15 interessante Projektideen zum maschinellen Lernen für Anfänger [2021]

Projektideen zum maschinellen Lernen

Da die künstliche Intelligenz (KI) im Jahr 2021 weiterhin rasante Fortschritte macht, wird die Beherrschung des maschinellen Lernens (ML) für alle Akteure auf diesem Gebiet immer wichtiger. Denn KI und ML ergänzen sich gegenseitig. Wenn Sie also ein Anfänger sind, ist das Beste, was Sie tun können, an einigen Projekten zum maschinellen Lernen zu arbeiten.

Wir hier bei upGrad glauben an einen praktischen Ansatz, da theoretisches Wissen allein in einer Echtzeit-Arbeitsumgebung nicht hilfreich sein wird. In diesem Artikel werden wir einige interessante Machine Learning-Projekte vorstellen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Machine Learning-Wissen zu testen. In diesem Artikel finden Sie die 15 besten Ideen für Machine-Learning-Projekte, mit denen Anfänger praktische Erfahrungen sammeln können.

Zunächst wollen wir uns aber der Frage widmen, die Ihnen sicher im Kopf herumschwirrt: Warum sollte man Machine-Learning-Projekte entwickeln?

Wenn es um Karrieren in der Softwareentwicklung geht, ist es für angehende Entwickler ein Muss, an eigenen Projekten zu arbeiten. Die Entwicklung von realen Projekten ist der beste Weg, um seine Fähigkeiten zu verbessern und sein theoretisches Wissen in praktische Erfahrung umzusetzen. Je mehr Sie mit verschiedenen Projekten zum maschinellen Lernen experimentieren, desto mehr Wissen gewinnen Sie.

Während Lehrbücher und Studienmaterialien Ihnen alles Wissen vermitteln, das Sie über maschinelles Lernen wissen müssen, können Sie ML nie wirklich beherrschen, wenn Sie Ihre Zeit nicht in reale praktische Experimente – Projekte zum maschinellen Lernen – investieren. Wenn Sie mit der Arbeit an Projektideen zum maschinellen Lernen beginnen, können Sie nicht nur Ihre Stärken und Schwächen testen, sondern auch Erfahrungen sammeln, die für Ihre Karriere immens hilfreich sein können. In diesem Tutorial finden Sie 15 interessante Projektideen zum maschinellen Lernen für Anfänger, um praktische Erfahrungen mit dem maschinellen Lernen zu sammeln.

So, hier sind ein paar Machine Learning Projekte, an denen Anfänger arbeiten können:

Hier sind einige coole Machine Learning Projektideen für Anfänger

Schauen Sie sich unser Video über Machine Learning Projektideen und Themen an…

Diese Liste von Machine Learning Projektideen für Studenten ist für Anfänger geeignet, und diejenigen, die gerade mit Machine Learning oder Data Science im Allgemeinen anfangen. Diese Projektideen zum maschinellen Lernen werden Sie mit all den praktischen Aspekten in Schwung bringen, die Sie für eine erfolgreiche Karriere als Fachmann für maschinelles Lernen benötigen. Der Schwerpunkt dieser Projekte zum maschinellen Lernen liegt auf Algorithmen zum maschinellen Lernen für Anfänger, d. h. auf Algorithmen, die kein tiefes Verständnis des maschinellen Lernens erfordern und daher perfekt für Studenten und Anfänger geeignet sind.

Wenn Sie außerdem nach Projektideen zum maschinellen Lernen für das Abschlussjahr suchen, sollte diese Liste Sie auf den Weg bringen. Also, ohne weitere Umschweife, lassen Sie uns direkt in einige Machine Learning Projektideen springen, die Ihre Basis stärken und es Ihnen ermöglichen, die Leiter hochzuklettern.

Börsenkursvorhersage

Eine der besten Ideen, um mit praktischen Machine Learning-Projekten für Studenten zu experimentieren, ist die Arbeit an der Börsenkursvorhersage. Unternehmen und Organisationen sind heute auf der Suche nach Software, die die Unternehmensleistung überwachen und analysieren und die zukünftigen Preise verschiedener Aktien vorhersagen kann. Und da auf dem Aktienmarkt so viele Daten zur Verfügung stehen, ist er eine wahre Fundgrube für Datenwissenschaftler mit einer Neigung für Finanzen.

Bevor du jedoch loslegst, musst du ein gewisses Maß an Wissen in den folgenden Bereichen haben:

• Prädiktive Analyse: Nutzung verschiedener KI-Techniken für unterschiedliche Datenprozesse wie Data Mining, Datenexploration usw., um das Verhalten möglicher Ergebnisse „vorherzusagen“.
• Regressionsanalyse: Die Regressionsanalyse ist eine Art Vorhersagetechnik, die auf der Interaktion zwischen einer abhängigen (Ziel) und unabhängigen Variable/n (Prädiktor) beruht.
• Aktionsanalyse: Bei dieser Methode werden alle von den beiden oben genannten Techniken durchgeführten Aktionen analysiert, woraufhin das Ergebnis in den Speicher des maschinellen Lernens eingespeist wird.
• Statistische Modellierung: Sie beinhaltet die Erstellung einer mathematischen Beschreibung eines realen Prozesses und die Ausarbeitung der Ungewissheiten, falls vorhanden, innerhalb dieses Prozesses.

Was ist maschinelles Lernen und warum ist es wichtig

SportsPredictor

In Michael Lewis‘ Moneyball veränderte das Team der Oakland Athletics das Gesicht des Baseballs, indem es analytische Spielerscouting-Techniken in seinen Spielplan aufnahm. Und genau wie sie können auch Sie den Sport in der realen Welt revolutionieren! Dies ist ein ausgezeichnetes Projekt für maschinelles Lernen für Anfänger.

Da es in der Welt des Sports keinen Mangel an Daten gibt, können Sie diese Daten nutzen, um unterhaltsame und kreative Projekte für maschinelles Lernen zu entwickeln, wie z. B. die Verwendung von College-Sportstatistiken, um vorherzusagen, welcher Spieler in welcher Sportart die beste Karriere machen würde (Talentscouting). Man könnte sich auch dafür entscheiden, das Teammanagement zu verbessern, indem man die Stärken und Schwächen der Spieler in einem Team analysiert und sie entsprechend einordnet.

Bei der Menge an Sportstatistiken und -daten, die zur Verfügung stehen, ist dies ein hervorragendes Feld, um seine Fähigkeiten in der Datenexploration und -visualisierung zu verbessern. Für alle, die ein Flair für Python haben, ist Scikit-Learn die ideale Wahl, da es eine Reihe nützlicher Tools für Regressionsanalysen, Klassifizierungen, Dateneingabe usw. enthält. Die Erwähnung von Machine Learning-Projekten für das letzte Jahr kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

6 Times Artificial Intelligence Startled The World

Develop A Sentiment Analyzer

Dies ist eine der interessanten Machine Learning-Projektideen. Obwohl die meisten von uns Social-Media-Plattformen nutzen, um der Welt unsere persönlichen Gefühle und Meinungen mitzuteilen, besteht eine der größten Herausforderungen darin, die „Gefühle“ hinter Social-Media-Beiträgen zu verstehen.

Und das ist die perfekte Idee für Ihr nächstes Machine-Learning-Projekt!

Soziale Medien florieren mit Tonnen von nutzergenerierten Inhalten. Mit einem maschinellen Lernsystem, das die Stimmung hinter einem Text oder einem Beitrag analysieren kann, wäre es für Unternehmen viel einfacher, das Verbraucherverhalten zu verstehen. Dies wiederum würde es ihnen ermöglichen, ihren Kundenservice zu verbessern und damit die Voraussetzungen für eine optimale Kundenzufriedenheit zu schaffen.

Sie können versuchen, die Daten von Twitter oder Reddit zu analysieren, um mit Ihrem Projekt zum maschinellen Lernen der Stimmungsanalyse zu beginnen. Dies könnte einer der seltenen Fälle von Deep-Learning-Projekten sein, die Ihnen auch in anderen Bereichen helfen können.

Verbesserung des Gesundheitswesens

KI- und ML-Anwendungen haben bereits begonnen, in die Gesundheitsbranche vorzudringen und verändern auch das Gesicht des globalen Gesundheitswesens schnell. Wearables für das Gesundheitswesen, Fernüberwachung, Telemedizin, Roboterchirurgie usw. werden durch maschinelle Lernalgorithmen auf der Grundlage von KI möglich. Sie helfen den Gesundheitsdienstleistern nicht nur dabei, schnellere und bessere Gesundheitsdienstleistungen zu erbringen, sondern verringern auch die Abhängigkeit und Arbeitsbelastung der Ärzte in erheblichem Maße.

Warum also sollten Sie Ihre Fähigkeiten nicht nutzen, um ein beeindruckendes Projekt zum maschinellen Lernen im Gesundheitswesen zu entwickeln? Ein Projekt mit Machine-Learning-Algorithmen für Anfänger zu bearbeiten, kann hilfreich sein, um Ihre Karriere mit einem guten Start aufzubauen.

Die Gesundheitsbranche verfügt über enorme Datenmengen. Durch die Nutzung dieser Daten können Sie Folgendes erstellen:

• Diagnostische Pflegesysteme, die Bilder, Röntgenbilder usw. automatisch scannen und eine genaue Diagnose möglicher Krankheiten erstellen können.
• Präventive Pflegeanwendungen, die die Möglichkeiten von Epidemien wie Grippe, Malaria usw. vorhersagen können, sowohl auf nationaler als auch auf kommunaler Ebene.

Diese 6 Techniken des maschinellen Lernens verbessern das Gesundheitswesen

Erstellen Sie ML-Algorithmen – von Grund auf!

Dies ist eine der ausgezeichneten Projektideen zum maschinellen Lernen für Anfänger. Das Schreiben von ML-Algorithmen von Grund auf bietet zwei Vorteile:

• Erstens ist das Schreiben von ML-Algorithmen der beste Weg, um die Feinheiten ihrer Mechanik zu verstehen.
• Zweitens lernen Sie, wie man mathematische Anweisungen in funktionalen Code umwandelt. Diese Fähigkeit wird Ihnen in Ihrer zukünftigen Karriere im Bereich des maschinellen Lernens sehr nützlich sein.

Sie können damit beginnen, einen Algorithmus zu wählen, der einfach und nicht zu komplex ist. Hinter der Entwicklung eines jeden Algorithmus – selbst der einfachsten – stehen mehrere sorgfältig kalkulierte Entscheidungen. Sobald Sie ein gewisses Maß an Kompetenz bei der Erstellung einfacher ML-Algorithmen erreicht haben, können Sie versuchen, deren Funktionalität zu verbessern und zu erweitern. Sie könnten zum Beispiel einen einfachen logistischen Regressionsalgorithmus nehmen und ihn durch Hinzufügen von Regularisierungsparametern in einen Lasso-/Bridge-Regressionsalgorithmus verwandeln. Die Erwähnung von Projekten im Bereich des maschinellen Lernens kann dazu beitragen, dass Ihr Lebenslauf viel interessanter aussieht als andere.

Entwickeln Sie ein neuronales Netzwerk, das Handschrift lesen kann

Eine der besten Ideen, um mit praktischen Java-Projekten für Studenten zu experimentieren, ist die Arbeit an neuronalen Netzwerken. Deep Learning und neuronale Netze sind die beiden aktuellen Schlagworte in der KI. Sie haben uns technologische Wunderwerke wie fahrerlose Autos, Bilderkennung und so weiter beschert.
Jetzt ist es also an der Zeit, das Gebiet der neuronalen Netze zu erkunden. Beginnen Sie Ihr Projekt zum maschinellen Lernen mit neuronalen Netzen mit dem MNIST-Wettbewerb zur Klassifizierung handgeschriebener Ziffern. Sie hat eine sehr benutzerfreundliche Oberfläche, die ideal für Anfänger ist.

Ingenieure für maschinelles Lernen: Mythen vs. Realitäten

Preissystem für Kinokarten

Mit der Verbreitung von OTT-Plattformen wie Netflix und Amazon Prime ziehen es die Menschen vor, Inhalte nach ihren Wünschen anzusehen. Faktoren wie Preisgestaltung, Qualität der Inhalte & Marketing haben den Erfolg dieser Plattformen beeinflusst.

Die Kosten für die Herstellung eines abendfüllenden Films sind in der jüngsten Vergangenheit exponentiell gestiegen. Nur 10 % der Filme, die gedreht werden, erzielen Gewinne. Der harte Wettbewerb durch Fernseh-& OTT-Plattformen und die hohen Ticketkosten haben es für Filme noch schwieriger gemacht, Geld zu verdienen. Die steigenden Kosten für Kinokarten (zusammen mit den Kosten für Popcorn) führen dazu, dass die Kinosäle leer bleiben.

Ein fortschrittliches Ticketpreissystem kann den Filmemachern und Zuschauern definitiv helfen. Der Ticketpreis kann höher sein, je höher die Nachfrage nach Tickets ist und umgekehrt. Je früher der Zuschauer die Eintrittskarte bucht, desto geringer sind die Kosten für einen Film mit hoher Nachfrage. Das System sollte die Preise in Abhängigkeit vom Interesse der Zuschauer, von sozialen Signalen und von Angebot-Nachfrage-Faktoren intelligent berechnen.

ML-Projekt zur Klassifizierung von Irisblüten

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren zu beginnen, ist die Arbeit am ML-Projekt zur Klassifizierung von Irisblüten für Studenten. Der Irisblumen-Datensatz ist einer der besten Datensätze für Klassifizierungsaufgaben. Da Irisblüten aus verschiedenen Arten bestehen, können sie anhand der Länge der Kelch- und Blütenblätter unterschieden werden. Dieses ML-Projekt zielt darauf ab, die Blumen in die drei Arten Virginica, Setosa oder Versicolor zu klassifizieren.

Dieses spezielle ML-Projekt wird gewöhnlich als die „Hello World“ des maschinellen Lernens bezeichnet. Der Irisblumen-Datensatz enthält numerische Attribute und eignet sich perfekt für Anfänger, um über überwachte ML-Algorithmen zu lernen, vor allem über das Laden und den Umgang mit Daten. Da es sich um einen kleinen Datensatz handelt, passt er leicht in den Speicher, ohne dass spezielle Transformationen oder Skalierungsmöglichkeiten erforderlich sind. Und dies ist die perfekte Idee für Ihr nächstes Projekt zum maschinellen Lernen!

Sie können den Iris-Datensatz hier herunterladen.

BigMart Sales Prediction ML Project

Dies ist eine ausgezeichnete ML-Projektidee für Anfänger. Dieses ML-Projekt ist am besten geeignet, um zu lernen, wie unüberwachte ML-Algorithmen funktionieren. Der BigMart-Verkaufsdatensatz umfasst die genauen Verkaufsdaten des Jahres 2013 für 1559 Produkte in zehn Filialen in verschiedenen Städten.

Ziel ist es, mithilfe des BigMart-Verkaufsdatensatzes ein Regressionsmodell zu entwickeln, das den Verkauf jedes der 1559 Produkte im kommenden Jahr in den zehn verschiedenen BigMart-Filialen vorhersagen kann. Der BigMart-Verkaufsdatensatz enthält spezifische Attribute für jedes Produkt und jede Filiale und hilft Ihnen so, die Eigenschaften der verschiedenen Produkte und Filialen zu verstehen, die den Gesamtverkauf von BigMart als Marke beeinflussen.

Empfehlungsmaschinen mit dem MovieLens-Datensatz

Empfehlungsmaschinen sind bei Online-Shopping- und Streaming-Websites sehr beliebt geworden. So verfügen beispielsweise Online-Streaming-Plattformen wie Netflix und Hulu über Empfehlungssysteme, die ihre Inhalte an die individuellen Kundenpräferenzen und den Browserverlauf anpassen. Durch die Anpassung der Inhalte an die Sehbedürfnisse und Vorlieben verschiedener Kunden konnten diese Websites die Nachfrage nach ihren Streaming-Diensten steigern.

Als Anfänger können Sie sich an der Erstellung eines Empfehlungssystems versuchen, indem Sie einen der beliebtesten Datensätze im Internet verwenden – den MovieLens-Datensatz. Dieser Datensatz enthält über „25 Millionen Bewertungen und eine Million Tag-Anwendungen, die von 162.000 Benutzern auf 62.000 Filme angewendet wurden.“ Sie können dieses Projekt beginnen, indem Sie eine World-Cloud-Visualisierung von Filmtiteln erstellen, um eine Filmempfehlungsmaschine für MovieLens zu entwickeln.

Sie können sich den MovieLens-Datensatz hier ansehen.

Vorhersage der Weinqualität mithilfe des Weinqualitätsdatensatzes

Es ist eine allgemein bekannte Tatsache, dass das Alter den Wein besser macht – je älter der Wein, desto besser schmeckt er. Das Alter ist jedoch nicht der einzige Faktor, der den Geschmack eines Weins bestimmt. Zahlreiche Faktoren bestimmen die Weinqualitätszertifizierung, darunter physiochemische Tests wie Alkoholmenge, feste Säure, flüchtige Säure, Dichte und pH-Wert, um nur einige zu nennen.

In diesem ML-Projekt müssen Sie ein ML-Modell entwickeln, das die chemischen Eigenschaften eines Weins untersuchen kann, um seine Qualität vorherzusagen. Der Weinqualitätsdatensatz, den Sie für dieses Projekt verwenden werden, besteht aus ca. 4898 Beobachtungen, darunter 11 unabhängige Variablen und eine abhängige Variable. Die Erwähnung von Projekten zum maschinellen Lernen im letzten Jahr kann Ihren Lebenslauf viel interessanter aussehen lassen als andere.

MNIST Handwritten Digit Classification

Dies ist eines der interessanten Projekte zum maschinellen Lernen. Deep Learning und neuronale Netze haben in vielen realen Anwendungen wie Bilderkennung, automatische Texterstellung, fahrerlose Autos und vielem mehr Anwendung gefunden. Bevor Sie sich jedoch in diese komplexen Bereiche des Deep Learning vertiefen, sollten Sie mit einem einfachen Datensatz wie dem MNIST-Datensatz beginnen. Warum also nicht Ihre Fähigkeiten nutzen, um ein beeindruckendes Projekt zum maschinellen Lernen auf der Grundlage von MNIST zu entwickeln?

Das MNIST-Projekt zur Klassifizierung von Ziffern wurde entwickelt, um Maschinen für die Erkennung handgeschriebener Ziffern zu trainieren. Da es für Anfänger in der Regel schwieriger ist, mit Bilddaten als mit flachen relationalen Daten zu arbeiten, ist der MNIST-Datensatz am besten für Anfänger geeignet. In diesem Projekt werden Sie den MNIST-Datensatz verwenden, um Ihr ML-Modell mit Convolutional Neural Networks (CNNs) zu trainieren. Obwohl der MNIST-Datensatz nahtlos in Ihren PC-Speicher passt (er ist sehr klein), ist die Aufgabe der Erkennung handgeschriebener Ziffern ziemlich anspruchsvoll.

Sie können hier auf den MNIST-Datensatz zugreifen.

Erkennung menschlicher Aktivitäten mit Smartphone-Datensatz

Dies ist eine der trendigen Projektideen für maschinelles Lernen. Der Smartphone-Datensatz umfasst die Fitness-Aktivitätsaufzeichnungen und -informationen von 30 Personen. Diese Daten wurden über ein mit Trägheitssensoren ausgestattetes Smartphone erfasst.

Dieses ML-Projekt zielt darauf ab, ein Klassifizierungsmodell zu erstellen, das menschliche Fitnessaktivitäten mit einem hohen Grad an Genauigkeit identifizieren kann. Durch die Arbeit an diesem ML-Projekt lernen Sie die Grundlagen der Klassifikation und auch, wie man Multi-Klassifikationsprobleme löst.

14. Objekterkennung mit Deep Learning

Dies ist eines der interessantesten Projekte zum maschinellen Lernen. Wenn es um Bildklassifizierung geht, sollten Deep Neural Networks (DNNs) die erste Wahl sein. Während DNNs bereits in vielen realen Bildklassifizierungsanwendungen eingesetzt werden, zielt dieses ML-Projekt darauf ab, sie auf die Spitze zu treiben.

In diesem ML-Projekt werden Sie das Problem der Objekterkennung lösen, indem Sie DNNs einsetzen. Sie werden ein Modell entwickeln müssen, das sowohl Objekte klassifizieren als auch Objekte verschiedener Klassen genau lokalisieren kann. Dabei werden Sie die Aufgabe der Objekterkennung als ein Regressionsproblem für Bounding-Box-Masken von Objekten behandeln. Außerdem werden Sie ein Multiskalen-Inferenzverfahren definieren, das hochauflösende Objekterkennungen zu minimalen Kosten generieren kann.

Erkennung von Fake News

Dies ist eine der ausgezeichneten Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger, besonders da sich Fake News derzeit wie ein Lauffeuer verbreiten. Fake News verbreiten sich wie ein Lauffeuer. Und da die sozialen Medien unser Leben derzeit dominieren, ist es wichtiger denn je, Fake News von echten Nachrichten zu unterscheiden. Genau hier kann maschinelles Lernen helfen. Facebook nutzt bereits KI, um gefälschte und spammige Nachrichten aus den Feeds der Nutzer herauszufiltern.

Dieses ML-Projekt zielt darauf ab, NLP-Techniken (Natural Language Processing) zu nutzen, um Fake News und irreführende Geschichten zu erkennen, die aus nicht seriösen Quellen stammen. Sie können auch den klassischen Textklassifizierungsansatz verwenden, um ein Modell zu entwickeln, das zwischen echten und gefälschten Nachrichten unterscheiden kann. Bei der letztgenannten Methode können Sie Datensätze sowohl für echte als auch für gefälschte Nachrichten sammeln und ein ML-Modell mit dem Naive-Bayes-Klassifikator erstellen, um eine Nachricht auf der Grundlage der darin verwendeten Wörter und Phrasen als betrügerisch oder echt zu klassifizieren.

Enron E-Mail-Projekt

Der Enron-E-Mail-Datensatz enthält fast 500.000 E-Mails von über 150 Benutzern. Er ist ein äußerst wertvoller Datensatz für die Verarbeitung natürlicher Sprache. In diesem Projekt geht es um die Erstellung eines ML-Modells, das den k-means Clustering-Algorithmus verwendet, um betrügerische Handlungen zu erkennen. Das Modell teilt die Beobachtungen in eine Anzahl von „k“ Clustern ein, die auf ähnlichen Mustern im Datensatz beruhen.

Parkinson-Projekt

Der Parkinson-Datensatz umfasst 195 biomedizinische Datensätze von Personen mit 23 verschiedenen Merkmalen. Die Idee hinter diesem Projekt ist es, ein ML-Modell zu entwickeln, das zwischen gesunden Menschen und solchen, die an der Parkinson-Krankheit leiden, unterscheiden kann. Das Modell verwendet den XGboost-Algorithmus (Extreme Gradient Boosting), der auf Entscheidungsbäumen basiert, um die Trennung vorzunehmen.

Flickr 30K Projekt

Der Flickr 30K Datensatz besteht aus mehr als 30.000 Bildern, die jeweils eine eindeutige Beschriftung haben. Sie werden diesen Datensatz verwenden, um einen Generator für Bildunterschriften zu entwickeln. Die Idee ist, ein CNN-Modell zu erstellen, das effektiv Merkmale aus einem Bild analysieren und extrahieren und eine passende Bildunterschrift auf Englisch erstellen kann.

Einkaufszentrumskunden-Projekt

Wie der Name schon sagt, enthält der Datensatz Einkaufszentrumskunden die Datensätze von Personen, die das Einkaufszentrum besucht haben, wie z. B. Geschlecht, Alter, Kunden-ID, Jahreseinkommen, Ausgabenwert usw. Sie werden ein Modell erstellen, das diese Daten verwendet, um die Kunden auf der Grundlage ihrer Verhaltensmuster in verschiedene Gruppen einzuteilen. Eine solche Kundensegmentierung ist eine äußerst nützliche Marketingtaktik, die von Marken und Vermarktern eingesetzt wird, um Absatz und Umsatz zu steigern und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Kinetik-Projekt

Für dieses Projekt werden Sie einen umfangreichen Datensatz verwenden, der drei separate Datensätze – Kinetik 400, Kinetik 600 und Kinetik 700 – mit URL-Links von über 6,5 Millionen hochwertigen Videos enthält. Ihr Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das die Handlungen eines Menschen erkennen und identifizieren kann, indem es eine Reihe von verschiedenen Beobachtungen untersucht.

Empfehlungssystem-Projekt

Dies ist eine umfangreiche Datensatzsammlung mit einer Vielzahl von Datensätzen, die von beliebten Websites wie Goodreads-Buchrezensionen, Amazon-Produktrezensionen, sozialen Medien usw. stammen. Ihr Ziel ist es, eine Empfehlungsmaschine (wie die von Amazon und Netflix) zu entwickeln, die personalisierte Empfehlungen für Produkte, Filme, Musik usw. auf der Grundlage von Kundenpräferenzen, Bedürfnissen und Online-Verhalten erstellen kann.

Das Bostoner Wohnungsbauprojekt

Der Bostoner Wohnungsdatensatz besteht aus den Details verschiedener Häuser in Boston auf der Grundlage von Faktoren wie Steuersatz, Kriminalitätsrate, Anzahl der Zimmer in einem Haus usw. Es ist ein hervorragender Datensatz für die Vorhersage der Preise der verschiedenen Häuser in Boston. In diesem Projekt werden Sie ein Modell erstellen, das den Preis eines neuen Hauses mithilfe der linearen Regression vorhersagen kann. Die lineare Regression eignet sich am besten für dieses Projekt, da sie verwendet wird, wenn die Daten eine lineare Beziehung zwischen den Eingabe- und Ausgabewerten aufweisen und die Eingabe unbekannt ist.

Cityscapes project

Dieser Open-Source-Datensatz enthält qualitativ hochwertige Annotationen auf Pixelebene von Videosequenzen, die auf den Straßen von 50 verschiedenen Städten gesammelt wurden. Er ist äußerst nützlich für die semantische Analyse. Sie können diesen Datensatz verwenden, um tiefe neuronale Netze zu trainieren, um das Stadtbild zu analysieren und zu verstehen. Das Projekt umfasst die Entwicklung eines Modells, das eine Bildsegmentierung durchführen und verschiedene Objekte (Autos, Busse, Lastwagen, Bäume, Straßen, Menschen usw.) in einer Straßenvideosequenz identifizieren kann.

YouTube 8M-Projekt

Das Youtube 8M-Projekt ist ein riesiger Datensatz mit 6,1 Millionen YouTube-Video-IDs, 350.000 Stunden Video, 2,6 Milliarden audio-visuellen Merkmalen, 3862 Klassen und durchschnittlich 3 Labels für jedes Video. Es wird häufig für Videoklassifizierungsprojekte verwendet. In diesem Projekt werden Sie ein Videoklassifizierungssystem erstellen, das ein Video genau beschreiben kann. Es wird eine Reihe von verschiedenen Eingaben berücksichtigen und die Videos in verschiedene Kategorien einteilen.

Stadtklang 8K

Der Stadtklang 8K-Datensatz wird für die Klangklassifizierung verwendet. Er enthält eine vielfältige Sammlung von 8732 Stadtgeräuschen, die zu verschiedenen Klassen gehören, wie z. B. Sirenen, Straßenmusik, Hundegebell, Vogelgezwitscher, Menschengespräche, usw. Sie werden ein Geräuschklassifizierungsmodell entwerfen, das automatisch erkennen kann, welches Stadtgeräusch im

IMDB-Wiki-Projekt

Dieser beschriftete Datensatz ist wahrscheinlich eine der umfangreichsten Sammlungen von Gesichtsbildern, die in IMDB und Wikipedia gesammelt wurden. Er enthält über 5 Millionen Gesichtsbilder, die mit Alter und Geschlecht gekennzeichnet sind. mit gekennzeichnetem Geschlecht und Alter. Sie werden ein Modell erstellen, das Gesichter erkennen und ihr Alter und Geschlecht mit Genauigkeit vorhersagen kann. Sie können verschiedene Alterssegmente / Bereiche wie 0-10, 10-20, 30-40, und so weiter machen.

Librispeech-Projekt

Der librispeech-Datensatz ist eine umfangreiche Sammlung englischer Reden, die aus dem LibriVox-Projekt stammen. Sie enthält auf Englisch gelesene Reden in verschiedenen Akzenten, die sich über 1000 Stunden erstrecken, und ist das perfekte Werkzeug für die Spracherkennung. Der Schwerpunkt dieses Projekts liegt auf der Erstellung eines Modells, das automatisch Audio in Text übersetzen kann. Sie werden ein Spracherkennungssystem aufbauen, das englische Sprache erkennen und in ein Textformat übersetzen kann.

German traffic sign recognition benchmark (GTSRB) project

Dieser Datensatz enthält mehr als 50.000 Bilder von Verkehrsschildern, die in 43 Klassen segmentiert sind und Informationen über die Bounding Box jedes Verkehrsschildes enthalten. Er ist ideal für die Multiklassenklassifizierung, und genau darauf werden Sie sich hier konzentrieren. Sie werden mit Hilfe eines Deep-Learning-Frameworks ein Modell erstellen, das die Bounding Box von Verkehrsschildern erkennen und Verkehrsschilder klassifizieren kann. Das Projekt kann für autonome Fahrzeuge äußerst nützlich sein, da es Schilder erkennt und dem Fahrer hilft, die notwendigen Maßnahmen zu ergreifen.

29. Sports match video text summarization

Dieses Projekt ist genau so, wie es sich anhört – eine genaue und präzise Zusammenfassung eines Sportvideos zu erhalten. Es ist ein nützliches Werkzeug für Sport-Websites, die die Leser über die Höhepunkte des Spiels informieren. Da neuronale Netze am besten für die Textzusammenfassung geeignet sind, werden Sie dieses Modell mit Hilfe von Deep-Learning-Netzen wie 3D-CNNs, RNNs und LSTMs erstellen. Sie werden zunächst ein Sportvideo in mehrere Abschnitte unter Verwendung der entsprechenden ML-Algorithmen fragmentieren und dann eine Kombination aus SVM (Support Vector Machines), neuronalen Netzen und k-means-Algorithmus verwenden.

30. Generator für Zusammenfassungen von Geschäftsbesprechungen

Zusammenfassung bedeutet, die wichtigsten und wertvollsten Informationen aus Gesprächen, Audio-/Videodateien usw. kurz und prägnant zu extrahieren. Dies geschieht im Allgemeinen durch die Erfassung der statistischen, linguistischen und sentimentalen Merkmale mit der Dialogstruktur des betreffenden Gesprächs. In diesem Projekt werden Sie Deep Learning und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache einsetzen, um präzise Zusammenfassungen von Geschäftsbesprechungen zu erstellen und dabei den Kontext des gesamten Gesprächs beizubehalten.

31. Sentiment Analysis for Depression

Depressionen sind weltweit ein großes Gesundheitsproblem. Jedes Jahr begehen Millionen von Menschen Selbstmord aufgrund von Depressionen und schlechter psychischer Gesundheit. In der Regel sind das Stigma, das psychischen Problemen anhaftet, und eine verspätete Behandlung die beiden Hauptursachen dafür. In diesem Projekt werden Sie die von verschiedenen Social-Media-Plattformen gesammelten Daten nutzen und linguistische Marker in Social-Media-Beiträgen analysieren, um die psychische Gesundheit von Personen zu verstehen. Die Idee ist, ein Deep-Learning-Modell zu erstellen, das wertvolle und genaue Einblicke in die psychische Gesundheit einer Person viel früher als herkömmliche Methoden bieten kann.

32. Handschriftlicher Gleichungslöser

Die Erkennung handschriftlicher mathematischer Ausdrücke ist ein wichtiges Forschungsgebiet in der Computer Vision Forschung. Sie werden ein Modell erstellen und es trainieren, um handgeschriebene mathematische Gleichungen mit Hilfe von Convolutional Neural Networks zu lösen. Das Modell wird auch Bildverarbeitungstechniken verwenden. Bei diesem Projekt geht es darum, das Modell mit den richtigen Daten zu trainieren, damit es in der Lage ist, handgeschriebene Ziffern, Symbole usw. zu lesen und korrekte Ergebnisse für mathematische Gleichungen verschiedener Komplexitätsstufen zu liefern.

33. Gesichtserkennung zur Erkennung von Stimmungen und Empfehlung von Liedern

Es ist bekannt, dass Menschen je nach ihrer aktuellen Stimmung und ihren Gefühlen Musik hören. Warum also nicht eine Anwendung entwickeln, die die Stimmung einer Person anhand ihres Gesichtsausdrucks erkennt und dementsprechend Lieder empfehlen kann? Hierfür werden Sie Elemente und Techniken der Computer Vision verwenden. Das Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das Computer Vision effektiv nutzen kann, um Computern zu helfen, Bilder und Videos auf hohem Niveau zu verstehen.

34. Musikgenerator

Eine Musikkomposition ist nichts anderes als eine melodiöse Kombination verschiedener Frequenzebenen. In diesem Projekt werden Sie einen automatischen Musikgenerator entwerfen, der kurze Musikstücke mit minimalem menschlichen Eingriff komponieren kann. Sie werden Deep-Learning-Algorithmen und LTSM-Netzwerke für den Aufbau dieses Musikgenerators verwenden.

35. System zur Vorhersage von Krankheiten

Dieses ML-Projekt wurde entwickelt, um Krankheiten vorherzusagen. Sie werden dieses Modell mit R und R Studio und dem Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset erstellen. Dieser Datensatz enthält zwei Prädiktorenklassen – gutartige und bösartige Brustmasse. Grundlegende Kenntnisse über Random Forests und XGBoost sind für die Arbeit an diesem Projekt unerlässlich.

36. Suche nach einem bewohnbaren Exoplaneten

In den letzten zehn Jahren ist es uns gelungen, viele Transit- und Exoplaneten zu identifizieren. Da die manuelle Interpretation potenzieller Exoplaneten ziemlich schwierig und zeitaufwändig ist (nicht zu vergessen, dass sie auch menschlichen Fehlern unterliegt), ist es am besten, Deep Learning zur Identifizierung von Exoplaneten einzusetzen. Dieses Projekt zielt darauf ab, mithilfe von CNNs und verrauschten Zeitreihendaten herauszufinden, ob es in unserer Umgebung bewohnbare Exoplaneten gibt. Diese Methode kann bewohnbare Exoplaneten mit größerer Präzision identifizieren als die Methode der kleinsten Quadrate.

37. Bildwiederherstellung für alte & beschädigte Filmrollen

Die Wiederherstellung alter oder beschädigter Filmrollen ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Es ist fast immer unmöglich, alte Fotos in ihren ursprünglichen Zustand zu versetzen. Mit Hilfe von Deep Learning kann dieses Problem jedoch gelöst werden. Sie werden ein Deep-Learning-Modell erstellen, das die Defekte in einem Bild (Schrammen, Löcher, Falten, Entfärbungen usw.) identifizieren und mit Hilfe von Inpainting-Algorithmen wiederherstellen kann. Sie können sogar alte B&W-Bilder einfärben.

Reale Industrieprojekte

Magenta

Dieses Forschungsprojekt konzentriert sich auf die Erforschung der Anwendungen des maschinellen Lernens im Schaffensprozess von Kunst und Musik. Sie werden einzigartige Algorithmen für Reinforcement Learning und Deep Learning entwickeln, die Bilder, Lieder, Musik und vieles mehr erzeugen können. Es ist das perfekte Projekt für kreative Köpfe, die sich für Kunst und Musik begeistern.

BluEx

BluEx gehört zu den führenden Logistikunternehmen in Indien, das sich dank seiner pünktlichen und effizienten Lieferungen eine große Fangemeinde erarbeitet hat. Wie alle Logistikdienstleister hat auch BluEx mit einer besonderen Herausforderung zu kämpfen, die sowohl Zeit als auch Geld kostet: Seine Fahrer fahren nicht häufig die optimalen Lieferwege, was zu Verspätungen und höheren Kraftstoffkosten führt. Sie werden mit Hilfe von Reinforcement Learning ein ML-Modell erstellen, das den effizientesten Weg für einen bestimmten Lieferort finden kann. Dadurch kann BluEx bis zu 15 % der Kraftstoffkosten einsparen.

Motion Studios

Motion Studios rühmt sich, Europas größtes Radioproduktionshaus mit einem Umsatz von mehr als einer Milliarde Dollar zu sein. Seit das Medienunternehmen seine Reality-Show RJ Star ins Leben gerufen hat, hat es eine phänomenale Resonanz erhalten und wird mit Voice-Clips überflutet. Da es sich um eine Reality-Show handelt, gibt es ein begrenztes Zeitfenster für die Auswahl der Kandidaten. Sie werden ein Modell erstellen, das zwischen männlichen und weiblichen Stimmen unterscheiden und die Stimmclips klassifizieren kann, um eine schnellere Filterung zu ermöglichen. Dies wird zu einer schnelleren Auswahl beitragen und die Aufgabe der Showverantwortlichen erleichtern.

LithionPower

Lithionpower stellt Batterien für Elektrofahrzeuge her. Normalerweise mieten die Fahrer die Batterien des Unternehmens für einen Tag und tauschen sie gegen eine geladene Batterie aus. Die Lebensdauer der Batterien hängt von Faktoren wie der gefahrenen Strecke/Tag, Geschwindigkeitsüberschreitung usw. ab. LithionPower verwendet ein variables Preismodell, das auf der Fahrhistorie des Fahrers basiert. Das Ziel dieses Projekts ist es, ein Clustermodell zu entwickeln, das die Fahrer nach ihrem Fahrverhalten gruppiert und Anreize für die Fahrer auf der Grundlage dieser Cluster schafft. Dies wird zwar die Gewinne um 15-20 % erhöhen, aber es wird auch mehr von Fahrern mit einer schlechten Fahrhistorie verlangen.

Abschluss

Hier ist eine umfassende Liste von Projektideen für maschinelles Lernen. Das maschinelle Lernen befindet sich weltweit noch in einem frühen Stadium. Es gibt noch viele Projekte, die durchgeführt werden müssen, und vieles, was verbessert werden kann. Mit klugen Köpfen und pfiffigen Ideen werden Systeme, die Unternehmen unterstützen, besser, schneller und profitabler. Wenn Sie im Bereich des maschinellen Lernens brillieren wollen, müssen Sie praktische Erfahrungen mit solchen Projekten des maschinellen Lernens sammeln.

Nur wenn Sie mit ML-Tools und ML-Algorithmen arbeiten, können Sie verstehen, wie ML-Infrastrukturen in der Realität funktionieren. Jetzt können Sie all das Wissen, das Sie in unserem Leitfaden für Ideen für maschinelles Lernen gesammelt haben, auf die Probe stellen, um Ihre eigenen Projekte für maschinelles Lernen zu erstellen!