Top 10 Machine Learning Projects for Beginners in 2021

Last Updated: 05 Mar 2021

Meg akarod tanulni a gépi tanulást, de nehezen indulsz neki. A könyvek és tanfolyamok nem biztos, hogy éppen elégségesek, ha gépi tanulásról van szó, bár mindig adnak minta gépi tanulási kódokat és részleteket, nem kapsz lehetőséget arra, hogy a gépi tanulást valós problémákra implementáld, és megnézd, hogyan illeszkednek ezek a kódrészletek egymáshoz. A legjobb módja a gépi tanulás elsajátításának, ha kezdő és haladó szintű gépi tanulási projekteket valósít meg. Mindig hasznos betekintést nyerni abba, hogy valódi emberek hogyan kezdik karrierjüket a gépi tanulásban, végponttól végpontig tartó ML-projektek megvalósításával.

Ebben a blogbejegyzésben megtudhatja, hogy a magához hasonló kezdők hogyan érhetnek el nagy előrelépést a gépi tanulás valós problémákra való alkalmazásában ezekkel az iparági szakértők által ajánlott, kezdőknek szóló fantasztikus gépi tanulási projektekkel. A ProjectPro iparági szakértői gondosan összeállították a kezdőknek szóló legjobb gépi tanulási projektek listáját, amelyek lefedik a gépi tanulás olyan alapvető aspektusait, mint a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás, a mélytanulás és a neurális hálózatok. Mindegyik gépi tanulási projektben nyilvánosan elérhető, valós adathalmazokkal fogsz kezdeni. Biztosítjuk, hogy ezt a blogot abszolút érdekesnek és olvasásra érdemesnek fogja találni, mert itt mindent megtudhat a legnépszerűbb gépi tanulási projektekről.

“Milyen projekteket csinálhatok gépi tanulással ?” Ezt a kérdést gyakran kérdezik tőlünk a gépi tanulással ismerkedő kezdők. A ProjectPro iparági szakértői azt javasolják, hogy fedezz fel néhány izgalmas, menő, szórakoztató és egyszerű gépi tanulási projektötletet különböző üzleti területeken, hogy gyakorlati tapasztalatot szerezhess a megtanult gépi tanulási készségekről. Összeállítottunk egy listát innovatív és érdekes gépi tanulási projektekből forráskóddal a gépi tanulásban pályakezdő szakemberek számára. Ezek a gépi tanulással kapcsolatos kezdő projektek tökéletes keverékei a különböző típusú kihívásoknak, amelyekkel az ember találkozhat, amikor gépi tanulási mérnökként vagy adattudósként dolgozik.

Gépi tanulási projektek kezdőknek 2021-ben

1. Sales Forecasting using Walmart Dataset

2. BigMart Sales Prediction ML Project

3. Music Recommendation System (Zeneajánló rendszer) Projekt

4. Human Activity Recognition using Smartphone Dataset

5. Stock Prices Predictor using TimeSeries

6. Predicting Wine Quality using Wine Quality Dataset

7. MNIST Kézzel írt számjegyek osztályozása

8. Elismerő rendszerek készítése Movielens adathalmazzal

9. Boston Housing Price Prediction ML Project

10. Social Media Sentiment Analysis using Twitter Dataset

11. Iris Flowers Classification ML Project

12. Retail Price Optimization using Machine Learning

13. Customer Churn Prediction Analysis

Merüljünk bele!

1. Értékesítési előrejelzés a Walmart adatállományának felhasználásával

Az értékesítési előrejelzés a gépi tanulás egyik leggyakoribb felhasználási esete egy termék értékesítését befolyásoló tényezők azonosítására és a jövőbeli értékesítési volumen becslésére. Ez a gépi tanulási projekt a Walmart-adatkészletet használja, amely 98 termék értékesítési adatait tartalmazza 45 üzletben. Az adatkészlet áruházanként, részlegenként heti bontásban tartalmazza az eladásokat. Ennek a gépi tanulási projektnek a célja az értékesítés előrejelzése minden egyes részlegre vonatkozóan minden egyes üzletben, hogy segítse őket abban, hogy jobb adatvezérelt döntéseket hozzanak a csatorna optimalizálásához és a készlettervezéshez. A Walmart-adatkészlettel való munka kihívása az, hogy kiválasztott árleszállítási eseményeket tartalmaz, amelyek befolyásolják az eladásokat, és amelyeket figyelembe kell venni.

Ez az egyik legegyszerűbb és legmenőbb gépi tanulási projekt, ahol a Walmart-adatkészlet felhasználásával prediktív modellt fog építeni, hogy megbecsülje a jövőbeni eladások számát, és íme, hogyan –

• Importálja az adatokat és vizsgálja meg, hogy megértse az adatokon belüli szerkezetet és értékeket – Kezdje egy CSV-fájl importálásával és alapvető feltáró adatelemzés (EDA) végrehajtásával.
• Az adatok előkészítése a modellezéshez – Több adatkészlet egyesítése és csoportosítási funkció alkalmazása az adatok elemzéséhez.
• Az idősoros grafikon ábrázolása és elemzése.
• A kifejlesztett értékesítési előrejelzési modellek illesztése a képzési adatokra- ARIMA modell létrehozása idősoros előrejelzéshez
• A kifejlesztett modellek összehasonlítása a tesztadatokon.
• Az értékesítési előrejelzési modellek optimalizálása a fontos jellemzők kiválasztásával a pontossági pontszám javítása érdekében.
• A legjobb gépi tanulási modell felhasználása a jövő évi eladások előrejelzéséhez.

Az ezen a Kaggle gépi tanulási projekten végzett munka után meg fogja érteni, hogy a nagy teljesítményű gépi tanulási modellek hogyan tehetik egyszerűvé a teljes értékesítési előrejelzési folyamatot. Használja újra ezeket a végponttól végpontig terjedő értékesítés-előrejelző gépi tanulási modelleket a termelésben, hogy bármelyik áruház vagy kiskereskedelmi üzlet értékesítését előre jelezze.

A Walmart adathalmazzal szeretne dolgozni? Itt érheti el ennek a fantasztikus gépi tanulási projektnek a teljes megoldását – Walmart Store Sales Forecasting Machine Learning Project

2. BigMart Sales Prediction ML Project – Ismerje meg a felügyelet nélküli gépi tanulási algoritmusokat

A BigMart értékesítési adatállománya 1559 termék 2013-as értékesítési adataiból áll, 10 különböző város 10 különböző üzletében. A BigMart értékesítés-előrejelzési ML-projekt célja egy regressziós modell létrehozása, amely megjósolja az 1559 termék mindegyikének értékesítését a következő évre a 10 különböző BigMart-üzlethely mindegyikében. A BigMart értékesítési adatkészlete az egyes termékek és üzletek bizonyos attribútumaiból is áll. Ez a modell segít a BigMartnak megérteni a termékek és üzletek azon tulajdonságait, amelyek fontos szerepet játszanak a teljes értékesítés növelésében.

Az ML-projekt teljes megoldása itt érhető el – BigMart Sales Prediction Machine Learning Project Solution

Music Recommendation System Project

Ez az egyik legnépszerűbb gépi tanulási projekt, amely különböző területeken használható. Lehet, hogy nagyon ismerős lehet egy ajánlórendszer, ha használtál már bármilyen E-commerce webhelyet vagy filmes/zenei webhelyet. A legtöbb E-kereskedelmi oldalon, például az Amazonon, a fizetéskor a rendszer olyan termékeket ajánl, amelyeket hozzáadhat a kosarához. Hasonlóképpen a Netflixen vagy a Spotify-on az Ön által kedvelt filmek alapján a rendszer hasonló filmeket vagy dalokat mutat, amelyek tetszhetnek Önnek. Hogyan csinálja ezt a rendszer? Ez egy klasszikus példa, ahol a gépi tanulás alkalmazható.

Ebben a projektben Ázsia vezető zenei streaming szolgáltatásának adatállományát használjuk fel egy jobb zenei ajánlórendszer létrehozásához. Megpróbáljuk meghatározni, hogy a korábbi választások alapján melyik új dal vagy új előadó tetszene a hallgatónak. Az elsődleges feladat az, hogy megjósoljuk annak az esélyét, hogy egy felhasználó egy bizonyos időn belül ismételten meghallgat egy dalt. Az adatkészletben az előrejelzést 1-es értékkel jelöljük, ha a felhasználó egy hónapon belül ugyanazt a dalt hallgatta meg. Az adatkészlet abból áll, hogy melyik felhasználó melyik dalt és milyen időpontban hallgatta meg.

El akarsz készíteni egy ajánlórendszert – nézd meg ezt a megoldott ML projektet itt – Music Recommendation Machine Learning Project

Human Activity Recognition using Smartphone Dataset

Az okostelefonos adatkészlet 30 ember fitnesztevékenységéről készült felvételekből áll, amelyeket inerciális érzékelőkkel ellátott okostelefonon keresztül rögzítettek. A gépi tanulási projekt célja egy olyan osztályozási modell létrehozása, amely képes pontosan azonosítani az emberi fitnesztevékenységeket. A gépi tanulási projekten végzett munka segít megérteni, hogyan lehet több osztályozási problémát megoldani.

Az ML-projekt forráskódjához itt férhet hozzá Human Activity Recognition using Smartphone Dataset Project

Click here to view a list of 50+ solved, end-to-end Big Data és gépi tanulás projektmegoldások (újrafelhasználható kód + videók)

Stock Prices Predictor using TimeSeries

Ez egy másik érdekes gépi tanulási projektötlet a pénzügyi területen dolgozó vagy dolgozni szándékozó adattudósok/gépi tanulási mérnökök számára. A részvényárfolyam-előrejelző egy olyan rendszer, amely tanul egy vállalat teljesítményéről és megjósolja a jövőbeli részvényárfolyamokat. A részvényárfolyamokkal kapcsolatos munkával kapcsolatos kihívások az, hogy az adatok nagyon szemcsések, ráadásul különböző típusú adatok vannak, mint például volatilitási indexek, árak, globális makrogazdasági mutatók, fundamentális mutatók stb. A tőzsdei adatokkal való munka egyik jó tulajdonsága, hogy a pénzügyi piacok rövidebb visszacsatolási ciklusokkal rendelkeznek, ami megkönnyíti az adatszakértők számára, hogy előrejelzéseiket az új adatokon validálják. A tőzsdei adatokkal való munka megkezdéséhez felvehet egy egyszerű gépi tanulási problémát, például egy szervezet negyedéves jelentéséből származó alapvető mutatók alapján 6 hónapos ármozgások előrejelzését. A tőzsdei adatkészleteket letöltheti a Quandl.com vagy a Quantopian.com oldalról. Különböző idősoros előrejelzési módszerek léteznek a részvényárfolyam, a kereslet stb. előrejelzésére.

Nézze meg ezt a gépi tanulási projektet, ahol megtanulhatja, hogy melyik előrejelzési módszert mikor és hogyan kell alkalmazni idősoros előrejelzési példával. Részvényárak előrejelzése idősoros projekt segítségével

Borminőség előrejelzése borminőségi adathalmaz segítségével

Az ismert tény, hogy minél idősebb a bor, annál jobb az íze. Az életkoron kívül azonban számos más tényező is szerepet játszik a borminőség tanúsításában, amelyek közé olyan fiziokémiai vizsgálatok tartoznak, mint az alkohol mennyisége, a fix savtartalom, az illósavtartalom, a sűrűség meghatározása, a pH és még sok más. Ennek a gépi tanulási projektnek a fő célja egy gépi tanulási modell létrehozása a borok minőségének előrejelzésére a különböző kémiai tulajdonságaik feltárásával. A borminőségi adatkészlet 4898 megfigyelésből áll, 11 független és 1 függő változóval.

Egy gépi tanulási projekt teljes megoldásához itt férhet hozzá – Wine Quality Prediction in R

MNIST Handwritten Digit Classification

A mélytanulás és a neurális hálózatok fontos szerepet játszanak a képfelismerésben, az automatikus szöveggenerálásban, sőt még az önvezető autókban is. Ahhoz, hogy elkezdhessük a munkát ezeken a területeken, egy egyszerű és kezelhető adathalmazzal kell kezdenünk, mint amilyen az MNIST adathalmaz. A képi adatokkal nehéz dolgozni a sima relációs adatokkal szemben, és kezdőként azt javasoljuk, hogy vegye fel és oldja meg az MNIST Handwritten Digit Classification Challenge feladatot. Az MNIST-adatkészlet túl kicsi ahhoz, hogy elférjen a számítógép memóriájában, és kezdőbarát. A kézzel írott számjegyek felismerése azonban kihívás elé állítja Önt.

A képfelismerési problémák megoldásába való klasszikus belépését a teljes megoldás elérésével itt teheti meg – MNIST Handwritten Digit Classification Project

Learn to build Recommender Systems with Movielens Dataset

A Netflix-től a Huluig, a hatékony filmajánló rendszer létrehozásának igénye idővel egyre fontosabbá vált a modern fogyasztók személyre szabott tartalom iránti növekvő igényével. Az egyik legnépszerűbb adathalmaz, amely az interneten elérhető a kezdők számára az ajánlórendszerek építésének megtanulásához, a Movielens adathalmaz, amely körülbelül 1 000 209 filmértékelést tartalmaz 3900 filmről, amelyeket 6040 Movielens felhasználó készített. Azzal kezdheti el a munkát ezzel az adatkészlettel, hogy filmcímek világfelhő vizualizációját építi fel egy filmajánló rendszer létrehozásához.

A megoldott kódpéldákhoz ingyenes hozzáférést talál itt (ezek készen állnak az ML-projektjeihez)

Boston Housing Price Prediction ML Project

Boston House Prices Dataset a Boston különböző helyein található házak áraiból áll. Az adatkészlet tartalmaz továbbá információkat a nem kiskereskedelmi üzletekkel foglalkozó területekről (INDUS), a bűnözési ráta (CRIM), a háztulajdonosok életkora (AGE) és számos más attribútumról (az adatkészlet összesen 14 attribútumot tartalmaz). A Boston Housing adatkészlet letölthető az UCI Machine Learning Repository-ból. A gépi tanulási projekt célja egy új lakás eladási árának előrejelzése azáltal, hogy alapvető gépi tanulási koncepciókat alkalmaz a lakásárak adataira. Ez az adatkészlet 506 megfigyeléssel túl kicsi, és jó kiindulási alapnak tekinthető a gépi tanulással kezdők számára a regressziós koncepciók gyakorlati gyakorlásának beindításához.

Javasolt olvasmány – 15+ adattudományi projekt kezdőknek

Social Media Sentiment Analysis using Twitter Dataset

A közösségi médiaplatformok, mint a Twitter, Facebook, YouTube, Reddit hatalmas mennyiségű nagy adatot generálnak, amelyek különböző módon bányászhatók a trendek, a közhangulat és a vélemények megértéséhez. A közösségi médiaadatok napjainkban relevánssá váltak a márkaépítés, a marketing és az üzleti élet egésze szempontjából. Egy hangulatelemző gépi tanulással megismeri a “tartalomdarab” (lehet IM, e-mail, tweet vagy bármilyen más közösségi média poszt) mögötti különböző érzelmeket, és ugyanezt a mesterséges intelligencia segítségével megjósolja.A Twitter-adatokat a kezdők számára végleges belépési pontnak tekintik a hangulatelemzési gépi tanulási problémák gyakorlásához. A Twitter-adatkészlet használatával a tweet-tartalmak és más kapcsolódó metaadatok, például hashtagek, retweetek, hely, felhasználók és egyéb olyan adatok magával ragadó keverékét kaphatjuk meg, amelyek utat nyitnak az éleslátó elemzéshez. A Twitter-adatkészlet 31 962 tweetből áll, és 3 MB méretű. A Twitter-adatok segítségével megtudhatja, hogy mit mond a világ egy témáról, legyen szó filmekről, az amerikai választásokkal kapcsolatos érzelmekről vagy bármely más trending témáról, mint például annak megjóslása, hogy ki nyeri a 2018-as FIFA-világbajnokságot. A Twitter-adatkészlettel való munka segít megérteni a közösségi média adatbányászattal kapcsolatos kihívásokat, és alaposan megismerheti az osztályozókat is. A legelső probléma, amin kezdőként elkezdhet dolgozni, egy olyan modell létrehozása, amely a tweeteket pozitív vagy negatív kategóriába sorolja.

A megoldott Python és R példákhoz való ingyenes hozzáférést itt találja (ezek készen állnak az adattudományi és ML-projektjeihez)

Iris Flowers osztályozási ML-projekt – Ismerje meg a felügyelt gépi tanulási algoritmusokat

Ez az egyik legegyszerűbb gépi tanulási projekt, az Iris Flowers az osztályozási irodalom legegyszerűbb gépi tanulási adathalmazai közé tartozik. Ezt a gépi tanulási problémát gyakran a gépi tanulás “Hello World”-jeként emlegetik. Az adathalmaz numerikus attribútumokkal rendelkezik, és az ML kezdőknek ki kell találniuk, hogyan töltsék be és kezeljék az adatokat. Az írisz adathalmaz kicsi, ami könnyen elfér a memóriában, és kezdetben nem igényel semmilyen speciális transzformációt vagy méretezést.

Az írisz adathalmaz letölthető az UCI ML Repository – Download Iris Flowers Dataset
A gépi tanulási projekt célja a virágok osztályozása a három faj – virginica, setosa vagy versicolor – közé a szirmok és a szepálok hossza és szélessége alapján.

A megoldott gépi tanulási Python és R kódpéldákhoz való ingyenes hozzáférés itt található (ezek készen állnak a projektekhez)

Gépi tanulási projektek kezdőknek Python forráskóddal 2021-re

12) Kiskereskedelmi ároptimalizálási ML projekt – Dinamikus árképzési gépi tanulási modell dinamikus piacra

Az árképzési versenyek megállás nélkül nőnek minden ipari vertikumban, és az árak optimalizálása a kulcs a nyereség hatékony kezeléséhez minden vállalkozás számára. Az ésszerű ársáv meghatározása és a termékek árképzésének kiigazítása az eladások növelése érdekében, a haszonkulcsok optimális szinten tartása mellett mindig is nagy kihívást jelentett a kiskereskedelmi ágazatban. A kiskereskedők ma a leggyorsabban úgy biztosíthatják a legmagasabb ROI-t, miközben optimalizálják az árképzést, ha kihasználják a gépi tanulás erejét a hatékony árképzési megoldások kialakításához. Az e-kereskedelmi óriás Amazon volt az egyik legkorábbi alkalmazója a gépi tanulásnak a kiskereskedelmi ároptimalizálásban, ami hozzájárult a 2008-as 30 milliárdról 2019-re mintegy 1 billióra történő csillagászati növekedéshez.

Image Credit: spd. group

100+ Datasets for Machine Learning Projects Curated Specially For You

A kiskereskedelmi ároptimalizálás gépi tanulási problémamegoldásához egy olyan gépi tanulási modell betanítása szükséges, amely képes automatikusan úgy árazni a termékeket, ahogy azt az emberek áraznák. A kiskereskedelmi ároptimalizálási gépi tanulási modellek a korábbi értékesítési adatokat, a termékek különböző jellemzőit és egyéb strukturálatlan adatokat, például képeket és szöveges információkat vesznek figyelembe, hogy emberi beavatkozás nélkül megtanulják az árképzési szabályokat, segítve a kiskereskedőket a dinamikus árképzési környezethez való alkalmazkodásban a bevétel maximalizálása érdekében, a haszonkulcsok elvesztése nélkül. A kiskereskedelmi ároptimalizálás gépi tanulási algoritmusa végtelen számú árképzési forgatókönyvet dolgoz fel, hogy valós időben, a terméken belüli több ezer látens kapcsolat figyelembevételével kiválassza a termék optimális árát.

Nézze meg ezt a menő gépi tanulási projektet a kiskereskedelmi ároptimalizálásról, ahol mélyen elmerülhet a valós értékesítési adatok elemzésében egy kávézó számára, ahol egy végponttól végpontig tartó gépi tanulási megoldást épít, amely automatikusan javasolja a megfelelő termékárakat.

13) Ügyfélelhagyás-előrejelzés elemzése Ensemble technikák alkalmazásával a gépi tanulásban

Az ügyfelek egy vállalat legnagyobb értékei, és az ügyfelek megtartása minden vállalkozás számára fontos a bevételek növelése és az ügyfelekkel való hosszú távú, tartalmas kapcsolat kiépítése érdekében. Ráadásul egy új ügyfél megszerzésének költsége ötször több, mint egy meglévő ügyfél megtartásának költsége. Az ügyfelek elvándorlása/elhasználódása az egyik legelismertebb probléma az üzleti életben, amikor az ügyfelek vagy előfizetők abbahagyják az üzletkötést egy szolgáltatással vagy vállalattal. Ideális esetben megszűnnek fizető ügyfélnek lenni. Egy ügyfélről akkor beszélünk, ha egy bizonyos idő eltelt azóta, hogy az ügyfél utoljára kapcsolatba lépett a vállalkozással.

Az ügyfél elvándorlásának csökkentése szempontjából kritikus fontosságú annak azonosítása, hogy egy ügyfél elvándorol-e és mikor, valamint az ügyfélmegtartást célzó, gyorsan megvalósítható információk nyújtása. A mi agyunk nem képes megelőzni az ügyfelek millióinak elvándorlását, ebben segíthet a gépi tanulás. A gépi tanulás hatékony módszereket kínál az elvándorlás mögöttes tényezőinek azonosítására, valamint leíró eszközöket az elvándorlás kezelésére. A gépi tanulási algoritmusok létfontosságú szerepet játszanak a proaktív elvándorláskezelésben, mivel feltárják azon ügyfelek viselkedési mintáit, akik már abbahagyták a szolgáltatások igénybevételét vagy a termékek vásárlását. Ezután a gépi tanulási modellek összevetik a meglévő ügyfelek viselkedését ezekkel a mintákkal, hogy azonosítsák a potenciális lemorzsolódókat.

Image Credit. :gallery.azure.ai

De hogyan kezdjünk hozzá az ügyfelek lemorzsolódásának előrejelzésével kapcsolatos gépi tanulási probléma megoldásához? Mint minden más gépi tanulási problémához, az adattudósoknak vagy gépi tanulási mérnököknek össze kell gyűjteniük és elő kell készíteniük az adatokat a feldolgozáshoz. Ahhoz, hogy bármilyen gépi tanulási megközelítés hatékony legyen, érdemes az adatokat a megfelelő formátumban megtervezni. A feature engineering a churn-előrejelző gépi tanulási modell legkreatívabb része, ahol az adatszakértők a tapasztalataikat, az üzleti kontextust, az adatok szakterületének ismeretét és a kreativitásukat használják a jellemzők létrehozására és a gépi tanulási modell testre szabására, hogy megértsék, miért történik az ügyfelek elvándorlása egy adott vállalkozásban.

Image Credit: medium.com

A banki ágazatban például két olyan számlát, amelynek azonos a havi záróegyenlege, nehéz lehet megkülönböztetni a churn-előrejelzéshez. A feature engineering azonban hozzáadhat egy idődimenziót ezekhez az adatokhoz, így az ML-algoritmusok meg tudják különböztetni, ha a havi záróegyenleg eltért attól, amit általában elvárnak egy ügyféltől. Az olyan mutatók, mint az alvó számlák, a növekvő pénzfelvételek, a felhasználási trendek, a nettó egyenlegkiáramlás az elmúlt néhány napban, az elvándorlás korai figyelmeztető jelei lehetnek. Ezek a belső adatok külső adatokkal, például a versenytársak ajánlataival kombinálva segíthetnek az ügyfélelvándorlás előrejelzésében. A jellemzők azonosítása után a következő lépés az, hogy megértsük, miért fordulnak elő elvándorlások az üzleti környezetben, és a dimenzionalitás csökkentése érdekében távolítsuk el azokat a jellemzőket, amelyek nem erős előrejelzők.

Nézze meg ezt a végponttól végpontig tartó gépi tanulási projektet Python nyelvű forráskóddal az ügyfélelvándorlás előrejelzésének elemzéséről Ensemble Learning használatával az elvándorlás elleni küzdelemben.

Hogyan kezdjek el egy gépi tanulási projektet?

Minden projekt sikeresen halad előre szilárd tervezés nélkül, és ez alól a gépi tanulás sem kivétel. Az első gépi tanulási projekt felépítése valójában nem olyan nehéz, mint amilyennek tűnik, feltéve, hogy van egy szilárd tervezési stratégiája. Bármely ML-projekt elindításához egy átfogó, végponttól végpontig tartó megközelítést kell követni – a projekttervezéstől kezdve a modell telepítéséig és a termelésben történő kezeléséig Itt van a mi véleményünk a gépi tanulási projektterv alapvető lépéseiről, hogy biztosítsa, hogy a legtöbbet hozza ki minden egyes egyedi projektből –

1) Első lépés: Gépi tanulás projekttervezés

Minden más előtt értse meg, hogy mik az ML-projekt üzleti követelményei. Egy ML-projekt indításakor alapvető lépés annak a releváns üzleti felhasználási esetnek a kiválasztása, amelynek kezelésére a gépi tanulási modell épülni fog. A megfelelő gépi tanulási felhasználási eset kiválasztása és annak megtérülésének értékelése fontos minden gépi tanulási projekt sikeréhez.

2) Második lépés: Adatok

Az adatok minden gépi tanulási modell éltető elemei, és adatok nélkül lehetetlen gépi tanulási modellt képezni. A gépi tanulási projekt életciklusának adatszakasza négy lépésből áll: –

• Adatkövetelmények – Fontos megérteni, hogy milyen adatokra lesz szükség, az adatok formátumát, az adatforrásokat és az adatforrások megfelelőségi követelményeit.

• Adatgyűjtés – Az adatbázis-adminisztrátorok, adatarchitektek vagy fejlesztők segítségével létre kell hozni az adatgyűjtési stratégiát, hogy az adatokat a szervezeten belüli helyekről vagy más, harmadik féltől származó szállítóktól nyerjük ki.

• Exploratív adatelemzés – Ez a lépés alapvetően az adatigények validálását jelenti, hogy megbizonyosodjon arról, hogy az adatok megfelelőek, az adatok jó állapotban vannak és hibamentesek.

• Adatok előkészítése – Ez a lépés az adatok gépi tanulási algoritmusok általi felhasználásra való előkészítését jelenti. A hibajavítás, a feature engineering, a gépek számára érthető adatformátumba történő kódolás és az anomáliák korrekciója az adatok előkészítésével járó feladatok.

3) Harmadik lépés – A modell felépítése

A projekt jellegétől függően ez a lépés néhány napot vagy hónapot is igénybe vehet. A modellezési szakaszban döntést hozunk arról, hogy melyik gépi tanulási algoritmust használjuk, és elkezdjük a modell betanítását az adatokon. A modell kiválasztásához fontos annak megértése, hogy egy gépi tanulási modellnek milyen pontossági, hiba- és helyességi mértéket kell betartania. Miután betanította a modellt, validálási adatokon értékeli azt, így elemzi a teljesítményét és megakadályozza a túlillesztést. A modell kiértékelése kritikus lépés, mert ha egy modell tökéletesen működik a múltbeli adatokkal, de a jövőbeli adatokkal gyenge teljesítményt ad vissza, akkor nem hasznos.

4) Negyedik lépés – A modell bevezetése a termelésbe

Ez a lépés a szoftver vagy alkalmazás végfelhasználókhoz való bevezetését jelenti, hogy az új adatok a további tanulás érdekében a gépi tanulási modellbe áramolhassanak. A gépi tanulási modell telepítése nem elég, meg kell győződni arról is, hogy a gépi tanulási modell az elvárásoknak megfelelően teljesít. A modelljét az új éles termelési adatokon újra kell tanítania, hogy biztosítsa annak pontosságát vagy teljesítményét – ez a modellhangolás. A modelltuninghoz a modell validálása is szükséges, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a modell nem sodródik vagy nem válik elfogulttá.

Hogyan írja be a gépi tanulási projekteket az önéletrajzába?

A valós világbeli tapasztalat úgy készít fel a végső sikerre, mint semmi más. Kezdő gépi tanulóként minél több valós idejű tapasztalatot szerezhetsz gépi tanulási projekteken dolgozva, annál felkészültebb leszel az évtized legforróbb állásainak megragadására. Az, hogy az adattudományi képzés elvégzése után gépi tanulási állást kapj, vagy hogy adattudósként sikeres legyél, azon múlik, hogy el tudod-e adni magad. Miután elvégezte az átfogó adattudományi képzést, a következő lépés ahhoz, hogy gépi tanulási mérnökként vagy adattudósként elsőrangú munkát kapjon, egy kiváló portfólió létrehozása, amely bemutatja a gépi tanulási technikák alkalmazására való képességét a leendő munkaadóinak. Az érdekes ML-projekteken való munka nagyszerű módja annak, hogy beindítsa karrierjét vállalati gépi tanulási mérnökként vagy adattudósként. A munkáltatók látni szeretnék, hogy milyen adattudományhoz és gépi tanuláshoz kapcsolódó projekteken dolgozott, hogy értékelhessék az adattudomány és a gépi tanulás terén szerzett képességeinek skáláját. Néhány szórakoztató, menő és érdekes adattudományi és gépi tanulási projektpélda kiemelése az önéletrajzában nagyobb súllyal esik latba, mint az, hogy elmondja, mennyit tud. Íme, hogyan csatolhat fantasztikus projekteket a gépi tanulással kapcsolatos önéletrajzához –

• A gépi tanulással kapcsolatos önéletrajzban közvetlenül a munkatapasztalattal foglalkozó rész után megemlítheti a gépi tanulással kapcsolatos projekteket.
• A számozás sorrendjét kövesse a projektek címe mellett, amelyeken dolgozott.
• A projekt címét egy kis rövid ismertetőnek kell követnie az adathalmazról és a problémafelvetésről.
• Memlítse meg a gépi tanulási eszközöket és technológiákat, amelyeket a projekt befejezéséhez használt.
• Végül, de nem utolsósorban, a portfóliójában/önéletrajzában minden gépi tanulási projektet linkeljen a GitHubhoz, a személyes webhelyhez vagy a bloghoz, hogy mélyebben megértse az elért eredményeit.

Akár egy erős gépi tanulási portfóliót szeretne felépíteni, akár az adattudományi képzésen tanult analitikai készségeket szeretné gyakorolni, mi gondoskodunk róla. Sok gépi tanulással kezdő nem tudja, hol kezdje, milyen gépi tanulási projekteket végezzen, milyen gépi tanulási eszközöket, technikákat és keretrendszereket használjon. Megkönnyítettük az adattudomány és a gépi tanulás kezdők számára a feladatot azzal, hogy összeállítottunk egy listát a gépi tanulási projektek érdekes ötleteiről és azok megoldásairól. Ezek a gépi tanulási projektötletek a népszerű Kaggle adattudományi kihívásokból származnak, és remek módja a gépi tanulás elsajátításának. A projektek ezen listája tökéletes módja annak, hogy a gépi tanulási projektek bekerüljenek az önéletrajzába. A megfelelő gondolkodásmód, a tanulási hajlandóság és a sok adatfeltárás mind szükséges az adattudományi és a gépi tanulással kapcsolatos projektek megoldásának megértéséhez. Felfedezhet 50+ adattudományi és ML projektet a megtanulandó készségek, eszközök és technikák alapján.

Mielőtt elkezdené a projektet, hasznos, ha hozzáfér egy könyvtárnyi gépi tanulási projektkódpéldához. Így bármikor, amikor elakad a projekttel kapcsolatban, ezeket a megoldott példákat használhatja, hogy feloldódjon.

Hozzáférés az adattudomány és a gépi tanulás projektkódpéldáihoz

Mi következik?

A gépi tanulás mestere csak sok gyakorlással és kísérletezéssel válhat valaki. Az elméleti tudás megléte biztosan segít, de az alkalmazás az, ami a leginkább segíti a fejlődést. Semmilyen elméleti tudás nem helyettesítheti a gyakorlatias gyakorlást. Segít azonban, ha először megismerkedik a fent felsorolt innovatív gépi tanulási projektekkel.

Ha kezdő és új a gépi tanulásban, akkor a ProjectPro iparági szakértői által tervezett gépi tanulási projekteken való munka az egyik legjobb időbefektetés lesz. Ezeket a projekteket kezdőknek terveztük, hogy segítsenek nekik gyorsan fejleszteni az alkalmazott gépi tanulási készségeiket, miközben lehetőséget adnak arra, hogy érdekes üzleti felhasználási eseteket fedezzenek fel különböző területeken – kiskereskedelem, pénzügy, biztosítás, gyártás stb. Ha tehát élvezni szeretné a gépi tanulás tanulását, motivált akar maradni, és gyors fejlődést szeretne elérni, akkor a ProjectPro érdekes ML-projektjei Önnek szólnak. Ráadásul ezeket a gépi tanulási projekteket hozzáadhatod a portfóliódhoz, és egy magasabb fizetéssel és jutalmazó juttatásokkal kecsegtető csúcsmunkát kaphatsz.

Kattints ide a több mint 50 megoldott, teljes körű projektmegoldás listájának megtekintéséhez a gépi tanulás és a nagy adatok területén

PREVIOUS

NEXT