15 Interesting Machine Learning Project Ideas For Beginners [2021]

Machine Learning Project Ideas

2021年に人工知能（AI）が急速に進歩し続ける中、この分野のすべてのプレーヤーにとって機械学習（ML）をマスターすることがますます重要になりつつあります。 なぜなら、AIとMLの両方がお互いを補完し合うからです。 あなたが初心者である場合、あなたができる最善のことは、いくつかの機械学習プロジェクトに取り組むことです。

私たち、ここupGradでは、理論的な知識だけではリアルタイムの作業環境では役に立たないと、実践的なアプローチに信じています。 この記事では、初心者が機械学習の知識をテストするために取り組むことができるいくつかの興味深い機械学習プロジェクトを探索する予定です。 この記事では、初心者が実践的な経験を得るための15のトップ機械学習プロジェクトのアイデアを見つけることができます。

しかし、最初に、あなたの心の中に潜んでいるはずの、より適切な質問に対処しましょう：なぜ機械学習プロジェクトを構築するのか？ 実世界のプロジェクトを開発することは、スキルを磨き、理論的な知識を実践的な経験として具体化するための最良の方法なのです。 さまざまな機械学習プロジェクトで実験すればするほど、より多くの知識を得ることができます。

教科書や学習教材は、機械学習について知る必要があるすべての知識を与えてくれますが、現実の実践実験、つまり機械学習のプロジェクトに時間を投資しない限り、MLを本当にマスターすることはできません。 機械学習のプロジェクトに取り組むと、自分の長所と短所を試すことができるだけでなく、キャリアアップに大いに役立つ経験を積むことができます。 このチュートリアルでは、初心者が機械学習の実地経験を得るための15の興味深い機械学習プロジェクトのアイデアを見つけることができます。

では、初心者が取り組める機械学習プロジェクトをいくつか紹介します。

Here are some cool Machine Learning project ideas for beginners

Watch our video on machine learning project ideas and topics…

学生向けの機械学習プロジェクトのアイデアのこのリストは初心者、および一般的に機械学習やデータサイエンスからスタートしたばかりである人に向いています。 これらの機械学習プロジェクトのアイデアは、機械学習の専門家としてのキャリアで成功するために必要なすべての実用的なものであなたを始めることができます。 これらの機械学習プロジェクトの焦点は、初心者のための機械学習アルゴリズム、すなわち、機械学習の深い理解を持っている必要がないアルゴリズムであり、したがって、学生や初心者に最適です。 そのため、このリストには、あなたの基盤を強化し、あなたがはしごを登ることができるようにするいくつかの機械学習プロジェクトのアイデアにまっすぐにジャンプしてみましょう。

Stock Prices Predictor

学生向けのハンズオン機械学習プロジェクトの実験を開始するのに最適なアイデアの 1 つは、Stock Prices Predictor に取り組むことです。 ビジネス組織や企業は今日、会社のパフォーマンスを監視および分析し、様々な株式の将来の価格を予測することができるソフトウェアを求めています。 また、株式市場には多くのデータが存在するため、金融に傾倒しているデータサイエンティストにとってはチャンスの温床となっています。

しかし、スタートする前に、次の分野の知識をかなり持っている必要があります：

• Predictive Analysis（予測分析）。 データマイニング、データ探索など、さまざまなデータ処理にさまざまなAI技術を活用し、起こりうる結果の挙動を「予測」すること。
• 回帰分析。 回帰分析とは、従属変数（ターゲット）と独立変数/s（予測因子）の間の相互作用に基づく予測技術の一種である。
• アクション・アナリシス：アクション・アナリシス。 この方法では、上記の2つの手法によって実行されたすべてのアクションを分析した後、その結果を機械学習メモリに入力する。
• 統計的モデリング。 実世界のプロセスを数学的に記述し、そのプロセスの中に不確実性があれば、それを精緻化することである。

What is Machine Learning and Why it matters

SportsPredictor

マイケル・ルイスの『マネーボール』では、オークランド・アスレチックスのチームが、分析的な選手スカウト技術をゲームプランに取り入れることによって野球界を一変させたと述べています。 そして、彼らのように、あなたも現実の世界でスポーツに革命を起こすことができるのです! これは、初心者のための優れた機械学習プロジェクトです。

スポーツの世界ではデータが不足していないので、このデータを利用して、大学のスポーツ統計を使用して、特定のスポーツで最高のキャリアを持つ選手を予測するなど（人材スカウティング）、楽しくて創造的な機械学習プロジェクトを構築することができます。 また、チーム内の選手の長所と短所を分析し、それに応じて選手を分類することで、チームマネジメントを強化することも可能です。

スポーツの統計やデータは大量にあるので、データ探索や可視化のスキルを磨くには最適な場です。 Pythonの才能がある人にとって、回帰分析、分類、データ取り込みなどのための便利なツールの数々が含まれているScikit-Learnは理想的な選択でしょう。 また、このような場合にも、「忖度（そんたく）」することなく、「忖度（そんたく）」することができます。 私たちのほとんどは、ソーシャルメディア プラットフォームを使用して、個人的な感情や意見を世界中に伝えていますが、最大の課題の 1 つは、ソーシャルメディアの投稿の背後にある「感情」を理解することです。

そしてこれは、あなたの次の機械学習プロジェクトにぴったりのアイデアです!

ソーシャルメディアは、ユーザーが作成した膨大な数のコンテンツで繁栄しています。 テキストや投稿の背後にある感情を分析できる ML システムを作成することで、組織が消費者行動を理解することが非常に容易になります。 これは、順番に、彼らは彼らの顧客サービスを改善することができ、それによって最適な消費者の満足のための範囲を提供することができます。

感情分析の機械学習プロジェクトを開始するために、Twitter または Reddit からデータをマイニングしてみることができます。 これは、他の側面でも役立つ深層学習プロジェクトの珍しいケースの 1 つかもしれません。

Ehance Healthcare

AI や ML のアプリケーションはすでにヘルスケア業界に浸透し始め、世界のヘルスケアの様相も急速に変化しています。 ヘルスケア用ウェアラブル、遠隔モニタリング、遠隔医療、ロボット手術など、すべてAIによる機械学習アルゴリズムがあるからこそ可能なのだ。 HCP（ヘルスケア プロバイダー）が迅速でより良いヘルスケア サービスを提供するのを助けるだけでなく、医師の依存度や作業量を大幅に削減しています」

そこで、あなたのスキルを使って、ヘルスケアに基づく印象的な機械学習プロジェクトを開発しませんか？ 初心者のための機械学習アルゴリズムでプロジェクトを処理することは、良いスタートでキャリアを構築するのに役立ちます。

医療業界は、自由に使える膨大な量のデータを持っています。 このデータを活用することで、

• 画像やレントゲンなどを自動的にスキャンし、病気の可能性を正確に診断する診断ケアシステム
• インフルエンザやマラリアなどの流行の可能性を予測する予防ケアアプリケーションを作ることができます。

These 6 Machine Learning Techniques are Improving Healthcare

Prepare ML Algorithms – From Scratch!

This is one of the excellent machine learning project ideas for beginners.これは、初心者のための優れた機械学習プロジェクトのアイデアの1つです。

• 1 つは、ML アルゴリズムを書くことは、その仕組みの細部を理解するための最良の方法です。 このスキルは、機械学習の将来のキャリアで重宝されます。

簡単で複雑すぎないアルゴリズムを選択することから始めるとよいでしょう。 それぞれのアルゴリズムが作られる背景には、たとえ最も単純なものであっても、慎重に計算されたいくつかの決定があります。 簡単な ML アルゴリズムを作るのにあるレベルまで達したら、その機能を微調整したり拡張したりすることを試みてください。 例えば、単純なロジスティック回帰のアルゴリズムに正則化パラメータを追加して、ラッソ／リッジ回帰のアルゴリズムに変身させることができます。 6790>

Develop A Neural Network That Can Read Handwriting

学生のためのハンズオン Java プロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの 1 つは、ニューラル ネットワークに取り組んでいることです。 ディープラーニングとニューラルネットワークは、AI で起こっている 2 つのバズワードです。 これらは、運転手のいない車や画像認識などの技術的な驚きを私たちに与えてくれました。
ですから、今こそニューラルネットワークの分野を探求する時なのです。 ニューラルネットワーク機械学習プロジェクトは、MNIST Handwritten Digit Classification Challengeから始めましょう。 非常に使いやすいインターフェースで、初心者に最適です。

機械学習技術者。 Myths vs. Realities

Movie Ticket Pricing System

Netflix, Amazon PrimeなどのOTTプラットフォームの拡大により、人々は自分の都合に合わせてコンテンツを視聴することが好まれるようになりました。 価格設定、コンテンツの品質、マーケティングなどの要因が、これらのプラットフォームの成功に影響を及ぼしている。 儲かる映画は全体の10%に過ぎない。 テレビ&OTTプラットフォームとの厳しい競争に加え、チケット代の高騰もあり、映画が収益を上げるのはさらに難しくなっています。 劇場チケットのコスト上昇（ポップコーンのコストとともに）は、映画館を空っぽにしてしまいます。

高度なチケット価格システムは、映画製作者と視聴者を間違いなく助けることができます。 チケットの価格は、チケットの需要の高まりとともに高くなり、またその逆もしかりです。 需要の高い映画では、視聴者が早くチケットを予約すればするほど、コストが下がります。 6790>

Iris Flowers Classification ML Project

学生向けのハンズオン機械学習プロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、Iris Flowers 分類 ML プロジェクトで作業していることです。 アイリスフラワーのデータセットは、分類タスクに最適なデータセットの一つです。 アヤメの花は様々な種類があるので、萼片と花弁の長さに基づいて区別することができます。 このプロジェクトでは、アヤメの花を3つの種 – Virginica, Setosa, Versicolor – に分類することを目的としています。 アヤメの花のデータセットには数値属性が含まれており、初心者が教師ありアルゴリズムの学習、主にデータの読み込みや扱い方について学ぶのに最適なものです。 また、小さなデータセットなので、特別な変換やスケーリング機能を必要とせず、簡単にメモリに収まります。 そして、これはあなたの次の機械学習プロジェクトに最適なアイデアです！

アイリスデータセットはここからダウンロードできます。

BigMart Sales Prediction ML Project

これは初心者のための優れたMLプロジェクト・アイデアです。 このMLプロジェクトは教師なしMLアルゴリズムがどのように機能するかを学習するのに最適なプロジェクトです。 BigMartの販売データセットは、様々な都市の10店舗における1559商品の正確な2013年の販売データで構成されています。

ここでの目的は、BigMartの販売データセットを使って、10箇所のBigMart店舗における1559個の商品の来年の売上を予測できる回帰モデルを開発することです。 BigMartの販売データセットには、各製品と店舗の特定の属性が含まれており、それによって、ブランドとしてのBigMartの全体的な販売に影響を与える異なる製品と店舗の特性を理解することができます。

Recommendation Engines with MovieLens Dataset

Recommendation Engine は、オンライン ショッピングやストリーミング サイトで非常に一般的になってきました。 たとえば、Netflix や Hulu などのオンライン コンテンツ ストリーミング プラットフォームは、個々の顧客の好みや閲覧履歴に応じてコンテンツをカスタマイズするためのレコメンデーション エンジンを備えています。 6790>

初心者の方は、Web 上で最も人気のあるデータセットの 1 つである MovieLens データセットを使って、レコメンデーション システムの構築に挑戦してみてください。 このデータセットには、「162,000 人のユーザーによる 62,000 本の映画に適用された 2,500 万件の評価と 100 万件のタグ アプリケーション」が含まれています。 MovieLens の映画推薦エンジンを作るために、映画タイトルのワールド クラウド視覚化を構築することから、このプロジェクトを始めることができます。

Predicting Wine Quality using Wine Quality Dataset

Wage makes wine better というのは確立した事実で、古いワインほど味がよくなります。 しかし、ワインの味を決定するのは年齢だけではありません。 アルコール量、固定酸度、揮発性酸度、密度、pH値などの物理化学的検査など、数多くの要素がワインの品質認定を決定しています。

このMLプロジェクトでは、ワインの化学的特性を探索し、その品質を予測することができるMLモデルを開発する必要があります。 このプロジェクトで使用されるワイン品質のデータセットは、11の独立変数と1つの従属変数を含む約4898の観測値から構成されています。 最終学年の機械学習プロジェクトに言及することで、履歴書を他の人よりもずっと面白く見せることができます。

MNIST Handwritten Digit Classification

これは興味深い機械学習プロジェクトの1つです。 ディープラーニングとニューラルネットワークは、画像認識、テキストの自動生成、運転手のいない車など、多くの実世界のアプリケーションでユースケースを見出しています。 しかし、こうしたディープラーニングの複雑な分野に踏み込む前に、まずはMNISTデータセットのようなシンプルなデータセットから始めるべきでしょう。 そこで、あなたのスキルを使って、MNIST に基づく印象的な機械学習プロジェクトを開発してみませんか。

MNIST 数字分類プロジェクトは、手書きの数字を認識する機械を訓練するために設計されています。 初心者は通常、平坦なリレーショナルデータよりも画像データを扱うことに困難を感じるため、MNISTデータセットは初心者に最適です。 このプロジェクトでは、MNISTデータセットを使って、CNN（Convolutional Neural Networks）を使ったMLモデルの学習を行っていただきます。 MNISTデータセットはPCのメモリにシームレスに収まりますが（非常に小さい）、手書きの数字認識のタスクはかなり困難です。

MNIST データセットにはここからアクセスできます。

Human Activity Recognition using Smartphone Dataset

これはトレンドの機械学習プロジェクトのアイデアの1つです。 スマートフォンのデータセットには、30人のフィットネス活動の記録と情報が含まれています。 このデータは、慣性センサーを搭載したスマートフォンを通じて取得された。

このMLプロジェクトは、人間のフィットネス活動を高い精度で識別できる分類モデルを構築することを目的としています。 このMLプロジェクトに取り組むことで、分類の基本を学ぶとともに、多分類の問題を解決する方法を学ぶことができます

14. Deep Learningによるオブジェクト検出

これは、作成するのが興味深い機械学習プロジェクトの1つです。 画像の分類に関しては、Deep Neural Networks (DNN) を選択する必要があります。 DNN はすでに多くの実世界の画像分類アプリケーションで使用されていますが、この ML プロジェクトでは、それをさらに強化することを目的としています。

この ML プロジェクトでは、DNN を活用してオブジェクト検出の問題を解決します。 物体の分類と、異なるクラスの物体の正確な位置特定ができるモデルを開発する必要があります。 ここでは、物体検出のタスクを、物体のバウンディングボックスマスクへの回帰問題として扱います。 また、最小限のコストで高解像度のオブジェクト検出を生成することができるマルチスケール推論手順を定義することになる。

Fake News Detection

これは初心者向けの優れた機械学習プロジェクトのアイデアの1つで、特にフェイクニュースが今いかに野火のように広まっているかがわかるでしょう。 フェイクニュースは、野火のように広がるコツを知っています。 そして、ソーシャルメディアが私たちの生活を支配している今、フェイクニュースと本物のニュースイベントを見分けることがこれまで以上に重要になってきています。 そこで、機械学習が役に立ちます。 FacebookはすでにAIを使って、ユーザーのフィードからフェイクやスパムのようなストーリーをフィルタリングしています。

このMLプロジェクトは、NLP（自然言語処理）技術を活用して、フェイクニュースや、評判の良くないソースから出現する誤解を招くようなストーリーを検出することを目的としています。 また、古典的なテキスト分類のアプローチを使って、本物のニュースとフェイクニュースを区別することができるモデルを設計することができます。 後者の方法では、本物のニュースとフェイクニュースの両方のデータセットを収集し、ナイーブベイズ分類器を使用して ML モデルを作成し、その中で使用されている単語やフレーズに基づいてニュースの一部を詐欺的または本物として分類できます。

Enrol Email Project

The Enron email dataset contains nearly 500k emails of over 150 users. これは、自然言語処理にとって非常に価値のあるデータセットです。 このプロジェクトでは、k-meansクラスタリングアルゴリズムを使用して、不正行為を検出するMLモデルを構築します。 このモデルは、データセット内の類似したパターンに従って、観測値を「k」個のクラスタに分離します。

Parkinson’s project

The Parkinson datasetは、23の様々な特徴を持つ人々の195の生物医学的記録を含んでいます。 このプロジェクトの背景にある考えは、健康な人とパーキンソン病に苦しむ人を区別することができるMLモデルを設計することである。 このモデルでは、決定木に基づくXGboost（extreme gradient boosting）アルゴリズムを使用して、分離を行う。

Flickr 30Kプロジェクト

Flickr 30Kデータセットは3万以上の画像からなり、それぞれがユニークなキャプションを持っている。 このデータセットを使用して、画像キャプションジェネレータを構築します。 6790>

Mall customers project

その名が示すように、mall customersデータセットは、性別、年齢、顧客ID、年収、支出スコアなど、モールを訪れた人々の記録を含んでいます。 あなたは、このデータを使用して、行動パターンに基づいて顧客を異なるグループにセグメント化するモデルを構築することになります。 このような顧客セグメンテーションは、ブランドやマーケターが売上や収益を上げつつ、顧客満足度を高めるために用いる、非常に有用なマーケティング戦術です。

Kinetics project

このプロジェクトでは、650万以上の高品質ビデオのURLリンクを含む、Kinetics 400、Kinetics 600、およびKinetics 700という3つの別々のデータセットを含む、広範囲なデータセットを使用することになります。 あなたの目標は、一連の異なる観察を研究することによって、人間の行動を検出し、識別することができるモデルを作成することです。

Recommendation system project

Goodreads book reviews, Amazon product reviews, social mediaなどの人気ウェブサイトから集められた多様なデータセットを含む、豊富なデータセットコレクションです。 あなたの目標は、顧客の好み、ニーズ、オンライン行動に基づいて、製品、映画、音楽などのパーソナライズされた推奨を生成できる推奨エンジン（AmazonやNetflixで使用されているようなもの）を構築することです。

The Boston housing project

The Boston housing datasetは、税率、犯罪率、家の部屋数などの要素に基づいて、ボストンのさまざまな家の詳細から構成されています。 これは、ボストンの様々な住宅の価格を予測するための優れたデータセットである。 このプロジェクトでは、線形回帰を用いて新しい家の価格を予測するモデルを構築します。 線形回帰は、データが入力値と出力値の間に線形関係を持ち、入力が未知の場合に使用されるので、このプロジェクトに最適です。

Cityscapes project

このオープンソースデータセットは、50の異なる都市の路上から収集したビデオシーケンスの高品質のピクセルレベルの注釈を含んでいます。 これは意味解析に非常に有用です。 このデータセットを使って、都市の街並みを分析し理解するためのディープニューラルネットを学習させることができます。 このプロジェクトでは、画像分割を行い、街頭ビデオシーケンスから様々なオブジェクト（車、バス、トラック、木、道路、人など）を識別できるモデルを設計しています。

YouTube 8Mプロジェクト

Youtube 8Mは、610万のYouTubeビデオID、35万時間のビデオ、26億のオーディオ/ビジュアル特徴、3862クラス、各ビデオの平均3ラベルを持つ巨大データセットである。 ビデオの分類プロジェクトに広く利用されています。 このプロジェクトでは、ビデオを正確に記述できるビデオ分類システムを構築します。 それは、一連の異なる入力を考慮し、ビデオを別々のカテゴリに分類します。

Urban sound 8K

The urban sound 8Kデータセットは、サウンド分類に使用されます。 サイレン、ストリートミュージック、犬の鳴き声、鳥のさえずり、人々の話し声など、さまざまなクラスに属する8732の都市音を収録しています。

IMDB-Wiki プロジェクト

このラベル付きデータセットは、おそらくIMDBとWikipedia全体から集められた顔画像の最も広範なコレクションの1つでしょう。 年齢と性別がラベル付けされた500万以上の顔画像があります。 あなたは、顔を検出し、その年齢と性別を正確に予測できるモデルを作成します。 0-10、10-20、30-40など、異なる年齢セグメント/レンジを作成することができます。

Librispeech project

The librispeech dataset is a massive collection of English speeches derived from the LibriVox project. 1000時間以上に及ぶ様々なアクセントの英語読み上げ音声が収録されており、音声認識のための最適なツールとなっています。 このプロジェクトの焦点は、音声を自動的にテキストに変換できるモデルを作成することです。 英語の音声を検出し、テキスト形式に翻訳できる音声認識システムを構築していただきます。

German traffic sign recognition benchmark (GTSRB) project

このデータセットには、43クラスに区分され、各交通標識の境界ボックスの情報を含む5万枚以上の交通標識の画像が収録されています。 これは、まさにあなたがここで焦点を当てるものであるマルチクラス分類に最適です。 あなたは、標識のバウンディングボックスを認識し、交通標識を分類することができるディープラーニングフレームワークを使用してモデルを構築することになります。 このプロジェクトは、標識を検出し、ドライバーが必要な行動を取るのを助けるので、自律走行車に非常に役立つ可能性があります。

29. スポーツ試合ビデオテキスト要約

このプロジェクトは、まさにその名の通り、スポーツビデオの正確で簡潔な要約を得ることである。 これは、試合のハイライトについて読者に知らせるスポーツウェブサイトのための有用なツールである。 ニューラルネットワークはテキストの要約に最適なので、3D-CNN、RNN、LSTMなどの深層学習ネットワークを使ってこのモデルを構築します。 まず、適切なMLアルゴリズムを使ってスポーツビデオを複数のセクションに分割し、SVM（サポートベクターマシン）、ニューラルネットワーク、k-meansアルゴリズムを組み合わせて使用することになります。

30. Business meeting summary generator

要約は、会話、オーディオ/ビデオファイルなどから、最も意味のある価値ある情報の断片を簡潔に抽出することを含む。 一般に、当該会話の対話構造とともに、統計的、言語的、感性的な特徴を捉えることで行われる。 このプロジェクトでは、ディープラーニングと自然言語処理技術を利用して、会話全体の文脈を保持しながら、商談の正確なサマリーを作成します。

31. うつ病のセンチメント分析

うつ病は世界的に大きな健康問題である。 毎年、何百万人もの人々が、うつ病や精神的な健康状態が悪いために自殺をしています。 通常、精神衛生上の問題に付随するスティグマと治療の遅れが、この背後にある2つの主な原因です。 このプロジェクトでは、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームから収集したデータを活用し、ソーシャルメディアの投稿に含まれる言語的マーカーを分析して、個人のメンタルヘルスを理解することができます。 従来の方法よりもずっと早い段階で、人の精神的健康状態について貴重で正確な洞察を提供できる深層学習モデルを作成することです。

32. 手書き数式ソルバー

手書き数式認識は、コンピュータビジョン研究において重要な研究分野である。 Convolutional Neural Networksを用いて、手書きの数式を解くモデルを構築し、学習させることができます。 このモデルでは、画像処理技術も利用する予定です。 このプロジェクトでは、モデルを適切なデータで訓練し、手書きの数字や記号などを読み取ることに長けて、異なる複雑さのレベルの数式に対して正しい結果を提供できるようにします。

33. 顔認識による気分の検出と曲の推薦

人々が現在の気分や感情に基づいて音楽を聴いていることは、よく知られた事実である。 そこで、顔の表情からその人の気分を検出し、それに応じて曲を推薦するアプリケーションを作ってみてはどうだろうか。 そのためには、コンピュータビジョンの要素や技術を使うことになります。 目標は、コンピュータが画像や映像を高度に理解するために、コンピュータビジョンを効果的に活用できるモデルを作成することです。

34. 音楽ジェネレータ

楽曲とは、異なる周波数レベルのメロディアスな組み合わせに他ならない。 このプロジェクトでは、最小限の人間の介入で短い楽曲を作曲できる自動音楽ジェネレータを設計することになる。 この音楽ジェネレータの構築には、深層学習アルゴリズムとLTSMネットワークを使用することになります。

35. 疾患予測システム

このMLプロジェクトは、疾患を予測するために設計されています。 RとR Studio、Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Datasetを使用してこのモデルを作成します。 このデータセットには、良性乳房腫瘤と悪性乳房腫瘤の2つの予測クラスが含まれています。 このプロジェクトに取り組むには、ランダムフォレストとXGBoostの基本的な知識を持っていることが不可欠です。

36. 居住可能な外惑星を見つける

過去10年間で、我々は多くの通過惑星と外惑星を特定することに成功した。 潜在的な太陽系外惑星を手作業で解釈するのはかなり困難で時間がかかるため（忘れてはならないのは、ヒューマンエラーの可能性もある）、太陽系外惑星の特定には深層学習を用いるのが最善である。 このプロジェクトは、CNNとノイズの多い時系列データを使って、私たちの周りにハビタブルな太陽系外惑星があるかどうかを調べることを目的としています。 この方法は、最小二乗法よりも高い精度でハビタブル系太陽系外惑星を識別することができます。

37. 古い&破損リールの画像再生

古い、あるいは破損した画像リールの再生は困難な作業である。 古い写真を元の状態に戻すことは、ほとんどの場合不可能です。 しかし、ディープラーニングはこの問題を解決することができます。 画像の欠陥（傷、穴、折り目、脱色など）を識別し、Inpaintingアルゴリズムを使って復元できるディープラーニングモデルを構築していただきます。 古いB&W画像のカラー化も可能です。

実際の産業プロジェクト

Magenta

この研究プロジェクトは、芸術や音楽の創造プロセスにおける機械学習の応用を探求することに焦点を当てています。 画像、歌、音楽などを生成できるユニークな強化学習や深層学習のアルゴリズムを開発します。 アートや音楽に情熱的なクリエイティブマインドをお持ちの方に最適なプロジェクトです。

BluEx

BluEx はインドの大手物流会社の一つで、タイムリーで効率の良い配送によって、かなりのファンを獲得しています。 しかし、すべての物流業者がそうであるように、BluExも時間とお金の両方がかかるある特定の課題に直面しています。そのドライバーは、最適な配送経路を頻繁に使用しないため、遅延が発生し、燃料コストの上昇につながります。 あなたは、特定の配送先に対して最も効率的な経路を見つけることができる、強化学習を使用したMLモデルを作成します。 これにより、BluExの燃料コストを最大15%削減することができます。

Motion Studios

Motion Studiosは、ヨーロッパ最大のラジオ制作会社で、収益は10億ドルを超えるという。 メディア企業がリアリティ番組「RJスター」を立ち上げて以来、驚異的な反響を呼び、ボイスクリップが殺到しているそうです。 リアリティ番組ということで、候補者を選ぶ時間も限られています。 あなたは、男性と女性の声を区別し、ボイスクリップを分類して、素早くフィルタリングできるモデルを構築します。 これにより、より迅速な選考が可能となり、番組幹部のタスクを軽減することができます。

LithionPower

Lithionpower は、電気自動車用のバッテリーを製造しています。 通常、ドライバーは同社のバッテリーを1日レンタルし、充電したバッテリーと交換する。 バッテリーの寿命は、走行距離/日、オーバースピードなどの要因に依存する。 LithionPowerは、ドライバーの運転履歴に基づく変動価格モデルを採用している。 このプロジェクトの目標は、運転履歴に応じてドライバーをグループ化し、そのクラスタに基づいてドライバーにインセンティブを与えるクラスタ・モデルを構築することです。 これにより、利益が15～20％増加する一方で、運転履歴の悪いドライバーからはより多くの料金を請求することになります。

まとめ

ここでは、機械学習プロジェクトのアイデアを包括的にリストアップしました。 機械学習は、世界的に見てもまだまだ初期段階です。 やるべきプロジェクトはたくさんあり、改善すべきこともたくさんあります。 賢い頭脳と鋭いアイデアで、ビジネスをサポートするシステムはより良く、より早く、より利益を生むようになります。 機械学習の分野で活躍したいのであれば、このような機械学習プロジェクトで実地経験を積むことが必要です。

機械学習ツールや機械学習アルゴリズムに取り組んでこそ、機械学習インフラが現実にどのように機能するかを理解することができるのです。 今すぐ先に進み、機械学習プロジェクトのアイデアガイドを通じて収集したすべての知識をテストして、非常に独自の機械学習プロジェクトを構築します！