I 10 migliori progetti di machine learning per principianti

0
327

Apprendimento automatico

Poiché l’Intelligenza Artificiale (AI) continua a progredire rapidamente nel 2020, sta diventando sempre più importante per tutti gli attori di quest’area acquisire padronanza dell’apprendimento automatico (ML). È perché AI e ML sono reciprocamente complementari. Se sei un principiante, lavorare su questi progetti ML è la cosa migliore che puoi fare.

Quando si tratta di carriere di sviluppo software, gli sviluppatori sono tenuti a lavorare sui loro progetti. Il modo migliore per sviluppare le tue competenze e trasformare la tua esperienza teorica in esperienza pratica è implementare progetti realistici. Più provi vari progetti di Machine Learning, più esperienza acquisisci.

Sebbene i libri di testo e i materiali ti forniscano la maggior parte delle conoscenze richieste sull’apprendimento automatico, non puoi mai padroneggiare davvero il ML senza dedicare il tuo tempo a esperimenti/progetti pratici sul ML. Dopo aver iniziato a lavorare su idee per progetti di Machine Learning, non solo puoi testare i tuoi punti di forza e di debolezza, ma anche ottenere informazioni che possono rendere la tua carriera ancora più utile.

Scopri di più sull’apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è una delle nuove tecnologie migliori e più comuni oggi! E fare un progetto è il modo migliore per imparare questa tecnologia. Altre opzioni come lezioni online, libri di lettura e altre fonti ci aiutano solo a comprendere i fondamenti di ML, ma solo attraverso progetti con dati del mondo reale possiamo apprendere l’argomento.

Maggiori informazioni sui progetti di Machine Learning

L’apprendimento automatico richiede l’intelligenza artificiale, che consente ai computer di apprendere e sviluppare un’attività automaticamente senza programmarli esplicitamente. Il processo inizia fornendo loro dati di alta qualità, spesso chiamati dati di addestramento, e quindi addestrando le loro macchine utilizzando i diversi dati e algoritmi per costruire vari modelli ML. La scelta degli algoritmi si basa sul tipo di dati che abbiamo e sul lavoro che facciamo per prevedere e determinare.

Le 10 migliori idee per progetti di Machine Learning

Queste idee per progetti ML sono ottime opzioni se avvii Machine Learning proprio ora o conosci gli elementi fondamentali e hai bisogno di più pratica. Puoi quindi dare un’occhiata a tutti questi progetti e, quando li hai finiti, provare più progetti e partecipare a concorsi popolari.

  • Cartoonizzare un’immagine: Trasforma le immagini/immagini nel loro cartone animato. Sì, CARTOONIFY le foto sono infatti l’obiettivo di questo progetto di apprendimento automatico. Quindi, con un’applicazione Python, puoi convertire un’immagine da librerie di apprendimento automatico in un cartone animato.
  • Prevedere i valori delle azioni: Per tutti i data scientist che sono anche moderatamente interessati alla finanza, il mercato azionario è come una zona di caramelle. Prima di tutto, puoi scegliere tra un gran numero di tipi di dati. Sono disponibili prezzi, basi, indicatori macroeconomici globali, indici di volatilità. L’elenco continua e avanza. In secondo luogo, è possibile conoscere dati molto granulari. Ogni azienda può ottenere prontamente informazioni su serie temporali giornaliere (o anche minuti), che ti aiutano a pensare alle strategie di trading in modo creativo. Infine, ci sono solitamente brevi cicli di feedback nei mercati finanziari. È quindi possibile convalidare rapidamente le nuove previsioni dei dati.
  • Predittore sportivo: Questa è un’arena fantastica per aumentare lo sfruttamento dei dati e le capacità di visualizzazione con la quantità di statistiche e dati sportivi disponibili. Scikit-Learn è la scelta perfetta per chiunque abbia un talento in Python, in quanto fornisce diversi strumenti utili per l’analisi di regressione, la classificazione e l’acquisizione di dati.
  • Predittore del prestito: Il concetto di questo progetto ML è quello di creare un modello per decidere quanto prestito può prendere il consumatore. Si basa sullo stato civile, sull’istruzione, sul numero di dipendenti e sull’occupazione del cliente.
  • Previsione dei prezzi delle abitazioni: Ci sono diversi fattori per decidere il prezzo di una casa, come la posizione, le dimensioni, il numero di stanze e pochi altri. Ma quando acquisti o vendi una casa, ignori tutte queste considerazioni. È qui che entra in gioco questo progetto! Fornisce diversi fattori per la casa come l’esterno, l’ubicazione, la strada, il profilo del terreno, i servizi pubblici, la vicinanza, la qualità dei materiali del tetto, la qualità del garage e, alla fine, il prezzo della casa basato su queste considerazioni.
  • Previsioni di vendita: Questo altro progetto ML entusiasmante ma di nuova concezione mira a prevedere le vendite in ogni reparto in ogni punto vendita o prevederle per ogni reparto. Sarebbe utile fare previsioni per prendere decisioni migliori basate sui dati per l’ottimizzazione del canale e la pianificazione delle scorte. Puoi quindi utilizzare i set di dati Walmart, che hanno 45 punti vendita con dati di vendita per 98 articoli! Questi set di dati includono le vendite per negozio, ogni settimana dal reparto, e includono eventi di ribasso selezionati che incidono sulle vendite e dovrebbero essere presi in considerazione.
  • Rilevamento di notizie false: Le fake news si stanno diffondendo a macchia d’olio e questa è una grande preoccupazione al momento. Possiamo distinguere tra informazioni false e notizie reali. Per implementare un tale scenario, possiamo utilizzare l’apprendimento supervisionato.
  • Rilevazione di frodi con carta di credito: Le aziende con molti acquisti di carte devono identificare le irregolarità del sistema. L’obiettivo del progetto è sviluppare un modello di rilevamento delle frodi con carta di credito. Utilizzeremo la transazione e le relative etichette come frode o meno per determinare se una delle ultime transazioni del cliente sia una frode.
  • Pronostico del botteghino IMDB: I film sono una parte enorme del nostro mondo! Ma nessuno sa come sarà un film al botteghino. Ci sono film ad alto budget che bombardano e film più piccoli che sono buoni. Questo progetto cerca di stimare il reddito globale per i film utilizzando cast, troupe, poster, parole chiave della sceneggiatura, budget, società di produzione, date di uscita, lingua e paesi.
  • Set di dati sui pickup Uber: Il set di dati contiene dettagli su 4,5 milioni di ritiri Uber da aprile 2014 a settembre 2014 a New York City e altri 14 milioni da gennaio 2015 a giugno 2015. Valuta i dati delle corse dei clienti e visualizza i dati per ottenere informazioni che possono portare alla crescita del business. Un aspetto significativo della scienza dei dati è l’interpretazione e la visualizzazione dei dati. Sono usati per acquisire conoscenze dai dati e puoi ottenere rapidamente informazioni dai dati con la visualizzazione.

Verdetto finale

L’investimento più significativo che puoi fare è imparare attraverso i progetti. Questi progetti ti aiutano a costruire e migliorare rapidamente le tue abilità di ML. Certificazione AI ML Il programma fornisce a te e alla tua azienda le migliori pratiche e le informazioni pratiche necessarie per la rivoluzione dell’IA.