15 interessanti idee di progetti di apprendimento automatico per principianti [2021]

idee di progetti di apprendimento automatico

Come l’intelligenza artificiale (AI) continua a progredire rapidamente nel 2021, raggiungere la padronanza del Machine Learning (ML) sta diventando sempre più importante per tutti gli attori in questo campo. Questo perché sia l’AI che il ML si completano a vicenda. Quindi, se sei un principiante, la cosa migliore che puoi fare è lavorare su alcuni progetti di Machine Learning.

Noi, qui a upGrad, crediamo in un approccio pratico poiché la sola conoscenza teorica non sarà di aiuto in un ambiente di lavoro in tempo reale. In questo articolo, esploreremo alcuni interessanti progetti di Machine Learning su cui i principianti possono lavorare per mettere alla prova le loro conoscenze di Machine Learning. In questo articolo, troverete 15 idee di progetti di apprendimento automatico per principianti per ottenere esperienza pratica.

Ma prima, affrontiamo la domanda più pertinente che deve essere in agguato nella vostra mente: perché costruire progetti di Machine Learning?

Quando si tratta di carriere nello sviluppo del software, è un must per gli aspiranti sviluppatori di lavorare sui propri progetti. Sviluppare progetti del mondo reale è il modo migliore per affinare le vostre abilità e materializzare le vostre conoscenze teoriche in esperienza pratica. Più si sperimenta con diversi progetti di Machine Learning, più conoscenze si acquisiscono.

Mentre i libri di testo e i materiali di studio vi daranno tutte le conoscenze necessarie per conoscere il Machine Learning, non si può mai veramente padroneggiare il ML se non si investe il proprio tempo in esperimenti pratici di vita reale – progetti di Machine Learning. Quando inizierai a lavorare su idee di progetti di machine learning, non solo sarai in grado di testare i tuoi punti di forza e di debolezza, ma otterrai anche un’esposizione che può essere immensamente utile per incrementare la tua carriera. In questo tutorial, troverete 15 interessanti idee di progetti di apprendimento automatico per principianti per ottenere esperienza pratica sull’apprendimento automatico.

Ecco alcuni progetti di apprendimento automatico su cui i principianti possono lavorare:

Ecco alcune idee di progetti di apprendimento automatico per principianti

Guarda il nostro video sulle idee e gli argomenti dei progetti di apprendimento automatico…

Questa lista di idee di progetti di apprendimento automatico per studenti è adatta ai principianti, e a chi ha appena iniziato con l’apprendimento automatico o la scienza dei dati in generale. Queste idee di progetti di apprendimento automatico ti faranno andare avanti con tutte le cose pratiche di cui hai bisogno per avere successo nella tua carriera come professionista dell’apprendimento automatico. Il punto focale di questi progetti di apprendimento automatico è l’apprendimento automatico degli algoritmi per principianti, cioè algoritmi che non richiedono una profonda comprensione del Machine Learning, e quindi sono perfetti per studenti e principianti.

Inoltre, se stai cercando idee di progetti di apprendimento automatico per l’ultimo anno, questa lista dovrebbe farti andare avanti. Quindi, senza ulteriori indugi, saltiamo direttamente in alcune idee di progetti di Machine Learning che rafforzeranno la tua base e ti permetteranno di salire la scala.

Previsione dei prezzi delle azioni

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare i progetti di Machine Learning per gli studenti è lavorare su una previsione dei prezzi delle azioni. Le organizzazioni commerciali e le aziende oggi sono alla ricerca di un software che possa monitorare e analizzare le prestazioni aziendali e prevedere i prezzi futuri dei vari titoli. E con così tanti dati disponibili sul mercato azionario, è un focolaio di opportunità per i data scientist con un’inclinazione per la finanza.

Tuttavia, prima di iniziare, devi avere una buona dose di conoscenza nelle seguenti aree:

• Analisi predittiva: Sfruttare varie tecniche AI per diversi processi di dati come il data mining, l’esplorazione dei dati, ecc. per “prevedere” il comportamento dei possibili risultati.
• Analisi regressiva: L’analisi di regressione è un tipo di tecnica predittiva basata sull’interazione tra una variabile dipendente (obiettivo) e una o più variabili indipendenti (predittore).
• Analisi delle azioni: In questo metodo, tutte le azioni eseguite dalle due tecniche menzionate sopra vengono analizzate dopo di che il risultato viene inserito nella memoria di apprendimento automatico.
• Modellazione statistica: Implica la costruzione di una descrizione matematica di un processo del mondo reale e l’elaborazione delle incertezze, se presenti, all’interno di tale processo.

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SportsPredictor

In Moneyball di Michael Lewis, la squadra degli Oakland Athletics ha trasformato il volto del baseball incorporando una tecnica analitica di scouting dei giocatori nel loro piano di gioco. E proprio come loro, anche tu puoi rivoluzionare lo sport nel mondo reale! Questo è un eccellente progetto di machine learning per principianti.

Siccome non c’è scarsità di dati nel mondo dello sport, è possibile utilizzare questi dati per costruire progetti di machine learning divertenti e creativi come l’utilizzo di statistiche sportive del college per prevedere quale giocatore avrebbe la migliore carriera in quale particolare sport (talent scouting). Si potrebbe anche optare per migliorare la gestione della squadra analizzando i punti di forza e di debolezza dei giocatori in una squadra e classificandoli di conseguenza.

Con la quantità di statistiche e dati sportivi disponibili, questa è un’arena eccellente per affinare le vostre abilità di esplorazione e visualizzazione dei dati. Per chiunque abbia un debole per Python, Scikit-Learn sarà la scelta ideale in quanto include una serie di strumenti utili per l’analisi di regressione, classificazioni, ingestione di dati, e così via. Menzionare i progetti di Machine Learning per l’ultimo anno può aiutare il tuo curriculum a sembrare molto più interessante di altri.

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Sviluppare un analizzatore di sentimenti

Questa è una delle interessanti idee di progetto di apprendimento automatico. Anche se la maggior parte di noi usa le piattaforme dei social media per trasmettere i nostri sentimenti personali e le nostre opinioni al mondo, una delle più grandi sfide sta nel capire i ‘sentimenti’ dietro i post dei social media.

E questa è l’idea perfetta per il tuo prossimo progetto di apprendimento automatico!

I social media prosperano con tonnellate di contenuti generati dagli utenti. Creando un sistema di ML che potrebbe analizzare il sentiment dietro i testi, o un post, diventerebbe molto più facile per le organizzazioni capire il comportamento dei consumatori. Questo, a sua volta, permetterebbe loro di migliorare il loro servizio clienti, fornendo così la possibilità di una soddisfazione ottimale del consumatore.

Puoi provare a estrarre i dati da Twitter o Reddit per iniziare il tuo progetto di apprendimento automatico di analisi del sentimento. Questo potrebbe essere uno di quei rari casi di progetti di deep learning che possono aiutarvi anche in altri aspetti.

Migliorare l’assistenza sanitaria

AI e le applicazioni di ML hanno già iniziato a penetrare nel settore sanitario e stanno anche rapidamente trasformando il volto dell’assistenza sanitaria globale. Gli indossabili sanitari, il monitoraggio remoto, la telemedicina, la chirurgia robotica, ecc., sono tutti possibili grazie agli algoritmi di apprendimento automatico alimentati dall’IA. Non solo stanno aiutando gli HCP (Health Care Providers) a fornire servizi sanitari veloci e migliori, ma stanno anche riducendo la dipendenza e il carico di lavoro dei medici in misura significativa.

Quindi, perché non usare le tue abilità per sviluppare un impressionante progetto di apprendimento automatico basato sulla sanità? Gestire un progetto con algoritmi di Machine Learning per principianti può essere utile per costruire la tua carriera con un buon inizio.

Il settore sanitario ha enormi quantità di dati a disposizione. Sfruttando questi dati, è possibile creare:

• Sistemi di cura diagnostica che possono scansionare automaticamente immagini, radiografie, ecc. e fornire una diagnosi accurata di possibili malattie.
• Applicazioni di cura preventiva che possono prevedere le possibilità di epidemie come influenza, malaria, ecc, sia a livello nazionale che di comunità.

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Preparare algoritmi ML – da zero!

Questa è una delle eccellenti idee di progetto di apprendimento automatico per principianti. Scrivere algoritmi ML da zero offrirà due benefici:

• Uno, scrivere algoritmi ML è il modo migliore per capire il nitty-gritty della loro meccanica.
• Due, imparerete come trasformare istruzioni matematiche in codice funzionale. Questa abilità ti tornerà utile nella tua futura carriera nel Machine Learning.

Puoi iniziare scegliendo un algoritmo che sia semplice e non troppo complesso. Dietro la realizzazione di ogni algoritmo – anche il più semplice – ci sono diverse decisioni attentamente calcolate. Una volta che hai raggiunto un certo livello di padronanza nella costruzione di semplici algoritmi di ML, prova a modificare ed estendere la loro funzionalità. Per esempio, si potrebbe prendere un algoritmo di regressione logistica vanilla e aggiungere parametri di regolarizzazione per trasformarlo in un algoritmo di regressione lasso/ridge. Menzionare progetti di apprendimento automatico può aiutare il tuo curriculum a sembrare molto più interessante di altri.

Sviluppare una rete neurale che può leggere la scrittura a mano

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti Java hands-on per gli studenti è lavorare sulle reti neurali. Deep learning e reti neurali sono le due parole d’ordine dell’IA. Queste ci hanno dato meraviglie tecnologiche come le auto senza conducente, il riconoscimento delle immagini, e così via.
Quindi, è il momento di esplorare l’arena delle reti neurali. Inizia il tuo progetto di apprendimento automatico a reti neurali con il MNIST Handwritten Digit Classification Challenge. Ha un’interfaccia molto user-friendly che è ideale per i principianti.

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Sistema di prezzi dei biglietti del cinema

Con l’espansione delle piattaforme OTT come Netflix, Amazon Prime, le persone preferiscono guardare i contenuti secondo la loro convenienza. Fattori come i prezzi, la qualità dei contenuti e il marketing hanno influenzato il successo di queste piattaforme.

Il costo di realizzazione di un film completo è aumentato esponenzialmente nel recente passato. Solo il 10% dei film che vengono fatti fanno profitti. La forte concorrenza delle piattaforme televisive & OTT insieme all’alto costo del biglietto ha reso ancora più difficile per i film fare soldi. L’aumento del costo del biglietto del cinema (insieme al costo dei popcorn) lascia la sala vuota.

Un sistema avanzato di prezzi dei biglietti può sicuramente aiutare i produttori di film e gli spettatori. Il prezzo del biglietto può essere più alto con l’aumento della domanda di biglietti e viceversa. Prima lo spettatore prenota il biglietto, minore è il costo, per un film con un’alta domanda. Il sistema dovrebbe calcolare intelligentemente il prezzo a seconda dell’interesse degli spettatori, dei segnali sociali e dei fattori di domanda e offerta.

Progetto ML di classificazione dei fiori di Iris

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti di apprendimento automatico per studenti è lavorare sul progetto ML di classificazione dei fiori di Iris. Il set di dati dei fiori di iris è uno dei migliori set di dati per i compiti di classificazione. Poiché i fiori di iris sono di varie specie, possono essere distinti in base alla lunghezza dei sepali e dei petali. Questo progetto ML mira a classificare i fiori tra le tre specie – Virginica, Setosa, o Versicolor.

Questo particolare progetto ML è solitamente indicato come il “Hello World” del Machine Learning. Il dataset dei fiori di iris contiene attributi numerici, ed è perfetto per i principianti per imparare gli algoritmi di ML supervisionati, principalmente come caricare e gestire i dati. Inoltre, poiché questo è un piccolo set di dati, può facilmente adattarsi alla memoria senza richiedere speciali trasformazioni o capacità di scalatura. E questa è l’idea perfetta per il tuo prossimo progetto di apprendimento automatico!

Puoi scaricare il dataset dell’iride qui.

Progetto ML di previsione delle vendite di BigMart

Questa è un’eccellente idea di progetto ML per principianti. Questo progetto ML è il migliore per imparare come funzionano gli algoritmi ML non supervisionati. Il set di dati delle vendite di BigMart comprende precisamente i dati di vendita del 2013 per 1559 prodotti in dieci punti vendita in varie città.

L’obiettivo qui è quello di utilizzare il set di dati di vendita BigMart per sviluppare un modello di regressione che può prevedere la vendita di ciascuno dei 1559 prodotti nel prossimo anno nei dieci diversi punti vendita BigMart. Il dataset delle vendite di BigMart contiene attributi specifici per ogni prodotto e punto vendita, aiutando così a capire le proprietà dei diversi prodotti e negozi che influenzano le vendite complessive di BigMart come marchio.

Motori di raccomandazione con MovieLens Dataset

I motori di raccomandazione sono diventati molto popolari nello shopping online e nei siti di streaming. Per esempio, le piattaforme di streaming di contenuti online come Netflix e Hulu hanno motori di raccomandazione per personalizzare i loro contenuti in base alle preferenze individuali dei clienti e alla cronologia di navigazione. Adattando il contenuto per soddisfare le esigenze e le preferenze di visione dei diversi clienti, questi siti sono stati in grado di aumentare la domanda per i loro servizi di streaming.

Come principiante, puoi provare a costruire un sistema di raccomandazione utilizzando uno dei set di dati più popolari disponibili sul web – MovieLens dataset. Questo dataset include oltre “25 milioni di valutazioni e un milione di applicazioni di tag applicate a 62.000 film da 162.000 utenti”. Puoi iniziare questo progetto costruendo una visualizzazione world-cloud di titoli di film per creare un motore di raccomandazione di film per MovieLens.

Puoi controllare il dataset MovieLens qui.

Predicendo la qualità del vino usando il dataset Wine Quality

È un fatto ben stabilito che l’età rende il vino migliore – più vecchio è il vino, migliore sarà il suo sapore. Tuttavia, l’età non è l’unica cosa che determina il gusto di un vino. Numerosi fattori determinano la certificazione di qualità del vino, compresi i test fisiochimici come la quantità di alcol, l’acidità fissa, l’acidità volatile, la densità e il livello di pH, per citarne alcuni.

In questo progetto ML, è necessario sviluppare un modello ML che possa esplorare le proprietà chimiche di un vino per prevedere la sua qualità. Il set di dati sulla qualità del vino che userai per questo progetto consiste di circa 4898 osservazioni, incluse 11 variabili indipendenti e una variabile dipendente. Menzionare i progetti di Machine Learning per l’ultimo anno può aiutare il tuo curriculum a sembrare molto più interessante degli altri.

Classificazione delle cifre scritte a mano del MNIST

Questo è uno degli interessanti progetti di apprendimento automatico. Deep Learning e reti neurali hanno trovato casi d’uso in molte applicazioni del mondo reale come il riconoscimento delle immagini, la generazione automatica di testo, le auto senza conducente e molto altro. Tuttavia, prima di addentrarsi in queste complesse aree di Deep Learning, si dovrebbe iniziare con un dataset semplice come il dataset MNIST. Quindi, perché non usare le tue abilità per sviluppare un progetto di apprendimento automatico impressionante basato su MNIST?

Il progetto di classificazione delle cifre MNIST è progettato per addestrare le macchine a riconoscere le cifre scritte a mano. Poiché i principianti di solito trovano difficile lavorare con i dati di immagine rispetto ai dati relazionali piatti, il dataset MNIST è il migliore per i principianti. In questo progetto, userai il dataset MNIST per addestrare il tuo modello ML usando le Reti Neurali Convoluzionali (CNN). Anche se il set di dati MNIST può entrare senza problemi nella memoria del tuo PC (è molto piccolo), il compito di riconoscimento delle cifre scritte a mano è piuttosto impegnativo.

Puoi accedere al set di dati MNIST qui.

Riconoscimento dell’attività umana usando il set di dati dello smartphone

Questa è una delle idee di progetto di apprendimento automatico di tendenza. Il dataset dello smartphone include il record di attività di fitness e le informazioni di 30 persone. Questi dati sono stati catturati attraverso uno smartphone dotato di sensori inerziali.

Questo progetto ML mira a costruire un modello di classificazione che può identificare le attività di fitness umane con un alto grado di precisione. Lavorando su questo progetto di ML, imparerete le basi della classificazione e anche come risolvere problemi di multiclassificazione.

14. Object Detection with Deep Learning

Questo è uno degli interessanti progetti di apprendimento automatico da creare. Quando si tratta di classificazione di immagini, le Reti Neurali Profonde (DNN) dovrebbero essere la vostra scelta migliore. Mentre le DNN sono già utilizzate in molte applicazioni di classificazione delle immagini del mondo reale, questo progetto di ML mira a farle salire di livello.

In questo progetto ML, risolverete il problema del rilevamento degli oggetti sfruttando le DNN. Dovrete sviluppare un modello che possa sia classificare gli oggetti che localizzare accuratamente gli oggetti di classi diverse. Qui, tratterete il compito del rilevamento degli oggetti come un problema di regressione alle maschere del bounding box degli oggetti. Inoltre, definirete una procedura di inferenza multiscala che può generare rilevamenti di oggetti ad alta risoluzione ad un costo minimo.

Rilevamento di notizie false

Questa è una delle eccellenti idee di progetto di apprendimento automatico per principianti, specialmente per come le notizie false si stanno diffondendo a macchia d’olio ora. Le fake news hanno la capacità di diffondersi a macchia d’olio. E con i social media che dominano le nostre vite in questo momento, è diventato più critico che mai distinguere le notizie false da quelle reali. È qui che il Machine Learning può aiutare. Facebook utilizza già l’AI per filtrare le storie false e spammose dai feed degli utenti.

Questo progetto di ML mira a sfruttare le tecniche NLP (Natural Language Processing) per rilevare le fake news e le storie fuorvianti che emergono da fonti non rispettabili. È anche possibile utilizzare il classico approccio di classificazione del testo per progettare un modello che possa differenziare tra notizie vere e false. In quest’ultimo metodo, è possibile raccogliere set di dati sia per le notizie reali che per quelle false e creare un modello ML utilizzando il classificatore Naive Bayes per classificare un pezzo di notizia come fraudolento o reale in base alle parole e alle frasi utilizzate in esso.

Progetto e-mail Enron

Il set di dati e-mail Enron contiene quasi 500k e-mail di oltre 150 utenti. È un set di dati estremamente prezioso per l’elaborazione del linguaggio naturale. Questo progetto prevede la costruzione di un modello ML che utilizza l’algoritmo di clustering k-means per rilevare azioni fraudolente. Il modello separerà le osservazioni in un numero “k” di cluster secondo modelli simili nel dataset.

Progetto Parkinson

Il set di dati Parkinson include 195 record biomedici di persone con 23 caratteristiche diverse. L’idea alla base di questo progetto è di progettare un modello ML che possa differenziare le persone sane da quelle che soffrono del morbo di Parkinson. Il modello utilizza l’algoritmo XGboost (extreme gradient boosting) basato su alberi decisionali per effettuare la separazione.

Progetto Flickr 30K

Il dataset Flickr 30K consiste in più di 30.000 immagini, ognuna con una didascalia unica. Userai questo set di dati per costruire un generatore di didascalie di immagini. L’idea è quella di costruire un modello CNN che possa efficacemente analizzare ed estrarre le caratteristiche da un’immagine e creare una didascalia appropriata che descriva l’immagine in inglese.

Progetto clienti del centro commerciale

Come suggerisce il nome, il dataset dei clienti del centro commerciale include i record delle persone che hanno visitato il centro commerciale, come sesso, età, ID cliente, reddito annuale, punteggio di spesa, ecc. Costruirete un modello che utilizzerà questi dati per segmentare i clienti in diversi gruppi in base ai loro modelli di comportamento. Tale segmentazione dei clienti è una tattica di marketing molto utile usata dai marchi e dai commercianti per aumentare le vendite e le entrate, aumentando anche la soddisfazione dei clienti.

Progetto Kinetics

Per questo progetto, utilizzerete un vasto set di dati che comprende tre set di dati separati – Kinetics 400, Kinetics 600 e Kinetics 700 – contenenti link URL di oltre 6,5 milioni di video di alta qualità. Il vostro obiettivo è quello di creare un modello che possa rilevare e identificare le azioni di un essere umano studiando una serie di osservazioni diverse.

Progetto sistema di raccomandazione

Questa è una ricca collezione di dataset che contiene una vasta gamma di dati raccolti da siti web popolari come le recensioni di libri di Goodreads, le recensioni di prodotti Amazon, i social media, ecc. Il vostro obiettivo è quello di costruire un motore di raccomandazione (come quelli utilizzati da Amazon e Netflix) in grado di generare raccomandazioni personalizzate per prodotti, film, musica, ecc, in base alle preferenze dei clienti, le esigenze e il comportamento online.

Il progetto alloggi di Boston

Il set di dati sugli alloggi di Boston consiste nei dettagli delle diverse case di Boston in base a fattori come il tasso di tasse, il tasso di criminalità, il numero di stanze in una casa, ecc. È un eccellente set di dati per prevedere i prezzi di diverse case a Boston. In questo progetto, costruirai un modello che può prevedere il prezzo di una nuova casa usando la regressione lineare. La regressione lineare è la più adatta per questo progetto poiché viene utilizzata quando i dati hanno una relazione lineare tra i valori di input e di output e quando l’input è sconosciuto.

Progetto Cityscapes

Questo dataset open-source include annotazioni di alta qualità a livello di pixel di sequenze video raccolte dalle strade di 50 città diverse. È immensamente utile per l’analisi semantica. È possibile utilizzare questo dataset per addestrare reti neurali profonde per analizzare e comprendere il paesaggio urbano. Il progetto prevede la progettazione di un modello che può eseguire la segmentazione dell’immagine e identificare vari oggetti (auto, autobus, camion, alberi, strade, persone, ecc.) da una sequenza video stradale.

Progetto YouTube 8M

Lo Youtube 8M è un enorme dataset che ha 6,1 milioni di ID video YouTube, 350.000 ore di video, 2,6 miliardi di caratteristiche audio/visive, 3862 classi e una media di 3 etichette per ogni video. È ampiamente utilizzato per progetti di classificazione video. In questo progetto, costruirete un sistema di classificazione video che possa descrivere accuratamente un video. Considererà una serie di input diversi e classificherà i video in categorie separate.

Suono urbano 8K

Il set di dati del suono urbano 8K è usato per la classificazione del suono. Include una collezione diversificata di 8732 suoni urbani appartenenti a diverse classi come sirene, musica di strada, cani che abbaiano, uccelli che cinguettano, persone che parlano, ecc. Progetterete un modello di classificazione del suono in grado di rilevare automaticamente quale suono urbano sta suonando nel progetto

IMDB-Wiki

Questo dataset etichettato è probabilmente una delle più ampie collezioni di immagini di volti raccolte da IMDB e Wikipedia. Ha oltre 5 milioni di immagini facciali etichettate con età e sesso. con sesso ed età etichettati. Creerete un modello che può rilevare i volti e prevedere la loro età e sesso con precisione. È possibile creare diversi segmenti/range di età come 0-10, 10-20, 30-40, e così via.

Progetto librispeech

Il set di dati librispeech è un’enorme collezione di discorsi in inglese derivati dal progetto LibriVox. Contiene discorsi letti in inglese in vari accenti che coprono oltre 1000 ore ed è lo strumento perfetto per il riconoscimento vocale. L’obiettivo di questo progetto è quello di creare un modello che possa tradurre automaticamente l’audio in testo. Costruirai un sistema di riconoscimento vocale che può rilevare il parlato inglese e tradurlo in formato testo.

Progetto GTSRB (German traffic sign recognition benchmark)

Questo dataset contiene più di 50.000 immagini di segnali stradali segmentati in 43 classi e contenenti informazioni sul riquadro di delimitazione di ogni segnale stradale. È ideale per la classificazione multiclasse, che è esattamente ciò su cui ti concentrerai qui. Costruirete un modello utilizzando un framework di deep learning che può riconoscere il riquadro di delimitazione dei segnali e classificare i segnali stradali. Il progetto può essere estremamente utile per i veicoli autonomi in quanto rileva i segnali e aiuta i conducenti a prendere le azioni necessarie.

29. Riassunto del testo dei video delle partite sportive

Questo progetto è esattamente come sembra – ottenere un riassunto accurato e conciso di un video sportivo. È uno strumento utile per i siti web sportivi che informano i lettori sugli highlights delle partite. Poiché le reti neurali sono le migliori per il riassunto del testo, costruirete questo modello utilizzando reti di apprendimento profondo come 3D-CNN, RNN e LSTM. Per prima cosa frammenterai un video sportivo in più sezioni usando gli algoritmi di ML appropriati e poi userai una combinazione di SVM (Support vector machines), reti neurali e algoritmo k-means.

30. Generatore di riassunti di riunioni d’affari

La sintesi implica l’estrazione delle informazioni più significative e preziose da conversazioni, file audio/video, ecc. in modo breve e conciso. È generalmente fatto catturando le caratteristiche statistiche, linguistiche e sentimentali con la struttura del dialogo della conversazione in questione. In questo progetto, userete tecniche di deep learning e di elaborazione del linguaggio naturale per creare riassunti precisi di riunioni di lavoro, mantenendo il contesto dell’intera conversazione.

31. Analisi del sentimento per la depressione

La depressione è uno dei principali problemi di salute a livello globale. Ogni anno, milioni di persone si suicidano a causa della depressione e della cattiva salute mentale. Di solito, lo stigma legato ai problemi di salute mentale e il trattamento ritardato sono le due cause principali dietro questo. In questo progetto, sfrutterete i dati raccolti da diverse piattaforme di social media e analizzerete i marcatori linguistici nei post dei social media per capire la salute mentale degli individui. L’idea è quella di creare un modello di apprendimento profondo che possa offrire intuizioni preziose e accurate sulla salute mentale di una persona molto prima dei metodi convenzionali.

32. Risolutore di equazioni scritte a mano

Il riconoscimento di espressioni matematiche scritte a mano è un campo di studio cruciale nella ricerca sulla visione artificiale. Costruirete un modello e lo addestrerete a risolvere equazioni matematiche scritte a mano usando le reti neurali convoluzionali. Il modello farà anche uso di tecniche di elaborazione delle immagini. Questo progetto prevede l’addestramento del modello con i dati giusti per renderlo abile nella lettura di cifre scritte a mano, simboli, ecc, per fornire risultati corretti per equazioni matematiche di diversi livelli di complessità.

33. Riconoscimento facciale per rilevare l’umore e raccomandare canzoni

È un fatto noto che le persone ascoltano la musica in base al loro umore e sentimenti attuali. Quindi, perché non creare un’applicazione che possa rilevare l’umore di una persona dalle sue espressioni facciali e raccomandare canzoni di conseguenza? Per questo, userete elementi e tecniche di computer vision. L’obiettivo è quello di creare un modello che possa effettivamente sfruttare la computer vision per aiutare i computer a ottenere una comprensione di alto livello di immagini e video.

34. Generatore di musica

Una composizione musicale non è altro che una combinazione melodiosa di diversi livelli di frequenza. In questo progetto, progetterete un generatore automatico di musica che può comporre brevi pezzi di musica con un minimo intervento umano. Utilizzerai algoritmi di apprendimento profondo e reti LTSM per costruire questo generatore di musica.

35. Sistema di previsione delle malattie

Questo progetto ML è progettato per prevedere le malattie. Creerai questo modello usando R e R Studio e il Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset. Questo set di dati include due classi di predittori – massa mammaria benigna e maligna. E’ essenziale avere una conoscenza di base delle foreste casuali e di XGBoost per lavorare a questo progetto.

36. Trovare un esopianeta abitabile

Negli ultimi dieci anni, abbiamo avuto successo nell’identificare molti transiti ed esopianeti. Poiché l’interpretazione manuale di potenziali esopianeti è piuttosto impegnativa e richiede tempo (per non dimenticare che è anche soggetta a errori umani), è meglio usare l’apprendimento profondo per identificare gli esopianeti. Questo progetto mira a scoprire se ci sono esopianeti abitabili intorno a noi utilizzando CNN e dati di serie temporali rumorosi. Questo metodo può identificare esopianeti abitabili con più precisione del metodo dei minimi quadrati.

37. Rigenerazione dell’immagine per vecchie &bobine danneggiate

Il ripristino di bobine di immagini vecchie o danneggiate è un compito impegnativo. È quasi sempre impossibile ripristinare le vecchie foto al loro stato originale. Tuttavia, il deep learning può risolvere questo problema. Costruirai un modello di deep learning che può identificare i difetti in un’immagine (graffi, buchi, pieghe, decolorazione, ecc.) e usare algoritmi di Inpainting per restaurarla. Puoi anche colorare vecchie immagini B&W.

Progetti industriali nel mondo reale

Magenta

Questo progetto di ricerca si concentra sull’esplorazione delle applicazioni del machine learning nel processo di creazione dell’arte e della musica. Svilupperai algoritmi unici di apprendimento per rinforzo e apprendimento profondo che possono generare immagini, canzoni, musica e molto altro. È il progetto perfetto per le menti creative appassionate di arte e musica.

BluEx

BluEx è tra le principali società di logistica in India che ha sviluppato una certa fanbase, grazie alle sue consegne puntuali ed efficienti. Tuttavia, come tutti i fornitori di logistica, BluEx deve affrontare una sfida particolare che costa sia tempo che denaro: i suoi autisti non frequentano i percorsi di consegna ottimali, il che causa ritardi e porta a maggiori costi di carburante. Voi creerete un modello di ML usando il reinforcement learning che può trovare il percorso più efficiente per una particolare posizione di consegna. Questo può far risparmiare fino al 15% del costo del carburante per BluEx.

Motion Studios

Motion Studios si vanta di essere la più grande casa di produzione radiofonica d’Europa con entrate superiori al miliardo di dollari. Da quando la media company ha lanciato il suo reality show, RJ Star, ha ricevuto una risposta fenomenale ed è inondata di voci. Essendo un reality show, c’è una finestra temporale limitata per scegliere i candidati. Costruirai un modello che può differenziare le voci maschili e femminili e classificare le clip vocali per facilitare un filtraggio più rapido. Questo aiuterà è una selezione più veloce, facilitando il compito dei dirigenti dello show.

LithionPower

Lithionpower costruisce batterie per veicoli elettrici. Di solito, i conducenti noleggiano le batterie dell’azienda per un giorno e le sostituiscono con una batteria carica. La durata della batteria dipende da fattori come la distanza percorsa/giorno, la velocità eccessiva, ecc. LithionPower impiega un modello di prezzo variabile basato sulla storia di guida del conducente. L’obiettivo di questo progetto è quello di costruire un modello di cluster che raggruppi i conducenti in base alla loro storia di guida e incentivi i conducenti in base a questi cluster. Mentre questo aumenterà i profitti del 15-20%, farà anche pagare di più i conducenti che hanno una cattiva storia di guida.

Conclusione

Questa è una lista completa di idee di progetti di apprendimento automatico. L’apprendimento automatico è ancora in una fase iniziale in tutto il mondo. Ci sono molti progetti da fare e molto da migliorare. Con menti intelligenti e idee acute, i sistemi con supporto al business diventano migliori, più veloci e redditizi. Se vuoi eccellere nel Machine Learning, devi raccogliere esperienza pratica con tali progetti di apprendimento automatico.

Solo lavorando con gli strumenti di ML e gli algoritmi di ML puoi capire come funzionano le infrastrutture di ML nella realtà. Ora vai avanti e metti alla prova tutte le conoscenze che hai raccolto attraverso la nostra guida sulle idee di progetti di apprendimento automatico per costruire i tuoi progetti di apprendimento automatico!