機器學習是關於如何教育計算機程序或算法以逐步改進高水平呈現的特定工作的簡單研究。 圖像識別、欺詐檢測、推薦系統和其他機器學習應用程序已被證明很受歡迎。
機器學習作業使人類工作變得簡單高效,節省了時間並確保了高質量的結果。 甚至世界上最受歡迎的搜索引擎谷歌也使用 機器學習.
從分析用戶的查詢並根據結果更改結果到顯示與查詢相關的趨勢主題和廣告,有多種可用選項。
既能感知又能自我糾正的技術在未來並不遙遠。
最好的入門方法之一是親身實踐並設計一個項目。 因此,我們為初學者編制了 15 個頂級機器學習項目的列表,以幫助您入門。
1. 泰坦尼克號
對於任何有興趣了解更多機器學習的人來說,這通常被認為是最偉大、最令人愉快的任務之一。 泰坦尼克號挑戰賽是一個流行的機器學習項目,也是熟悉 Kaggle 數據科學平台的好方法。 泰坦尼克號數據集由命運多舛的船沉沒的真實數據組成。
它包括諸如此人的年齡、社會經濟地位、性別、客艙號碼、出發港等詳細信息,最重要的是,他們是否倖存下來!
K-最近鄰技術和決策樹分類器被確定為該項目產生最佳結果。 如果你正在尋找一個快速的周末挑戰來提高你的 機器學習能力,Kaggle 上的這個是給你的。
2. 愛爾蘭花卉分類
初學者喜歡鳶尾花分類項目,如果您不熟悉機器學習,這是一個很好的起點。 萼片和花瓣的長度將鳶尾花與其他物種區分開來。 該項目的目的是將花朵分為三個品種:Virginia、setosa 和 Versicolor。
對於分類練習,該項目使用鳶尾花數據集,幫助學習者學習處理數值和數據的基礎知識。 鳶尾花數據集是一個很小的數據集,可以存儲在內存中而無需縮放。
3. 波士頓房價預測
另一個眾所周知的 機器學習新手數據集 是波士頓住房數據。 它的目標是預測波士頓各個街區的房屋價值。 它包括重要的統計數據,例如年齡、財產稅率、犯罪率,甚至與就業中心的距離,所有這些都可能影響房價。
數據集簡單而小巧,讓新手很容易進行實驗。 為了找出影響波士頓房地產價格的因素,回歸技術大量用於各種參數。 這是練習回歸技術並評估它們的工作情況的好地方。
4. 葡萄酒質量檢測
葡萄酒是一種不尋常的酒精飲料,需要多年發酵。 因此,這瓶古董酒是一種昂貴而優質的酒。 選擇一瓶理想的葡萄酒需要多年的品酒知識,這可能是一個成敗的過程。
葡萄酒質量測試項目使用物理化學測試來評估葡萄酒,例如酒精度、固定酸度、密度、pH 值和其他因素。 該項目還確定了葡萄酒的質量標準和數量。 因此,購買葡萄酒變得輕而易舉。
5. 股市預測
無論您是否在金融部門工作,這一舉措都很有趣。 股票市場數據被學者、企業廣泛研究,甚至作為二次收入的來源。 數據科學家研究和探索時間序列數據的能力也很重要。 來自股票市場的數據是一個很好的起點。
努力的本質是預測股票的未來價值。 這是基於當前的市場表現以及前幾年的統計數據。 自 50 年以來,Kaggle 一直在收集 NIFTY-2000 指數的數據,目前每週更新一次。 自 1 年 2000 月 50 日以來,它已包含 XNUMX 多個組織的股票價格。
6. 電影推薦
我相信你在看過一部好電影后會有這種感覺。 你有沒有想過通過狂看類似的電影來刺激你的感官的衝動?
我們知道,像 Netflix 這樣的 OTT 服務已經顯著改進了他們的推薦系統。 作為一名機器學習學生,您需要了解此類算法如何根據客戶的偏好和評論來定位客戶。
Kaggle 上的 IMDB 數據集可能是最完整的數據集之一,它允許根據電影標題、客戶評分、類型和其他因素推斷推薦模型。 這也是學習基於內容的過濾和特徵工程的絕佳方法。
7. 負載資格預測
世界以貸款為中心。 銀行的主要利潤來源是貸款利息。 因此,它們是他們的基本業務。
個人或個人團體只能通過向一家公司投資以期看到其在未來升值的方式來擴大經濟。 有時,重要的是尋求貸款,以便能夠承擔這種性質的風險,甚至參與某些世俗的快樂。
在接受貸款之前,銀行通常需要遵循相當嚴格的流程。 由於貸款是許多人生活中如此重要的方面,因此預測某人申請貸款的資格將非常有益,可以在接受或拒絕貸款之外進行更好的規劃。
8. 使用 Twitter 數據進行情緒分析
感謝 社交媒體網絡 像 Twitter、Facebook 和 Reddit 一樣,推斷觀點和趨勢變得相當容易。 此信息用於消除對事件、人物、運動和其他主題的意見。 與意見挖掘相關的機器學習計劃正在各種環境中應用,包括政治運動和亞馬遜產品評估。
這個項目在你的投資組合中看起來很棒! 對於情緒檢測和基於方面的分析,可以廣泛使用支持向量機、回歸和分類算法等技術(查找事實和意見)。
9. 未來銷售預測
大型 B2C 企業和商家想知道庫存中每種產品的銷量。 銷售預測有助於企業主確定哪些商品需求量很大。 準確的銷售預測將顯著減少浪費,同時確定對未來預算的增量影響。
沃爾瑪、宜家、Big Basket 和 Big Bazaar 等零售商使用銷售預測來估計產品需求。 您必須熟悉各種清理原始數據的技術才能構建此類 ML 項目。 此外,還需要很好地掌握回歸分析,尤其是簡單的線性回歸。
對於這些類型的任務,您需要使用 Dora、Scrubadub、Pandas、NumPy 等庫。
10. 假新聞檢測
這是針對學童的另一項尖端機器學習工作。 眾所周知,假新聞正像野火一樣蔓延。 從連接個人到閱讀每日新聞,一切都可以在社交媒體上獲得。
因此,如今檢測虛假新聞變得越來越困難。 許多大型社交媒體網絡,例如 Facebook 和 Twitter,已經有適當的算法來檢測帖子和提要中的虛假新聞。
為了識別假新聞,這類機器學習項目需要對多種 NLP 方法和分類算法(PassiveAggressiveClassifier 或 Naive Bayes 分類器)有透徹的了解。
11. 優惠券購買預測
當 2020 年冠狀病毒襲擊地球時,客戶越來越多地考慮在線購買。因此,購物場所被迫將業務轉移到網上。
另一方面,顧客仍然在尋求優惠,就像他們在商店裡一樣,並且越來越多地尋找超級優惠券。 甚至還有專門為此類客戶創建優惠券的網站。 您可以通過此項目了解機器學習中的數據挖掘、生成條形圖、餅圖和直方圖以可視化數據以及特徵工程。
要生成預測,您還可以研究用於管理變量的 NA 值和余弦相似度的數據插補方法。
12. 客戶流失預測
消費者是公司最重要的資產,留住消費者對於任何旨在增加收入並與消費者建立長期有意義聯繫的企業來說都至關重要。
此外,獲得新客戶的成本是維持現有客戶成本的五倍。 客戶流失/流失是一個眾所周知的業務問題,其中客戶或訂戶停止與服務或公司開展業務。
理想情況下,他們將不再是付費客戶。 如果自客戶上次與公司互動以來已經過了特定時間,則該客戶被視為流失。 確定客戶是否會流失,以及迅速提供旨在留住客戶的相關信息,對於降低客戶流失率至關重要。
我們的大腦無法預測數百萬客戶的客戶流失率; 這就是機器學習可以提供幫助的地方。
13. 沃爾瑪銷售預測
機器學習最突出的應用之一是銷售預測,它涉及檢測影響產品銷售的特徵並預測未來的銷售量。
Walmart 數據集包含來自 45 個地點的銷售數據,用於本機器學習研究。 數據集中包括每週按類別劃分的每家商店的銷售額。 這個機器學習項目的目的是預測每個門店每個部門的銷售額,以便他們能夠做出更好的數據驅動的渠道優化和庫存計劃決策。
使用沃爾瑪數據集很困難,因為它包含對銷售有影響的選定降價事件,應予以考慮。
14. 優步數據分析
在他們的應用程序中實施和集成機器學習和深度學習時,流行的拼車服務也不甘落後。 每年,它處理數十億次旅行,讓通勤者可以在白天或晚上的任何時間旅行。
因為它擁有如此龐大的客戶群,它需要卓越的客戶服務來盡快解決消費者的投訴。
Uber 擁有一個包含數百萬次接送服務的數據集,可用於分析和顯示客戶行程,以發現洞察並改善客戶體驗。
15. Covid-19 分析
今天,COVID-19 已席捲全球,而不僅僅是在大流行的意義上。 在醫學專家專注於產生有效的疫苗接種和免疫世界的同時, 數據科學家 也不甘落後。
新病例、每日活躍人數、死亡人數和檢測統計數據都將公開。 根據上個世紀的 SARS 爆發,每天進行預測。 為此,您可以使用回歸分析和基於支持向量機的預測模型。
結論
總而言之,我們討論了一些頂級 ML 項目,它們將幫助您測試機器學習編程以及掌握其想法和實現。 隨著技術在每個行業中的應用,了解如何集成機器學習可以幫助您在職業中取得進步。
在學習機器學習時,我們建議您練習您的概念並編寫所有算法。 在學習的同時編寫算法比執行項目更重要,它還為您正確理解主題提供了優勢。
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