15 Idées de projets d’apprentissage automatique intéressantes pour les débutants [2021]

Idées de projets d’apprentissage automatique

Alors que l’intelligence artificielle (IA) continue de progresser rapidement en 2021, atteindre la maîtrise de l’apprentissage automatique (ML) devient de plus en plus important pour tous les acteurs de ce domaine. En effet, l’IA et le ML se complètent mutuellement. Donc, si vous êtes un débutant, la meilleure chose que vous pouvez faire est de travailler sur certains projets d’apprentissage automatique.

Nous, ici à upGrad, croyons en une approche pratique car les connaissances théoriques seules ne seront pas utiles dans un environnement de travail en temps réel. Dans cet article, nous allons explorer quelques projets intéressants de Machine Learning sur lesquels les débutants peuvent travailler pour mettre leurs connaissances en Machine Learning à l’épreuve. Dans cet article, vous trouverez 15 meilleures idées de projets d’apprentissage automatique pour les débutants afin d’acquérir une expérience pratique.

Mais d’abord, abordons la question plus pertinente qui doit se cacher dans votre esprit : pourquoi construire des projets d’apprentissage automatique ?

Quand il s’agit de carrières dans le développement de logiciels, il est indispensable pour les développeurs en herbe de travailler sur leurs propres projets. Développer des projets du monde réel est le meilleur moyen d’affiner vos compétences et de matérialiser vos connaissances théoriques en expérience pratique. Plus vous expérimentez différents projets d’apprentissage automatique, plus vous gagnez en connaissances.

Alors que les manuels et le matériel d’étude vous donneront toutes les connaissances dont vous avez besoin sur l’apprentissage automatique, vous ne pourrez jamais vraiment maîtriser le ML à moins d’investir votre temps dans des expériences pratiques réelles – des projets sur l’apprentissage automatique. Lorsque vous commencez à travailler sur des idées de projets d’apprentissage automatique, vous serez non seulement en mesure de tester vos forces et vos faiblesses, mais vous obtiendrez également une exposition qui peut être immensément utile pour stimuler votre carrière. Dans ce tutoriel, vous trouverez 15 idées de projets d’apprentissage automatique intéressantes pour les débutants afin d’acquérir une expérience pratique sur l’apprentissage automatique.

Donc, voici quelques projets d’apprentissage automatique sur lesquels les débutants peuvent travailler :

Voici quelques idées de projets d’apprentissage automatique cool pour les débutants

Voir notre vidéo sur les idées de projets d’apprentissage automatique et les sujets…

Cette liste d’idées de projets d’apprentissage automatique pour les étudiants est adaptée aux débutants, et à ceux qui commencent à peine avec l’apprentissage automatique ou la science des données en général. Ces idées de projets d’apprentissage automatique vous permettront de vous lancer avec tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour réussir dans votre carrière de professionnel de l’apprentissage automatique. Le point focal de ces projets d’apprentissage automatique est les algorithmes d’apprentissage automatique pour les débutants, c’est-à-dire les algorithmes qui ne nécessitent pas que vous ayez une compréhension profonde de l’apprentissage automatique, et donc sont parfaits pour les étudiants et les débutants.

En outre, si vous cherchez des idées de projet d’apprentissage automatique pour la dernière année, cette liste devrait vous faire avancer. Donc, sans plus attendre, sautons directement dans quelques idées de projet d’apprentissage automatique qui renforceront votre base et vous permettront de gravir les échelons.

Prédicteur de prix des actions

L’une des meilleures idées pour commencer à vous expérimenter des projets pratiques d’apprentissage automatique pour les étudiants est de travailler sur le prédicteur de prix des actions. Les organisations commerciales et les entreprises sont aujourd’hui à la recherche d’un logiciel capable de surveiller et d’analyser les performances de l’entreprise et de prédire les prix futurs de diverses actions. Et avec autant de données disponibles sur le marché boursier, c’est un foyer d’opportunités pour les data scientists ayant un penchant pour la finance.

Cependant, avant de vous lancer, vous devez avoir une bonne part de connaissances dans les domaines suivants :

• Analyse prédictive : Exploitation de diverses techniques d’IA pour différents processus de données tels que l’exploration de données, l’exploration de données, etc. pour « prédire » le comportement des résultats possibles.
• Analyse régressive : L’analyse régressive est un type de technique prédictive basée sur l’interaction entre une variable dépendante (cible) et une ou plusieurs variables indépendantes (prédicteur).
• Analyse des actions : Dans cette méthode, toutes les actions effectuées par les deux techniques mentionnées ci-dessus sont analysées après quoi le résultat est introduit dans la mémoire d’apprentissage automatique.
• Modélisation statistique : Elle consiste à construire une description mathématique d’un processus du monde réel et à élaborer les incertitudes, le cas échéant, au sein de ce processus.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et pourquoi c’est important

SportsPredictor

Dans le Moneyball de Michael Lewis, l’équipe des Oakland Athletics a transformé le visage du baseball en incorporant la technique analytique de dépistage des joueurs dans leur plan de jeu. Et tout comme eux, vous pouvez vous aussi révolutionner le sport dans le monde réel ! C’est un excellent projet d’apprentissage automatique pour les débutants.

Puisqu’il n’y a pas de pénurie de données dans le monde du sport, vous pouvez utiliser ces données pour construire des projets d’apprentissage automatique amusants et créatifs tels que l’utilisation des statistiques sportives des collèges pour prédire quel joueur aurait la meilleure carrière dans tel ou tel sport (dépistage de talents). Vous pourriez également opter pour l’amélioration de la gestion des équipes en analysant les forces et les faiblesses des joueurs d’une équipe et en les classant en conséquence.

Avec la quantité de statistiques et de données sportives disponibles, c’est une excellente arène pour affiner vos compétences en matière d’exploration et de visualisation de données. Pour toute personne ayant un flair en Python, Scikit-Learn sera le choix idéal car il comprend un éventail d’outils utiles pour l’analyse de régression, les classifications, l’ingestion de données, etc. Mentionner des projets d’apprentissage automatique pour la dernière année peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que les autres.

6 Times Artificial Intelligence Startled The World

Develop A Sentiment Analyzer

C’est l’une des idées de projet d’apprentissage automatique intéressantes. Bien que la plupart d’entre nous utilisent les plateformes de médias sociaux pour transmettre nos sentiments et nos opinions personnelles au monde entier, l’un des plus grands défis consiste à comprendre les  » sentiments  » derrière les messages des médias sociaux.

Et c’est l’idée parfaite pour votre prochain projet d’apprentissage automatique !

Les médias sociaux sont florissants avec des tonnes de contenu généré par les utilisateurs. En créant un système ML qui pourrait analyser le sentiment derrière les textes, ou un post, il deviendrait tellement plus facile pour les organisations de comprendre le comportement des consommateurs. Cela, à son tour, leur permettrait d’améliorer leur service client, offrant ainsi la possibilité d’une satisfaction optimale des consommateurs.

Vous pouvez essayer d’exploiter les données de Twitter ou de Reddit pour démarrer votre projet d’apprentissage automatique d’analyse des sentiments. Cela pourrait être l’un de ces rares cas de projets d’apprentissage profond qui peuvent vous aider dans d’autres aspects également.

Améliorer les soins de santé

L’IA et les applications ML ont déjà commencé à pénétrer dans l’industrie de la santé et transforment également rapidement le visage des soins de santé mondiaux. Les vêtements de santé, la surveillance à distance, la télémédecine, la chirurgie robotique, etc. sont tous possibles grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique alimentés par l’IA. Ils aident non seulement les HCP (Health Care Providers) à fournir des services de soins de santé rapides et de meilleure qualité, mais réduisent également la dépendance et la charge de travail des médecins dans une large mesure.

Alors, pourquoi ne pas utiliser vos compétences pour développer un impressionnant projet d’apprentissage automatique basé sur les soins de santé ? Traiter un projet avec des algorithmes d’apprentissage automatique pour les débutants peut être utile pour construire votre carrière avec un bon départ.

L’industrie des soins de santé a d’énormes quantités de données à leur disposition. En exploitant ces données, vous pouvez créer :

• Des systèmes de soins diagnostiques qui peuvent automatiquement scanner des images, des radiographies, etc. et fournir un diagnostic précis des maladies possibles.
• Des applications de soins préventifs qui peuvent prédire les possibilités d’épidémies telles que la grippe, la malaria, etc, tant au niveau national que communautaire.

Ces 6 techniques d’apprentissage automatique améliorent les soins de santé

Préparer des algorithmes ML – à partir de zéro !

C’est l’une des excellentes idées de projet d’apprentissage automatique pour les débutants. Écrire des algorithmes ML à partir de zéro offrira deux avantages :

• Un, l’écriture d’algorithmes ML est la meilleure façon de comprendre les détails de leur mécanique.
• Deux, vous apprendrez à transformer des instructions mathématiques en code fonctionnel. Cette compétence vous sera utile dans votre future carrière en apprentissage automatique.

Vous pouvez commencer par choisir un algorithme simple et pas trop complexe. Derrière la réalisation de chaque algorithme – même les plus simples – il y a plusieurs décisions soigneusement calculées. Une fois que vous avez atteint un certain niveau de maîtrise dans la construction d’algorithmes ML simples, essayez de modifier et d’étendre leurs fonctionnalités. Par exemple, vous pouvez prendre un algorithme de régression logistique classique et y ajouter des paramètres de régularisation pour le transformer en un algorithme de régression lasso/ridge. Mentionner des projets d’apprentissage automatique peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que les autres.

Développer un réseau neuronal qui peut lire l’écriture manuscrite

L’une des meilleures idées pour commencer à vous expérimenter des projets Java pratiques pour les étudiants est de travailler sur un réseau neuronal. L’apprentissage profond et les réseaux neuronaux sont les deux mots à la mode en IA. Ils nous ont donné des merveilles technologiques comme les voitures sans conducteur, la reconnaissance d’images, etc. Ingénieurs en apprentissage automatique : Mythes contre réalités

Système de tarification des billets de cinéma

Avec l’expansion des plateformes OTT comme Netflix, Amazon Prime, les gens préfèrent regarder du contenu selon leur convenance. Des facteurs tels que la tarification, la qualité du contenu &Marketing ont influencé le succès de ces plateformes.

Le coût de réalisation d’un long métrage a augmenté de façon exponentielle dans un passé récent. Seuls 10% des films réalisés font des bénéfices. La concurrence acharnée des plateformes de télévision &OTT ainsi que le coût élevé des billets ont rendu encore plus difficile la rentabilité des films. L’augmentation du coût du billet de théâtre (avec le coût du pop-corn) laisse la salle de cinéma vide.

Un système avancé de tarification des billets peut certainement aider les cinéastes et les spectateurs. Le prix du billet peut être plus élevé avec l’augmentation de la demande de billets et vice versa. Plus le spectateur réserve son billet tôt, moins le coût est élevé, pour un film à forte demande. Le système devrait calculer intelligemment le prix en fonction de l’intérêt des spectateurs, des signaux sociaux et des facteurs d’offre et de demande.

Projet ML de classification d’Iris Flowers

L’une des meilleures idées pour commencer à vous expérimenter des projets pratiques d’apprentissage automatique pour les étudiants est de travailler sur le projet ML de classification d’Iris Flowers. Le jeu de données Iris flowers est l’un des meilleurs jeux de données pour les tâches de classification. Comme les fleurs d’iris sont d’espèces variées, elles peuvent être distinguées en fonction de la longueur des sépales et des pétales. Ce projet ML vise à classer les fleurs parmi les trois espèces – Virginica, Setosa, ou Versicolor.

Ce projet ML particulier est généralement appelé le « Hello World » de l’apprentissage automatique. Le jeu de données des fleurs d’iris contient des attributs numériques, et il est parfait pour les débutants pour apprendre les algorithmes ML supervisés, principalement comment charger et manipuler les données. En outre, comme il s’agit d’un petit ensemble de données, il peut facilement tenir en mémoire sans nécessiter de transformations spéciales ou de capacités de mise à l’échelle. Et c’est l’idée parfaite pour votre prochain projet d’apprentissage automatique !

Vous pouvez télécharger le jeu de données d’iris ici.

Projet ML de prédiction des ventes BigMart

C’est une excellente idée de projet ML pour les débutants. Ce projet ML est le meilleur pour apprendre le fonctionnement des algorithmes ML non supervisés. L’ensemble de données de ventes BigMart comprend précisément les données de ventes de 2013 pour 1559 produits à travers dix points de vente dans diverses villes.

Le but ici est d’utiliser l’ensemble de données de ventes BigMart pour développer un modèle de régression qui peut prédire la vente de chacun des 1559 produits dans l’année à venir dans les dix différents points de vente BigMart. L’ensemble de données sur les ventes BigMart contient des attributs spécifiques pour chaque produit et point de vente, ce qui vous aide à comprendre les propriétés des différents produits et magasins qui influencent les ventes globales de BigMart en tant que marque.

Moteurs de recommandation avec le jeu de données MovieLens

Les moteurs de recommandation sont devenus extrêmement populaires dans les sites d’achat et de streaming en ligne. Par exemple, les plateformes de streaming de contenu en ligne comme Netflix et Hulu disposent de moteurs de recommandation pour personnaliser leur contenu en fonction des préférences individuelles des clients et de leur historique de navigation. En adaptant le contenu pour répondre aux besoins de visionnage et aux préférences des différents clients, ces sites ont pu stimuler la demande pour leurs services de streaming.

En tant que débutant, vous pouvez vous essayer à la construction d’un système de recommandation en utilisant l’un des ensembles de données les plus populaires disponibles sur le web – MovieLens dataset. Ce jeu de données comprend plus de « 25 millions d’évaluations et un million d’applications de tags appliquées à 62 000 films par 162 000 utilisateurs. » Vous pouvez commencer ce projet en construisant une visualisation world-cloud des titres de films pour faire un moteur de recommandation de films pour MovieLens.

Vous pouvez consulter le jeu de données MovieLens ici.

Prédire la qualité du vin en utilisant le jeu de données Wine Quality Dataset

C’est un fait bien établi que l’âge rend le vin meilleur – plus le vin est vieux, plus il aura bon goût. Cependant, l’âge n’est pas le seul élément qui détermine le goût d’un vin. De nombreux facteurs déterminent la certification de la qualité du vin, notamment des tests physiochimiques tels que la quantité d’alcool, l’acidité fixe, l’acidité volatile, la densité et le niveau de pH, pour n’en citer que quelques-uns.

Dans ce projet ML, vous devez développer un modèle ML qui peut explorer les propriétés chimiques d’un vin pour prédire sa qualité. Le jeu de données sur la qualité du vin que vous utiliserez pour ce projet se compose d’environ 4898 observations, dont 11 variables indépendantes et une variable dépendante. Mentionner les projets d’apprentissage automatique pour la dernière année peut aider votre CV à paraître beaucoup plus intéressant que les autres.

Classification des chiffres manuscrits du MNIST

C’est l’un des projets d’apprentissage automatique intéressants. Le Deep Learning et les réseaux neuronaux ont trouvé des cas d’utilisation dans de nombreuses applications du monde réel comme la reconnaissance d’images, la génération automatique de textes, les voitures sans conducteur, et bien plus encore. Cependant, avant de vous plonger dans ces domaines complexes du Deep Learning, vous devriez commencer par un jeu de données simple comme le jeu de données MNIST. Alors, pourquoi ne pas utiliser vos compétences pour développer un impressionnant projet d’apprentissage automatique basé sur MNIST ?

Le projet de classification de chiffres MNIST est conçu pour entraîner des machines à reconnaître des chiffres manuscrits. Étant donné que les débutants trouvent généralement difficile de travailler avec des données d’image par rapport à des données relationnelles plates, le jeu de données MNIST est le meilleur pour les débutants. Dans ce projet, vous utiliserez les jeux de données MNIST pour former votre modèle ML en utilisant des réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Bien que le jeu de données MNIST puisse s’adapter sans problème à la mémoire de votre PC (il est très petit), la tâche de reconnaissance des chiffres manuscrits est assez difficile.

Vous pouvez accéder au jeu de données MNIST ici.

Reconnaissance de l’activité humaine à l’aide du jeu de données du smartphone

C’est l’une des idées de projet d’apprentissage automatique en vogue. Le jeu de données du smartphone comprend l’enregistrement de l’activité physique et les informations de 30 personnes. Ces données ont été capturées par le biais d’un smartphone équipé de capteurs inertiels.

Ce projet ML vise à construire un modèle de classification qui peut identifier les activités de fitness humain avec un haut degré de précision. En travaillant sur ce projet ML, vous apprendrez les bases de la classification et aussi comment résoudre des problèmes de multi-classification.

14. Détection d’objets avec Deep Learning

C’est l’un des projets d’apprentissage automatique intéressants à créer. Lorsqu’il s’agit de classification d’images, les réseaux de neurones profonds (DNN) devraient être votre choix de prédilection. Alors que les DNN sont déjà utilisés dans de nombreuses applications de classification d’images dans le monde réel, ce projet ML vise à le faire monter d’un cran.

Dans ce projet ML, vous allez résoudre le problème de la détection d’objets en tirant parti des DNN. Vous devrez développer un modèle qui peut à la fois classer les objets et également localiser avec précision les objets de différentes classes. Ici, vous traiterez la tâche de détection d’objets comme un problème de régression sur les masques des boîtes de délimitation des objets. Aussi, vous définirez une procédure d’inférence multi-échelle qui peut générer des détections d’objets à haute résolution à un coût minimal.

Détection de fausses nouvelles

C’est l’une des excellentes idées de projet d’apprentissage automatique pour les débutants, surtout comment les fausses nouvelles se répandent comme une traînée de poudre maintenant. Les fausses nouvelles ont le don de se répandre comme une traînée de poudre. Et avec les médias sociaux qui dominent nos vies en ce moment, il est devenu plus critique que jamais de distinguer les fausses nouvelles des événements réels. C’est là que l’apprentissage automatique peut nous aider. Facebook utilise déjà l’IA pour filtrer les fausses histoires et les spams des fils d’actualité des utilisateurs.

Ce projet ML vise à tirer parti des techniques de NLP (Natural Language Processing) pour détecter les fake news et les histoires trompeuses qui émergent de sources non réputées. Vous pouvez également utiliser l’approche classique de classification de texte pour concevoir un modèle capable de différencier les vraies et les fausses nouvelles. Dans cette dernière méthode, vous pouvez collecter des ensembles de données pour les vraies et les fausses nouvelles et créer un modèle ML utilisant le classificateur Naive Bayes pour classer une nouvelle comme frauduleuse ou réelle en fonction des mots et des phrases qui y sont utilisés.

Projet d’email d’Enron

L’ensemble de données d’email d’Enron contient près de 500k emails de plus de 150 utilisateurs. C’est un jeu de données extrêmement précieux pour le traitement du langage naturel. Ce projet consiste à construire un modèle ML qui utilise l’algorithme de clustering k-means pour détecter les actions frauduleuses. Le modèle séparera les observations en ‘k’ nombre de clusters selon des modèles similaires dans le jeu de données.

Projet Parkinson

Le jeu de données Parkinson comprend 195 dossiers biomédicaux de personnes présentant 23 caractéristiques variées. L’idée de ce projet est de concevoir un modèle ML capable de différencier les personnes en bonne santé de celles souffrant de la maladie de Parkinson. Le modèle utilise l’algorithme XGboost (extreme gradient boosting) basé sur des arbres de décision pour effectuer la séparation.

Projet Flickr 30K

Le jeu de données Flickr 30K est composé de plus de 30 000 images, chacune ayant une légende unique. Vous utiliserez ce jeu de données pour construire un générateur de légendes d’images. L’idée est de construire un modèle CNN qui peut efficacement analyser et extraire les caractéristiques d’une image et créer une légende convenable décrivant l’image en anglais.

Mall customers project

Comme son nom l’indique, le jeu de données mall customers comprend les enregistrements des personnes qui ont visité le centre commercial, tels que le sexe, l’âge, l’ID client, le revenu annuel, le score de dépenses, etc. Vous allez construire un modèle qui utilisera ces données pour segmenter les clients en différents groupes en fonction de leur comportement. Une telle segmentation de la clientèle est une tactique de marketing très utile utilisée par les marques et les spécialistes du marketing pour stimuler les ventes et les revenus tout en augmentant la satisfaction des clients.

Projet cinétique

Pour ce projet, vous utiliserez un vaste ensemble de données qui comprend trois ensembles de données distincts – Kinetics 400, Kinetics 600 et Kinetics 700 – contenant les liens URL de plus de 6,5 millions de vidéos de haute qualité. Votre objectif est de créer un modèle qui peut détecter et identifier les actions d’un humain en étudiant une série d’observations différentes.

Projet de système de recommandation

Il s’agit d’une riche collection de jeux de données contenant une gamme variée de jeux de données recueillis sur des sites Web populaires comme les critiques de livres Goodreads, les critiques de produits Amazon, les médias sociaux, etc. Votre objectif est de construire un moteur de recommandation (comme ceux utilisés par Amazon et Netflix) qui peut générer des recommandations personnalisées pour les produits, les films, la musique, etc, en fonction des préférences, des besoins et du comportement en ligne des clients.

Le projet de logement de Boston

Le jeu de données de logement de Boston se compose des détails de différentes maisons à Boston en fonction de facteurs tels que le taux d’imposition, le taux de criminalité, le nombre de pièces dans une maison, etc. C’est un excellent jeu de données pour prédire les prix de différentes maisons à Boston. Dans ce projet, vous allez construire un modèle qui peut prédire le prix d’une nouvelle maison en utilisant la régression linéaire. La régression linéaire est la mieux adaptée à ce projet car elle est utilisée lorsque les données ont une relation linéaire entre les valeurs d’entrée et de sortie et lorsque l’entrée est inconnue.

Projet Cityscapes

Ce jeu de données open-source comprend des annotations de haute qualité au niveau des pixels de séquences vidéo collectées dans les rues de 50 villes différentes. Il est immensément utile pour l’analyse sémantique. Vous pouvez utiliser ce jeu de données pour entraîner des réseaux neuronaux profonds afin d’analyser et de comprendre le paysage urbain. Le projet consiste à concevoir un modèle capable d’effectuer une segmentation d’image et d’identifier divers objets (voitures, bus, camions, arbres, routes, personnes, etc.) à partir d’une séquence vidéo de rue.

Projet YouTube 8M

Le Youtube 8M est un énorme jeu de données qui compte 6,1 millions d’identifiants vidéo YouTube, 350 000 heures de vidéo, 2,6 milliards de caractéristiques audio/visuelles, 3862 classes et une moyenne de 3 étiquettes pour chaque vidéo. Il est largement utilisé pour les projets de classification de vidéos. Dans ce projet, vous allez construire un système de classification vidéo capable de décrire avec précision une vidéo. Il considérera une série d’entrées différentes et classera les vidéos dans des catégories distinctes.

Son urbain 8K

Le jeu de données de son urbain 8K est utilisé pour la classification du son. Il comprend une collection diversifiée de 8732 sons urbains appartenant à différentes classes comme les sirènes, la musique de rue, les aboiements de chiens, les gazouillis d’oiseaux, les conversations de personnes, etc. Vous concevrez un modèle de classification de sons capable de détecter automatiquement quel son urbain est joué dans le

Projet IMDB-Wiki

Ce jeu de données étiqueté est probablement l’une des plus vastes collections d’images de visages rassemblées à travers IMDB et Wikipedia. Il compte plus de 5 millions d’images de visage étiquetées avec l’âge et le sexe. avec le sexe et l’âge étiquetés. Vous allez créer un modèle capable de détecter les visages et de prédire leur âge et leur sexe avec précision. Vous pouvez faire différents segments/gammes d’âge comme 0-10, 10-20, 30-40, et ainsi de suite.

Projet Librispeech

Le jeu de données librispeech est une collection massive de discours anglais dérivés du projet LibriVox. Il contient des discours lus en anglais dans différents accents qui s’étendent sur plus de 1000 heures et constitue l’outil parfait pour la reconnaissance vocale. L’objectif de ce projet est de créer un modèle capable de traduire automatiquement l’audio en texte. Vous construirez un système de reconnaissance vocale capable de détecter les discours en anglais et de les traduire en format texte.

Projet GTSRB (German traffic sign recognition benchmark)

Ce jeu de données contient plus de 50 000 images de panneaux de signalisation segmentées en 43 classes et contenant des informations sur la boîte englobante de chaque panneau de signalisation. Il est idéal pour la classification multiclasse, qui est exactement ce sur quoi vous allez vous concentrer ici. Vous construirez un modèle utilisant un cadre d’apprentissage profond capable de reconnaître la boîte englobante des panneaux et de classer les panneaux de signalisation. Ce projet peut être extrêmement utile pour les véhicules autonomes, car il détecte les panneaux et aide les conducteurs à prendre les mesures nécessaires.

29. Résumé de texte de vidéo de match sportif

Ce projet est exactement ce qu’il semble être – obtenir un résumé précis et concis d’une vidéo sportive. C’est un outil utile pour les sites web sportifs qui informent les lecteurs des temps forts du match. Puisque les réseaux neuronaux sont les meilleurs pour le résumé de texte, vous construirez ce modèle en utilisant des réseaux d’apprentissage profond tels que les 3D-CNNs, les RNNs et les LSTMs. Vous commencerez par fragmenter une vidéo sportive en plusieurs sections en utilisant les algorithmes ML appropriés, puis vous utiliserez une combinaison de SVM(Support vector machines), de réseaux neuronaux et de l’algorithme k-means.

30. Générateur de résumé de réunion d’affaires

La synthèse consiste à extraire les bits d’information les plus significatifs et les plus précieux des conversations, des fichiers audio/vidéo, etc. de manière brève et concise. Elle est généralement effectuée en capturant les traits statistiques, linguistiques et sentimentaux avec la structure du dialogue de la conversation en question. Dans ce projet, vous utiliserez des techniques d’apprentissage profond et de traitement du langage naturel pour créer des résumés précis de réunions d’affaires tout en maintenant le contexte de l’ensemble de la conversation.

31. Analyse des sentiments pour la dépression

La dépression est un problème de santé majeur à l’échelle mondiale. Chaque année, des millions de personnes se suicident en raison de la dépression et d’une mauvaise santé mentale. Habituellement, la stigmatisation attachée aux problèmes de santé mentale et le retard de traitement sont les deux principales causes derrière cela. Dans ce projet, vous allez exploiter les données recueillies sur différentes plateformes de médias sociaux et analyser les marqueurs linguistiques dans les messages de médias sociaux pour comprendre la santé mentale des individus. L’idée est de créer un modèle d’apprentissage profond qui peut offrir des indications précieuses et précises sur la santé mentale d’une personne beaucoup plus tôt que les méthodes conventionnelles.

32. Résolveur d’équations manuscrites

La reconnaissance d’expressions mathématiques manuscrites est un champ d’étude crucial dans la recherche en vision par ordinateur. Vous allez construire un modèle et l’entraîner à résoudre des équations mathématiques manuscrites à l’aide de réseaux neuronaux convolutifs. Le modèle utilisera également des techniques de traitement d’images. Ce projet consiste à entraîner le modèle avec les bonnes données pour le rendre apte à lire des chiffres manuscrits, des symboles, etc. afin de fournir des résultats corrects pour des équations mathématiques de différents niveaux de complexité.

33. Reconnaissance faciale pour détecter l’humeur et recommander des chansons

C’est un fait connu que les gens écoutent de la musique en fonction de leur humeur et de leurs sentiments actuels. Alors, pourquoi ne pas créer une application qui peut détecter l’humeur d’une personne par ses expressions faciales et recommander des chansons en conséquence ? Pour cela, vous utiliserez des éléments et des techniques de vision par ordinateur. L’objectif est de créer un modèle qui peut exploiter efficacement la vision par ordinateur pour aider les ordinateurs à acquérir une compréhension de haut niveau des images et des vidéos.

34. Générateur de musique

Une composition musicale n’est rien d’autre qu’une combinaison mélodieuse de différents niveaux de fréquence. Dans ce projet, vous concevrez un générateur de musique automatique capable de composer de courts morceaux de musique avec une intervention humaine minimale. Vous utiliserez des algorithmes d’apprentissage profond et des réseaux LTSM pour construire ce générateur de musique.

35. Système de prédiction de maladies

Ce projet ML est conçu pour prédire les maladies. Vous créerez ce modèle à l’aide de R et R Studio et du jeu de données sur le cancer du sein Wisconsin (diagnostic). Ce jeu de données comprend deux classes de prédicteurs – masse mammaire bénigne et maligne. Il est essentiel d’avoir une connaissance de base des forêts aléatoires et de XGBoost pour travailler sur ce projet.

36. Trouver une exo-planète habitable

Au cours de la dernière décennie, nous avons réussi à identifier de nombreuses transits et exo-planètes. Comme l’interprétation manuelle des exoplanètes potentielles est assez difficile et prend du temps (sans oublier qu’elle est également sujette à l’erreur humaine), il est préférable d’utiliser l’apprentissage profond pour identifier les exoplanètes. Ce projet vise à déterminer s’il existe des exoplanètes habitables autour de nous en utilisant des CNN et des données de séries temporelles bruitées. Cette méthode peut identifier les exoplanètes habitables avec plus de précision que la méthode des moindres carrés.

37. Régénération d’images pour de vieilles & bobines endommagées

La restauration de vieilles bobines d’images ou de bobines endommagées est une tâche difficile. Il est presque toujours impossible de restaurer les vieilles photos dans leur état d’origine. Cependant, l’apprentissage profond peut résoudre ce problème. Vous construirez un modèle d’apprentissage profond qui peut identifier les défauts d’une image (éraflures, trous, plis, décoloration, etc.) et utiliser des algorithmes d’Inpainting pour la restaurer. Vous pourrez même coloriser de vieilles images B&W.

Projets industriels dans le monde réel

Magenta

Ce projet de recherche se concentre sur l’exploration des applications de l’apprentissage automatique dans le processus de création de l’art et de la musique. Vous développerez des algorithmes uniques d’apprentissage par renforcement et d’apprentissage profond qui peuvent générer des images, des chansons, de la musique, et bien plus encore. C’est le projet parfait pour les esprits créatifs passionnés d’art et de musique.

BluEx

BluEx fait partie des principales entreprises de logistique en Inde qui ont développé une sacrée fanbase, grâce à ses livraisons rapides et efficaces. Cependant, comme c’est le cas pour tous les prestataires logistiques, BluEx est confrontée à un défi particulier qui coûte à la fois du temps et de l’argent : ses chauffeurs ne fréquentent pas les chemins de livraison optimaux, ce qui provoque des retards et entraîne des coûts de carburant plus élevés. Vous allez créer un modèle ML utilisant l’apprentissage par renforcement qui peut trouver le chemin le plus efficace pour un lieu de livraison particulier. Cela peut permettre d’économiser jusqu’à 15% du coût du carburant pour BluEx.

Motion Studios

Motion Studios se vante d’être la plus grande maison de production radio d’Europe avec des revenus dépassant le milliard de dollars. Depuis que la société de médias a lancé son émission de téléréalité, RJ Star, elle a reçu une réponse phénoménale et est inondée de clips vocaux. Comme il s’agit d’une émission de télé-réalité, le choix des candidats est limité dans le temps. Vous allez construire un modèle capable de différencier les voix masculines et féminines et de classer les clips vocaux pour faciliter un filtrage plus rapide. Cela aidera est une sélection plus rapide, facilitant la tâche des exécutifs de l’émission.

LithionPower

Lithionpower construit des batteries pour les véhicules électriques. En général, les conducteurs louent les batteries de l’entreprise pour une journée et les remplacent par une batterie chargée. La durée de vie de la batterie dépend de facteurs tels que la distance parcourue/jour, les excès de vitesse, etc. LithionPower utilise un modèle de tarification variable basé sur l’historique de conduite du conducteur. LithionPower utilise un modèle de tarification variable basé sur l’historique de conduite du conducteur. L’objectif de ce projet est de construire un modèle de grappes qui regroupera les conducteurs en fonction de leur historique de conduite et les incitera en fonction de ces grappes. Bien que cela permette d’augmenter les bénéfices de 15 à 20 %, les conducteurs ayant un mauvais historique de conduite seront également facturés davantage.

Conclusion

Voici une liste complète d’idées de projets d’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique est encore à un stade précoce dans le monde entier. Il y a beaucoup de projets à réaliser, et beaucoup de choses à améliorer. Avec des esprits intelligents et des idées pointues, les systèmes qui soutiennent les entreprises deviennent meilleurs, plus rapides et plus rentables. Si vous souhaitez exceller dans l’apprentissage automatique, vous devez recueillir une expérience pratique avec de tels projets d’apprentissage automatique.

Ce n’est qu’en travaillant avec des outils ML et des algorithmes ML que vous pourrez comprendre comment les infrastructures ML fonctionnent dans la réalité. Maintenant, allez-y et mettez à l’épreuve toutes les connaissances que vous avez recueillies à travers notre guide d’idées de projets d’apprentissage automatique pour construire vos propres projets d’apprentissage automatique!

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