25+ проектов машинного обучения для начинающих и экспертов ML

Машинное обучение воплощает концепцию, согласно которой технологии, такие как компьютеры и планшеты, могут приобретать знания посредством программирования и ввода данных. Хотя это может показаться концепцией из будущего, для многих эта технология является частью повседневной жизни. Яркой иллюстрацией машинного обучения в действии является технология распознавания речи, которая позволяет виртуальным помощникам, таким как Siri и Alexa, устанавливать напоминания, отвечать на запросы и выполнять команды.

Проекты машинного обучения (ML) требуют разнообразных инструментов и технологий, начиная от сбора и предварительной обработки данных и заканчивая разработкой моделей, обучением и развертыванием алгоритмов машинного обучения. Выбор инструментов часто зависит от масштаба, сложности и конкретных требований проекта. Вот подробный обзор основных инструментов и технологий, необходимых для проектов машинного обучения:

1. Языки программирования

• Python: Самый популярный язык машинного обучения благодаря своей простоте и широкой доступности библиотек (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Р: Предпочтительно для статистического анализа и визуализации данных, особенно в научных кругах и исследованиях.

2. Библиотеки и фреймворки

• TensorFlow и Keras: библиотеки с открытым исходным кодом для численных вычислений и машинного обучения, которые позволяют создавать и обучать модели в большом масштабе.
• Scikit-learn: библиотека Python, предлагающая простые и эффективные инструменты для интеллектуального анализа и анализа данных. Он построен на NumPy, SciPy и matplotlib.
• NumPy и SciPy: фундаментальные пакеты для научных вычислений с использованием Python, включая линейную алгебру, преобразование Фурье и возможности случайных чисел.

3. Инструменты визуализации данных

• Matplotlib: библиотека Python для 2D-графики, которая создает рисунки публикационного качества в различных форматах и ​​интерактивных средах.
• Seaborn: библиотека визуализации Python, основанная на matplotlib, которая предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательной статистической графики.
• Plotly: графическая библиотека, которая создает в Интернете интерактивные графики публикационного качества.

4. Интегрированные среды разработки (IDE) и ноутбуки

• Jupyter Notebook: свободно доступное веб-приложение, позволяющее создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуальный контент и повествовательный текст.
• Google Colab: бесплатная среда Jupyter Notebook, которая не требует настройки и полностью работает в облаке со свободным доступом к вычислительным ресурсам, включая графические процессоры.
• PyCharm, Visual Studio Code, Spyder: популярные IDE, предлагающие расширенные функции кодирования, отладки и тестирования для разработки на Python.

5. Платформы машинного обучения

• AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform, Azure Machine Learning Studio: облачные платформы, предлагающие инструменты для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения в большом масштабе. Они предоставляют доступ к вычислительным ресурсам, управляемым сервисам обработки данных и обслуживанию моделей.

6. Инструменты развертывания и обслуживания моделей

• Docker: платформа для разработки, доставки и запуска приложений, позволяющая отделить приложения от инфраструктуры.
• Kubernetes: система с открытым исходным кодом, автоматизирующая развертывание контейнерных приложений и управление ими.
• TFServing, TorchServe: инструменты, специально разработанные для обслуживания моделей TensorFlow и PyTorch соответственно в производственных средах.

7. Инструменты контроля версий и совместной работы

• Git: распределенная система контроля версий, бесплатная и с открытым исходным кодом, разработанная для быстрого и эффективного управления проектами любого размера.
• GitHub, GitLab, Bitbucket: платформы, предлагающие хостинг для разработки программного обеспечения и контроля версий с использованием Git.

8. Хранение и управление данными

• Базы данных SQL (MySQL, PostgreSQL): системы управления реляционными базами данных, использующие SQL (язык структурированных запросов) для управления данными.
• Базы данных NoSQL (MongoDB, Cassandra): системы управления базами данных, предназначенные для хранения и извлечения данных в форматах, отличных от традиционных табличных структур, встречающихся в реляционных базах данных.

Выбор правильного набора инструментов и технологий имеет решающее значение для успеха проекта машинного обучения. При выборе одного из этих вариантов важно учитывать конкретные потребности проекта, включая объем данных, вычислительные требования и среду развертывания.

Лучшие проекты машинного обучения

Этот список охватывает различные проекты машинного обучения, охватывающие различные области и уровни сложности, от простых для начинающих до более сложных задач. Давайте подробно рассмотрим каждый проект машинного обучения.

1. Классификация цветов ириса

Классический проект в области машинного обучения. Классификация цветов ириса направлена ​​на разделение цветов ириса на три вида (setosa, versicolor и Virginica) в зависимости от размера их лепестков и чашелистиков. Этот проект часто используется как введение в методы классификации машинного обучения.

Цели

• Точно отнести цветы ириса к одному из трех видов.
• Понимать и применять основные алгоритмы классификации в машинном обучении.

Функции

• Четыре характеристики: длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка и ширина лепестка.
• Маркированный набор данных с тремя классами.

2. Прогноз цен на жилье

Этот проект машинного обучения направлен на прогнозирование продажных цен домов на основе различных характеристик, таких как площадь, количество спален, местоположение и т. д. Это задача регрессии, которая помогает понять, как характеристики недвижимости влияют на ее рыночную стоимость.

Цели

• Прогнозируйте цены на жилье на основе их характеристик.
• Оцените различные модели регрессии на предмет точности и эффективности.

Функции

• Несколько входных характеристик: размер, местоположение, удобства и т. д.
• Непрерывная выработка (цена).

3. Набор данных распознавания человеческой деятельности

Распознавание человеческой деятельности (HAR) предполагает идентификацию физических действий людей на основе данных датчиков, собранных со смартфонов или носимых устройств. Это крайне важно для таких приложений, как отслеживание фитнеса и мониторинг пациентов.

Цели

• Классифицируйте виды деятельности, выполняемые человеком.
• Обрабатывайте данные датчиков временных рядов для распознавания действий.

Функции

• Данные акселерометра и гироскопа.
• Метки активности (ходьба, сидение, стояние и т. д.).

4. Прогноз курса акций

Модели прогнозирования цен на акции направлены на прогнозирование будущих цен на акции на основе исторических данных и, возможно, других рыночных показателей. Это сложная область из-за волатильности и непредсказуемости финансовых рынков.

Цели

• Прогнозируйте будущие цены на акции, чтобы принимать обоснованные инвестиционные решения.
• Анализируйте исторические данные о ценах и другие финансовые показатели.

Функции

• Исторические цены и объемы акций.
• Технические индикаторы (скользящие средние, RSI и т. д.).

5. Прогнозы качества вина

Этот проект предполагает прогнозирование качества вин на основе физико-химических тестов. Это задача регрессии или классификации, цель которой состоит в том, чтобы связать характеристики вина с его качеством по оценке экспертов.

Цели

• Прогнозируйте оценку качества вин.
• Исследуйте взаимосвязь между составом вина и его качеством.

Функции

• Физико-химические свойства (кислотность, сахаристость, содержание спирта и др.).
• Рейтинг качества.

6. Обнаружение мошенничества

Следующий проект машинного обучения — системы обнаружения мошенничества, целью которых является выявление мошеннических действий в различных областях, таких как транзакции по кредитным картам, страховые претензии или онлайн-услуги. Модели машинного обучения обучены обнаруживать закономерности, указывающие на мошенничество.

Цели

• Выявление потенциально мошеннических действий.
• Сведите к минимуму ложные срабатывания, чтобы не доставлять неудобства законным пользователям.

Функции

• Детали транзакции (сумма, место, время и т. д.).
• Модели поведения пользователей.

7. Рекомендательные системы

Системы рекомендаций — это алгоритмы, которые предлагают пользователям подходящие товары (например, фильмы, книги и продукты) на основе их предпочтений и прошлого поведения. Они широко используются на платформах электронной коммерции и развлечений.

Цели

• Улучшите пользовательский опыт, персонализировав рекомендации по товарам.
• Увеличение продаж или вовлеченности в контент.

Функции

• Взаимодействие пользователя с товаром (рейтинги, просмотры, покупки).
• Особенности контента (жанр, автор, характеристики).

8. Обнаружение фейковых новостей

С распространением информации в Интернете, различие между реальными и фейковыми новостями стало решающим. Этот проект использует машинное обучение для автоматического обнаружения вводящей в заблуждение или ложной информации.

Цели

• Классифицируйте новостные статьи или истории как настоящие или фейковые.
• Анализируйте текстовый контент на предмет показателей достоверности.

Функции

• Текстовые особенности (словоупотребление, стиль, достоверность источника).
• Метрики вовлеченности пользователей (поделиться, комментарии).

9. Прогнозирование продаж

Модели прогнозирования продаж прогнозируют будущие объемы продаж на основе исторических данных и других факторов. Это жизненно важно для управления запасами бизнеса, планирования и принятия стратегических решений.

Цели

• Прогнозируйте будущие объемы продаж.
• Определить ключевые факторы, влияющие на тенденции продаж.

Функции

• Исторические данные о продажах.
• Рекламная деятельность, сезонные эффекты и экономические показатели.

10. Распознавание изображений

Распознавание изображений включает в себя идентификацию и классификацию объектов на изображениях. Это фундаментальная задача компьютерного зрения, которая может применяться в системах видеонаблюдения и автономных транспортных средствах.

Цели

• Точно идентифицировать объекты на изображениях.
• Разрабатывайте модели, которые можно обобщать в различных визуальных областях.

Функции

• Значения пикселей.
• Ярлыки изображений для контролируемого обучения.

11. Проекты глубокого обучения

Проекты глубокого обучения охватывают широкий спектр приложений. Они используют нейронные сети с несколькими слоями для моделирования сложных закономерностей в данных.

Цели

• Решайте сложные проблемы, требующие отражения в данных высокоуровневых абстракций.
• Исследуйте и оптимизируйте архитектуры глубоких нейронных сетей.

Функции

• Большие наборы данных.
• Высокая вычислительная мощность для обучения.

12. Интеллектуальные чат-боты

Интеллектуальные чат-боты предназначены для имитации разговора с пользователями-людьми, обеспечения поддержки клиентов, поиска информации или развлечений. Они сочетают обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы понимать запросы пользователей и отвечать на них.

Цели

• Улучшите взаимодействие с пользователем за счет понимания естественного языка.
• Предоставляйте точные ответы и выполняйте задачи на основе команд пользователя.

Функции

• Возможности обработки естественного языка.
• Интеграция с базами данных или веб-сервисами для динамических ответов.

13. Прогнозирование дефолта по кредиту

Этот проект предполагает прогнозирование вероятности невыполнения заемщиком обязательств по кредиту. Модели машинного обучения анализируют исторические данные и выявляют закономерности, связанные с дефолтом.

Цели

• Прогнозирование вероятности дефолта по кредиту.
• Помощь в оценке рисков и принятии решений по кредитованию.

Функции

• Информация о заемщике (кредитный рейтинг, доход, история трудоустройства).
• Характеристики кредита (сумма, срок, процентная ставка).

14. Классификация цифр MNIST

Набор данных MNIST, содержащий 70 000 изображений рукописных цифр, является эталоном для оценки систем обработки изображений. Цель — правильно классифицировать эти изображения по 10 категориям (от 0 до 9).

Цели

Функции

• Значения пикселей в оттенках серого.
• Цифровые метки для контролируемого обучения.

15. Обнаружение фишинга

Следующий проект машинного обучения — обнаружение фишинга, который направлен на выявление мошеннических веб-сайтов, предназначенных для обмана людей и получения конфиденциальной информации. Модели машинного обучения анализируют функции веб-сайтов, чтобы различать законные и вредоносные сайты.

Цели

• Выявляйте и помечайте фишинговые веб-сайты.
• Защитите пользователей от онлайн-мошенников.

Функции

• Характеристики сайта (структура URL, SSL-сертификаты, контент).
• Метрики взаимодействия с пользователем.

16. Проект выживания на Титанике

Этот проект использует набор данных «Титаника» для прогнозирования выживаемости пассажиров на основе различных атрибутов, таких как возраст, пол, класс билета и т. д. Это проблема бинарной классификации, имеющая историческое значение и ценность для изучения данных.

Цели

• Прогнозируйте выживание пассажиров.
• Поймите влияние различных особенностей на шансы на выживание.

Функции

• Характеристики пассажира (возраст, пол, класс).
• Результат выживания.

17. Набор данных о продажах Bigmart

Проект прогнозирования продаж Bigmart предполагает прогнозирование продаж продукции в различных торговых точках Bigmart. Набор данных включает в себя такие атрибуты, как тип продукта, размер торговой точки и местоположение, с целью выявить закономерности продаж.

Цели

• Прогноз продаж продукции.
• Проанализируйте влияние характеристик торговой точки на продажи.

Функции

• Атрибуты продукта и торговой точки.
• Исторические данные о продажах.

18. Сегментация клиентов

Следующий проект машинного обучения — сегментация клиентов, которая предполагает разделение клиентов компании на группы, отражающие сходство клиентов в каждой группе. Цель состоит в том, чтобы более эффективно продвигаться на рынке за счет понимания характеристик каждого сегмента.

Цели

• Выявите отдельные группы клиентов.
• Адаптируйте маркетинговую стратегию для каждого сегмента.

Функции

• Демография клиентов.
• История покупок и поведение.

19. Алгоритмы уменьшения размерности.

Этот проект фокусируется на методах сокращения количества входных переменных в наборе данных, его упрощении, сохраняя при этом его основные характеристики. Это имеет решающее значение для повышения производительности моделей машинного обучения.

Цели

• Уменьшите сложность набора данных.
• Улучшите производительность и интерпретацию модели.

Функции

• Высокоразмерные наборы данных.
• Такие алгоритмы, как PCA, t-SNE и LDA.

20. Набор данных кинообъектива

Набор данных MovieLens состоит из пользовательских оценок фильмов, которые обычно используются для создания систем рекомендаций. Целью проекта является прогнозирование пользовательских рейтингов фильмов и предоставление персонализированных рекомендаций.

Цели

• Прогнозируйте рейтинги фильмов пользователей.
• Рекомендовать фильмы на основе предпочтений пользователя.

Функции

• Рейтинги пользователей.
• Метаданные фильма (жанр, год и т. д.).

21. Музыкальная классификация

Следующий проект машинного обучения — классификация музыки, которая включает в себя классификацию музыки по жанрам или настроениям на основе ее звуковых характеристик. Он применяется в сервисах потоковой передачи музыки для организации и рекомендации музыки пользователям.

Цели

• Классифицируйте музыкальные треки по жанрам или настроениям.
• Анализируйте особенности звука, чтобы определить классификацию.

Функции

• Аудио функции (темп, ритм, гармоники).
• Ярлыки жанра/настроения.

Интересный факт: системы рекомендаций слишком хорошо вас знают 💡
Такие платформы, как Netflix и Spotify, используют машинное обучение, чтобы рекомендовать шоу и песни. Иногда они настолько точно предсказывают ваши вкусы, что кажется, что они читают ваши мысли!

22. Распознаватель языка жестов

Целью этого проекта является перевод языка жестов в текст или речь, облегчая общение глухих и слабослышащих. Он использует компьютерное зрение и машинное обучение для распознавания жестов на языке жестов.

Цели

• Точно распознавать жесты языка жестов.
• Преобразуйте жесты в текст или речь.

Функции

• Видео/изображения жестов языка жестов.
• Метки для каждого жеста.

23. Проект прогнозирования цен на акции

Подобно более раннему прогнозированию цен на акции, этот проект специально фокусируется на использовании передовых методов машинного обучения для прогнозирования цен на акции конкретных компаний или рыночных индексов, включая более широкий спектр источников данных.

Цели

• Повышайте точность прогнозов с помощью усовершенствованных моделей.
• Включите разнообразные источники данных (новости, экономические показатели).

Функции

• Исторические данные о запасах.
• Внешние источники данных, влияющие на цены акций.

24. Анализ настроений

Анализ настроений, или интеллектуальный анализ мнений, включает в себя анализ текстовых данных для определения их настроений. Он широко используется для оценки общественного мнения по различным темам, от обзоров продуктов до публикаций в социальных сетях.

Цели

• Определите тональность текстовых данных (положительная, отрицательная, нейтральная).
• Эффективно анализируйте большие объемы текстовых данных.

Функции

• Текстовые данные из отзывов, социальных сетей и т. д.
• Ярлыки настроений для контролируемого обучения.

25. Распознавание рукописных цифр

Разработайте модель для идентификации рукописных цифр с использованием набора данных MNIST. В этом проекте представлены методы обработки и классификации изображений.

Цели

• Точно классифицируйте рукописные цифры на изображениях, используя набор данных MNIST.
• Улучшение понимания методов обработки изображений и глубокого обучения.

Функции

• Значения интенсивности пикселей из изображений в оттенках серого (размеры 28×28).
• Предварительно обработанные функции с использованием нормализации и уменьшения размерности.

26. Прогнозирование энергопотребления

Создайте модель для прогнозирования ежедневного энергопотребления на основе таких факторов, как время суток и температура, что важно для оптимизации энергетических ресурсов.

Цели

• Прогнозируйте ежедневное потребление энергии на основе исторических закономерностей и факторов окружающей среды.
• Обеспечьте лучшее распределение ресурсов и оптимизацию затрат для поставщиков энергии.

Функции

• Данные на основе времени (час, день, месяц, сезон).
• Переменные окружающей среды, такие как температура, влажность и погодные условия.

27. Прогноз одобрения кредитной карты

Разработайте модель для автоматизации процессов одобрения кредитных карт, прогнозируя вероятность одобрения на основе данных заявителя.

Цели

• Прогнозируйте вероятность одобрения кредитной карты на основе профилей кандидатов.
• Автоматизируйте и оптимизируйте процесс оценки кредитоспособности для финансовых учреждений.

Функции

• Демографические данные заявителя (возраст, доход, тип занятости).
• Финансовая история (кредитный рейтинг, соотношение долга к доходу, кредитная история).

Как я могу включить проекты машинного обучения в свое резюме?

Чтобы включить проекты машинного обучения в свое резюме:

1. Создайте раздел «Проекты». Добавьте раздел под названием «Проекты машинного обучения» или «Соответствующие проекты».

2. Используйте четкий формат

• Название: Назовите проект (например, «Модель прогнозирования продаж»).
• Цель: Описать решаемую проблему (например, «Прогноз продаж с использованием регрессионного анализа»).
• Технологии: упомяните используемые инструменты (например, Python, TensorFlow).
• Результат: выделите результаты (например, «Повышение точности прогноза на 15%).
• Роль: Укажите свой вклад (например, «Разработка конвейера предварительной обработки»).

3. Адаптируйтесь к работе: выделите проекты, имеющие отношение к вашей должности.

4. Покажите эффект: оцените результаты количественно (например, «Сэкономлено 10 % эксплуатационных расходов благодаря оптимизированным моделям»).

5. Ссылка на GitHub/портфолио. Предоставьте рекрутерам ссылки для просмотра вашей работы.

6. Встраивание ключевых слов. Для оптимизации ATS используйте термины, относящиеся к работе, такие как «предварительная обработка данных» или «оценка модели».

7. Включите сертификаты. Укажите, были ли проекты частью программы сертификации.

Выберите правильную программу

Повысьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью обширных курсов Simplilearn. Приобретите опыт, чтобы произвести революцию в отраслях и полностью реализовать свой потенциал. Зарегистрируйтесь сегодня и исследуйте безграничные возможности!

Получите сертификат в области машинного обучения

Сейчас идеальный момент, чтобы приступить к машинному обучению. Для тех, кто проходит всеобъемлющий курс, охватывающий как основы, так и более сложные темы, такие как разработка проектов машинного обучения и освоение обучения без учителя, поиск заканчивается магистерской программой Simplilearn для инженеров по искусственному интеллекту. Эта программа предлагает богатую коллекцию машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта. Кроме того, участники получат пользу от опытных инструкторов и менторских занятий, проводимых экспертами в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Получение сертификата – это значительный шаг вперед на пути к подъему вашей карьеры на беспрецедентные высоты!

Часто задаваемые вопросы

1. Как обеспечить этичное использование машинного обучения?

Обеспечение этичного использования машинного обучения предполагает внедрение прозрачных, справедливых и подотчетных алгоритмов; активно работать над устранением систематических ошибок в наборах данных и моделях; уважение конфиденциальности пользователей посредством методов защиты данных и учет социальных последствий развертывания. Постоянный этический анализ и соблюдение нормативных стандартов также имеют жизненно важное значение.

2. Может ли малый бизнес получить выгоду от машинного обучения?

Да. Помимо крупного бизнеса, малые предприятия могут извлечь выгоду из машинного обучения, улучшая качество обслуживания клиентов, оптимизируя операционную эффективность, прогнозируя тенденции и принимая обоснованные решения. Доступные облачные решения и инструменты машинного обучения упрощают внедрение и использование технологий машинного обучения малым предприятиям.

3. Каковы самые большие проблемы при развертывании моделей машинного обучения?

Самые большие проблемы при развертывании моделей машинного обучения включают управление качеством и доступностью данных, обеспечение прозрачности и интерпретируемости модели, решение проблемы масштабируемости и интеграции с существующими системами, а также поддержание постоянного мониторинга производительности и справедливости для адаптации к новым данным и контекстам.

4. Как будет развиваться машинное обучение в ближайшее десятилетие?

В следующем десятилетии машинное обучение станет более интегрированным в повседневную жизнь и бизнес-процессы, а усовершенствованные алгоритмы повысят эффективность, точность и автономность. Ожидайте роста в таких областях, как этика искусственного интеллекта, объяснимость, методы сохранения конфиденциальности и инновации, которые позволяют создавать более персонализированные и адаптивные приложения в разных отраслях.