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# Einführung
Maschinelles Lernen ist eine der transformativsten Technologien unserer Zeit und fördert die Innovation in allem, von Gesundheitswesen und Finanzen bis hin zu Unterhaltung und E-Commerce. Während es wichtig ist, die zugrunde liegende Theorie der Algorithmen zu verstehen, liegt der Schlüssel zum Beherrschen des maschinellen Lernens in der praktischen Anwendung. Für aufstrebende Datenwissenschaftler und maschinelles Lerningenieure ist der Aufbau eines Portfolios praktischer Projekte der effektivste Weg, um die Lücke zwischen akademischem Wissen und realer Problemlösung zu schließen. Dieser projektbasierte Ansatz verfeinert nicht nur Ihr Verständnis relevanter Konzepte, sondern demonstriert auch Ihre Fähigkeiten und Initiative für potenzielle Arbeitgeber.
In diesem Artikel führen wir Sie durch sieben grundlegende Projekte für maschinelles Lernen, die speziell für Anfänger ausgewählt wurden. Jedes Projekt deckt einen anderen Bereich ab, von prädiktiver Modellierung und natürlicher Sprachverarbeitung bis hin zu Pc Imaginative and prescient, wobei Sie ein abgerundetes Fähigkeitssatz und das Vertrauen bieten, Ihre Karriere in diesem aufregenden Bereich voranzutreiben.
# 1. Vorhersage des Überlebens des titanischen
Der Titanic -Datensatz ist eine klassische Wahl für Anfänger, da seine Daten leicht zu verstehen sind. Ziel ist es, vorherzusagen, ob ein Passagier die Katastrophe überlebt hat. Sie verwenden Funktionen wie Alter, Geschlecht und Passagierklasse, um diese Vorhersagen zu treffen.
Dieses Projekt lehrt wesentliche Datenvorbereitungsschritte wie Datenreinigung und Handhabung fehlender Werte. Sie lernen auch, wie Sie Daten in Trainings- und Testsätze aufteilen. Sie können Algorithmen wie logistische Regression anwenden, die intestine für die Vorhersage eines von zwei Ergebnissen oder Entscheidungsbäumen geeignet sind, die Vorhersagen auf der Grundlage einer Reihe von Fragen machen.
Nach dem Coaching Ihres Modells können Sie seine Leistung anhand von Metriken wie Genauigkeit oder Präzision bewerten. Dieses Projekt ist eine großartige Einführung in die Arbeit mit realen Daten und grundlegenden Modellbewertungstechniken.
# 2. Vorhersage der Aktienkurse
Die Vorhersage von Aktienkursen ist ein gemeinsames Projekt für maschinelles Lernen, bei dem Sie zukünftige Aktienwerte anhand historischer Daten prognostizieren. Dies ist ein Zeitreihenproblem, da die Datenpunkte in zeitlicher Reihenfolge indiziert werden.
Sie werden lernen, wie Sie Zeitreihendaten analysieren, um zukünftige Traits vorherzusagen. Zu den allgemeinen Modellen für diese Aufgabe gehören autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsdurchschnitt (ARIMA) oder langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM)-letzteres ist eine Artwork neuronaler Netzwerk, das für sequentielle Daten intestine geeignet ist.
Sie praktizieren auch Characteristic Engineering, indem Sie neue Funktionen wie Verzögerungwerte und Umzugsmittelwerte erstellen, um die Modellleistung zu verbessern. Sie können Aktiendaten von Plattformen wie beziehen Yahoo Finance. Nachdem Sie die Daten geteilt haben, können Sie Ihr Modell trainieren und es mit einem metrischen Quadratfehler (MSE) bewerten.
# 3.. Erstellen eines E -Mail -Spam -Klassifikators
Dieses Projekt umfasst das Erstellen eines E -Mail -Spam -Klassifikators, in dem automatisch festgelegt wird, ob eine E -Mail Spam ist. Es dient als großartige Einführung in die natürliche Sprachverarbeitung (NLP), dem Bereich der KI, das es darauf konzentriert, Computern die menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.
Sie lernen wesentliche Textvorverarbeitungstechniken, einschließlich Tokenisierung, Stamm und Lemmatisierung. Sie werden auch Textual content in numerische Merkmale mithilfe von Methoden wie dem Time period Frequenz-Inverse-Dokumentfrequenz (TF-IDF) konvertieren, mit denen maschinelle Lernmodelle mit den Textdaten arbeiten können.
Sie können Algorithmen wie Naive Bayes implementieren, die besonders für die Textklassifizierung effektiv sind oder Vektorautomaten (SVM) unterstützen, die für hochdimensionale Daten leistungsfähig sind. Ein geeigneter Datensatz für dieses Projekt ist das Enron -E -Mail -Datensatz. Nach dem Coaching können Sie die Leistung des Modells anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Rating bewerten.
# 4.. Handschriftliche Ziffern erkennen
Handschriftliche Ziffernerkennung ist ein klassisches Projekt für maschinelles Lernen, das eine hervorragende Einführung in die Pc Imaginative and prescient bietet. Ziel ist es, handgeschriebene Ziffern (0-9) aus Bildern mithilfe der bekannten Bilder zu identifizieren MNIST -Datensatz.
Um dieses Drawback zu lösen, untersuchen Sie Deep Studying und Faltungsnetzwerke (CNNs). CNNs wurden speziell für die Verarbeitung von Bilddaten entwickelt, wobei Schichten wie Faltungsschichten und Pooling -Ebenen automatisch Options aus den Bildern extrahieren.
Ihr Workflow umfasst die Größe und Normalisierung der Bilder, bevor Sie ein CNN -Modell ausbilden, um die Ziffern zu erkennen. Nach dem Coaching können Sie das Modell auf neuen, unsichtbaren Bildern testen. Dieses Projekt ist eine praktische Möglichkeit, sich über Bilddaten und die Grundlagen des Deep -Lernens zu informieren.
# 5. Erstellen eines Filmempfehlungssystems
Filmempfehlungssysteme, die von Plattformen wie Netflix und Amazon verwendet werden, sind eine beliebte Anwendung des maschinellen Lernens. In diesem Projekt erstellen Sie ein System, das den Benutzern auf der Grundlage ihrer Vorlieben Filme vorschlägt.
Sie erfahren mehr über zwei Haupttypen von Empfehlungssystemen: die kollaborative Filterung und inhaltsbasierte Filterung. Die kollaborative Filterung liefert Empfehlungen, die auf den Vorlieben ähnlicher Benutzer basieren, während die inhaltsbasierte Filterung Filme vorschlägt, die auf den Attributen von Elementen basieren, die ein Benutzer in der Vergangenheit gemocht hat.
Für dieses Projekt werden Sie sich wahrscheinlich auf die kollaborative Filterung konzentrieren, indem Sie Techniken wie Singular Worth Decomposition (SVD) verwenden, um Vorhersagen zu vereinfachen. Eine großartige Ressource dafür ist die MOVIELENS DATASETdie Filmbewertungen und Metadaten enthält.
Sobald das System erstellt wurde, können Sie seine Leistung mithilfe von Metriken wie Quadratfehler (RMSE) oder Präzisionsrecalls von Root Imply Sq. ERRAGE bewerten.
# 6. Vorhersage der Kundenwanderung
Die Buyer Churn -Vorhersage ist ein wertvolles Instrument für Unternehmen, die Kunden behalten möchten. In diesem Projekt werden Sie voraussagen, welche Kunden wahrscheinlich einen Service stornieren. Sie verwenden Klassifizierungsalgorithmen wie die logistische Regression, die für binäre Klassifizierung oder zufällige Wälder geeignet ist, die häufig eine höhere Genauigkeit erreichen können.
Eine wichtige Herausforderung in diesem Projekt besteht darin, mit unausgeglichenen Daten zu arbeiten, die auftreten, wenn eine Klasse (z. B. Kunden, die sich wenden) viel kleiner als die andere. Sie lernen Techniken, um dies anzugehen, wie z. B. Überabtastung oder Unterabtastung. Sie werden auch Standarddatenvorverarbeitungsschritte wie die Handhabung fehlender Werte und kodierende kategoriale Merkmale durchführen.
Nach dem Coaching Ihres Modells bewerten Sie es mit Instruments wie der Verwirrungsmatrix und den Metriken wie dem F1-Rating. Sie können öffentlich verfügbare Datensätze wie die verwenden Telco -Kundendatensatz von Kaggle.
# 7. Erkennen von Gesichtern in Bildern
Die Gesichtserkennung ist eine grundlegende Aufgabe in der Pc Imaginative and prescient mit Anwendungen, die von Sicherheitssystemen bis hin zu Social -Media -Apps reichen. In diesem Projekt lernen Sie, wie Sie das Vorhandensein und die Lage von Gesichtern in einem Bild erkennen.
Sie verwenden Objekterkennungsmethoden wie Haar Cascades, die in der verfügbar sind Opencv Bibliothek, ein weit verbreitetes Instrument für Pc Imaginative and prescient. In diesem Projekt werden Sie Bildverarbeitungstechniken wie Filterung und Kantenerkennung vorgestellt.
OpenCV bietet vorgeschriebene Klassifikatoren, die es unkompliziert machen, Gesichter in Bildern oder Movies zu erkennen. Sie können das System dann fein abstellen, indem Sie seine Parameter einstellen. Dieses Projekt ist ein großer Einstiegspunkt zum Erkennen von Gesichtern und anderen Objekten in Bildern.
# Abschluss
Diese sieben Projekte bilden eine solide Grundlage für die Grundlagen des maschinellen Lernens. Jeder konzentriert sich auf unterschiedliche Fähigkeiten, die Abdeckung von Klassifizierung, Regression und Pc Imaginative and prescient. Wenn Sie sie durcharbeiten, sammeln Sie praktische Erfahrungen mit realen Daten und gemeinsamen Algorithmen, um praktische Probleme zu lösen.
Sobald Sie diese Projekte abgeschlossen haben, können Sie sie zu Ihrem Portfolio und Ihrem Lebenslauf hinzufügen, um potenzielle Arbeitgeber abzuheben. Diese Projekte sind jedoch sehr effektiv für das Lernen von maschinellem Lernen und helfen Ihnen dabei, sowohl Ihre Fähigkeiten als auch Ihr Vertrauen in das Gebiet aufzubauen.
Jayita Gulati ist ein Fanatic und technische Schriftsteller für maschinelles Lernen, der von ihrer Leidenschaft für den Aufbau maschineller Lernmodelle angetrieben wird. Sie hat einen Grasp -Abschluss in Informatik an der Universität von Liverpool.