15 Interessantes Ideias de Projectos de Aprendizagem de Máquinas para Principiantes [2021]

Projectos de Aprendizagem de Máquinas

As Inteligência Artificial (IA) continua a progredir rapidamente em 2021, alcançando o domínio sobre a Aprendizagem de Máquinas (ML) está a tornar-se cada vez mais importante para todos os jogadores neste campo. Isto porque tanto a IA como o ML se complementam. Portanto, se você é um iniciante, a melhor coisa que você pode fazer é trabalhar em alguns projetos de Machine Learning.

Nós, aqui na upGrad, acreditamos em uma abordagem prática, pois o conhecimento teórico por si só não será de ajuda em um ambiente de trabalho em tempo real. Neste artigo, vamos explorar alguns projectos de Machine Learning interessantes em que os principiantes podem trabalhar para colocar os seus conhecimentos de Machine Learning à prova. Neste artigo, encontrará 15 ideias de projectos de aprendizagem automática de topo para os principiantes obterem experiência prática.

Mas primeiro, vamos abordar a questão mais pertinente que deve estar à espreita na sua mente: porquê construir projectos de aprendizagem automática?

Quando se trata de carreiras no desenvolvimento de software, é obrigatório que os aspirantes a programadores trabalhem nos seus próprios projectos. Desenvolver projetos do mundo real é a melhor maneira de aprimorar suas habilidades e materializar seus conhecimentos teóricos em experiência prática. Quanto mais você experimenta com diferentes projetos de Machine Learning, mais conhecimento você ganha.

Embora manuais e materiais de estudo lhe dêem todo o conhecimento que você precisa saber sobre Machine Learning, você nunca poderá realmente dominar o ML a menos que você invista seu tempo em experiências práticas da vida real – projetos sobre Machine Learning. Quando você começar a trabalhar em idéias de projetos de Machine Learning, você não só será capaz de testar seus pontos fortes e fracos, mas você também ganhará uma exposição que pode ser imensamente útil para impulsionar sua carreira. Neste tutorial, você encontrará 15 idéias interessantes de projetos de aprendizagem de máquinas para iniciantes obterem experiência prática na aprendizagem de máquinas.

Então, aqui estão alguns Projetos de Aprendizagem de Máquina em que iniciantes podem trabalhar:

Aqui estão algumas idéias legais de Projetos de Aprendizagem de Máquina para iniciantes

Veja nosso vídeo sobre idéias e tópicos de projetos de aprendizagem de máquina…

Esta lista de idéias de projetos de aprendizagem de máquina para estudantes é adequada para iniciantes, e aqueles que estão começando com a Aprendizagem de Máquina ou Ciência de Dados em geral. Estas ideias de projectos de aprendizagem de máquinas vão ajudá-lo a avançar com todos os aspectos práticos de que necessita para ter sucesso na sua carreira como profissional de aprendizagem de máquinas. O ponto focal destes projectos de Machine Learning é algoritmos de Machine Learning para principiantes, ou seja, algoritmos que não requerem que você tenha um profundo conhecimento de Machine Learning e, portanto, são perfeitos para estudantes e principiantes.

Outros, se você está procurando idéias de projetos de Machine Learning para o último ano, esta lista deve levá-lo a começar. Então, sem mais delongas, vamos saltar diretamente para algumas idéias de projetos de Machine Learning que irão fortalecer sua base e permitir que você suba a escada.

Previsão de Preços de Estoque

Uma das melhores idéias para começar a experimentar seus projetos práticos de Machine Learning para estudantes é trabalhar no Predictor de Preços de Estoque. As organizações empresariais e empresas de hoje estão em busca de software que possa monitorar e analisar o desempenho da empresa e prever os preços futuros de várias ações. E com tantos dados disponíveis no mercado de ações, é um foco de oportunidades para cientistas de dados com inclinação para as finanças.

No entanto, antes de começar, você deve ter uma parcela justa de conhecimento nas seguintes áreas:

• Análise Predictiva: Alavancando várias técnicas de IA para diferentes processos de dados tais como mineração de dados, exploração de dados, etc. para ‘prever’ o comportamento de possíveis resultados.
• Análise de Regressão: A análise regressiva é uma espécie de técnica preditiva baseada na interação entre uma variável/s dependente (alvo) e uma variável/s independente (preditor).
• Análise de ação: Neste método, todas as ações realizadas pelas duas técnicas mencionadas acima são analisadas, após o que o resultado é alimentado na memória de aprendizagem da máquina.
• Modelagem Estatística: Trata-se de construir uma descrição matemática de um processo do mundo real e elaborar as incertezas, se houver, dentro desse processo.

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SportsPredictor

No Moneyball de Michael Lewis, a equipa de Oakland Athletics transformou a face do basebol ao incorporar a técnica de scouting analítico do jogador no seu plano de jogo. E assim como eles, você também pode revolucionar o esporte no mundo real! Este é um excelente projeto de aprendizagem de máquinas para iniciantes.

Desde que não há falta de dados no mundo do esporte, você pode utilizar estes dados para construir projetos divertidos e criativos de aprendizagem de máquinas, tais como usar estatísticas de esportes universitários para prever qual jogador teria a melhor carreira em que esportes em particular (talent scouting). Você também pode optar por melhorar a gestão de equipes analisando os pontos fortes e fracos dos jogadores de uma equipe e classificando-os de acordo.

Com a quantidade de estatísticas e dados desportivos disponíveis, esta é uma excelente arena para aprimorar suas habilidades de exploração e visualização de dados. Para qualquer pessoa com talento em Python, Scikit-Learn será a escolha ideal pois inclui uma série de ferramentas úteis para análise de regressão, classificações, ingestão de dados, e assim por diante. Mencionando projetos de Machine Learning para o último ano pode ajudar seu currículo a parecer muito mais interessante do que outros.

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Develop A Sentiment Analyzer

Esta é uma das idéias interessantes de projetos de Machine Learning. Embora a maioria de nós use plataformas de mídia social para transmitir nossos sentimentos e opiniões pessoais para que o mundo veja, um dos maiores desafios está na compreensão dos ‘sentimentos’ por trás dos posts de mídia social.

E esta é a idéia perfeita para o seu próximo projeto de aprendizagem de máquina!

As mídias sociais estão florescendo com toneladas de conteúdo gerado pelo usuário. Ao criar um sistema ML que pudesse analisar o sentimento por trás dos textos, ou um post, tornar-se-ia muito mais fácil para as organizações compreenderem o comportamento dos consumidores. Isto, por sua vez, permitir-lhes-ia melhorar o seu serviço ao cliente, proporcionando assim o espaço para a satisfação óptima do consumidor.

Você pode tentar extrair os dados do Twitter ou Reddit para começar com o seu projeto de aprendizagem de máquina de análise de sentimentos. Este pode ser um daqueles raros casos de projetos de aprendizagem profunda que podem ajudá-lo também em outros aspectos.

Enhance Healthcare

AI e ML aplicações já começaram a penetrar no setor de saúde e também estão transformando rapidamente a face da saúde global. Os produtos de saúde, monitorização remota, telemedicina, cirurgia robótica, etc., são todos possíveis devido aos algoritmos de aprendizagem de máquinas alimentados por IA. Eles não só estão ajudando os HCPs (Health Care Providers) a fornecer serviços de saúde rápidos e melhores, mas também estão reduzindo a dependência e a carga de trabalho dos médicos em uma extensão significativa.

Então, por que não usar suas habilidades para desenvolver um projeto de aprendizagem de máquinas impressionante baseado nos cuidados de saúde? Para lidar com um projeto com algoritmos de Machine Learning para iniciantes pode ser útil para construir sua carreira com um bom começo.

A indústria da saúde tem uma enorme quantidade de dados à sua disposição. Ao aproveitar esses dados, você pode criar:

• Sistemas de cuidados de diagnóstico que podem automaticamente digitalizar imagens, raios-X, etc., e fornecer um diagnóstico preciso de possíveis doenças.
• Aplicações de cuidados preventivos que podem prever as possibilidades de epidemias, como gripe, malária, etc, tanto a nível nacional como comunitário.

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Preparar Algoritmos ML – Do Rastro!

Esta é uma das excelentes ideias de projectos de aprendizagem de máquinas para principiantes. Escrever algoritmos ML a partir do zero irá oferecer dois benefícios:

• Um, escrever algoritmos ML é a melhor maneira de entender a ninharia de sua mecânica.
• Dois, você irá aprender como transformar instruções matemáticas em código funcional. Esta habilidade será útil na sua futura carreira no Machine Learning.

Você pode começar escolhendo um algoritmo que seja simples e não muito complexo. Por trás da criação de cada algoritmo – mesmo os mais simples – existem várias decisões cuidadosamente calculadas. Uma vez que você tenha alcançado um certo nível de domínio na construção de algoritmos ML simples, tente afinar e ampliar sua funcionalidade. Por exemplo, você poderia pegar um algoritmo de regressão logística vanilla e adicionar parâmetros de regularização para transformá-lo em um algoritmo de regressão de laço/cumeeira. Mencionar projetos de aprendizagem de máquina pode ajudar seu currículo a parecer muito mais interessante que outros.

Develop A Neural Network That Can Read Handwriting

Uma das melhores idéias para começar a experimentar seus projetos Java práticos para estudantes é trabalhar em rede neural. Aprendizagem profunda e redes neurais são as duas buzzwords que acontecem na IA. Estas nos deram maravilhas tecnológicas como carros sem condutor, reconhecimento de imagem, e assim por diante.
Então, agora é a hora de explorar a arena das redes neurais. Comece seu projeto de aprendizagem de máquinas de redes neurais com o Desafio de Classificação de Dígitos Escritos à MNIST. Ele tem uma interface muito amigável que é ideal para iniciantes.

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Movie Ticket Pricing System

Com a expansão de plataformas OTT como Netflix, Amazon Prime, as pessoas preferem ver conteúdo de acordo com a sua conveniência. Fatores como Preço, Qualidade do Conteúdo & O marketing influenciou o sucesso dessas plataformas.

O custo de fazer um filme de longa-metragem subiu exponencialmente no passado recente. Apenas 10% dos filmes que são feitos têm lucro. A forte concorrência da Televisão & Plataformas OTT juntamente com o elevado custo dos bilhetes dificultou ainda mais a obtenção de lucros para os filmes. O custo crescente do bilhete de cinema (juntamente com o custo das pipocas) deixa a sala de cinema vazia.

Um sistema avançado de preços de bilhetes pode definitivamente ajudar os cineastas e espectadores. O preço dos bilhetes pode ser mais elevado com o aumento da procura de bilhetes e vice-versa. Quanto mais cedo o espectador reservar o ingresso, menor o custo, para um filme com alta demanda. O sistema deve calcular inteligentemente o preço dependendo do interesse dos espectadores, sinais sociais e fatores de oferta e demanda.

Iris Flowers Classification ML Project

Uma das melhores idéias para começar a experimentar seus projetos práticos de Machine Learning para estudantes é trabalhar no projeto ML de classificação Iris Flowers. O conjunto de dados do Iris Flowers é um dos melhores conjuntos de dados para tarefas de classificação. Como as flores de íris são de espécies variadas, elas podem ser distinguidas com base no comprimento das sépalas e pétalas. Este projecto ML visa classificar as flores entre as três espécies – Virginica, Setosa, ou Versicolor.

Este projecto ML em particular é normalmente referido como o “Hello World” da Machine Learning. O conjunto de dados de flores da íris contém atributos numéricos, e é perfeito para iniciantes aprenderem sobre algoritmos ML supervisionados, principalmente como carregar e manusear dados. Além disso, como este é um pequeno conjunto de dados, ele pode facilmente caber na memória sem requerer transformações especiais ou capacidades de escalonamento. E esta é a ideia perfeita para o seu próximo projecto de aprendizagem da máquina!

Pode fazer o download do conjunto de dados da íris aqui.

BigMart Sales Prediction ML Project

Esta é uma excelente ideia de projecto ML para principiantes. Este projeto ML é melhor para aprender como funcionam os algoritmos ML não supervisionados. O conjunto de dados de vendas do BigMart compreende precisamente os dados de vendas de 2013 de 1559 produtos em dez pontos de venda em várias cidades.

O objetivo aqui é usar o conjunto de dados de vendas do BigMart para desenvolver um modelo de regressão que pode prever a venda de cada um dos 1559 produtos no próximo ano nos dez diferentes pontos de venda do BigMart. O conjunto de dados de vendas BigMart contém atributos específicos para cada produto e loja, ajudando assim a compreender as propriedades dos diferentes produtos e lojas que influenciam as vendas globais do BigMart como uma marca.

Motores de Recomendação com o MovieLens Dataset

Motores de Recomendação tornaram-se extremamente populares em sites de compras online e streaming. Por exemplo, plataformas de streaming de conteúdo online como Netflix e Hulu têm motores de recomendação para personalizar o seu conteúdo de acordo com as preferências individuais do cliente e o histórico de navegação. Ao adaptar o conteúdo para atender às necessidades e preferências de diferentes clientes, estes sites têm sido capazes de aumentar a demanda por seus serviços de streaming.

Como um iniciante, você pode tentar construir um sistema de recomendação usando um dos conjuntos de dados mais populares disponíveis na web – o conjunto de dados MovieLens. Este conjunto de dados inclui mais de “25 milhões de classificações e um milhão de aplicações de etiquetas aplicadas a 62.000 filmes por 162.000 utilizadores”. Você pode começar este projeto construindo uma visualização de títulos de filmes em alta voz para fazer um mecanismo de recomendação de filmes para MovieLens.

Você pode conferir o conjunto de dados do MovieLens aqui.

Predicting Wine Quality Dataset

É um fato bem estabelecido que a idade torna o vinho melhor – quanto mais velho o vinho, melhor ele vai provar. No entanto, a idade não é a única coisa que determina o sabor de um vinho. Numerosos factores determinam a certificação da qualidade do vinho, incluindo testes físico-químicos como a quantidade de álcool, acidez fixa, acidez volátil, densidade e nível de pH, para citar alguns.

Neste projeto ML, você precisa desenvolver um modelo ML que possa explorar as propriedades químicas de um vinho para prever a sua qualidade. O conjunto de dados de qualidade do vinho que irá utilizar para este projecto consiste em aproximadamente 4898 observações, incluindo 11 variáveis independentes e uma variável dependente. Mencionar projetos de Aprendizagem de Máquina para o último ano pode ajudar seu currículo a parecer muito mais interessante que outros.

MNIST Classificação de Dígitos Escritos à Mão

Este é um dos projetos de aprendizagem de máquina interessantes. Deep Learning e redes neurais têm encontrado casos de uso em muitas aplicações do mundo real como reconhecimento de imagens, geração automática de texto, carros sem condutor, e muito mais. Entretanto, antes de mergulhar nessas áreas complexas do Aprendizado Profundo, você deve começar com um conjunto de dados simples como o conjunto de dados MNIST. Então, porque não usar suas habilidades para desenvolver um projeto de aprendizagem de máquinas impressionante baseado no MNIST?

O projeto de classificação de dígitos do MNIST é projetado para treinar máquinas a reconhecer dígitos escritos à mão. Como os iniciantes geralmente acham desafiador trabalhar com dados de imagem sobre dados relacionais planos, o conjunto de dados do MNIST é melhor para iniciantes. Neste projeto, você usará os conjuntos de dados MNIST para treinar seu modelo ML usando Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Embora o conjunto de dados MNIST possa caber perfeitamente na memória do seu PC (é muito pequeno), a tarefa de reconhecimento de dígitos escritos à mão é bastante desafiadora.

Você pode acessar o conjunto de dados MNIST aqui.

Reconhecimento de atividades humanas usando o conjunto de dados Smartphone

Esta é uma das idéias do projeto de aprendizagem de máquinas de tendência. O conjunto de dados do smartphone inclui o registro de atividades de fitness e informações de 30 pessoas. Estes dados foram capturados através de um smartphone equipado com sensores inercial.

Este projecto ML tem como objectivo construir um modelo de classificação que possa identificar as actividades de fitness humano com um elevado grau de precisão. Ao trabalhar neste projeto ML, você aprenderá os conceitos básicos de classificação e também como resolver problemas de classificação múltipla.

14. Detecção de objectos com aprendizagem profunda

Este é um dos interessantes projectos de aprendizagem de máquinas a criar. Quando se trata de classificação de imagens, as Redes Neurais Profundas (DNNs) devem ser a sua escolha. Enquanto os DNNs já são usados em muitas aplicações de classificação de imagens do mundo real, este projeto ML tem como objetivo aumentá-lo.

Neste projeto ML, você irá resolver o problema de detecção de objetos alavancando os DNNs. Você terá que desenvolver um modelo que possa tanto classificar objetos como também localizar com precisão objetos de diferentes classes. Aqui, você tratará a tarefa de detecção de objetos como um problema de regressão para máscaras de caixas delimitadoras de objetos. Além disso, você definirá um procedimento de inferência multi-escala que pode gerar detecções de objetos de alta resolução a um custo mínimo.

Detecção de notícias falsas

Esta é uma das excelentes ideias de projecto de aprendizagem de máquinas para principiantes, especialmente como as notícias falsas estão a espalhar-se como fogo selvagem agora. As notícias falsas têm um dom para se espalharem como Wildfire. E com as redes sociais dominando nossas vidas agora, tornou-se mais crítico do que nunca distinguir notícias falsas de eventos de notícias reais. É aqui que o Machine Learning pode ajudar. O Facebook já usa a IA para filtrar histórias falsas e spammy dos feeds dos usuários.

Este projeto ML tem como objetivo aproveitar as técnicas de PNL (Processamento de Linguagem Natural) para detectar notícias falsas e histórias enganosas que surgem de fontes não-repuraveis. Você também pode usar a abordagem clássica de classificação de texto para projetar um modelo que possa diferenciar entre notícias reais e falsas. No último método, você pode coletar conjuntos de dados para notícias reais e falsas e criar um modelo ML usando o classificador Naive Bayes para classificar uma notícia como fraudulenta ou real com base nas palavras e frases usadas nela.

Enrol Email Project

O conjunto de dados de e-mail da Enron contém quase 500k e-mails de mais de 150 usuários. É um conjunto de dados extremamente valioso para o processamento de linguagem natural. Este projeto envolve a construção de um modelo ML que usa o algoritmo de clustering k significaans para detectar ações fraudulentas. O modelo irá separar as observações em ‘k’ número de clusters de acordo com padrões similares no conjunto de dados.

Projeto Parkinson

O conjunto de dados de Parkinson inclui 195 registros biomédicos de pessoas com 23 características variadas. A idéia por trás deste projeto é projetar um modelo ML que possa diferenciar as pessoas saudáveis das que sofrem da doença de Parkinson. O modelo utiliza o algoritmo XGboost (aumento do gradiente extremo) baseado em árvores de decisão para fazer a separação.

Projeto Flickr 30K

O conjunto de dados Flickr 30K consiste em mais de 30.000 imagens, cada uma com uma legenda única. Você vai usar este conjunto de dados para construir um gerador de legendas de imagens. A idéia é construir um modelo CNN que possa efetivamente analisar e extrair recursos de uma imagem e criar uma legenda apropriada descrevendo a imagem em inglês.

Projeto de clientes do shopping

Como o nome sugere, o conjunto de dados de clientes do shopping inclui os registros das pessoas que visitaram o shopping, como sexo, idade, ID do cliente, renda anual, pontuação de gastos, etc. Você construirá um modelo que utilizará esses dados para segmentar os clientes em diferentes grupos, com base em seus padrões de comportamento. Essa segmentação de clientes é uma tática de marketing altamente útil utilizada por marcas e marqueteiros para impulsionar as vendas e a receita, ao mesmo tempo em que aumenta a satisfação do cliente.

Projeto de cinética

Para este projeto, você usará um extenso conjunto de dados que inclui três conjuntos de dados separados – Kinetics 400, Kinetics 600 e Kinetics 700 – contendo links URL de mais de 6,5 milhões de vídeos de alta qualidade. Seu objetivo é criar um modelo que possa detectar e identificar as ações de um humano através do estudo de uma série de diferentes observações.

Projeto de sistema de recomendações

Esta é uma rica coleção de conjuntos de dados contendo uma gama diversificada de conjuntos de dados coletados de sites populares como Goodreads resenhas de livros, resenhas de produtos da Amazon, mídias sociais, etc. Seu objetivo é construir um mecanismo de recomendação (como os utilizados pela Amazon e Netflix) que possa gerar recomendações personalizadas para produtos, filmes, músicas, etc., com base nas preferências, necessidades e comportamento online do cliente.

O projeto habitacional de Boston

O conjunto de dados habitacionais de Boston consiste nos detalhes de diferentes casas em Boston com base em fatores como taxa de imposto, taxa de criminalidade, número de quartos em uma casa, etc. É um excelente conjunto de dados para prever os preços de diferentes casas em Boston. Neste projeto, você vai construir um modelo que pode prever o preço de uma nova casa usando a regressão linear. A regressão linear é mais adequada para este projeto já que é usada onde os dados têm uma relação linear entre os valores de entrada e saída e quando a entrada é desconhecida.

Projeto de paisagens-cityscapes

Este conjunto de dados de código aberto inclui anotações de alta qualidade em nível de pixel de seqüências de vídeo coletadas das ruas através de 50 cidades diferentes. Ele é imensamente útil para análise semântica. Você pode usar este conjunto de dados para treinar redes neurais profundas para analisar e entender a paisagem urbana das cidades. O projeto envolve o desenho de um modelo que pode realizar a segmentação de imagens e identificar vários objetos (carros, ônibus, caminhões, árvores, estradas, pessoas, etc.) a partir de uma seqüência de vídeo de rua.

Projeto YouTube 8M

O Youtube 8M é um enorme conjunto de dados que tem 6,1 milhões de IDs de vídeo do YouTube, 350.000 horas de vídeo, 2,6 bilhões de recursos de áudio/visual, 3862 aulas, e uma média de 3 etiquetas para cada vídeo. É amplamente utilizado para projetos de classificação de vídeo. Neste projeto, você constrói um sistema de classificação de vídeo que pode descrever com precisão um vídeo. Ele considerará uma série de entradas diferentes e classificará os vídeos em categorias separadas.

Som urbano 8K

O conjunto de dados de som urbano 8K é utilizado para a classificação do som. Inclui uma colecção diversa de 8732 sons urbanos pertencentes a diferentes classes como sirenes, música de rua, latidos de cão, chilrear de pássaros, pessoas a falar, etc. Você projetará um modelo de classificação de sons que pode detectar automaticamente qual som urbano está tocando no projeto

IMDB-Wiki

Este conjunto de dados rotulado é provavelmente uma das coleções mais extensas de imagens de face coletadas em todo IMDB e Wikipedia. Tem mais de 5 milhões de imagens de rosto etiquetadas com idade e sexo. com o rótulo de sexo e idade. Você irá criar um modelo que pode detectar rostos e prever sua idade e sexo com precisão. Você pode fazer diferentes segmentos de idade/granjas como 0-10, 10-20, 30-40, e assim por diante.

Projeto Librispeech

O conjunto de dados librispeech é uma coleção maciça de discursos em inglês derivados do projeto LibriVox. Contém discursos em inglês com vários sotaques que se estendem por mais de 1000 horas e é a ferramenta perfeita para o reconhecimento da fala. O foco deste projeto é criar um modelo que possa traduzir automaticamente o áudio em texto. Você irá construir um sistema de reconhecimento de fala que pode detectar a fala em inglês e traduzi-la para o formato de texto.

Projeto GTSRB (German traffic sign recognition benchmark) de reconhecimento de sinais de tráfego alemão

Este conjunto de dados contém mais de 50.000 imagens de sinais de tráfego segmentadas em 43 classes e contendo informações sobre a caixa de delimitação de cada sinal de tráfego. É ideal para classificação multiclasse, que é exatamente o que você irá focar aqui. Você irá construir um modelo usando uma estrutura de aprendizagem profunda que pode reconhecer a caixa de delimitação dos sinais e classificar os sinais de tráfego. O projeto pode ser extremamente útil para veículos autônomos, pois detecta os sinais e ajuda os motoristas a tomar as ações necessárias.

29. Sumário de texto de vídeo de jogo desportivo

Este projecto é exactamente o que parece – obter um resumo preciso e conciso de um vídeo desportivo. É uma ferramenta útil para sites esportivos que informam os leitores sobre os destaques dos jogos. Como as redes neurais são melhores para sumarização de texto, você construirá este modelo usando redes de aprendizado profundo como 3D-CNNs, RNNs e LSTMs. Você primeiro fragmentará um vídeo esportivo em várias seções usando os algoritmos ML apropriados e então usará uma combinação de SVM(Support vector machines), redes neurais, e algoritmo k significaans.

30. Gerador de resumo de reuniões de negócios

Summarização envolve extrair os pedaços de informação mais significativos e valiosos de conversas, arquivos de áudio/vídeo, etc., de forma breve e concisa. Geralmente é feita através da captura dos traços estatísticos, linguísticos e sentimentais com a estrutura de diálogo da conversa em questão. Neste projeto, você usará técnicas de aprendizagem profunda e processamento natural da linguagem para criar resumos precisos de reuniões de negócios, mantendo o contexto de toda a conversa.

31. Análise de sentimentos para depressão

Depressão é uma grande preocupação de saúde a nível global. A cada ano, milhões de pessoas cometem suicídio devido à depressão e à saúde mental precária. Normalmente, o estigma ligado aos problemas de saúde mental e o tratamento retardado são as duas principais causas por trás disso. Neste projeto, você vai aproveitar os dados coletados de diferentes plataformas de mídia social e analisar marcadores lingüísticos em postos de mídia social para entender a saúde mental dos indivíduos. A idéia é criar um modelo de aprendizagem profunda que possa oferecer insights valiosos e precisos sobre a saúde mental de uma pessoa muito mais cedo do que os métodos convencionais.

32. Solucionador de equações manuscritas

O reconhecimento de expressões matemáticas manuscritas é um campo de estudo crucial na pesquisa de visão por computador. Você irá construir um modelo e treiná-lo para resolver equações matemáticas manuscritas usando Redes Neurais Convolucionais. O modelo também fará uso de técnicas de processamento de imagem. Este projeto envolve o treinamento do modelo com os dados certos para torná-lo apto a ler dígitos manuscritos, símbolos, etc., para entregar resultados corretos para equações matemáticas de diferentes níveis de complexidade.

33. Reconhecimento facial para detectar o humor e recomendar músicas

É um facto conhecido que as pessoas ouvem música com base no seu humor e sentimentos actuais. Então, porque não criar uma aplicação que possa detectar o humor de uma pessoa pelas suas expressões faciais e recomendar canções em conformidade? Para isso, você usará elementos e técnicas de visão por computador. O objetivo é criar um modelo que possa efetivamente aproveitar a visão computacional para ajudar os computadores a obter um entendimento de alto nível de imagens e vídeos.

34. Gerador musical

Uma composição musical não é nada mais que uma combinação melodiosa de diferentes níveis de frequência. Neste projeto, você irá projetar um gerador automático de música que pode compor pequenas peças de música com o mínimo de intervenção humana. Você usará algoritmos de aprendizagem profunda e redes LTSM para construir este gerador de música.

35. Sistema de previsão de doenças

Este projecto ML foi concebido para prever doenças. Você criará este modelo usando R e R Studio e o Dataset de Câncer de Mama Wisconsin (Diagnóstico). Este conjunto de dados inclui duas classes de preditores – massa mamária benigna e maligna. É essencial ter um conhecimento básico de florestas aleatórias e XGBoost para trabalhar neste projeto.

36. Encontrando um exo-planet habitável

Na última década, temos sido bem sucedidos na identificação de muitos trânsitos e exo-planetas. Como a interpretação manual de potenciais exoplanetas é bastante desafiadora e demorada (para não esquecer, também está sujeita a erro humano), é melhor usar um aprendizado profundo para identificar exoplanetas. Este projecto visa descobrir se existem exoplanetas habitáveis à nossa volta usando dados de CNNs e séries de tempo ruidosas. Este método pode identificar exoplanetas habitáveis com mais precisão do que o método dos exoplanetas com mínimos quadrados.

37. Regeneração de imagens para bobinas antigas & danificadas

Restaurar bobinas de imagens antigas ou danificadas é uma tarefa desafiadora. É quase sempre impossível restaurar fotos velhas ao seu estado original. No entanto, a aprendizagem profunda pode resolver este problema. Você irá construir um modelo de aprendizagem profunda que pode identificar os defeitos em uma imagem (arranhões, furos, dobras, descoloração, etc.) e usando algoritmos de Inpainting para restaurá-la. Você pode até colorir imagens B&W antigas.

Projetos da indústria real

Magenta

Este projeto de pesquisa foca na exploração das aplicações da aprendizagem de máquinas no processo de criação de arte e música. Você desenvolverá uma aprendizagem de reforço única e algoritmos de aprendizagem profunda que podem gerar imagens, canções, música e muito mais. É o projeto perfeito para mentes criativas apaixonadas por arte e música.

BluEx

BluEx está entre a empresa líder em logística na Índia que desenvolveu uma base de fãs, graças às suas entregas atempadas e eficientes. No entanto, como é verdade para todos os fornecedores de logística, a BluEx enfrenta um desafio particular que custa tempo e dinheiro – seus motoristas não freqüentam as melhores rotas de entrega, o que causa atrasos e leva a custos de combustível mais altos. Você irá criar um modelo ML usando o aprendizado de reforço que pode encontrar o caminho mais eficiente para um determinado local de entrega. Isso pode economizar até 15% do custo de combustível para o BluEx.

Motion Studios

Motion Studios gaba-se de ser a maior casa de produção de Rádio da Europa com receitas superiores a um bilião de dólares. Desde que a empresa de mídia lançou seu reality show, RJ Star, eles têm recebido uma resposta fenomenal e estão inundados de clipes de voz. Sendo um reality show, há uma janela de tempo limitada para escolher os candidatos. Você vai construir um modelo que pode diferenciar entre vozes masculina e feminina e classificar clipes de voz para facilitar uma filtragem mais rápida. Isto ajudará a uma seleção mais rápida, facilitando a tarefa dos executivos do reality show.

LithionPower

Lithionpower constrói baterias para veículos eléctricos. Normalmente, os motoristas alugam as baterias da empresa por um dia e substituem-nas por uma bateria carregada. A vida útil da bateria depende de factores como a distância percorrida/dia, excesso de velocidade, etc. LithionPower emprega um modelo de preço variável baseado no histórico de condução de um motorista. O objetivo deste projeto é construir um modelo de cluster que agrupará os motoristas de acordo com seu histórico de condução e incentivará os motoristas com base nesses clusters. Embora isso aumente os lucros em 15-20%, ele também irá cobrar mais dos motoristas com um histórico de direção ruim.

Conclusão

Aqui está uma lista abrangente de ideias de projectos de aprendizagem de máquinas. A aprendizagem de máquinas ainda se encontra numa fase inicial em todo o mundo. Há muitos projetos a serem feitos, e muito a ser melhorado. Com mentes inteligentes e idéias afiadas, sistemas com suporte a negócios ficam melhores, mais rápidos e lucrativos. Se você deseja se sobressair em Machine Learning, você deve reunir experiência prática com tais projetos de Machine Learning.

Apenas trabalhando com ferramentas ML e algoritmos ML você pode entender como as infra-estruturas ML funcionam na realidade. Agora vá em frente e ponha à prova todo o conhecimento que reuniu através do nosso guia de ideias de projectos de aprendizagem de máquinas para construir os seus próprios projectos de aprendizagem de máquinas!