Los 10 mejores proyectos de aprendizaje automático para principiantes en 2021

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Última actualización: 05 Mar 2021

Quieres aprender machine learning pero te cuesta iniciarte en él. Los libros y los cursos pueden no ser suficientes cuando se trata de aprendizaje de la máquina aunque siempre dan códigos de aprendizaje de la máquina de la muestra y fragmentos, usted no consigue una oportunidad de implementar el aprendizaje de la máquina a los problemas del mundo real y ver cómo estos fragmentos de código encajan. La mejor manera de iniciarse en el aprendizaje automático es implementar proyectos de aprendizaje automático de nivel principiante a avanzado. Siempre es útil obtener información sobre cómo las personas reales están comenzando sus carreras en el aprendizaje de máquinas mediante la implementación de proyectos de ML de extremo a extremo.

En esta publicación del blog, descubrirá cómo los principiantes como usted pueden hacer grandes progresos en la aplicación del aprendizaje de máquinas a los problemas del mundo real con estos fantásticos proyectos de aprendizaje de máquinas para principiantes recomendados por expertos de la industria. Los expertos de la industria de ProjectPro han curado cuidadosamente la lista de los mejores proyectos de aprendizaje automático para principiantes que cubren los aspectos centrales del aprendizaje automático como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje profundo y las redes neuronales. En todos estos proyectos de aprendizaje automático comenzarás con conjuntos de datos del mundo real que están disponibles públicamente. Te aseguramos que este blog te resultará absolutamente interesante y que vale la pena leerlo por todo lo que puedes aprender desde aquí sobre los proyectos de machine learning más populares.

«¿Qué proyectos puedo hacer con machine learning?» A menudo nos preguntan mucho esta pregunta los principiantes que se inician en el aprendizaje automático. Los expertos de la industria de ProjectPro recomiendan que explore algunas ideas de proyectos de aprendizaje automático emocionantes, geniales, divertidas y fáciles en diversos dominios empresariales para obtener experiencia práctica en las habilidades de aprendizaje automático que ha aprendido. Hemos elaborado una lista de proyectos de aprendizaje automático innovadores e interesantes con código fuente para los profesionales que comienzan su carrera en el aprendizaje automático. Estos proyectos para principiantes sobre el aprendizaje automático son una mezcla perfecta de varios tipos de desafíos que uno puede encontrar cuando trabaja como ingeniero de aprendizaje automático o científico de datos.

Proyectos de aprendizaje automático para principiantes en 2021

1. Previsión de ventas utilizando el conjunto de datos de Walmart

2. Proyecto ML de predicción de ventas de BigMart

3. Sistema de recomendación musical. Proyecto

4. Reconocimiento de la actividad humana mediante un conjunto de datos de teléfonos inteligentes

5. Predicción de los precios de las acciones mediante series temporales

6. Predicción de la calidad del vino mediante un conjunto de datos de calidad del vino

7. MNIST Clasificación de dígitos escritos a mano

8. Aprender a construir sistemas de recomendación con el conjunto de datos Movielens

9. Proyecto ML de predicción del precio de la vivienda en Boston

10. Análisis del sentimiento de los medios sociales utilizando Twitter Dataset

11. Proyecto ML de clasificación de flores de lirio

12. Optimización de precios de venta al por menor mediante aprendizaje automático

13. Análisis de predicción de abandono de clientes

¡Sumergámonos!

1. Previsión de ventas utilizando el conjunto de datos de Walmart

La previsión de ventas es uno de los casos de uso más comunes del aprendizaje automático para identificar los factores que afectan a las ventas de un producto y estimar el volumen de ventas futuro. Este proyecto de aprendizaje automático hace uso del conjunto de datos de Walmart que tiene datos de ventas de 98 productos en 45 puntos de venta. El conjunto de datos contiene las ventas por tienda, por departamento y semanalmente. El objetivo de este proyecto de aprendizaje automático es prever las ventas de cada departamento en cada tienda para ayudarles a tomar mejores decisiones basadas en datos para la optimización del canal y la planificación del inventario. El aspecto desafiante de trabajar con el conjunto de datos de Walmart es que contiene eventos de rebajas seleccionados que afectan a las ventas y deben tenerse en cuenta.

Este es uno de los proyectos de aprendizaje automático más sencillos y geniales en el que construirás un modelo predictivo utilizando el conjunto de datos de Walmart para estimar el número de ventas que van a realizar en el futuro y aquí te explicamos cómo –

• Importar los datos y explorarlos para entender la estructura y los valores dentro de los datos – Comienza importando un archivo CSV y realizando un análisis exploratorio de datos (EDA) básico.
• Preparar los datos para el modelado- Combinar múltiples conjuntos de datos y aplicar la función de agrupar por para analizar los datos.
• Planificar un gráfico de series temporales y analizarlo.
• Ajustar los modelos de previsión de ventas desarrollados a los datos de entrenamiento- Crear un modelo ARIMA para la previsión de series temporales
• Comparar los modelos desarrollados en los datos de prueba.
• Optimizar los modelos de previsión de ventas eligiendo características importantes para mejorar la puntuación de precisión.
• Aproveche el mejor modelo de aprendizaje automático para predecir las ventas del próximo año.

Después de trabajar en este proyecto de aprendizaje automático de Kaggle, comprenderá cómo los potentes modelos de aprendizaje automático pueden simplificar el proceso general de previsión de ventas. Reutilice estos modelos de aprendizaje automático de previsión de ventas de principio a fin en la producción para pronosticar las ventas de cualquier departamento o tienda minorista.

¿Quiere trabajar con el conjunto de datos de Walmart? Acceda a la solución completa de este impresionante proyecto de aprendizaje automático aquí – Proyecto de aprendizaje automático de predicción de ventas de la tienda Walmart

2. Proyecto ML de predicción de ventas de BigMart – Aprenda sobre los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado

El conjunto de datos de ventas de BigMart consiste en datos de ventas de 2013 para 1559 productos a través de 10 puntos de venta diferentes en diferentes ciudades. El objetivo del proyecto ML de predicción de ventas de BigMart es construir un modelo de regresión para predecir las ventas de cada uno de los 1559 productos para el año siguiente en cada uno de los 10 puntos de venta diferentes de BigMart. El conjunto de datos de ventas de BigMart también consta de ciertos atributos para cada producto y tienda. Este modelo ayuda a BigMart a entender las propiedades de los productos y las tiendas que juegan un papel importante en el aumento de sus ventas en general.

Acceda a la solución completa de este proyecto ML aquí – Solución del proyecto de aprendizaje automático de predicción de ventas de BigMart

Proyecto de sistema de recomendación de música

Este es uno de los proyectos de aprendizaje automático más populares y se puede utilizar en diferentes dominios. Puede que estés muy familiarizado con un sistema de recomendación si has utilizado algún sitio de comercio electrónico o de películas/música. En la mayoría de los sitios de comercio electrónico, como Amazon, en el momento de la compra, el sistema recomendará los productos que se pueden añadir a la cesta. Del mismo modo, en Netflix o Spotify, basándose en las películas que te han gustado, te mostrará películas o canciones similares que pueden gustarte. ¿Cómo lo hace el sistema? Este es un ejemplo clásico en el que se puede aplicar el aprendizaje automático.

En este proyecto, utilizamos el conjunto de datos del principal servicio de streaming de música de Asia para construir un mejor sistema de recomendación de música. Intentaremos determinar qué nueva canción o qué nuevo artista puede gustar a un oyente basándonos en sus elecciones anteriores. La tarea principal es predecir las posibilidades de que un usuario escuche una canción de forma repetitiva en un periodo de tiempo. En el conjunto de datos, la predicción se marca como 1 si el usuario ha escuchado la misma canción en un mes. El conjunto de datos consiste en qué canción ha sido escuchada por qué usuario y en qué momento.

Quieres construir un sistema de recomendación – echa un vistazo a este proyecto de ML resuelto aquí – Music Recommendation Machine Learning Project

Reconocimiento de la actividad humana utilizando el conjunto de datos del teléfono inteligente

El conjunto de datos del teléfono inteligente consiste en grabaciones de la actividad física de 30 personas capturadas a través del teléfono inteligente con sensores inerciales. El objetivo de este proyecto de aprendizaje automático es construir un modelo de clasificación que pueda identificar con precisión las actividades de fitness humanas. Trabajar en este proyecto de aprendizaje automático te ayudará a entender cómo resolver problemas de clasificación múltiple.

Obtenga acceso al código fuente de este proyecto ML Reconocimiento de la actividad humana utilizando el conjunto de datos del teléfono inteligente Proyecto

Haga clic aquí para ver una lista de más de 50 resueltos, Soluciones de proyectos de Big Data y Machine Learning de extremo a extremo (código reutilizable + videos)

Predictor de precios de acciones usando TimeSeries

Esta es otra interesante idea de proyecto de aprendizaje automático para científicos de datos / ingenieros de aprendizaje automático que trabajan o planean trabajar con el dominio de las finanzas. Un predictor de precios de las acciones es un sistema que aprende sobre el rendimiento de una empresa y predice los precios futuros de las acciones. Los retos asociados al trabajo con los datos de los precios de las acciones es que son muy granulares, y además hay diferentes tipos de datos como índices de volatilidad, precios, indicadores macroeconómicos globales, indicadores fundamentales, y más. Una de las ventajas de trabajar con datos bursátiles es que los mercados financieros tienen ciclos de retroalimentación más cortos, lo que facilita a los expertos en datos la validación de sus predicciones con nuevos datos. Para empezar a trabajar con datos del mercado de valores, puede elegir un problema sencillo de aprendizaje automático como la predicción de los movimientos de precios a 6 meses basada en los indicadores fundamentales del informe trimestral de una organización. Puedes descargar conjuntos de datos bursátiles de Quandl.com o Quantopian.com. Hay diferentes métodos de previsión de series temporales para predecir el precio de las acciones, la demanda, etc.

Consulta este proyecto de aprendizaje automático donde aprenderás a determinar qué método de previsión se debe utilizar cuando y cómo aplicar con el ejemplo de previsión de series temporales. Stock Prices Predictor using TimeSeries Project

Predicting Wine Quality using Wine Quality Dataset

Es un hecho conocido que cuanto más viejo es el vino, mejor es su sabor. Sin embargo, hay varios factores además de la edad que intervienen en la certificación de la calidad del vino, que incluyen pruebas fisioquímicas como la cantidad de alcohol, la acidez fija, la acidez volátil, la determinación de la densidad y el pH, entre otras. El objetivo principal de este proyecto de aprendizaje automático es construir un modelo de aprendizaje automático para predecir la calidad de los vinos explorando sus diversas propiedades químicas. El conjunto de datos de calidad del vino consta de 4898 observaciones con 11 variables independientes y 1 dependiente.

Obtenga acceso a la solución completa de este proyecto de aprendizaje automático aquí – Predicción de la calidad del vino en R

Clasificación de dígitos manuscritos del MNIST

El aprendizaje profundo y las redes neuronales desempeñan un papel vital en el reconocimiento de imágenes, la generación automática de textos e incluso los coches que se conducen solos. Para empezar a trabajar en estas áreas, es necesario comenzar con un conjunto de datos simple y manejable como el conjunto de datos MNIST. Es difícil trabajar con datos de imágenes sobre datos relacionales planos y, como principiante, le sugerimos que coja y resuelva el reto de clasificación de dígitos manuscritos del MNIST. El conjunto de datos MNIST es demasiado pequeño para que quepa en la memoria de su PC y es apto para principiantes. Sin embargo, el reconocimiento de dígitos escritos a mano le supondrá un reto.

Haga su entrada clásica en la resolución de problemas de reconocimiento de imágenes accediendo a la solución completa aquí – MNIST Handwritten Digit Classification Project

Aprenda a construir sistemas de recomendación con el conjunto de datos Movielens

Desde Netflix hasta Hulu, la necesidad de construir un sistema de recomendación de películas eficiente ha ganado importancia con el tiempo con la creciente demanda de los consumidores modernos de contenido personalizado. Uno de los conjuntos de datos más populares disponibles en la web para que los principiantes aprendan a construir sistemas de recomendación es el conjunto de datos Movielens, que contiene aproximadamente 1.000.209 valoraciones de películas de 3.900 películas realizadas por 6.040 usuarios de Movielens. Puedes empezar a trabajar con este conjunto de datos construyendo una visualización de la nube mundial de títulos de películas para construir un sistema de recomendación de películas.

Acceso gratuito a ejemplos de código resueltos se puede encontrar aquí (estos están listos para usar para sus proyectos de ML)

Proyecto ML de predicción de precios de la vivienda en Boston

El conjunto de datos de precios de la vivienda en Boston consiste en los precios de las casas a través de diferentes lugares en Boston. El conjunto de datos también consta de información sobre las áreas de negocios no minoristas (INDUS), la tasa de criminalidad (CRIM), la edad de las personas que poseen una casa (AGE), y varios otros atributos (el conjunto de datos tiene un total de 14 atributos). El conjunto de datos de Boston Housing puede descargarse del repositorio de aprendizaje automático de la UCI. El objetivo de este proyecto de aprendizaje automático es predecir el precio de venta de una vivienda nueva aplicando conceptos básicos de aprendizaje automático a los datos de precios de la vivienda. Este conjunto de datos es muy pequeño, con 506 observaciones, y se considera un buen comienzo para que los principiantes en el aprendizaje automático comiencen a practicar los conceptos de regresión.

Lectura recomendada – 15+ Data Science Projects for Beginners

Social Media Sentiment Analysis using Twitter Dataset

Las plataformas de medios sociales como Twitter, Facebook, YouTube, Reddit generan enormes cantidades de big data que pueden ser explotadas de diversas maneras para entender las tendencias, los sentimientos del público y las opiniones. Los datos de las redes sociales se han convertido hoy en día en algo relevante para la creación de marcas, el marketing y los negocios en general. Un analizador de sentimientos aprende sobre los diversos sentimientos que hay detrás de una «pieza de contenido» (puede ser un mensaje instantáneo, un correo electrónico, un tuit o cualquier otra publicación en las redes sociales) a través del aprendizaje automático y predice lo mismo utilizando la IA. Utilizando el conjunto de datos de Twitter, se puede obtener una mezcla cautivadora de contenidos de tweets y otros metadatos relacionados, como hashtags, retweets, ubicación, usuarios y más, que allanan el camino para un análisis perspicaz. El conjunto de datos de Twitter consta de 31.962 tweets y tiene un tamaño de 3 MB. Utilizando los datos de Twitter se puede averiguar lo que el mundo está diciendo sobre un tema, ya sea películas, sentimientos sobre las elecciones de EE.UU., o cualquier otro tema de tendencia como la predicción de quién ganará la Copa Mundial de la FIFA 2018. Trabajar con el conjunto de datos de Twitter te ayudará a entender los retos asociados a la minería de datos de las redes sociales y también a aprender sobre los clasificadores en profundidad. El principal problema en el que puedes empezar a trabajar como principiante es construir un modelo para clasificar los tweets como positivos o negativos.

Acceso gratuito a los ejemplos de código resuelto de Python y R se puede encontrar aquí (estos están listos para usar para sus proyectos de Ciencia de Datos y ML)

Proyecto ML de clasificación de Iris Flowers- Aprenda acerca de los algoritmos de aprendizaje automático supervisado

Este es uno de los proyectos de aprendizaje automático más simples con Iris Flowers siendo los conjuntos de datos de aprendizaje automático más simples en la literatura de clasificación. Este problema de aprendizaje automático suele denominarse el «Hola Mundo» del aprendizaje automático. El conjunto de datos tiene atributos numéricos y los principiantes en ML tienen que averiguar cómo cargar y manejar los datos. El conjunto de datos del iris es pequeño, por lo que cabe fácilmente en la memoria y no requiere ninguna transformación o escalado especial, para empezar.

El conjunto de datos del iris puede descargarse desde UCI ML Repository – Download Iris Flowers Dataset
El objetivo de este proyecto de aprendizaje automático es clasificar las flores entre las tres especies – virginica, setosa o versicolor basándose en la longitud y anchura de los pétalos y sépalos.

Acceso gratuito a ejemplos de código Python y R de aprendizaje automático resueltos se puede encontrar aquí (estos están listos para usar para sus proyectos)

Proyectos de aprendizaje automático para principiantes con código fuente en Python para 2021

12) Proyecto ML de optimización de precios al por menor – Modelo de aprendizaje automático de precios dinámicos para un mercado dinámico

Las carreras de precios están creciendo sin parar en todas las verticales de la industria y la optimización de los precios es la clave para gestionar los beneficios de manera eficiente para cualquier negocio. Identificar un rango de precios razonable y hacer un ajuste en la fijación de precios de los productos para aumentar las ventas mientras se mantienen los márgenes de beneficio óptimos siempre ha sido un reto importante en la industria minorista. La forma más rápida en que los minoristas pueden garantizar el mayor retorno de la inversión hoy en día mientras optimizan los precios es aprovechar el poder del aprendizaje automático para crear soluciones de precios eficaces. El gigante del comercio electrónico Amazon fue uno de los primeros en adoptar el aprendizaje automático en la optimización de precios al por menor que contribuyó a su crecimiento estelar de 30 mil millones en 2008 a aproximadamente 1 billón en 2019.

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La solución del problema de aprendizaje automático de optimización de precios al por menor requiere el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático capaz de fijar automáticamente los precios de los productos de la forma en que serían fijados por los humanos. Los modelos de aprendizaje automático de optimización de precios de venta al por menor toman datos históricos de ventas, diversas características de los productos y otros datos no estructurados como imágenes e información textual para aprender las reglas de fijación de precios sin intervención humana, ayudando a los minoristas a adaptarse a un entorno de precios dinámico para maximizar los ingresos sin perder los márgenes de beneficio. El algoritmo de aprendizaje automático de optimización de precios al por menor procesa un número infinito de escenarios de precios para seleccionar el precio óptimo para un producto en tiempo real considerando miles de relaciones latentes dentro de un producto.

Consulte este genial proyecto de aprendizaje automático sobre optimización de precios al por menor para una inmersión profunda en el análisis de datos de ventas de la vida real para un Café donde construirá una solución de aprendizaje automático de extremo a extremo que sugiere automáticamente los precios correctos del producto.

13) Análisis de predicción de abandono de clientes utilizando técnicas de conjunto en el aprendizaje automático

Los clientes son el mayor activo de una empresa y retener a los clientes es importante para cualquier negocio para aumentar los ingresos y construir una relación significativa duradera con los clientes. Además, el coste de adquisición de un nuevo cliente es cinco veces mayor que el de retención de un cliente existente. La fuga de clientes es uno de los problemas más reconocidos en los negocios, donde los clientes o suscriptores dejan de hacer negocios con un servicio o una empresa. En el mejor de los casos, dejan de ser clientes de pago. Se dice que un cliente ha abandonado la empresa si ha pasado un tiempo determinado desde la última vez que el cliente interactuó con la empresa.

Identificar si un cliente va a abandonar la empresa y cuándo lo va a hacer, y proporcionarle rápidamente información útil para retenerlo, es fundamental para reducir el abandono. No es posible para nuestros cerebros adelantarse a la pérdida de clientes para millones de clientes, aquí es donde el aprendizaje automático puede ayudar. El aprendizaje automático proporciona métodos eficaces para identificar los factores subyacentes de la pérdida de clientes y herramientas prospectivas para abordarla. Los algoritmos de aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental en la gestión proactiva de la pérdida de clientes, ya que revelan patrones de comportamiento de los clientes que ya han dejado de utilizar los servicios o de comprar productos. A continuación, los modelos de aprendizaje automático comprueban el comportamiento de los clientes existentes en comparación con dichos patrones para identificar a los potenciales churners.

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¿Pero cómo empezar a resolver el problema de aprendizaje automático de predicción de la tasa de abandono de clientes? Como cualquier otro problema de aprendizaje automático, los científicos de datos o los ingenieros de aprendizaje automático necesitan recopilar y preparar los datos para su procesamiento. Para que cualquier enfoque de aprendizaje automático sea eficaz, tiene sentido diseñar los datos en el formato adecuado. La ingeniería de características es la parte más creativa del modelo de aprendizaje automático de predicción de la pérdida de clientes, en la que los especialistas en datos utilizan su experiencia, el contexto empresarial, el conocimiento del dominio de los datos y la creatividad para crear características y adaptar el modelo de aprendizaje automático para comprender por qué se produce la pérdida de clientes en un negocio específico.

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Por ejemplo, en el sector bancario, dos cuentas que tienen el mismo saldo de cierre mensual pueden ser difíciles de diferenciar para la predicción de la pérdida de clientes. Pero, la ingeniería de características puede añadir una dimensión temporal a estos datos para que los algoritmos de ML puedan diferenciar si el saldo de cierre mensual se ha desviado de lo que normalmente se espera de un cliente. Indicadores como las cuentas inactivas, el aumento de las retiradas, las tendencias de uso, la salida de saldo neto en los últimos días pueden ser señales de advertencia temprana de la pérdida de clientes. Estos datos internos, combinados con datos externos como las ofertas de la competencia, pueden ayudar a predecir la pérdida de clientes. Una vez identificadas las características, el siguiente paso es entender por qué se producen las bajas en un contexto empresarial y eliminar las características que no son fuertes predictores para reducir la dimensionalidad.

Consulte este proyecto de aprendizaje automático de principio a fin con código fuente en Python sobre Análisis de predicción de bajas de clientes utilizando el aprendizaje conjunto para combatir las bajas.

¿Cómo empiezo un proyecto de aprendizaje automático?

Ningún proyecto avanza con éxito sin una planificación sólida, y el aprendizaje automático no es una excepción. Construir tu primer proyecto de machine learning no es en realidad tan difícil como parece, siempre que tengas una sólida estrategia de planificación. Para iniciar cualquier proyecto de ML, uno debe seguir un enfoque integral de principio a fin -comenzando por el alcance del proyecto hasta el despliegue del modelo y la gestión en la producción Aquí está nuestra opinión sobre los pasos fundamentales de un plan de proyecto de aprendizaje automático para asegurarse de que usted saca el máximo provecho de cada proyecto único –

1) Primer paso: Alcance del proyecto de aprendizaje automático

Antes de nada, entienda cuáles son los requisitos empresariales del proyecto de ML. Al iniciar un proyecto de ML, el paso fundamental es seleccionar el caso de uso de negocio relevante para el que se construirá el modelo de aprendizaje automático. Elegir el caso de uso de aprendizaje automático adecuado y evaluar su ROI es importante para el éxito de cualquier proyecto de aprendizaje automático.

2) Segundo paso: Datos

Los datos son el alma de cualquier modelo de aprendizaje automático y es imposible entrenar un modelo de aprendizaje automático sin datos. La etapa de datos en el ciclo de vida de un proyecto de aprendizaje automático es un proceso de cuatro pasos –

• Requisitos de datos – Es importante entender qué tipo de datos se necesitarán, el formato de los datos, las fuentes de datos y los requisitos de cumplimiento de las fuentes de datos.

• Recogida de datos – Con la ayuda de los administradores de la base de datos, los arquitectos de datos o los desarrolladores es necesario establecer la estrategia de recogida de datos para extraer los datos de los lugares donde viven dentro de la organización o de otros proveedores de terceros.

• Análisis exploratorio de datos – Este paso implica básicamente la validación de los requisitos de los datos para garantizar que se dispone de los datos correctos, que están en buen estado y que no presentan errores.

• Preparación de los datos – Este paso implica la preparación de los datos para su uso por los algoritmos de aprendizaje automático. La corrección de errores, la ingeniería de características, la codificación en formatos de datos que las máquinas puedan entender y la corrección de anomalías son las tareas implicadas en la preparación de los datos.

3) Tercer paso – Construcción del modelo

Dependiendo de la naturaleza del proyecto, este paso puede llevar unos días o meses. En la etapa de modelado, se toma una decisión sobre el algoritmo de aprendizaje automático que se va a utilizar y se empieza a entrenar el modelo con los datos. Para la selección del modelo es importante comprender la medida de precisión, error y corrección a la que debe atenerse un modelo de aprendizaje automático. Una vez entrenado el modelo, se evalúa en los datos de validación para analizar su rendimiento y evitar el sobreajuste. La evaluación del modelo es un paso crítico porque si un modelo funciona perfectamente con los datos históricos y devuelve un rendimiento pobre con los datos futuros, no sirve de nada.

4) Cuarto paso -Despliegue del modelo en la producción

Este paso implica el despliegue del software o la aplicación a los usuarios finales para que los nuevos datos puedan fluir en el modelo de aprendizaje automático para un mayor aprendizaje. Desplegar el modelo de aprendizaje automático no es suficiente, también hay que asegurarse de que el modelo de aprendizaje automático funciona como se espera. Debe volver a entrenar su modelo con los nuevos datos de producción en vivo para garantizar su precisión o rendimiento: esto es el ajuste del modelo. El ajuste del modelo también requiere la validación del modelo para garantizar que no se desvíe o se vuelva sesgado.

¿Cómo poner los proyectos de aprendizaje automático en su currículo?

La experiencia en el mundo real le prepara para el éxito final como ninguna otra cosa. Como principiante en el aprendizaje de máquinas, cuanto más puedas ganar experiencia en tiempo real trabajando en proyectos de aprendizaje de máquinas, más preparado estarás para conseguir los trabajos más calientes de la década. Conseguir un trabajo de aprendizaje automático después de completar la formación en ciencia de datos o tener éxito como científico de datos dependerá de tu capacidad para venderte a ti mismo. Después de haber recibido una formación completa en ciencia de datos, el siguiente paso para conseguir un puesto de trabajo importante como ingeniero de aprendizaje automático o científico de datos es crear una cartera excepcional para mostrar tu capacidad de aplicar técnicas de aprendizaje automático a tus posibles empleadores. Trabajar en proyectos interesantes de ML es una gran manera de iniciar tu carrera como ingeniero de aprendizaje automático o científico de datos. Los empleadores quieren ver en qué tipo de proyectos relacionados con la ciencia de los datos y el aprendizaje automático has trabajado para evaluar el alcance de tus habilidades para hacer ciencia de los datos y aprendizaje automático. Destacar algunos ejemplos de proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático divertidos, geniales e interesantes en tu currículum tendrá más peso que decirles cuánto sabes. He aquí cómo puedes añadir proyectos impresionantes a tu currículum de aprendizaje automático –

• Puedes mencionar los proyectos de aprendizaje automático justo después de tu sección de experiencia laboral en el currículum de aprendizaje automático.
• Sigue un orden secuencial de numeración junto con el título de los proyectos en los que has trabajado.
• El título del proyecto debe ir seguido de un pequeño resumen sobre el conjunto de datos y el planteamiento del problema.
• Mencione las herramientas de aprendizaje automático y las tecnologías que utilizó para completar un proyecto.
• Por último, pero no por ello menos importante, en su portafolio/curriculum vitae vincule cada proyecto de aprendizaje automático a GitHub, a su sitio web personal o a su blog para conocer en profundidad sus logros.

Ya sea que quiera construir un sólido portafolio de aprendizaje automático o que quiera practicar las habilidades analíticas que aprendió en su curso de formación en ciencia de datos, lo tenemos cubierto. Muchos principiantes de aprendizaje automático no están seguros de por dónde empezar, qué proyectos de aprendizaje automático hacer, qué herramientas de aprendizaje automático, técnicas y marcos de trabajo utilizar. Hemos facilitado la tarea a los principiantes en la ciencia de los datos y el aprendizaje automático mediante la recopilación de una lista de ideas interesantes para proyectos de aprendizaje automático junto con sus soluciones. Estas ideas de proyectos de aprendizaje automático están tomadas de los populares retos de ciencia de datos de Kaggle y son una gran manera de aprender el aprendizaje automático. Esta lista de proyectos es una forma perfecta de incluir proyectos de aprendizaje automático en tu currículum. Para entender la solución de los proyectos sobre ciencia de datos y aprendizaje automático se requiere una mentalidad adecuada, ganas de aprender y mucha exploración de datos. Puedes explorar más de 50 proyectos de ciencia de datos y ML basados en el conjunto de habilidades, herramientas y técnicas que necesitas aprender.

Antes de empezar con tu proyecto, es útil tener acceso a una biblioteca de ejemplos de código de proyectos de aprendizaje automático. Así que cada vez que usted está atascado en el proyecto que puede utilizar estos ejemplos resueltos para conseguir unstuck.

Acceder a la ciencia de los datos y el aprendizaje de la máquina ejemplos de código

¿Qué sigue?

Uno puede convertirse en un maestro de aprendizaje de la máquina sólo con mucha práctica y experimentación. Tener conocimientos teóricos seguramente ayuda, pero es la aplicación lo que más ayuda a progresar. Ninguna cantidad de conocimientos teóricos puede sustituir a la práctica. Sin embargo, le ayudará si usted se familiariza con los proyectos de aprendizaje de la máquina innovadora antes mencionados.

Si usted es un principiante y nuevo en el aprendizaje de la máquina a continuación, trabajar en proyectos de aprendizaje de la máquina diseñada por expertos de la industria en ProjectPro hará algunas de las mejores inversiones de su tiempo. Estos proyectos han sido diseñados para los principiantes para ayudarles a mejorar sus habilidades de aprendizaje automático aplicado rápidamente, mientras que les da la oportunidad de explorar interesantes casos de uso de negocios a través de diversos dominios – Retail, Finanzas, Seguros, Fabricación, y más. Por lo tanto, si quiere disfrutar del aprendizaje automático, mantenerse motivado y progresar rápidamente, los interesantes proyectos de ML de ProjectPro son para usted. Además, agregue estos proyectos de aprendizaje automático a su cartera y aterrice un concierto superior con un salario más alto y beneficios gratificantes.

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