15 intressanta projektidéer om maskininlärning för nybörjare [2021]

Projektidéer om maskininlärning

I takt med att artificiell intelligens (AI) fortsätter att utvecklas snabbt år 2021 blir det allt viktigare att behärska maskininlärning (ML) för alla aktörer inom detta område. Detta beror på att både AI och ML kompletterar varandra. Så om du är nybörjare är det bästa du kan göra att arbeta med några maskininlärningsprojekt.

Vi, här på upGrad, tror på ett praktiskt tillvägagångssätt eftersom enbart teoretisk kunskap inte kommer att vara till hjälp i en arbetsmiljö i realtid. I den här artikeln kommer vi att utforska några intressanta maskininlärningsprojekt som nybörjare kan arbeta med för att sätta sina kunskaper om maskininlärning på prov. I den här artikeln hittar du 15 bästa idéer till maskininlärningsprojekt för nybörjare för att få praktisk erfarenhet.

Men först ska vi ta itu med den mer relevanta frågan som måste lurar i ditt sinne: varför bygga maskininlärningsprojekt?

När det gäller karriärer inom mjukvaruutveckling är det ett måste för blivande utvecklare att arbeta med sina egna projekt. Att utveckla verkliga projekt är det bästa sättet att finslipa dina färdigheter och materialisera dina teoretiska kunskaper i praktisk erfarenhet. Ju mer du experimenterar med olika maskininlärningsprojekt, desto mer kunskap får du.

Men även om läroböcker och studiematerial ger dig all den kunskap du behöver veta om maskininlärning kan du aldrig riktigt behärska ML om du inte investerar din tid i verkliga praktiska experiment – projekt om maskininlärning. När du börjar arbeta med projektidéer för maskininlärning kommer du inte bara att kunna testa dina styrkor och svagheter, utan du kommer också att få en exponering som kan vara oerhört användbar för att öka din karriär. I den här handledningen hittar du 15 intressanta projektidéer för maskininlärning för nybörjare för att få praktisk erfarenhet av maskininlärning.

Här är några maskininlärningsprojekt som nybörjare kan arbeta med:

Här är några häftiga projektidéer för maskininlärning för nybörjare

Klipp på vår video om projektidéer för maskininlärning och ämnen…

Denna lista med projektidéer för maskininlärning för studenter lämpar sig för nybörjare och för de som precis börjat arbeta med maskininlärning eller datavetenskap i allmänhet. Dessa projektidéer för maskininlärning kommer att få dig att komma igång med allt det praktiska du behöver för att lyckas i din karriär som maskininlärningsproffs. Fokus för dessa maskininlärningsprojekt är algoritmer för maskininlärning för nybörjare, dvs. algoritmer som inte kräver att du har en djup förståelse för maskininlärning, och som därför är perfekta för studenter och nybörjare.

Och om du letar efter projektidéer för maskininlärning för sista året, bör den här listan hjälpa dig på traven. Så, utan vidare, låt oss hoppa rakt in i några projektidéer för maskininlärning som kommer att stärka din bas och göra det möjligt för dig att klättra uppför stegen.

Stock Prices Predictor

En av de bästa idéerna för att börja experimentera dig praktiska maskininlärningsprojekt för studenter är att arbeta med Stock Prices Predictor. Affärsorganisationer och företag är idag på jakt efter programvara som kan övervaka och analysera företagets resultat och förutsäga framtida priser på olika aktier. Och med så mycket tillgänglig data om aktiemarknaden är det en grogrund för möjligheter för datavetare med en böjelse för finans.

För att du ska kunna börja måste du dock ha en hel del kunskap inom följande områden:

• Prediktiv analys: Utnyttja olika AI-tekniker för olika dataprocesser, t.ex. datautvinning, datautforskning osv. för att ”förutsäga” beteendet för möjliga resultat.
• Regressionsanalys: Regressionsanalys: Regressionsanalys är en typ av prediktiv teknik som bygger på interaktionen mellan en beroende (mål) och en eller flera oberoende variabler (prediktorer).
• Åtgärdsanalys: I den här metoden analyseras alla åtgärder som utförs av de två tekniker som nämns ovan, varefter resultatet matas in i minnet för maskininlärning.
• Statistisk modellering: Det handlar om att bygga upp en matematisk beskrivning av en process i den verkliga världen och att utarbeta eventuella osäkerheter inom processen.

Vad är maskininlärning och varför det spelar roll

SportsPredictor

I Michael Lewis’ Moneyball förändrade Oakland Athletics laget basebollens ansikte genom att införliva analytisk teknik för scouting av spelare i sin spelplan. Och precis som de kan du också revolutionera sporten i den verkliga världen! Detta är ett utmärkt maskininlärningsprojekt för nybörjare.

Då det inte råder någon brist på data i idrottsvärlden kan du använda dessa data för att bygga roliga och kreativa maskininlärningsprojekt, t.ex. genom att använda statistik från collegesporter för att förutsäga vilken spelare som skulle få den bästa karriären inom vilken sport (talangscouting). Du kan också välja att förbättra lagledningen genom att analysera styrkor och svagheter hos spelarna i ett lag och klassificera dem därefter.

Med den mängd sportstatistik och data som finns tillgänglig är detta en utmärkt arena för att finslipa dina färdigheter i datautforskning och visualisering. För den som har en känsla för Python är Scikit-Learn det perfekta valet eftersom det innehåller en rad användbara verktyg för regressionsanalyser, klassificeringar, datainhämtning och så vidare. Att nämna maskininlärningsprojekt för det sista året kan hjälpa ditt CV att se mycket mer intressant ut än andra.

6 Times Artificial Intelligence Startled The World

Develop A Sentiment Analyzer

Detta är en av de intressanta projektidéerna för maskininlärning. Även om de flesta av oss använder sociala medieplattformar för att förmedla våra personliga känslor och åsikter så att världen kan se dem, ligger en av de största utmaningarna i att förstå ”känslorna” bakom inläggen i sociala medier.

Och det här är den perfekta idén för ditt nästa maskininlärningsprojekt!

Sociala medier blomstrar med massor av användargenererat innehåll. Genom att skapa ett ML-system som kan analysera känslan bakom texter, eller ett inlägg, skulle det bli så mycket lättare för organisationer att förstå konsumenternas beteende. Detta skulle i sin tur göra det möjligt för dem att förbättra sin kundservice och därmed ge utrymme för optimal konsumenttillfredsställelse.

Du kan försöka utvinna data från Twitter eller Reddit för att komma igång med ditt projekt för maskininlärning av sentimentanalyser. Detta kan vara ett av de sällsynta fallen av djupinlärningsprojekt som kan hjälpa dig även i andra aspekter.

Förbättra hälso- och sjukvården

AI- och ML-tillämpningar har redan börjat tränga in i hälso- och sjukvårdsbranschen och håller också snabbt på att förändra den globala hälso- och sjukvårdens utseende. Bärbara produkter för hälso- och sjukvård, fjärrövervakning, telemedicin, robotkirurgi osv. är alla möjliga tack vare algoritmer för maskininlärning som drivs av artificiell intelligens. De hjälper inte bara HCP:s (Health Care Providers) att leverera snabba och bättre hälso- och sjukvårdstjänster utan minskar också läkarnas beroende och arbetsbelastning i betydande utsträckning.

Så, varför inte använda dina färdigheter för att utveckla ett imponerande maskininlärningsprojekt baserat på hälso- och sjukvård? Att hantera ett projekt med algoritmer för maskininlärning för nybörjare kan vara till hjälp för att bygga din karriär med en bra start.

Sjukvårdsbranschen har enorma mängder data till sitt förfogande. Genom att utnyttja dessa data kan man skapa:

• Diagnostiska vårdsystem som automatiskt kan skanna bilder, röntgenbilder osv. och ge en exakt diagnos av eventuella sjukdomar.
• Applikationer för förebyggande vård som kan förutsäga möjligheterna till epidemier som influensa, malaria osv, både på nationell nivå och på samhällsnivå.

Dessa 6 tekniker för maskininlärning förbättrar hälso- och sjukvården

Förbered ML-algoritmer – från grunden!

Detta är en av de utmärkta projektidéerna för maskininlärning för nybörjare. Att skriva ML-algoritmer från grunden ger dig två fördelar:

• En, att skriva ML-algoritmer är det bästa sättet att förstå hur de fungerar.
• Två, du lär dig hur man omvandlar matematiska instruktioner till funktionell kod. Denna färdighet kommer att vara till nytta i din framtida karriär inom maskininlärning.

Du kan börja med att välja en algoritm som är okomplicerad och inte alltför komplex. Bakom skapandet av varje algoritm – även de enklaste – ligger flera noggrant beräknade beslut. När du har uppnått en viss nivå av behärskning när det gäller att bygga enkla ML-algoritmer kan du försöka finjustera och utöka deras funktionalitet. Du kan till exempel ta en vanilj logistisk regressionsalgoritm och lägga till regulariseringsparametrar för att omvandla den till en lasso/ridge-regressionsalgoritm. Att nämna projekt för maskininlärning kan hjälpa ditt CV att se mycket mer intressant ut än andra.

Utveckla ett neuralt nätverk som kan läsa handskrift

En av de bästa idéerna för att börja experimentera du praktiska Java-projekt för studenter är att arbeta med neurala nätverk. Djupinlärning och neurala nätverk är de två senaste modeorden inom artificiell intelligens. Dessa har gett oss tekniska underverk som förarlösa bilar, bildigenkänning och så vidare.
Så nu är det dags att utforska arenan för neurala nätverk. Börja ditt projekt för maskininlärning med neurala nätverk med MNIST Handwritten Digit Classification Challenge. Den har ett mycket användarvänligt gränssnitt som är idealiskt för nybörjare.

Ingenjörer inom maskininlärning: Med expansionen av OTT-plattformar som Netflix och Amazon Prime föredrar människor att titta på innehåll när det passar dem. Faktorer som prissättning, innehållskvalitet & marknadsföring har påverkat dessa plattformars framgång.

Kostnaden för att göra en långfilm har ökat exponentiellt på senare tid. Endast 10 % av de filmer som görs går med vinst. Den hårda konkurrensen från Television & OTT-plattformar tillsammans med den höga biljettkostnaden har gjort det ännu svårare för filmer att tjäna pengar. Den stigande kostnaden för biografbiljetten (tillsammans med popcornkostnaden) gör att biografsalen står tom.

Ett avancerat biljettprissättningssystem kan definitivt hjälpa filmskapare och tittare. Biljettpriset kan vara högre när efterfrågan på biljetter ökar och vice versa. Ju tidigare tittaren bokar biljetten, desto lägre blir kostnaden för en film med hög efterfrågan. Systemet bör på ett smart sätt beräkna prissättningen beroende på tittarnas intresse, sociala signaler och faktorer som rör utbud och efterfrågan.

Iris Flowers Classification ML Project

En av de bästa idéerna att börja experimentera med praktiska maskininlärningsprojekt för studenter är att arbeta med Iris Flowers Classification ML Project. Iris Flowers-dataset är ett av de bästa dataseten för klassificeringsuppgifter. Eftersom irisblommor är av olika arter kan de särskiljas på grundval av längden på sepalerna och kronbladen. Det här ML-projektet syftar till att klassificera blommorna bland de tre arterna Virginica, Setosa och Versicolor.

Det här ML-projektet brukar kallas för maskininlärningens ”Hello World”. Datamängden för irisblommor innehåller numeriska attribut och är perfekt för nybörjare för att lära sig om övervakade ML-algoritmer, främst hur man laddar och hanterar data. Eftersom detta är en liten datamängd kan den dessutom lätt rymmas i minnet utan att kräva särskilda omvandlingar eller skalningsmöjligheter. Och detta är den perfekta idén för ditt nästa maskininlärningsprojekt!

Du kan ladda ner irisdatasetetet här.

BigMart Sales Prediction ML Project

Detta är en utmärkt ML-projektidé för nybörjare. Detta ML-projekt är bäst för att lära sig hur oövervakade ML-algoritmer fungerar. BigMarts försäljningsdataset består av exakt 2013 års försäljningsdata för 1559 produkter på tio försäljningsställen i olika städer.

Syftet här är att använda BigMarts försäljningsdataset för att utveckla en regressionsmodell som kan förutsäga försäljningen av var och en av 1559 produkter under det kommande året i de tio olika BigMart-butikerna. BigMarts försäljningsdataset innehåller specifika attribut för varje produkt och försäljningsställe, vilket hjälper dig att förstå vilka egenskaper hos de olika produkterna och butikerna som påverkar den totala försäljningen av BigMart som varumärke.

Recommendation Engines with MovieLens Dataset

Recommendation engines have become enormt popular in online shopping and streaming sites. Till exempel har onlineplattformar för innehållsströmning som Netflix och Hulu rekommendationsmotorer för att anpassa sitt innehåll efter individuella kundpreferenser och webbläsarhistorik. Genom att skräddarsy innehållet för att tillgodose olika kunders tittarbehov och preferenser har dessa webbplatser kunnat öka efterfrågan på sina streamingtjänster.

Som nybörjare kan du försöka bygga ett rekommendationssystem med hjälp av ett av de mest populära dataset som finns på webben – MovieLens-dataset. Detta dataset innehåller över ”25 miljoner betyg och en miljon taggtillämpningar som tillämpas på 62 000 filmer av 162 000 användare”. Du kan börja det här projektet genom att bygga en world-cloud-visualisering av filmtitlar för att skapa en filmrekommendationsmotor för MovieLens.

Du kan kolla in MovieLens-dataset här.

Predicting Wine Quality using Wine Quality Dataset

Det är ett väletablerat faktum att ålder gör vinet bättre – ju äldre vinet är, desto bättre smakar det. Åldern är dock inte det enda som avgör vinets smak. Många faktorer avgör vinets kvalitetscertifiering, bland annat fysiokemiska tester som alkoholmängd, fast syra, flyktig syra, densitet och pH-nivå, för att nämna några.

I det här ML-projektet måste du utveckla en ML-modell som kan utforska ett vins kemiska egenskaper för att förutsäga dess kvalitet. Datasetet för vinkvalitet som du kommer att använda för det här projektet består av cirka 4898 observationer, inklusive 11 oberoende variabler och en beroende variabel. Att nämna maskininlärningsprojekt för det sista året kan hjälpa ditt CV att se mycket mer intressant ut än andra.

MNIST Handwritten Digit Classification

Detta är ett av de intressanta maskininlärningsprojekten. Djupinlärning och neurala nätverk har hittat användningsområden i många verkliga tillämpningar som bildigenkänning, automatisk textgenerering, förarlösa bilar och mycket mer. Innan du ger dig in i dessa komplexa områden av Deep Learning bör du dock börja med ett enkelt dataset som MNIST-dataset. Så varför inte använda dina kunskaper för att utveckla ett imponerande maskininlärningsprojekt baserat på MNIST?

MNIST-projektet för klassificering av siffror är utformat för att träna maskiner att känna igen handskrivna siffror. Eftersom nybörjare vanligtvis tycker att det är en utmaning att arbeta med bilddata jämfört med platta relationsdata är MNIST-dataset bäst för nybörjare. I det här projektet kommer du att använda MNIST-dataseten för att träna din ML-modell med hjälp av Convolutional Neural Networks (CNNs). Även om MNIST-datasetet smidigt kan rymmas i datorns minne (det är mycket litet) är uppgiften att känna igen handskrivna siffror ganska utmanande.

Du kan få tillgång till MNIST-datasetetet här.

Human Activity Recognition using Smartphone Dataset

Det här är en av de trendiga projektidéerna för maskininlärning. Smartphonedatasetet innehåller 30 personers uppgifter om fitnessaktivitet och information. Dessa data fångades upp via en smartphone utrustad med tröghetssensorer.

Detta ML-projekt syftar till att bygga en klassificeringsmodell som kan identifiera mänskliga fitnessaktiviteter med hög noggrannhet. Genom att arbeta med det här ML-projektet kommer du att lära dig grunderna för klassificering och även hur man löser problem med flera klassificeringar.

14. Objektdetektering med djupinlärning

Detta är ett av de intressanta maskininlärningsprojekten att skapa. När det gäller bildklassificering bör Deep Neural Networks (DNNs) vara ditt förstahandsval. DNNs används redan i många verkliga bildklassificeringstillämpningar, men det här ML-projektet syftar till att öka det ytterligare.

I det här ML-projektet kommer du att lösa problemet med objektsdetektering med hjälp av DNNs. Du måste utveckla en modell som både kan klassificera objekt och även exakt lokalisera objekt av olika klasser. Här kommer du att behandla uppgiften med objektsdetektering som ett regressionsproblem till objektets avgränsande boxmasker. Du kommer också att definiera ett flerskaligt inferensförfarande som kan generera högupplösta objektdetektioner till en minimal kostnad.

Fake News Detection

Detta är en av de utmärkta projektidéerna för maskininlärning för nybörjare, särskilt eftersom falska nyheter sprids som en löpeld nu. Falska nyheter har en förmåga att sprida sig som en löpeld. Och med sociala medier som dominerar våra liv just nu har det blivit viktigare än någonsin att skilja falska nyheter från verkliga nyhetshändelser. Det är här som maskininlärning kan hjälpa till. Facebook använder redan AI för att filtrera falska och skräpiga nyheter från användarnas flöden.

Detta ML-projekt syftar till att utnyttja NLP-tekniker (Natural Language Processing) för att upptäcka falska nyheter och vilseledande historier som kommer från icke tillförlitliga källor. Du kan också använda den klassiska metoden för textklassificering för att utforma en modell som kan skilja mellan riktiga och falska nyheter. I den senare metoden kan du samla in dataset för både riktiga och falska nyheter och skapa en ML-modell med hjälp av Naive Bayes-klassificatorn för att klassificera en nyhet som bedräglig eller riktig baserat på de ord och fraser som används i den.

Enron Email Project

Enron email datasetet innehåller nästan 500k e-postmeddelanden från över 150 användare. Det är ett extremt värdefullt dataset för behandling av naturliga språk. Det här projektet innebär att bygga en ML-modell som använder k-means-klusteralgoritmen för att upptäcka bedrägliga handlingar. Modellen kommer att dela in observationerna i ”k” antal kluster enligt liknande mönster i datamängden.

Parkinsonprojektet

Parkinsondatasetet innehåller 195 biomedicinska register över personer med 23 olika egenskaper. Tanken bakom detta projekt är att utforma en ML-modell som kan skilja mellan friska personer och personer som lider av Parkinsons sjukdom. Modellen använder XGboost-algoritmen (extreme gradient boosting) baserad på beslutsträd för att göra separationen.

Flickr 30K-projektet

Flickr 30K-dataset består av mer än 30 000 bilder som alla har en unik bildtext. Du kommer att använda detta dataset för att bygga en bildtextgenerator. Tanken är att bygga en CNN-modell som effektivt kan analysera och extrahera funktioner från en bild och skapa en passande bildtext som beskriver bilden på engelska.

Mall customers project

Som namnet antyder innehåller datasetet för köpcentrumkunder uppgifter om personer som besökt köpcentret, t.ex. kön, ålder, kund-id, årsinkomst, utgiftspoäng osv. Du ska bygga en modell som använder dessa data för att segmentera kunderna i olika grupper baserat på deras beteendemönster. Sådan kundsegmentering är en mycket användbar marknadsföringstaktik som används av varumärken och marknadsförare för att öka försäljningen och intäkterna och samtidigt öka kundnöjdheten.

Kinetikprojekt

För det här projektet kommer du att använda ett omfattande dataset som innehåller tre separata dataset – Kinetics 400, Kinetics 600 och Kinetics 700 – med URL-länkar till över 6,5 miljoner högkvalitativa videor. Ditt mål är att skapa en modell som kan upptäcka och identifiera en människas handlingar genom att studera en serie olika observationer.

Projektet Rekommendationssystem

Detta är en rik samling datamängder som innehåller en mängd olika datamängder som samlats in från populära webbplatser som Goodreads bokrecensioner, Amazons produktrecensioner, sociala medier osv. Ditt mål är att bygga en rekommendationsmotor (som de som används av Amazon och Netflix) som kan generera personliga rekommendationer för produkter, filmer, musik etc., baserat på kundernas preferenser, behov och beteende på nätet.

Bostons bostadsprojekt

Bostons bostadsdataset består av detaljer om olika hus i Boston baserat på faktorer som skattesats, brottsfrekvens, antal rum i ett hus osv. Det är ett utmärkt dataset för att förutsäga priserna på olika hus i Boston. I det här projektet kommer du att bygga en modell som kan förutsäga priset på ett nytt hus med hjälp av linjär regression. Linjär regression lämpar sig bäst för det här projektet eftersom den används när data har ett linjärt förhållande mellan ingångs- och utgångsvärdena och när ingången är okänd.

Cityscapes project

Detta dataset med öppen källkod innehåller högkvalitativa annotationer på pixelnivå av videosekvenser som samlats in från gator i 50 olika städer. Det är oerhört användbart för semantisk analys. Du kan använda det här datasetet för att träna djupa neurala nät för att analysera och förstå det urbana stadslandskapet. I projektet ingår att utforma en modell som kan utföra bildsegmentering och identifiera olika objekt (bilar, bussar, lastbilar, träd, vägar, människor osv.) från en videosekvens från en gata.

Youtube 8M-projektet

Youtube 8M är ett enormt dataset med 6,1 miljoner YouTube-video-ID:n, 350 000 videotimmar, 2,6 miljarder audio-visuella funktioner, 3862 klasser och i genomsnitt 3 etiketter för varje video. Det används ofta för videoklassificeringsprojekt. I det här projektet ska du bygga ett videoklassificeringssystem som kan beskriva en video på ett korrekt sätt. Det kommer att beakta en rad olika indata och klassificera videorna i separata kategorier.

Urban sound 8K

Dataset Urban sound 8K används för ljudklassificering. Den innehåller en varierad samling av 8732 urbana ljud som tillhör olika klasser, t.ex. sirener, gatumusik, hundskällande, fågelkvitter, människor som pratar osv. Du kommer att utforma en ljudklassificeringsmodell som automatiskt kan upptäcka vilket stadsljud som spelas i

IMDB-Wiki-projektet

Detta märkta dataset är förmodligen en av de mest omfattande samlingarna av ansiktsbilder som samlats in från IMDB och Wikipedia. Den innehåller över 5 miljoner ansiktsbilder märkta med ålder och kön. med märkt kön och ålder. Du kommer att skapa en modell som kan upptäcka ansikten och förutsäga deras ålder och kön med noggrannhet. Du kan skapa olika ålderssegment/intervall som 0-10, 10-20, 30-40 och så vidare.

Librispeech-projektet

Dataset librispeech är en massiv samling engelska tal som härrör från LibriVox-projektet. Den innehåller engelsklästa tal med olika accenter som sträcker sig över 1000 timmar och är det perfekta verktyget för taligenkänning. Fokus för detta projekt är att skapa en modell som automatiskt kan översätta ljud till text. Du kommer att bygga ett system för taligenkänning som kan upptäcka engelskt tal och översätta det till textformat.

German traffic sign recognition benchmark (GTSRB) project

Detta dataset innehåller mer än 50 000 bilder av trafikskyltar som segmenterats i 43 klasser och som innehåller information om den avgränsande rutan för varje trafikskylt. Det är idealiskt för klassificering av flera klasser, vilket är precis vad du kommer att fokusera på här. Du kommer att bygga en modell med hjälp av ett ramverk för djupinlärning som kan känna igen den avgränsande boxen för skyltar och klassificera trafikskyltar. Projektet kan vara mycket användbart för autonoma fordon eftersom det upptäcker skyltar och hjälper förare att vidta nödvändiga åtgärder.

29. Sammanfattning av text från sportmatchvideor

Detta projekt är precis som det låter – att få fram en korrekt och kortfattad sammanfattning av en sportvideo. Det är ett användbart verktyg för sportwebbplatser som informerar läsarna om matchens höjdpunkter. Eftersom neurala nätverk är bäst för textsammanfattningar kommer du att bygga den här modellen med hjälp av djupinlärningsnätverk som 3D-CNNs, RNNs och LSTMs. Du kommer först att fragmentera en sportvideo i flera sektioner med hjälp av lämpliga ML-algoritmer och sedan använda en kombination av SVM(Support vector machines), neurala nätverk och k-means-algoritmen.

30. Generator för sammanfattning av affärsmöten

Sammanfattning innebär att man kort och koncist extraherar de mest meningsfulla och värdefulla bitarna av information från konversationer, ljud-/videofiler osv. Det görs i allmänhet genom att man fångar upp de statistiska, språkliga och känslomässiga dragen med dialogstrukturen i samtalet i fråga. I det här projektet kommer du att använda tekniker för djupinlärning och bearbetning av naturliga språk för att skapa exakta sammanfattningar av affärsmöten samtidigt som du upprätthåller kontexten för hela samtalet.

31. Sentimentanalys för depression

Depression är ett stort hälsoproblem globalt sett. Varje år begår miljontals människor självmord på grund av depression och dålig psykisk hälsa. Vanligtvis är stigmatiseringen av psykiska hälsoproblem och fördröjd behandling de två främsta orsakerna bakom detta. I det här projektet kommer du att utnyttja data som samlats in från olika sociala medieplattformar och analysera språkliga markörer i inlägg i sociala medier för att förstå individers psykiska hälsa. Tanken är att skapa en djupinlärningsmodell som kan ge värdefulla och exakta insikter om en persons psykiska hälsa mycket tidigare än konventionella metoder.

32. Lösare av handskrivna ekvationer

Handskrivna matematiska uttrycksigenkänning är ett viktigt studieområde inom forskningen om datorseende. Du kommer att bygga en modell och träna den för att lösa handskrivna matematiska ekvationer med hjälp av konvolutionella neurala nätverk. Modellen kommer också att använda sig av bildbehandlingstekniker. Projektet innebär att man tränar modellen med rätt data så att den blir skicklig på att läsa handskrivna siffror, symboler osv. för att ge korrekta resultat för matematiska ekvationer med olika komplexitetsnivåer.

33. Ansiktsigenkänning för att upptäcka humör och rekommendera låtar

Det är ett känt faktum att människor lyssnar på musik utifrån sitt aktuella humör och sina känslor. Så varför inte skapa ett program som kan upptäcka en persons humör genom ansiktsuttryck och rekommendera låtar därefter? För detta kommer du att använda element och tekniker för datorseende. Målet är att skapa en modell som effektivt kan utnyttja datorseende för att hjälpa datorer att få en förståelse på hög nivå av bilder och videor.

34. Musikgenerator

En musikkomposition är inget annat än en melodisk kombination av olika frekvensnivåer. I det här projektet ska du konstruera en automatisk musikgenerator som kan komponera korta musikstycken med minimal mänsklig inblandning. Du kommer att använda djupinlärningsalgoritmer och LTSM-nätverk för att bygga denna musikgenerator.

35. System för att förutsäga sjukdomar

Detta ML-projekt är utformat för att förutsäga sjukdomar. Du kommer att skapa den här modellen med hjälp av R och R Studio och bröstcancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset. Detta dataset innehåller två prediktorklasser – godartad och malign bröstmassa. Det är viktigt att ha grundläggande kunskaper om slumpmässiga skogar och XGBoost för att kunna arbeta med detta projekt.

36. Att hitta en beboelig exoplanet

Under det senaste decenniet har vi lyckats identifiera många transiterande och exoplaneter. Eftersom den manuella tolkningen av potentiella exoplaneter är ganska utmanande och tidskrävande (för att inte glömma att den också är utsatt för mänskliga fel) är det bäst att använda djupinlärning för att identifiera exoplaneter. Det här projektet syftar till att ta reda på om det finns några beboeliga exoplaneter runt omkring oss med hjälp av CNNs och bullriga tidsseriedata. Denna metod kan identifiera beboeliga exoplaneter med större precision än minsta kvadratmetoden.

37. Bildregenerering för gamla & skadade rullar

Att återställa gamla eller skadade bildrullar är en utmanande uppgift. Det är nästan alltid omöjligt att återställa gamla bilder till sitt ursprungliga skick. Djupinlärning kan dock lösa detta problem. Du kommer att bygga en djupinlärningsmodell som kan identifiera defekter i en bild (repor, hål, veck, avfärgning osv.) och använda Inpainting-algoritmer för att återställa den. Du kan till och med färglägga gamla B&W-bilder.

Real world industry projects

Magenta

Detta forskningsprojekt är inriktat på att utforska tillämpningar av maskininlärning i skapandeprocessen av konst och musik. Du kommer att utveckla unika algoritmer för förstärkningsinlärning och djupinlärning som kan generera bilder, sånger, musik och mycket mer. Det är det perfekta projektet för kreativa hjärnor som brinner för konst och musik.

BluEx

BluEx är ett av de ledande logistikföretagen i Indien som har utvecklat en hel del fans tack vare sina snabba och effektiva leveranser. Men som alla logistikföretag står BluEx inför en särskild utmaning som kostar både tid och pengar – förarna använder inte ofta de optimala leveransvägarna, vilket orsakar förseningar och leder till högre bränslekostnader. Du kommer att skapa en ML-modell med hjälp av förstärkningsinlärning som kan hitta den mest effektiva vägen för en viss leveransplats. Detta kan spara upp till 15 % av bränslekostnaden för BluEx.

Motion Studios

Motion Studios kan skryta med att vara Europas största radioproduktionshus med intäkter på över en miljard dollar. Ända sedan medieföretaget lanserade sin dokusåpa RJ Star har de fått en fenomenal respons och översvämmas av röstklipp. Eftersom det är en dokusåpa finns det ett begränsat tidsfönster för att välja ut kandidater. Du ska bygga en modell som kan skilja mellan manliga och kvinnliga röster och klassificera röstklipp för att underlätta snabbare filtrering. Detta kommer att bidra till ett snabbare urval, vilket underlättar uppgiften för programledarna.

LithionPower

Lithionpower bygger batterier för elfordon. Vanligtvis hyr förarna företagets batterier för en dag och ersätter dem med ett laddat batteri. Batteriets livslängd beror på faktorer som körd sträcka/dag, överhastighet osv. LithionPower använder en variabel prismodell som baseras på förarens körhistorik. Målet med det här projektet är att bygga en klustermodell som grupperar förare utifrån deras körhistorik och ger incitament till förare utifrån dessa kluster. Detta kommer att öka vinsten med 15-20 %, men det kommer också att ta mer betalt av förare med dålig körhistorik.

Slutsats

Detta är en omfattande lista över idéer till projekt för maskininlärning. Maskininlärning befinner sig fortfarande på ett tidigt stadium i hela världen. Det finns många projekt att genomföra och mycket att förbättra. Med smarta hjärnor och skarpa idéer blir system med stöd för företag bättre, snabbare och lönsammare. Om du vill utmärka dig inom maskininlärning måste du samla praktisk erfarenhet av sådana maskininlärningsprojekt.

Det är bara genom att arbeta med ML-verktyg och ML-algoritmer som du kan förstå hur ML-infrastrukturer fungerar i verkligheten. Gå nu vidare och testa all den kunskap som du har samlat genom vår guide med idéer till projekt för maskininlärning för att bygga dina egna projekt för maskininlärning!

.