15 Interessante Machine Learning Project Ideeën Voor Beginners [2021]

Machine Learning Project Ideeën

Nadat Artificial Intelligence (AI) in 2021 snel vooruit blijft gaan, wordt het bereiken van meesterschap over Machine Learning (ML) steeds belangrijker voor alle spelers in dit veld. Dit komt omdat zowel AI als ML elkaar aanvullen. Dus, als je een beginner bent, is het beste wat je kunt doen werken aan een aantal Machine Learning-projecten.

Wij, hier bij upGrad, geloven in een praktische benadering, omdat theoretische kennis alleen niet zal helpen in een real-time werkomgeving. In dit artikel zullen we een aantal interessante Machine Learning projecten verkennen waar beginners aan kunnen werken om hun Machine Learning kennis op de proef te stellen. In dit artikel vindt u 15 top machine learning projectideeën voor beginners om hands-on ervaring op te doen.

Maar laten we eerst de meer pertinente vraag behandelen die in je hoofd op de loer moet liggen: waarom Machine Learning-projecten bouwen?

Wanneer het gaat om een carrière in softwareontwikkeling, is het een must voor aspirant-ontwikkelaars om aan hun eigen projecten te werken. Het ontwikkelen van real-world projecten is de beste manier om je vaardigheden aan te scherpen en je theoretische kennis te materialiseren in praktische ervaring. Hoe meer je experimenteert met verschillende Machine Learning-projecten, hoe meer kennis je opdoet.

While tekstboeken en studiemateriaal geven je alle kennis die je moet weten over Machine Learning, je kunt ML nooit echt onder de knie krijgen tenzij je je tijd investeert in real-life praktische experimenten – projecten over Machine Learning. Als je begint te werken aan machine learning projectideeën, zul je niet alleen in staat zijn om je sterke en zwakke punten te testen, maar je zult ook exposure krijgen die immens nuttig kan zijn om je carrière een boost te geven. In deze tutorial vindt u 15 interessante machine learning projectideeën voor beginners om hands-on ervaring op machine learning te krijgen.

Dus, hier zijn enkele Machine Learning-projecten waar beginners aan kunnen werken:

Hier zijn enkele coole Machine Learning-projectideeën voor beginners

Bekijk onze video over machine learning-projectideeën en -onderwerpen…

Deze lijst met machine learning-projectideeën voor studenten is geschikt voor beginners, en degenen die net beginnen met Machine Learning of Data Science in het algemeen. Deze machine learning projectideeën zullen je op weg helpen met alle praktische zaken die je nodig hebt om te slagen in je carrière als Machine Learning professional. Het brandpunt van deze machine learning projecten is machine learning algoritmen voor beginners, dat wil zeggen, algoritmen die niet vereisen dat je een diep begrip hebt van Machine Learning, en dus perfect zijn voor studenten en beginners.

Verder, als je op zoek bent naar Machine Learning projectideeën voor het laatste jaar, zou deze lijst je op gang moeten brengen. Dus, zonder verder oponthoud, laten we meteen in een aantal Machine Learning-projectideeën springen die je basis zullen versterken en je in staat zullen stellen om op de ladder te klimmen.

Stock Prices Predictor

Een van de beste ideeën om te beginnen met experimenteren u hands-on Machine Learning projecten voor studenten is het werken aan Stock Prices Predictor. Zakelijke organisaties en bedrijven vandaag de dag zijn op zoek naar software die kan controleren en analyseren van de prestaties van het bedrijf en voorspellen toekomstige prijzen van verschillende aandelen. En met zoveel beschikbare gegevens over de aandelenmarkt, is het een broeinest van mogelijkheden voor datawetenschappers met een voorliefde voor financiën.

Voordat je echter van start gaat, moet je een behoorlijke portie kennis hebben op de volgende gebieden:

• Voorspellende analyse: Gebruikmaken van verschillende AI-technieken voor verschillende gegevensprocessen, zoals datamining, data-exploratie, enz. om het gedrag van mogelijke uitkomsten te ‘voorspellen’.
• Regressie-analyse: Regressieve analyse is een soort voorspellingstechniek gebaseerd op de interactie tussen een afhankelijke (doel) en onafhankelijke variabele/s (voorspeller).
• Actie-analyse: Bij deze methode worden alle acties die door de twee hierboven genoemde technieken zijn uitgevoerd geanalyseerd waarna de uitkomst in het machine learning geheugen wordt ingevoerd.
• Statistische Modellering: Het gaat om het bouwen van een wiskundige beschrijving van een real-world proces en het uitwerken van de onzekerheden, indien aanwezig, binnen dat proces.

Wat is Machine Learning en waarom het ertoe doet

SportsPredictor

In Michael Lewis’ Moneyball veranderde het team van de Oakland Athletics het gezicht van honkbal door analytische spelersscoutingstechniek in hun gameplan op te nemen. En net als zij, kan ook jij sport in de echte wereld revolutioneren! Dit is een uitstekend machine learning-project voor beginners.

Aangezien er geen gebrek aan gegevens is in de sportwereld, kunt u deze gegevens gebruiken om leuke en creatieve machine learning-projecten te bouwen, zoals het gebruik van college sportstatistieken om te voorspellen welke speler de beste carrière zou hebben in welke bepaalde sport (talent scouting). Je zou ook kunnen kiezen voor het verbeteren van teammanagement door de sterke en zwakke punten van de spelers in een team te analyseren en ze dienovereenkomstig in te delen.

Met de hoeveelheid beschikbare sportstatistieken en -gegevens is dit een uitstekende arena om je data-exploratie en visualisatievaardigheden aan te scherpen. Voor iedereen met een flair in Python, zal Scikit-Learn de ideale keuze zijn, omdat het een scala aan nuttige tools bevat voor regressie-analyse, classificaties, gegevensinvoer, enzovoort. Het vermelden van Machine Learning-projecten voor het laatste jaar kan uw cv helpen er veel interessanter uit te zien dan anderen.

6 Times Artificial Intelligence Startled The World

Develop A Sentiment Analyzer

Dit is een van de interessante machine learning projectideeën. Hoewel de meesten van ons sociale-mediaplatforms gebruiken om onze persoonlijke gevoelens en meningen aan de wereld kenbaar te maken, ligt een van de grootste uitdagingen in het begrijpen van de ‘sentimenten’ achter sociale-mediaposts.

En dit is het perfecte idee voor uw volgende machine learning-project!

Social media bloeien met tonnen door gebruikers gegenereerde inhoud. Door een ML-systeem te maken dat het sentiment achter teksten of een post kan analyseren, zou het voor organisaties zo veel gemakkelijker worden om het gedrag van consumenten te begrijpen. Dit, op zijn beurt, zou hen in staat stellen om hun klantenservice te verbeteren, waardoor de ruimte voor optimale tevredenheid van de consument.

U kunt proberen de gegevens van Twitter of Reddit te ontginnen om aan de slag te gaan met uw sentimentanalyse machine learning-project. Dit is misschien een van die zeldzame gevallen van deep learning-projecten die u ook in andere aspecten kunnen helpen.

Enhance Healthcare

AI- en ML-toepassingen zijn al begonnen door te dringen in de gezondheidszorg en transformeren ook snel het gezicht van de wereldwijde gezondheidszorg. Zorg wearables, monitoring op afstand, telegeneeskunde, robotchirurgie, enz., zijn allemaal mogelijk door machine learning algoritmen aangedreven door AI. Ze helpen niet alleen HCP’s (Health Care Providers) om snelle en betere gezondheidszorgdiensten te leveren, maar verminderen ook de afhankelijkheid en werklast van artsen aanzienlijk.

Waarom zou u uw vaardigheden dan niet gebruiken om een indrukwekkend machine learning-project te ontwikkelen op basis van gezondheidszorg? Een project met Machine Learning-algoritmen voor beginners behandelen kan nuttig zijn om uw carrière met een goede start op te bouwen.

De gezondheidszorgsector heeft enorme hoeveelheden gegevens tot zijn beschikking. Door deze gegevens te benutten, kunt u creëren:

• Diagnostische zorgsystemen die automatisch beelden, röntgenfoto’s, enz. kunnen scannen en een nauwkeurige diagnose van mogelijke ziekten kunnen geven.
• Preventieve zorgtoepassingen die de mogelijkheden van epidemieën zoals griep, malaria, enz. kunnen voorspellen, zowel op nationaal als op gemeenschapsniveau.

Deze 6 Machine Learning-technieken verbeteren de gezondheidszorg

Schrijf ML-algoritmen – vanuit het niets!

Dit is een van de uitstekende machine learning-projectideeën voor beginners. Het schrijven van ML-algoritmen vanuit het niets zal tweevoudige voordelen bieden:

• One, het schrijven van ML-algoritmen is de beste manier om de nitty-gritty van hun mechanica te begrijpen.
• Twee, je zult leren hoe je wiskundige instructies in functionele code kunt omzetten. Deze vaardigheid zal van pas komen in je toekomstige carrière in Machine Learning.

Je kunt beginnen met het kiezen van een algoritme dat rechttoe rechtaan is en niet te complex. Achter het maken van elk algoritme – zelfs de eenvoudigste – zitten verschillende zorgvuldig berekende beslissingen. Als je eenmaal een bepaald niveau van meesterschap hebt bereikt in het bouwen van eenvoudige ML algoritmen, probeer dan hun functionaliteit te tweaken en uit te breiden. Je kunt bijvoorbeeld een vanilla logistisch regressiealgoritme nemen en regularisatieparameters toevoegen om het om te vormen tot een lasso/ridge regressiealgoritme. Het vermelden van machine learning-projecten kan helpen uw cv er veel interessanter uit te laten zien dan anderen.

Ontwikkel een neuraal netwerk dat handschrift kan lezen

Een van de beste ideeën om te beginnen met experimenteren u hands-on Java-projecten voor studenten is het werken aan neurale netwerken. Deep learning en neurale netwerken zijn de twee gebeurt buzzwords in AI. Deze hebben ons technologische wonderen gegeven zoals bestuurder-loze-auto’s, beeldherkenning, enzovoort.
Dus, nu is het tijd om de arena van neurale netwerken te verkennen. Begin uw neurale netwerk machine learning project met de MNIST Handgeschreven Digit Classification Challenge. Het heeft een zeer gebruikersvriendelijke interface die ideaal is voor beginners.

Machine Learning Engineers: Mythen versus realiteiten

Film Ticket Pricing System

Met de uitbreiding van OTT-platforms zoals Netflix, Amazon Prime, geven mensen er de voorkeur aan om inhoud te bekijken zoals het hen uitkomt. Factoren als prijsstelling, kwaliteit van de inhoud & marketing hebben het succes van deze platforms beïnvloed.

De kosten voor het maken van een avondvullende film zijn in het recente verleden exponentieel gestegen. Slechts 10% van de films die worden gemaakt, maakt winst. Door de hevige concurrentie van Televisie & OTT-platforms en de hoge ticketkosten is het voor films nog moeilijker geworden om geld te verdienen. Door de stijgende kosten van het bioscoopkaartje (samen met de popcornkosten) blijft de bioscoopzaal leeg.

Een geavanceerd ticketprijssysteem kan de filmmakers en de kijkers zeker helpen. De prijs van het kaartje kan hoger zijn naarmate de vraag naar kaartjes toeneemt en vice versa. Hoe vroeger de kijker het kaartje boekt, hoe lager de kosten, voor een film waar veel vraag naar is. Het systeem moet slim de prijsstelling berekenen, afhankelijk van de interesse van de kijkers, sociale signalen en vraag-aanbodfactoren.

Iris Flowers Classification ML Project

Een van de beste ideeën om te beginnen met experimenteren u hands-on Machine Learning projecten voor studenten is het werken aan Iris Flowers classificatie ML project. Iris bloemen dataset is een van de beste datasets voor classificatie taken. Aangezien iris bloemen zijn van verschillende soorten, kunnen ze worden onderscheiden op basis van de lengte van de kelkbladen en bloemblaadjes. Dit ML project heeft tot doel de bloemen te classificeren in drie soorten – Virginica, Setosa, of Versicolor.

Dit specifieke ML project wordt gewoonlijk de “Hello World” van Machine Learning genoemd. De irisbloemen dataset bevat numerieke attributen, en het is perfect voor beginners om te leren over supervised ML algoritmen, voornamelijk hoe te laden en omgaan met gegevens. En omdat dit een kleine dataset is, past hij gemakkelijk in het geheugen zonder dat speciale transformaties of schaalmogelijkheden nodig zijn. En dit is het perfecte idee voor uw volgende machine learning project!

U kunt de iris dataset hier downloaden.

BigMart Sales Prediction ML Project

Dit is een uitstekend ML project idee voor beginners. Dit ML project is het beste om te leren hoe unsupervised ML algoritmen functioneren. De BigMart verkoop dataset bestaat uit precies 2013 verkoopgegevens voor 1559 producten over tien verkooppunten in verschillende steden.

Het doel hier is om de BigMart verkoopdataset te gebruiken om een regressiemodel te ontwikkelen dat de verkoop van elk van 1559 producten in het komende jaar kan voorspellen in de tien verschillende BigMart verkooppunten. De BigMart-verkoopdataset bevat specifieke attributen voor elk product en elk verkooppunt, en helpt u zo de eigenschappen van de verschillende producten en winkels te begrijpen die de totale verkoop van BigMart als merk beïnvloeden.

Aanbevelingsengines met MovieLens-dataset

Aanbevelingsengines zijn enorm populair geworden bij online shopping- en streamingsites. Online content streaming platforms zoals Netflix en Hulu hebben bijvoorbeeld aanbevelingsengines om hun content aan te passen aan de voorkeuren van individuele klanten en hun browsegeschiedenis. Door de inhoud aan te passen aan de kijkbehoeften en voorkeuren van verschillende klanten, hebben deze sites de vraag naar hun streamingdiensten kunnen stimuleren.

Als beginner kun je proberen een aanbevelingssysteem te bouwen met behulp van een van de populairste datasets die beschikbaar zijn op het web – MovieLens dataset. Deze dataset bevat meer dan “25 miljoen beoordelingen en een miljoen tag-toepassingen toegepast op 62.000 films door 162.000 gebruikers.” Je kunt dit project beginnen door een world-cloud visualisatie van filmtitels te bouwen om een movie recommendation engine voor MovieLens te maken.

Je kunt de MovieLens dataset hier bekijken.

Predicting Wine Quality using Wine Quality Dataset

Het is een algemeen bekend feit dat leeftijd wijn beter maakt – hoe ouder de wijn, hoe beter hij zal smaken. Leeftijd is echter niet het enige dat de smaak van een wijn bepaalt. Talrijke factoren bepalen de wijn kwaliteitscertificering, met inbegrip van fysiochemische tests zoals alcohol hoeveelheid, vaste zuurgraad, vluchtige zuurgraad, dichtheid, en pH-niveau, om er een paar te noemen.

In dit ML-project moet u een ML-model ontwikkelen dat de chemische eigenschappen van een wijn kan onderzoeken om de kwaliteit ervan te voorspellen. De dataset van wijnkwaliteit die u voor dit project zult gebruiken, bestaat uit ongeveer 4898 waarnemingen, inclusief 11 onafhankelijke variabelen en één afhankelijke variabele. Het vermelden van Machine Learning-projecten voor het laatste jaar kan helpen je cv er veel interessanter uit te laten zien dan anderen.

MNIST Handwritten Digit Classification

Dit is een van de interessante machine learning-projecten. Deep Learning en neurale netwerken hebben gebruikssituaties gevonden in vele real-world toepassingen zoals beeldherkenning, automatische tekstgeneratie, bestuurderloze auto’s, en nog veel meer. Maar voordat je je gaat verdiepen in deze complexe gebieden van Deep Learning, moet je beginnen met een eenvoudige dataset zoals de MNIST dataset. Dus, waarom zou je je vaardigheden niet gebruiken om een indrukwekkend machine learning project te ontwikkelen op basis van MNIST?

Het MNIST digit classification project is ontworpen om machines te trainen om handgeschreven cijfers te herkennen. Aangezien beginners het meestal een uitdaging vinden om met beeldgegevens te werken in plaats van met platte relationele gegevens, is de MNIST-dataset het meest geschikt voor beginners. In dit project zul je de MNIST dataset gebruiken om je ML model te trainen met behulp van Convolutional Neural Networks (CNNs). Hoewel de MNIST-dataset naadloos in het geheugen van uw pc past (het is erg klein), is de taak van handgeschreven cijferherkenning behoorlijk uitdagend.

U kunt de MNIST-dataset hier openen.

Human Activity Recognition using Smartphone Dataset

Dit is een van de trending machine learning projectideeën. De smartphone dataset bevat de fitness activiteit record en informatie van 30 mensen. Deze gegevens werden vastgelegd via een smartphone uitgerust met traagheidssensoren.

Dit ML-project is gericht op het bouwen van een classificatiemodel dat menselijke fitnessactiviteiten met een hoge mate van nauwkeurigheid kan identificeren. Door aan dit ML-project te werken, leer je de basisprincipes van classificatie en ook hoe je multi-classificatieproblemen kunt oplossen.

14. Object Detectie met Deep Learning

Dit is een van de interessante machine learning projecten om te maken. Als het gaat om beeldclassificatie, moeten Deep Neural Networks (DNN’s) uw go-to keuze zijn. Hoewel DNN’s al in veel echte beeldclassificatietoepassingen worden gebruikt, is dit ML-project erop gericht om het een tandje hoger te zetten.

In dit ML-project zult u het probleem van objectdetectie oplossen door gebruik te maken van DNN’s. Je zult een model moeten ontwikkelen dat zowel objecten kan classificeren als ook nauwkeurig objecten van verschillende klassen kan lokaliseren. Hier zul je de taak van objectdetectie behandelen als een regressieprobleem op object bounding box maskers. Ook zul je een multi-scale inferentie procedure definiëren die hoge-resolutie objectdetecties kan genereren tegen een minimale kostprijs.

Fake News Detection

Dit is een van de uitstekende machine learning projectideeën voor beginners, vooral hoe nepnieuws zich nu als een lopend vuurtje verspreidt. Nepnieuws heeft een gave om zich als een lopend vuurtje te verspreiden. En met sociale media domineren ons leven op dit moment, is het meer kritisch dan ooit om nepnieuws te onderscheiden van echt nieuws gebeurtenissen geworden. Dit is waar Machine Learning kan helpen. Facebook gebruikt al AI om nep- en spamverhalen uit de feeds van gebruikers te filteren.

Dit ML-project is gericht op het gebruik van NLP-technieken (Natural Language Processing) om nepnieuws en misleidende verhalen te detecteren die afkomstig zijn van niet-reputeerbare bronnen. U kunt ook de klassieke tekstclassificatiebenadering gebruiken om een model te ontwerpen dat onderscheid kan maken tussen echt en nepnieuws. Bij de laatste methode kunt u datasets verzamelen voor zowel echt als nepnieuws en een ML-model maken met behulp van de Naive Bayes-classifier om een stuk nieuws te classificeren als frauduleus of echt op basis van de woorden en zinnen die erin worden gebruikt.

Enrol Email Project

De Enron-e-maildataset bevat bijna 500k e-mails van meer dan 150 gebruikers. Het is een zeer waardevolle dataset voor natuurlijke taalverwerking. Dit project behelst het bouwen van een ML model dat gebruik maakt van het k-means clustering algoritme om frauduleuze acties te detecteren. Het model zal de waarnemingen scheiden in ‘k’ aantal clusters op basis van vergelijkbare patronen in de dataset.

Parkinson-project

De Parkinson-dataset omvat 195 biomedische records van mensen met 23 uiteenlopende kenmerken. Het idee achter dit project is om een ML-model te ontwerpen dat onderscheid kan maken tussen gezonde mensen en mensen die lijden aan de ziekte van Parkinson. Het model maakt gebruik van het XGboost (extreme gradient boosting) algoritme op basis van beslisbomen om de scheiding te maken.

Flickr 30K project

De Flickr 30K dataset bestaat uit meer dan 30.000 afbeeldingen, elk met een uniek bijschrift. Je gaat deze dataset gebruiken om een image caption generator te bouwen. Het idee is om een CNN-model te bouwen dat effectief kenmerken van een afbeelding kan analyseren en extraheren en een passend bijschrift kan maken dat de afbeelding in het Engels beschrijft.

Mall customers project

Zoals de naam al doet vermoeden, bevat de dataset met winkelcentrumklanten de gegevens van mensen die het winkelcentrum hebben bezocht, zoals geslacht, leeftijd, klant-ID, jaarinkomen, bestedingsscore, enzovoort. U zult een model bouwen dat deze gegevens zal gebruiken om de klanten in verschillende groepen te segmenteren op basis van hun gedragspatronen. Dergelijke klantsegmentatie is een zeer nuttige marketingtactiek die door merken en marketeers wordt gebruikt om de verkoop en omzet te stimuleren en tegelijkertijd de klanttevredenheid te verhogen.

Kinetics-project

Voor dit project maakt u gebruik van een uitgebreide dataset die drie afzonderlijke datasets omvat – Kinetics 400, Kinetics 600 en Kinetics 700 – met URL-links van meer dan 6,5 miljoen video’s van hoge kwaliteit. Je doel is om een model te maken dat de acties van een mens kan detecteren en identificeren door een reeks van verschillende observaties te bestuderen.

Aanbevelingssysteem project

Dit is een rijke dataset verzameling met een divers scala aan datasets verzameld van populaire websites zoals Goodreads boekrecensies, Amazon productrecensies, sociale media, enz. Het doel is om een aanbevelingsengine te bouwen (zoals die door Amazon en Netflix worden gebruikt) die gepersonaliseerde aanbevelingen kan genereren voor producten, films, muziek, enz., op basis van de voorkeuren, behoeften en online gedrag van klanten.

Het Boston housing project

De Boston housing dataset bestaat uit de details van verschillende huizen in Boston op basis van factoren als belastingtarief, misdaadcijfer, aantal kamers in een huis, enz. Het is een uitstekende dataset voor het voorspellen van de prijzen van verschillende huizen in Boston. In dit project ga je een model bouwen dat de prijs van een nieuw huis kan voorspellen met behulp van lineaire regressie. Lineaire regressie is het meest geschikt voor dit project omdat het wordt gebruikt wanneer de data een lineair verband heeft tussen de input- en outputwaarden en wanneer de input onbekend is.

Cityscapes project

Deze open-source dataset bevat annotaties van hoge kwaliteit op pixelniveau van videosequenties die zijn verzameld van de straten in 50 verschillende steden. Het is enorm nuttig voor semantische analyse. Je kunt deze dataset gebruiken om diepe neurale netten te trainen om het stedelijke stadslandschap te analyseren en te begrijpen. Het project omvat het ontwerpen van een model dat beeldsegmentatie kan uitvoeren en verschillende objecten kan identificeren (auto’s, bussen, vrachtwagens, bomen, wegen, mensen, enz.) van een straat videosequentie.

YouTube 8M project

De Youtube 8M is een enorme dataset met 6,1 miljoen YouTube video ID’s, 350.000 uur video, 2,6 miljard audio/visuele kenmerken, 3862 klassen, en gemiddeld 3 labels voor elke video. Het wordt veel gebruikt voor video classificatie projecten. In dit project bouw je een video classificatiesysteem dat een video nauwkeurig kan beschrijven. Het zal een reeks verschillende inputs in overweging nemen en de video’s in afzonderlijke categorieën classificeren.

Stadsgeluid 8K

De dataset stadsgeluid 8K wordt gebruikt voor geluidsclassificatie. Hij bevat een gevarieerde verzameling van 8732 stadsgeluiden die tot verschillende klassen behoren, zoals sirenes, straatmuziek, hondengeblaf, vogelgetjilp, pratende mensen, enz. U ontwerpt een geluidsclassificatiemodel dat automatisch kan detecteren welk stedelijk geluid wordt afgespeeld in het

IMDB-Wiki project

Deze gelabelde dataset is waarschijnlijk een van de meest uitgebreide collecties van gezichtsafbeeldingen verzameld over IMDB en Wikipedia. Het bevat meer dan 5 miljoen gelabelde gezichtsafbeeldingen met leeftijd en geslacht. met gelabeld geslacht en leeftijd. Je zult een model maken dat gezichten kan detecteren en hun leeftijd en geslacht met nauwkeurigheid kan voorspellen. Je kunt verschillende leeftijdssegmenten maken, zoals 0-10, 10-20, 30-40, enzovoort.

Librispeech project

De librispeech dataset is een enorme verzameling van Engelse speeches afgeleid van het LibriVox project. Het bevat Engels-voorgelezen toespraken in verschillende accenten die meer dan 1000 uur beslaan en is het perfecte gereedschap voor spraakherkenning. De focus van dit project is om een model te maken dat automatisch audio kan vertalen naar tekst. Je zult een spraakherkenningssysteem bouwen dat Engelse spraak kan detecteren en vertalen naar tekstformaat.

Duitse verkeersbordherkenning benchmark (GTSRB) project

Deze dataset bevat meer dan 50.000 afbeeldingen van verkeersborden gesegmenteerd in 43 klassen en met informatie over de bounding box van elk verkeersbord. Het is ideaal voor multiclass classificatie en dat is precies waar je je hier op zal richten. Je bouwt een model met behulp van een deep learning framework dat de bounding box van verkeersborden kan herkennen en verkeersborden kan classificeren. Het project kan uiterst nuttig zijn voor autonome voertuigen, omdat het borden detecteert en bestuurders helpt de nodige acties te ondernemen.

29. Sports match video text summarization

Dit project is precies zoals het klinkt – het verkrijgen van een nauwkeurige en beknopte samenvatting van een sportvideo. Het is een nuttig hulpmiddel voor sportwebsites die lezers informeren over de hoogtepunten van de wedstrijd. Aangezien neurale netwerken het beste zijn voor tekstsamenvattingen, zul je dit model bouwen met behulp van deep learning netwerken zoals 3D-CNNs, RNNs, en LSTMs. Je zult eerst een sportvideo fragmenteren in meerdere secties met behulp van de juiste ML-algoritmen en vervolgens een combinatie van SVM (Support vector machines), neurale netwerken, en k-means algoritme gebruiken.

30. Business meeting summary generator

Summarization omvat het kort en bondig extraheren van de meest zinvolle en waardevolle stukjes informatie uit gesprekken, audio-/videobestanden, enz. Het wordt over het algemeen gedaan door het vastleggen van de statistische, linguïstische en sentimentele kenmerken met de dialoogstructuur van het gesprek in kwestie. In dit project zul je deep learning en natuurlijke taalverwerkingstechnieken gebruiken om nauwkeurige samenvattingen van zakelijke vergaderingen te maken, terwijl de context van het hele gesprek behouden blijft.

31. Sentimentanalyse voor depressie

Depressie is wereldwijd een groot gezondheidsprobleem. Elk jaar plegen miljoenen mensen zelfmoord als gevolg van depressie en een slechte geestelijke gezondheid. Meestal zijn het stigma dat kleeft aan geestelijke gezondheidsproblemen en de vertraagde behandeling de twee belangrijkste oorzaken hiervan. In dit project maak je gebruik van de verzamelde gegevens van verschillende sociale-mediaplatforms en analyseer je linguïstische markers in sociale-mediaposts om de mentale gezondheid van individuen te begrijpen. Het idee is om een deep learning-model te creëren dat veel eerder dan conventionele methoden waardevolle en nauwkeurige inzichten kan bieden in iemands mentale gezondheid.

32. Handgeschreven vergelijkingsoplosser

Handgeschreven wiskundige expressieherkenning is een cruciaal studiegebied in computervisieonderzoek. Je zult een model bouwen en het trainen om handgeschreven wiskundige vergelijkingen op te lossen met behulp van Convolutionele Neurale Netwerken. Het model zal ook gebruik maken van beeldverwerkingstechnieken. Dit project omvat het trainen van het model met de juiste gegevens om het bedreven te maken in het lezen van handgeschreven cijfers, symbolen, enz., om correcte resultaten te leveren voor wiskundige vergelijkingen van verschillende complexiteitsniveaus.

33. Gezichtsherkenning om stemming te detecteren en liedjes aan te bevelen

Het is een bekend feit dat mensen naar muziek luisteren op basis van hun huidige stemming en gevoelens. Dus, waarom niet een toepassing maken die de stemming van een persoon kan detecteren door hun gezichtsuitdrukkingen en dienovereenkomstig liedjes aanbevelen? Hiervoor maak je gebruik van computervisie-elementen en -technieken. Het doel is om een model te maken dat effectief gebruik kan maken van computervisie om computers te helpen een high-level begrip van afbeeldingen en video’s te krijgen.

34. Muziekgenerator

Een muziekcompositie is niets anders dan een melodieuze combinatie van verschillende frequentieniveaus. In dit project ontwerp je een automatische muziekgenerator die korte muziekstukken kan componeren met minimale menselijke tussenkomst. Je zult deep learning algoritmen en LTSM-netwerken gebruiken voor het bouwen van deze muziekgenerator.

35. Ziektevoorspellingssysteem

Dit ML-project is ontworpen om ziekten te voorspellen. Je zal dit model maken met behulp van R en R Studio en de Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset. Deze dataset bevat twee predictorklassen – goedaardige en kwaadaardige borstmassa. Het is essentieel om een basiskennis te hebben van random forests en XGBoost om aan dit project te werken.

36. Het vinden van een bewoonbare exoplaneet

In het afgelopen decennium zijn we succesvol geweest in het identificeren van vele transiting- en exoplaneten. Aangezien de handmatige interpretatie van potentiële exoplaneten behoorlijk uitdagend en tijdrovend is (en niet te vergeten, het is ook onderhevig aan menselijke fouten), is het het beste om deep learning te gebruiken om exoplaneten te identificeren. Dit project heeft als doel om uit te zoeken of er bewoonbare exoplaneten om ons heen zijn met behulp van CNNs en ruisende tijdreeksgegevens. Deze methode kan bewoonbare exoplaneten identificeren met meer precisie dan de kleinste-kwadratenmethode.

37. Beeldregeneratie voor oude & beschadigde rollen

Herstel van oude of beschadigde beeldrollen is een uitdagende taak. Het is bijna altijd onmogelijk om oude foto’s in hun oorspronkelijke staat te herstellen. Deep learning kan dit probleem echter oplossen. U zult een deep learning-model bouwen dat de defecten in een afbeelding kan identificeren (slijtplekken, gaten, vouwen, ontkleuring, enz.) en met behulp van Inpainting-algoritmen kan herstellen. Je kunt zelfs oude B&W beelden inkleuren.

Echte-wereld industrieprojecten

Magenta

Dit onderzoeksproject richt zich op het verkennen van de toepassingen van machine learning in het creatieproces van kunst en muziek. Je zal unieke reinforcement learning en deep learning algoritmes ontwikkelen die beelden, liedjes, muziek, en nog veel meer kunnen genereren. Het is het perfecte project voor creatieve geesten die gepassioneerd zijn door kunst en muziek.

BluEx

BluEx is een van de toonaangevende logistieke bedrijven in India dat dankzij zijn tijdige en efficiënte leveringen een behoorlijke fanbase heeft opgebouwd. Maar zoals alle logistieke dienstverleners heeft BluEx te maken met één specifieke uitdaging die zowel tijd als geld kost – zijn chauffeurs rijden niet vaak de optimale leveringspaden, wat vertragingen veroorzaakt en leidt tot hogere brandstofkosten. U zult een ML-model creëren met behulp van reinforcement learning dat het meest efficiënte pad kan vinden voor een bepaalde afleverlocatie. Dit kan tot 15% van de brandstofkosten voor BluEx besparen.

Motion Studios

Motion Studios gaat er prat op Europa’s grootste radioproductiehuis te zijn met een omzet van meer dan een miljard dollar. Sinds het mediabedrijf hun realityshow, RJ Star, lanceerde, hebben ze een fenomenale respons gekregen en worden ze overspoeld met stemclips. Omdat het een reality show is, is er een beperkte tijd om kandidaten te kiezen. U bouwt een model dat onderscheid kan maken tussen mannen- en vrouwenstemmen en dat stemclips kan classificeren om een snellere filtering mogelijk te maken. Dit zal helpen is een snellere selectie, het verlichten van de taak van de show executives.

LithionPower

Lithionpower bouwt accu’s voor elektrische voertuigen. Gewoonlijk huren bestuurders de batterijen van het bedrijf voor een dag en vervangen ze door een opgeladen batterij. De levensduur van de batterij hangt af van factoren zoals de gereden afstand/dag, te hoge snelheid, enz. LithionPower maakt gebruik van een variabel prijsmodel gebaseerd op de rijgeschiedenis van de bestuurder. Het doel van dit project is om een clustermodel te bouwen dat chauffeurs groepeert op basis van hun rijgeschiedenis en chauffeurs stimuleert op basis van die clusters. Hoewel dit de winst met 15-20% zal verhogen, zal het ook meer in rekening brengen bij chauffeurs met een slechte rij-geschiedenis.

Conclusie

Hier is een uitgebreide lijst van machine learning projectideeën. Overal ter wereld bevindt machine learning zich nog in een pril stadium. Er zijn nog veel projecten te doen, en er valt nog veel te verbeteren. Met slimme geesten en scherpe ideeën worden systemen die het bedrijfsleven ondersteunen beter, sneller en winstgevender. Als je wilt uitblinken in Machine Learning, moet je hands-on ervaring opdoen met dergelijke machine learning-projecten.

Alleen door te werken met ML-tools en ML-algoritmen kunt u begrijpen hoe ML-infrastructuren in werkelijkheid werken. Ga nu je gang en test alle kennis die je hebt verzameld via onze gids met machine learning-projectideeën om je eigen machine learning-projecten te bouwen!