Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
- 1 Титаник
- 2. Таснифи гулҳои ирландӣ
- 3. Пешгӯии нархи хонаи Бостон
- 4. Санҷиши сифати шароб
- 5. Пешгӯии бозори саҳҳомӣ
- 6. Тавсияи филм
- 7. Пешгӯии мутобиқати бор
- 8. Таҳлили эҳсосот бо истифода аз маълумотҳои Twitter
- 9. Пешгӯии фурӯши оянда
- 10. Муайян кардани хабарҳои қалбакӣ
- 11. Пешгӯии хариди купонҳо
- 12. Пешгӯии муштарӣ
- 13. Пешгӯии фурӯши Wallmart
- 14. Таҳлили маълумоти Uber
- 15. Таҳлили Ковид-19
- хулоса
Омӯзиши мошинсозӣ як омӯзиши оддии таълим додани барномаи компютерӣ ё алгоритми барои тадриҷан такмил додани кори мушаххас дар сатҳи баланд мебошад. Муайянкунии тасвирҳо, ошкоркунии қаллобӣ, системаҳои тавсиявӣ ва дигар барномаҳои омӯзиши мошинсозӣ аллакай маъмуланд.
Корҳои ML кори инсонро содда ва самаранок мегардонанд, вақтро сарфа мекунанд ва натиҷаи баландсифатро таъмин мекунанд. Ҳатто Google, машҳуртарин системаи ҷустуҷӯии ҷаҳон, истифода мебарад омӯзиши машқҳо.
Аз таҳлили дархости корбар ва тағир додани натиҷа дар асоси натиҷаҳо то нишон додани мавзӯъҳои тамоюли ва таблиғоти марбут ба дархост, имконоти мухталиф мавҷуданд.
Технологияе, ки ҳам дарккунанда ва ҳам худ ислоҳшаванда аст, дар оянда дур нест.
Яке аз роҳҳои беҳтарини оғоз ин ба даст овардани таҷриба ва тарҳрезии лоиҳа мебошад. Аз ин рӯ, мо рӯйхати 15 лоиҳаи беҳтарини омӯзиши мошинро барои шурӯъкунандагон тартиб додем, то шуморо оғоз кунанд.
1. Титаник
Ин аксар вақт яке аз бузургтарин ва ҷолибтарин вазифаҳо барои ҳар касе, ки ба омӯзиши бештар дар бораи омӯзиши мошин таваҷҷӯҳ дорад, ҳисобида мешавад. Мушкилоти Титаник як лоиҳаи маъмули омӯзиши мошинист, ки инчунин як роҳи хуби шиносоӣ бо платформаи илмии иттилоотии Kaggle мебошад. Маҷмӯи маълумоти Титаник аз маълумоти ҳақиқӣ аз ғарқ шудани киштии бадбахт иборат аст.
Он тафсилотро дар бар мегирад, аз қабили синну сол, вазъи иҷтимоию иқтисодӣ, ҷинс, рақами кабина, бандари парвоз ва муҳимтар аз ҳама, ки оё онҳо зинда мондаанд!
Техникаи K-Наздиктарин ҳамсоя ва таснифкунандаи дарахти қарор муайян карда шуданд, ки барои ин лоиҳа натиҷаҳои беҳтарин ба даст оранд. Агар шумо дар ҷустуҷӯи як мушкилии зуд дар рӯзҳои истироҳат барои беҳтар кардани худ бошед Қобилиятҳои омӯзиши мошинҳо, ин дар Kaggle барои шумост.
2. Таснифи гулҳои ирландӣ
Шурӯъкунандагон лоиҳаи гурӯҳбандии гули Айрисро дӯст медоранд ва он ҷои хубест барои оғоз, агар шумо дар омӯзиши мошинсозӣ нав бошед. Дарозии часпакҳо ва гулбаргҳо гулҳои Айрисро аз дигар намудҳо фарқ мекунанд. Мақсади ин лоиҳа ҷудо кардани гулҳо ба се намуд аст: Вирҷиния, сетоса ва Версиколор.
Барои машқҳои таснифӣ, лоиҳа маҷмӯи маълумотҳои гули Айрисро истифода мебарад, ки ба донишҷӯён дар омӯхтани асосҳои муносибат бо арзишҳои ададӣ ва додаҳо кӯмак мекунад. Маҷмӯи маълумот оид ба гули Айрис як маҷмӯаи ночиз аст, ки онро бе зарурати миқёссозӣ дар хотира нигоҳ доштан мумкин аст.
3. Пешгӯии нархи хонаи Бостон
Боз як маъруф маҷмӯи додаҳо барои навгониҳо дар омӯзиши мошин маълумоти манзилии Бостон аст. Ҳадафи он пешгӯии арзишҳои хона дар маҳаллаҳои гуногуни Бостон мебошад. Он омори муҳимро дар бар мегирад, аз қабили синну сол, меъёри андоз аз амвол, сатҳи ҷинояткорӣ ва ҳатто наздикӣ ба марказҳои шуғл, ки ҳамаи онҳо метавонанд ба нархгузории манзил таъсир расонанд.
Маҷмӯи додаҳо оддӣ ва хурд аст, ки озмоишро барои навгониҳо осон мекунад. Барои муайян кардани он, ки кадом омилҳо ба нархи амвол дар Бостон таъсир мерасонанд, усулҳои регрессия дар параметрҳои гуногун ба таври васеъ истифода мешаванд. Ин ҷои хубест барои амалӣ кардани усулҳои регрессия ва арзёбии он, ки онҳо то чӣ андоза хуб кор мекунанд.
4. Санҷиши сифати шароб
Шароб як нӯшокии спиртии ғайриоддӣ аст, ки солҳои зиёд ферментатсияро талаб мекунад. Дар натиҷа, шишаи антиқа шароби гаронбаҳо ва баландсифат аст. Интихоби шишаи беҳтарини шароб дониши чандинсолаи чашиданро талаб мекунад ва он метавонад як раванди зарба ё беҷавоб бошад.
Лоиҳаи санҷиши сифати шароб шаробҳоро бо истифода аз санҷишҳои физикӣ-кимиёвӣ ба монанди сатҳи спирт, кислотаи собит, зич, рН ва дигар омилҳо арзёбӣ мекунад. Лоиҳа инчунин меъёрҳо ва миқдори сифатро муайян мекунад. Дар натиҷа, хариди шароб ба осонӣ мегардад.
5. Пешгӯии бозори саҳҳомӣ
Ин ташаббус ҷолиб аст, ки оё шумо дар бахши молиявӣ кор мекунед ё не. Маълумоти бозори саҳомӣ аз ҷониби олимон, корхонаҳо ва ҳатто ҳамчун манбаи даромади дуюмдараҷа ба таври васеъ омӯхта мешавад. Қобилияти як олими маълумот барои омӯхтан ва омӯхтани маълумоти силсилаи вақт низ муҳим аст. Маълумот аз бозори саҳомӣ ҷои хубест барои оғоз.
Моҳияти саъй пешгӯии арзиши ояндаи саҳмияҳо мебошад. Ин ба нишондиҳандаҳои ҷории бозор ва инчунин омори солҳои қаблӣ асос ёфтааст. Kaggle аз соли 50 инҷониб маълумотро дар бораи индекси NIFTY-2000 ҷамъоварӣ мекунад ва айни замон он ҳар ҳафта нав карда мешавад. Аз 1 январи соли 2000 он нархи саҳмияҳои зиёда аз 50 ташкилотро дар бар мегирад.
6. Тавсияи филм
Ман боварӣ дорам, ки шумо пас аз дидани филми хуб ин ҳиссиётро ҳис кардаед. Оё шумо боре эҳсос кардаед, ки бо тамошои филмҳои шабеҳ эҳсосоти худро ба вуҷуд оред?
Мо медонем, ки хидматҳои OTT ба монанди Netflix системаҳои тавсияҳои худро ба таври назаррас такмил додаанд. Ҳамчун донишҷӯи омӯзиши мошинсозӣ, шумо бояд бифаҳмед, ки чӣ гуна ин алгоритмҳо муштариёнро дар асоси афзалиятҳо ва баррасиҳои онҳо ҳадаф қарор медиҳанд.
Маҷмӯи маълумоти IMDB дар Kaggle эҳтимолан яке аз мукаммалтаринҳост, ки имкон медиҳад моделҳои тавсияшавандаро дар асоси унвони филм, рейтинги муштарӣ, жанр ва дигар омилҳо муайян кунанд. Он инчунин як усули олиҷаноб барои омӯхтани филтр дар асоси мундариҷа ва муҳандисии хусусиятҳо мебошад.
7. Пешгӯии мувофиқати бор
Ҷаҳон дар атрофи қарзҳо давр мезанад. Манбаи асосии фоидаи бонкҳо аз ҳисоби фоизи қарзҳо мебошад. Аз ин рӯ, онҳо тиҷорати асосии онҳо мебошанд.
Шахсони алоҳида ё гурӯҳҳои алоҳида метавонанд танҳо бо роҳи сармоягузорӣ кардани пул ба ширкат бо умеди афзоиши арзиши он дар оянда иқтисодро васеъ кунанд. Баъзан ҷустани қарз муҳим аст, то тавони таваккал кардани ин хислатро дошта бошад ва ҳатто дар баъзе лаззатҳои дунявӣ иштирок кунад.
Пеш аз қабули қарз, бонкҳо одатан як раванди хеле сахтро риоя мекунанд. Азбаски қарзҳо як ҷанбаи муҳими ҳаёти бисёр одамон мебошанд, пешгӯии мувофиқат барои қарзе, ки касе барои он муроҷиат мекунад, бениҳоят судманд хоҳад буд ва имкон медиҳад, ки банақшагирии беҳтар аз қарзи қабул ё рад карда шавад.
8. Таҳлили эҳсосот бо истифода аз маълумоти Twitter
Бо шарофати ба шабакаҳои ВАО иҷтимоӣ ба монанди Twitter, Facebook ва Reddit, экстраполятсияи афкор ва тамоюлҳо хеле осон шудааст. Ин маълумот барои нест кардани ақидаҳо дар бораи рӯйдодҳо, одамон, варзиш ва дигар мавзӯъҳо истифода мешавад. Ташаббусҳои омӯзиши мошинҳои марбут ба истихроҷи маъдан дар муҳити гуногун, аз ҷумла маъракаҳои сиёсӣ ва арзёбии маҳсулоти Amazon татбиқ карда мешаванд.
Ин лоиҳа дар портфели шумо афсонавӣ хоҳад буд! Барои муайян кардани эҳсосот ва таҳлили ҷанбаҳо усулҳо, ба монанди мошинҳои вектории дастгирӣ, регрессия ва алгоритмҳои таснифот метавонанд васеъ истифода шаванд (ҷустуҷӯи далелҳо ва андешаҳо).
9. Пешгӯии фурӯши оянда
Соҳибкорон ва тоҷирони бузурги B2C мехоҳанд бидонанд, ки ҳар як маҳсулот дар инвентаризатсияи онҳо чӣ қадар фурӯхта мешавад. Пешгӯии фурӯш ба соҳибони тиҷорат дар муайян кардани он, ки ба кадом ашё талабот зиёд аст, кӯмак мекунад. Пешгӯии дақиқи фурӯш талафотро ба таври назаррас коҳиш медиҳад ва ҳамзамон таъсири афзояндаро ба буҷетҳои оянда муайян мекунад.
Фурӯшандагон ба монанди Walmart, IKEA, Big Basket ва Big Bazaar барои ҳисоб кардани талабот ба маҳсулот пешгӯии фурӯшро истифода мебаранд. Барои сохтани чунин лоиҳаҳои ML, шумо бояд бо усулҳои гуногуни тоза кардани маълумоти хом шинос бошед. Инчунин, фаҳмиши хуби таҳлили регрессионӣ, махсусан регрессияи оддии хатӣ лозим аст.
Барои ин гуна вазифаҳо ба шумо лозим меояд, ки китобхонаҳоро ба мисли Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy ва дигарон истифода баред.
10. Муайян кардани хабарҳои қалбакӣ
Ин боз як кӯшиши пешрафтаи омӯзиши мошинист, ки ба мактаббачагон нигаронида шудааст. Хабарҳои қалбакӣ мисли оташ паҳн мешаванд, зеро ҳамагон медонем. Ҳама чиз дар шабакаҳои иҷтимоӣ дастрас аст, аз пайваст кардани шахсони алоҳида то хондани хабарҳои ҳаррӯза.
Дар натиҷа, дар ин рӯзҳо ошкор кардани хабарҳои бардурӯғ мушкилтар шудааст. Бисёре аз шабакаҳои бузурги васоити ахбори иҷтимоӣ, аз қабили Facebook ва Twitter, аллакай алгоритмҳое доранд, ки хабарҳои бардурӯғро дар интишорҳо ва наворҳо ошкор мекунанд.
Барои муайян кардани хабарҳои бардурӯғ, ин намуди лоиҳаи ML бояд фаҳмиши ҳамаҷонибаи равишҳои сершумори NLP ва алгоритмҳои таснифро талаб кунад (PassiveAggressiveClassifier ё таснифгари Naive Bayes).
11. Пешгӯии хариди купонҳо
Вақте ки коронавирус дар соли 2020 ба сайёра ҳамла кард, муштариён бештар дар бораи хариди онлайн фикр мекунанд. Дар натиҷа, муассисаҳои савдо маҷбур шуданд, ки тиҷорати худро онлайн гузаронанд.
Мизоҷон, аз тарафи дигар, ҳамон тавре ки онҳо дар мағозаҳо буданд, пешниҳодҳои олӣ меҷӯянд ва ҳарчи бештар барои купонҳои сарфакорона шикор мекунанд. Ҳатто вебсайтҳое мавҷуданд, ки барои эҷоди купонҳо барои чунин муштариён бахшида шудаанд. Бо ин лоиҳа шумо метавонед дар бораи истихроҷи додаҳо дар омӯзиши мошинсозӣ, сохтани графикҳои бар, диаграммаҳо ва гистограммаҳо барои визуализатсияи додаҳо ва муҳандисии хусусиятҳо маълумот гиред.
Барои тавлиди пешгӯиҳо, шумо инчунин метавонед ба равишҳои ҳисобкунии додаҳо барои идоракунии арзишҳои NA ва шабоҳати косинуси тағирёбандаҳо назар кунед.
12. Пешгӯии талафоти муштариён
Истеъмолкунандагон дороии муҳимтарини ширкат мебошанд ва нигоҳ доштани онҳо барои ҳама гуна тиҷорат, ки ҳадафи афзоиши даромад ва эҷоди робитаҳои дарозмуддат бо онҳо муҳим аст.
Ғайр аз он, арзиши дарёфти муштарии нав аз арзиши нигоҳдории муштарии мавҷуда панҷ маротиба зиёдтар аст. Мушкилоти муштарӣ/Аттритсияи муштарӣ як мушкили маъруфи тиҷорӣ мебошад, ки дар он муштариён ё муштариён тиҷоратро бо хидмат ё ширкат қатъ мекунанд.
Онҳо идеалӣ дигар муштарии пардохткунанда нахоҳанд буд. Агар муштарӣ аз лаҳзаи муоширати охирин бо ширкат вақти муайян гузашта бошад, муштарӣ қатъшуда ҳисобида мешавад. Муайян кардани он, ки муштарӣ даст кашад ё не, инчунин ба таври фаврӣ додани маълумоти дахлдор, ки ба нигоҳ доштани муштариён нигаронида шудааст, барои кам кардани иштибоҳ муҳим аст.
Мағзи мо қодир нест, ки гардиши муштариёнро барои миллионҳо муштариён пешбинӣ кунад; Дар ин ҷо омӯзиши мошинсозӣ метавонад кӯмак кунад.
13. Пешгӯии фурӯши Wallmart
Яке аз барномаҳои барҷастатарини омӯзиши мошинсозӣ пешгӯии фурӯш мебошад, ки муайян кардани хусусиятҳоеро дар бар мегирад, ки ба фурӯши маҳсулот таъсир мерасонанд ва пешгӯии ҳаҷми фурӯши ояндаро дар бар мегирад.
Маҷмӯи маълумоти Walmart, ки дорои маълумоти фурӯш аз 45 макон аст, дар ин омӯзиши мошинсозӣ истифода мешавад. Фурӯш дар як мағоза, аз рӯи категория, дар асоси ҳарҳафтаина ба маҷмӯи маълумот дохил карда мешавад. Мақсади ин лоиҳаи омӯзиши мошинсозӣ пешгӯии фурӯш барои ҳар як шӯъба дар ҳар як фурӯшгоҳ мебошад, то онҳо тавонанд беҳсозии беҳтари каналҳо ва банақшагирии инвентаризатсияро қабул кунанд.
Кор бо маҷмӯаи додаҳои Walmart душвор аст, зеро он дорои рӯйдодҳои интихобшуда, ки ба фурӯш таъсир мерасонанд ва бояд ба назар гирифта шаванд.
14. Таҳлили маълумоти Uber
Вақте ки сухан дар бораи татбиқ ва ҳамгироии омӯзиши мошинсозӣ ва омӯзиши амиқ дар замимаҳои онҳо меравад, хидмати маъмули мубодилаи савор он қадар дур нест. Ҳар сол он миллиардҳо сафарҳоро коркард мекунад ва ба мусофирон имкон медиҳад, ки дар ҳар вақти рӯз ё шаб сафар кунанд.
Азбаски он дорои чунин як пойгоҳи бузурги муштариён аст, он ба хидматрасонии истисноии муштариён ниёз дорад, то шикоятҳои истеъмолкунандагонро ҳарчи зудтар ҳал кунад.
Uber дорои маҷмӯи маълумотҳои миллионҳо интихобкунандагон мебошад, ки он метавонад барои таҳлил ва намоиш додани сафарҳои муштарӣ барои ошкор кардани фаҳмиш ва беҳтар кардани таҷрибаи муштариён истифода барад.
15. Таҳлили Ковид-19
COVID-19 имрӯз тамоми ҷаҳонро фаро гирифтааст, на танҳо ба маънои пандемия. Дар ҳоле ки коршиносони тиб ба тавлиди ваксинаҳои муассир ва эмкунии ҷаҳон тамаркуз мекунанд, олимони маълумот кафо намемонанд.
Ҳодисаҳои нав, шумори ҳамарӯзаи фаъол, фавтидагон ва омори санҷиш ҳама дастрас карда мешаванд. Пешгӯиҳо ҳар рӯз дар асоси хуруҷи SARS дар асри гузашта таҳия карда мешаванд. Барои ин, шумо метавонед таҳлили регрессияро истифода баред ва моделҳои пешгӯии векториро дар асоси мошин дастгирӣ кунед.
хулоса
Барои ҷамъбаст, мо баъзе аз лоиҳаҳои беҳтарини ML-ро муҳокима кардем, ки ба шумо дар озмоиши барномасозии Machine Learning ва инчунин фаҳмидани ғояҳо ва татбиқи он кӯмак мекунанд. Донистани чӣ гуна ҳамгироии омӯзиши мошинсозӣ метавонад ба шумо дар пешрафт дар касби худ кӯмак кунад, зеро технология дар ҳама соҳаҳо ишғол мекунад.
Ҳангоми омӯзиши мошинсозӣ, мо тавсия медиҳем, ки консепсияҳои худро амалӣ кунед ва ҳама алгоритмҳои худро нависед. Навиштани алгоритмҳо ҳангоми омӯзиш аз иҷрои лоиҳа муҳимтар аст ва он инчунин ба шумо дар фаҳмиши дурусти мавзӯъҳо бартарӣ медиҳад.
Дин ва мазҳаб