భవిష్యత్తులో అమ్మకాల పరిమాణాన్ని అంచనా వేయడం వంటివి ఉంటాయి.
45 స్థానాల నుండి విక్రయాల డేటాను కలిగి ఉన్న వాల్మార్ట్ డేటాసెట్ ఈ మెషీన్ లెర్నింగ్ అధ్యయనంలో ఉపయోగించబడుతుంది. ఒక్కో స్టోర్కి, కేటగిరీ వారీగా, వారానికొకసారి జరిగే విక్రయాలు డేటాసెట్లో చేర్చబడ్డాయి. ఈ మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్ యొక్క ఉద్దేశ్యం ప్రతి అవుట్లెట్లోని ప్రతి విభాగానికి అమ్మకాలను అంచనా వేయడం, తద్వారా వారు మెరుగైన డేటా-ఆధారిత ఛానెల్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ఇన్వెంటరీ ప్రణాళిక నిర్ణయాలు తీసుకోగలరు.
వాల్మార్ట్ డేటాసెట్తో పని చేయడం కష్టం, ఎందుకంటే ఇది అమ్మకాలపై ప్రభావం చూపే ఎంచుకున్న మార్క్డౌన్ ఈవెంట్లను కలిగి ఉంది మరియు పరిగణించాలి.
<span style="font-family: arial; ">10</span> Uber డేటా విశ్లేషణ
వారి యాప్లలో మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ని అమలు చేయడం మరియు ఏకీకృతం చేయడం విషయానికి వస్తే, జనాదరణ పొందిన రైడ్-షేరింగ్ సేవ చాలా వెనుకబడి లేదు. ప్రతి సంవత్సరం, ఇది బిలియన్ల కొద్దీ ట్రిప్పులను ప్రాసెస్ చేస్తుంది, ప్రయాణికులు పగలు లేదా రాత్రి ఏ సమయంలోనైనా ప్రయాణించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
దీనికి ఇంత పెద్ద క్లయింట్ బేస్ ఉన్నందున, వినియోగదారుల ఫిర్యాదులను వీలైనంత త్వరగా పరిష్కరించడానికి దీనికి అసాధారణమైన కస్టమర్ సేవ అవసరం.
Uber మిలియన్ల కొద్దీ పిక్-అప్ల డేటాసెట్ను కలిగి ఉంది, ఇది క్లయింట్ ట్రిప్లను విశ్లేషించడానికి మరియు ప్రదర్శించడానికి అంతర్దృష్టులను వెలికితీసేందుకు మరియు కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
<span style="font-family: arial; ">10</span> కోవిడ్ -19 విశ్లేషణ
COVID-19 ఈ రోజు ప్రపంచాన్ని చుట్టుముట్టింది మరియు కేవలం మహమ్మారి అర్థంలో కాదు. వైద్య నిపుణులు ప్రభావవంతమైన టీకాలను రూపొందించడం మరియు ప్రపంచానికి రోగనిరోధక శక్తిని అందించడంపై దృష్టి సారిస్తున్నారు, డేటా శాస్త్రవేత్తలు చాలా వెనుకబడి లేవు.
కొత్త కేసులు, రోజువారీ యాక్టివ్ కౌంట్, మరణాలు మరియు పరీక్ష గణాంకాలు అన్నీ పబ్లిక్ చేయబడుతున్నాయి. మునుపటి శతాబ్దపు SARS వ్యాప్తి ఆధారంగా రోజువారీగా అంచనాలు రూపొందించబడ్డాయి. దీని కోసం, మీరు రిగ్రెషన్ విశ్లేషణను ఉపయోగించవచ్చు మరియు వెక్టర్ మెషిన్ ఆధారిత ప్రిడిక్షన్ మోడల్లకు మద్దతు ఇవ్వవచ్చు.
ముగింపు
సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామింగ్ను పరీక్షించడంలో అలాగే దాని ఆలోచనలు మరియు అమలును గ్రహించడంలో మీకు సహాయపడే కొన్ని అగ్ర ML ప్రాజెక్ట్ల గురించి మేము చర్చించాము. మెషిన్ లెర్నింగ్ను ఎలా ఏకీకృతం చేయాలో తెలుసుకోవడం ప్రతి పరిశ్రమలో సాంకేతికత ఆక్రమించినందున మీ వృత్తిలో పురోగతి సాధించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ నేర్చుకుంటున్నప్పుడు, మీరు మీ కాన్సెప్ట్లను ప్రాక్టీస్ చేయాలని మరియు మీ అన్ని అల్గారిథమ్లను వ్రాయాలని మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము. ప్రాజెక్ట్ను నిర్వహించడం కంటే నేర్చుకునేటప్పుడు అల్గారిథమ్లు రాయడం చాలా ముఖ్యం మరియు ఇది సబ్జెక్ట్లను సరిగ్గా అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది.
సమాధానం ఇవ్వూ