Top 10 Machine Learning Projects for Beginners in 2021

Última Atualização: 05 Mar 2021

Você quer aprender a aprender máquina mas está tendo problemas para começar com isso. Livros e cursos podem não ser apenas suficientes quando se trata de aprendizagem de máquinas, embora eles sempre dão exemplos de códigos e trechos de aprendizagem de máquinas, você não tem a oportunidade de implementar a aprendizagem de máquinas para problemas do mundo real e ver como esses trechos de código se encaixam. A melhor maneira de começar com a aprendizagem de máquinas de aprendizagem é implementar projetos de aprendizagem de máquinas de nível iniciante a avançado. É sempre útil obter insights sobre como pessoas reais estão começando suas carreiras na aprendizagem de máquinas implementando projetos ML de ponta a ponta.

Neste post de blog, você vai descobrir como iniciantes como você pode fazer grandes progressos na aplicação da aprendizagem de máquinas a problemas do mundo real com estes fantásticos projetos de aprendizagem de máquinas para iniciantes recomendados por especialistas da indústria. Os especialistas da indústria do ProjectPro curaram cuidadosamente a lista dos principais projetos de aprendizado de máquinas para iniciantes que cobrem os aspectos centrais do aprendizado de máquinas, tais como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado profundo e redes neurais. Em todos esses projetos de aprendizagem de máquinas você começará com conjuntos de dados do mundo real que estão disponíveis publicamente. Nós asseguramos que você vai achar este blog absolutamente interessante e que vale a pena ler por causa de todas as coisas que você pode aprender daqui sobre os projetos mais populares de aprendizado de máquina.

“Que projetos eu posso fazer com o aprendizado de máquina?” Frequentemente nos fazem esta pergunta muito de iniciantes que estão começando com a aprendizagem de máquinas. Os especialistas da indústria ProjectPro recomendam que você explore algumas idéias interessantes, legais, divertidas e fáceis de projetos de aprendizagem de máquinas em diversos domínios de negócios para obter experiência prática sobre as habilidades de aprendizagem de máquinas que você aprendeu. Nós elaboramos uma lista de projetos inovadores e interessantes de aprendizagem de máquinas com código fonte para profissionais que estão iniciando suas carreiras na aprendizagem de máquinas. Estes projetos de aprendizagem de máquinas para iniciantes são uma mistura perfeita de vários tipos de desafios que se podem encontrar quando se trabalha como um engenheiro de aprendizagem de máquinas ou cientista de dados.

Projetos de aprendizagem de máquinas para iniciantes em 2021

1. Previsão de vendas usando o conjunto de dados Walmart

2. Projeto ML de Previsão de Vendas BigMart

3. Sistema de Recomendação de Música Projeto

4. Reconhecimento da atividade humana usando Dataset de Smartphone

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5. Previsão de Preços de Estoque usando TimeSeries

6. Previsão da Qualidade do Vinho usando Dataset de Qualidade do Vinho

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7. MNIST Classificação dos Dígitos Escritos à Mão

8. Aprenda a Construir Sistemas Recomendados com Dataset Movielens

9. Previsão de Preços de Moradia de Boston Projeto ML

10. Análise de Sentimento de Mídia Social usando Twitter Dataset

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11. Iris Flowers Classification ML Project

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12. Otimização de Preços de Varejo usando o Machine Learning

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13. Análise de Previsão de Churn Prediction Analysis

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Vamos mergulhar!

1. Previsão de vendas usando Dataset Walmart

Previsão de vendas é um dos casos de uso mais comum de aprendizagem de máquinas para identificar fatores que afetam as vendas de um produto e estimar o volume de vendas futuras. Este projecto de aprendizagem de máquinas faz uso do conjunto de dados do Walmart que tem dados de vendas de 98 produtos em 45 pontos de venda. O conjunto de dados contém vendas por loja, por departamento numa base semanal. O objectivo deste projecto de aprendizagem de máquinas é prever as vendas de cada departamento em cada ponto de venda para os ajudar a tomar melhores decisões em termos de dados para a optimização dos canais e planeamento do inventário. O aspecto desafiador de trabalhar com o conjunto de dados do Walmart é que ele contém eventos de remarcação para baixo selecionados que afetam as vendas e devem ser levados em consideração.

Este é um dos projectos de aprendizagem de máquinas mais simples e fixes onde irá construir um modelo de previsão usando o conjunto de dados do Walmart para estimar o número de vendas que irão fazer no futuro e aqui está como –

• Importar os dados e explorá-los para compreender a estrutura e os valores dentro dos dados – Comece por importar um ficheiro CSV e executar uma Análise Básica de Dados Exploratórios (EDA).
• Preparar os Dados para Modelagem- Fundir múltiplos conjuntos de dados e aplicar grupo por função para analisar os dados.
• Plotar um gráfico de série temporal e analisá-lo.
• Ajustar os modelos de previsão de vendas desenvolvidos aos dados de treinamento Criar um Modelo ARIMA para previsão de séries temporais
• Comparar os modelos desenvolvidos nos dados de teste.
• Optimizar os modelos de previsão de vendas escolhendo características importantes para melhorar a pontuação de precisão.
• Faça uso do melhor modelo de aprendizagem de máquinas para prever as vendas do próximo ano.

Depois de trabalhar neste projeto de aprendizagem de máquinas Kaggle você entenderá como modelos poderosos de aprendizagem de máquinas podem tornar o processo geral de previsão de vendas simples. Reutilize estes modelos de aprendizagem de máquinas de previsão de vendas end-to-end na produção para prever vendas para qualquer departamento ou loja de varejo.

Quer trabalhar com o Walmart Dataset? Aceda à Solução Completa a este fantástico projecto de aprendizagem de máquinas Aqui – Projecto de aprendizagem de máquinas de previsão de vendas da loja Walmart

2. Projecto BigMart Sales Prediction ML – Saiba mais sobre Algoritmos de aprendizagem de máquinas sem supervisão

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BigMart dataet consiste em dados de vendas de 2013 para 1559 produtos em 10 pontos de venda diferentes em cidades diferentes. O objetivo do projeto ML de previsão de vendas do BigMart é construir um modelo de regressão para prever as vendas de cada um dos 1559 produtos para o ano seguinte em cada um dos 10 pontos de venda diferentes do BigMart. O conjunto de dados de vendas do BigMart também consiste em certos atributos para cada produto e loja. Este modelo ajuda o BigMart a entender as propriedades dos produtos e lojas que desempenham um papel importante no aumento de suas vendas gerais.

Acesso a solução completa para este Projeto ML Aqui – Solução do Projeto de Aprendizagem de Máquina de Previsão de Vendas BigMart

Projeto do Sistema de Recomendação de Música

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Este é um dos projetos de aprendizagem de máquina mais populares e pode ser usado em diferentes domínios. Você pode estar muito familiarizado com um sistema de recomendação se você usou qualquer site de comércio eletrônico ou site de cinema/música. Na maioria dos sites de E-commerce como a Amazon, no momento do checkout, o sistema irá recomendar produtos que podem ser adicionados ao seu carrinho. Da mesma forma, na Netflix ou Spotify, com base nos filmes que você gostou, ele mostrará filmes ou músicas semelhantes que você pode gostar. Como é que o sistema faz isto? Este é um exemplo clássico onde Machine Learning pode ser aplicado.

Neste projeto, usamos o conjunto de dados do serviço de streaming de música líder da Ásia para construir um sistema de recomendação de música melhor. Tentaremos determinar qual música nova ou qual artista novo um ouvinte pode gostar com base em suas escolhas anteriores. A tarefa principal é prever as chances de um usuário ouvir uma música repetidamente dentro de um período de tempo. No conjunto de dados, a previsão é marcada como 1 se o utilizador tiver ouvido a mesma canção dentro de um mês. O conjunto de dados consiste em qual música foi ouvida por qual usuário e a que horas.

Você quer construir um sistema de recomendação – veja este projeto ML resolvido aqui – Music Recommendation Machine Learning Project

Human Activity Recognition using Smartphone Dataset

O conjunto de dados smartphone consiste em gravações de atividades de fitness de 30 pessoas capturadas através do smartphone-enabled com sensores inercial. O objectivo deste projecto de aprendizagem da máquina é construir um modelo de classificação que possa identificar com precisão as actividades de fitness humano. Trabalhar neste projeto de aprendizagem da máquina irá ajudá-lo a entender como resolver problemas de multi-classificação.

Aceda aqui ao código fonte deste projecto ML Reconhecimento da Actividade Humana usando o Projecto Smartphone Dataset
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Clique aqui para ver uma lista de 50+ resolvidos, Soluções de Grandes Projectos de Aprendizagem de Dados e Máquinas (código reutilizável + vídeos)

Previsão de Preços de Stock usando TimeSeries

Esta é outra ideia interessante de projecto de aprendizagem de máquinas para cientistas de dados/engenheiros de aprendizagem de máquinas a trabalhar ou a planear trabalhar com o domínio financeiro. Um preditor de preços de ações é um sistema que aprende sobre o desempenho de uma empresa e prevê os preços futuros das ações. Os desafios associados ao trabalho com dados de preços de ações é que eles são muito granulares, e além disso há diferentes tipos de dados como índices de volatilidade, preços, indicadores macroeconômicos globais, indicadores fundamentais, e muito mais. Uma coisa boa de se trabalhar com dados do mercado acionário é que os mercados financeiros têm ciclos de feedback mais curtos, facilitando aos especialistas em dados a validação de suas previsões sobre novos dados. Para começar a trabalhar com dados da bolsa de valores, você pode pegar um problema simples de aprendizado da máquina como prever movimentos de preços de 6 meses com base em indicadores fundamentais a partir de um relatório trimestral das organizações. Você pode baixar os conjuntos de dados da Bolsa de Valores de Quandl.com ou Quantopian.com. Existem diferentes métodos de previsão de séries temporais para prever o preço das ações, demanda, etc.

Check out this machine learning project where you will learn to determine which forecasting method to be used when and how to apply with time series forecasting example. Previsão de Preços de Stock usando o Projecto TimeSeries

Previsão da Qualidade do Vinho usando o Conjunto de Dados de Qualidade do Vinho

É um facto conhecido que quanto mais antigo for o vinho, melhor será o seu sabor. No entanto, existem vários factores para além da idade que entram na certificação da qualidade do vinho que incluem testes físico-químicos como a quantidade de álcool, acidez fixa, acidez volátil, determinação da densidade, pH, e muito mais. O principal objectivo deste projecto de aprendizagem de máquinas é construir um modelo de aprendizagem de máquinas para prever a qualidade dos vinhos, explorando as suas várias propriedades químicas. O conjunto de dados da qualidade do vinho consiste em 4898 observações com 11 variáveis independentes e 1 dependente.

Acesso à solução completa deste projecto de aprendizagem de máquinas aqui – Predição da Qualidade do Vinho em R

MNIST Classificação dos Dígitos Escritos à Mão

A aprendizagem profunda e as redes neurais desempenham um papel vital no reconhecimento de imagens, geração automática de texto, e até mesmo na auto-aprendizagem dos carros. Para começar a trabalhar nestas áreas, você precisa começar com um conjunto de dados simples e gerenciável como o conjunto de dados MNIST. É difícil trabalhar com dados de imagem sobre dados relacionais planos e como um iniciante, sugerimos que você possa pegar e resolver o Desafio de Classificação de Dígitos MNIST escritos à mão. O conjunto de dados MNIST é muito pequeno para caber na memória do seu PC e é amigável para principiantes. Entretanto, o reconhecimento de dígitos manuscritos irá desafiá-lo.

Faça sua entrada clássica na resolução de problemas de reconhecimento de imagem acessando a solução completa aqui – Projeto MNIST de Classificação de Dígitos Escritos à Mão

Aprenda a construir Sistemas Recomendados com o Movielens Dataset

De Netflix a Hulu, a necessidade de construir um sistema eficiente de recomendação de filmes ganhou importância ao longo do tempo com o aumento da demanda dos consumidores modernos por conteúdo personalizado. Um dos conjuntos de dados mais populares disponíveis na web para iniciantes aprenderem a construir sistemas de recomendação de filmes é o Movielens Dataset, que contém aproximadamente 1.000.209 classificações de filmes de 3.900 filmes feitos por 6.040 usuários Movielens. Você pode começar a trabalhar com este conjunto de dados construindo uma visualização em alta voz dos títulos dos filmes para construir um sistema de recomendação de filmes.

Exemplos de código resolvidos podem ser encontrados aqui (estes são prontos para uso em seus projetos ML)

Previsão de Preços de Moradias de Boston Projeto ML

Boston House Prices Dataset consiste em preços de casas em diferentes lugares em Boston. O conjunto de dados também consiste em informações sobre áreas de negócios não-relacionados (INDUS), taxa de criminalidade (CRIM), idade das pessoas que possuem uma casa (AGE), e vários outros atributos (o conjunto de dados tem um total de 14 atributos). O conjunto de dados de habitação de Boston pode ser descarregado a partir do Repositório de Aprendizagem Máquina UCI. O objectivo deste projecto de aprendizagem automática é prever o preço de venda de uma nova casa através da aplicação de conceitos básicos de aprendizagem automática aos dados de preços da habitação. Este conjunto de dados é muito pequeno com 506 observações e é considerado um bom começo para os principiantes da aprendizagem automática iniciarem a sua prática prática nos conceitos de regressão.

Recommended Reading – 15+ Data Science Projects for Beginners

Social Media Sentiment Analysis using Twitter Dataset

Plataformas de mídia social como Twitter, Facebook, YouTube, Reddit geram enormes quantidades de grandes dados que podem ser minados de várias maneiras para entender tendências, sentimentos públicos e opiniões. Os dados de mídia social hoje se tornaram relevantes para o branding, marketing e negócios como um todo. Um analisador de sentimentos aprende sobre vários sentimentos por trás de uma “peça de conteúdo” (poderia ser IM, e-mail, tweet, ou qualquer outro post de mídia social) através da aprendizagem de máquinas e prevê o mesmo usando dados da AI.Twitter é considerado como um ponto de entrada definitivo para iniciantes na prática de problemas de aprendizagem de máquinas de análise de sentimentos. Usando o conjunto de dados do Twitter, pode-se obter uma mistura cativante de conteúdos tweet e outros metadados relacionados, como hashtags, retweets, localização, usuários, e mais, que abrem caminho para uma análise perspicaz. O conjunto de dados do Twitter consiste em 31.962 tweets e tem 3MB de tamanho. Usando os dados do Twitter, você pode descobrir o que o mundo está dizendo sobre um tópico, sejam filmes, sentimentos sobre as eleições nos EUA ou qualquer outro tópico de tendências como prever quem ganharia a Copa do Mundo da FIFA 2018. Trabalhar com o conjunto de dados do Twitter ajudará você a entender os desafios associados à mineração de dados das mídias sociais e também aprender sobre classificadores em profundidade. O principal problema em que você pode começar a trabalhar como um iniciante é construir um modelo para classificar tweets como positivos ou negativos.

Exemplos de acesso livre ao código Python e R resolvidos podem ser encontrados aqui (estes são prontos para uso em seus projetos de Data Science e ML)

Iris Flowers Classification ML Project- Learn about Supervised Machine Learning Algorithms

Este é um dos mais simples projetos de aprendizado de máquina com Iris Flowers sendo os mais simples conjuntos de dados de aprendizado de máquina na literatura de classificação. Este problema de aprendizagem de máquinas é frequentemente referido como o “Hello World” da aprendizagem de máquinas. O conjunto de dados tem atributos numéricos e os iniciantes do ML precisam descobrir como carregar e lidar com os dados. O conjunto de dados da íris é pequeno e facilmente cabe na memória e não requer nenhuma transformação ou escala especial, para começar com.

Iris Dataset pode ser baixado do UCI ML Repository – Download Iris Flowers Dataset
O objetivo deste projeto de aprendizado de máquina é classificar as flores entre as três espécies – virgínica, setosa, ou versicolor com base no comprimento e largura de pétalas e sépalas.

Exemplos de código Python e R podem ser encontrados aqui (estes são prontos para uso em seus projetos)

Projetos de aprendizagem de máquinas para iniciantes com código fonte em Python para 2021

12) Projeto ML de Otimização de Preços de Varejo – Modelo Dinâmico de Aprendizagem de Máquinas de Preços para um Mercado Dinâmico

Raças de preços estão crescendo sem parar em todas as verticais da indústria e otimizar os preços é a chave para gerenciar os lucros de forma eficiente para qualquer negócio. Identificar uma gama de preços razoável e fazer um ajuste nos preços dos produtos para aumentar as vendas, mantendo as margens de lucro ideais, sempre foi um grande desafio na indústria de varejo. A forma mais rápida de os retalhistas poderem assegurar o maior ROI hoje em dia, enquanto optimizam os preços, é aproveitar o poder da aprendizagem das máquinas para construir soluções de preços eficazes. O gigante do comércio eletrônico Amazon foi um dos primeiros a adotar a aprendizagem de máquinas na otimização de preços de varejo que contribuiu para seu crescimento estelar de 30 bilhões em 2008 para aproximadamente 1 trilhão em 2019.

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Image Credit: spd. group

100+ Datasets for Machine Learning Projects Curated Specially For You

A solução do problema de aprendizagem de máquinas de otimização de preços de varejo requer o treinamento de um modelo de aprendizagem de máquinas capaz de precificar automaticamente os produtos da maneira que seriam precificados por humanos. Os modelos de aprendizagem de máquinas de optimização de preços de retalho incluem dados históricos de vendas, várias características dos produtos e outros dados não estruturados como imagens e informação textual para aprender as regras de preços sem intervenção humana, ajudando os retalhistas a adaptarem-se a um ambiente de preços dinâmico para maximizar a receita sem perder nas margens de lucro. O algoritmo de aprendizagem de máquinas de otimização de preços de varejo processa um número infinito de cenários de preços para selecionar o preço ideal de um produto em tempo real, considerando milhares de relações latentes dentro de um produto.

Cheque este projeto de aprendizagem de máquinas de otimização de preços de varejo para um mergulho profundo na análise de dados de vendas reais para um Café, onde você construirá uma solução de aprendizagem de máquinas ponta a ponta que sugere automaticamente os preços certos do produto.

13) Análise da Previsão de Rotação do Cliente Usando Técnicas de Ensemble no Aprendizado de Máquinas

Os clientes são o maior ativo da empresa e reter clientes é importante para qualquer negócio para aumentar a receita e construir um relacionamento duradouro e significativo com os clientes. Além disso, o custo de aquisição de um novo cliente é cinco vezes maior do que o de reter um cliente existente. A rotatividade/retorno do cliente é um dos problemas mais reconhecidos no negócio onde clientes ou assinantes param de fazer negócios com um serviço ou uma empresa. Idealmente, eles deixam de ser um cliente pago. Diz-se que um cliente é agitado se uma quantidade específica de tempo passou desde a última interação do cliente com o negócio.

Identificar se e quando um cliente vai agitar e entregar rapidamente informações acionáveis visando a retenção de clientes é fundamental para reduzir a agitação. Não é possível para os nossos cérebros se anteciparem à rotatividade dos clientes para milhões de clientes, é aqui que a aprendizagem da máquina pode ajudar. A aprendizagem de máquinas fornece métodos eficazes para identificar os fatores subjacentes à rotatividade e as ferramentas de proscrição para lidar com ela. Os algoritmos de aprendizagem de máquinas desempenham um papel vital no gerenciamento proativo da rotatividade, pois revelam padrões comportamentais de clientes que já pararam de usar os serviços ou de comprar produtos. Em seguida, os modelos de aprendizagem de máquinas verificam o comportamento dos clientes existentes contra tais padrões para identificar potenciais churners.

Image Credit. :gallery.azure.ai

Mas como começar com a resolução do problema de aprendizagem de máquinas de previsão de rotatividade dos clientes? Como qualquer outro problema de aprendizagem de máquina, os cientistas de dados ou engenheiros de aprendizagem de máquina precisam coletar e preparar os dados para o processamento. Para que qualquer abordagem de aprendizagem de máquinas seja eficaz, a engenharia dos dados no formato certo faz sentido. Engenharia de recursos é a parte mais criativa do modelo de aprendizagem de máquinas de previsão de rotatividade onde os especialistas em dados usam sua experiência, contexto de negócios, conhecimento de domínio dos dados e criatividade para criar recursos e adaptar o modelo de aprendizagem de máquinas para entender por que a rotatividade dos clientes acontece em um negócio específico.

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Image Credit: medium.com

Por exemplo, no setor bancário, duas contas que têm o mesmo saldo de fechamento mensal podem ser difíceis de diferenciar para a previsão de rotatividade. Mas, a engenharia de características pode adicionar uma dimensão temporal a estes dados para que os algoritmos ML possam diferenciar se o saldo de fechamento mensal se desviou do que é normalmente esperado de um cliente. Indicadores como contas inactivas, levantamentos crescentes, tendências de uso, saída de saldo líquido nos últimos dias podem ser sinais de alerta precoce de rotatividade. Esses dados internos combinados com dados externos, como ofertas de concorrentes, podem ajudar a prever o churn do cliente. Tendo identificado os recursos, o próximo passo é entender por que os churn ocorrem em um contexto empresarial e remover os recursos que não são fortes preditores para reduzir a dimensionalidade.

Check out this end-to-end machine learning project with source code in Python on Customer Churn Prediction Analysis using Ensemble Learning to combat churn.

How do I start a machine learning project?

No project advances successfully without solid planning, and machine learning is no exception. Construir seu primeiro projeto de aprendizagem de máquina não é tão difícil quanto parece, desde que você tenha uma estratégia sólida de planejamento. Para iniciar qualquer projeto ML, é necessário seguir uma abordagem abrangente de ponta a ponta – começando do escopo do projeto até a implantação do modelo e o gerenciamento na produção Aqui estão os passos fundamentais de um plano de projeto de aprendizado de máquina para garantir que você aproveite ao máximo cada projeto único –

1) Primeiro Passo: Escopo do projeto de aprendizado de máquina

Antes de qualquer outra coisa, entenda quais são os requisitos de negócio do projeto ML. Ao iniciar um projeto ML selecionando o caso de uso do negócio relevante, o modelo de aprendizado de máquina será construído para atender é o passo fundamental. Escolher o caso de uso correto da aprendizagem de máquina e avaliar seu ROI é importante para o sucesso de qualquer projeto de aprendizagem de máquina.

2) Segundo Passo: Data

Data é o sangue vital de qualquer modelo de aprendizagem de máquina e é impossível treinar um modelo de aprendizagem de máquina sem dados. O estágio de dados no ciclo de vida de um projeto de aprendizagem de máquina é um processo de quatro etapas –

• Requisitos de dados – É importante entender que tipo de dados serão necessários, o formato dos dados, as fontes de dados e os requisitos de conformidade das fontes de dados.

• Recolha de dados – Com a ajuda de administradores de banco de dados, arquitetos de dados ou desenvolvedores você precisa configurar a estratégia de coleta de dados para extrair dados de locais onde eles vivem dentro da organização ou de outros fornecedores terceirizados.

• Análise de Dados Explicativa – Esta etapa envolve basicamente a validação dos requisitos de dados para garantir que você tenha os dados corretos, os dados estão em boas condições e livres de erros.

• Preparação de Dados – Esta etapa envolve a preparação dos dados para uso por algoritmos de aprendizagem de máquina. Correção de erros, engenharia de características, codificação para formatos de dados que as máquinas possam entender, e correção de anomalias são as tarefas envolvidas na preparação dos dados.

3) Terceiro Passo – Construção do Modelo

Dependente da natureza do projeto, este passo pode levar alguns dias ou meses. Na fase de modelagem, você toma uma decisão sobre qual algoritmo de aprendizagem da máquina usar e começa a treinar o modelo sobre os dados. Compreender a medida de precisão, erro e correcção a que um modelo de aprendizagem de máquina deve aderir é importante para a selecção do modelo. Após ter treinado o modelo, você o avalia nos dados de validação para analisar seu desempenho e evitar o excesso de ajustes. A avaliação do modelo é um passo crítico porque se um modelo funciona perfeitamente com dados históricos e retorna um mau desempenho com dados futuros, não tem utilidade.

4) Quarto Passo – Implantação do Modelo em Produção

Este passo envolve a implantação de software ou aplicativo para os usuários finais para que novos dados possam fluir para o modelo de aprendizagem da máquina para aprendizagem posterior. Implementar o modelo de aprendizagem da máquina não é suficiente, você também precisa assegurar que o modelo de aprendizagem da máquina está funcionando como esperado. Você deve reciclar seu modelo nos novos dados de produção ao vivo para garantir sua precisão ou desempenho – isto é ajuste do modelo. A afinação do modelo também requer a validação do modelo para garantir que ele não está à deriva ou a tornar-se tendencioso.

Como colocar projectos de aprendizagem de máquinas no seu currículo?

A experiência real prepara-o para o sucesso final como nada mais. Como um iniciante na aprendizagem mecânica, quanto mais você puder ganhar experiência em tempo real trabalhando em projetos de aprendizagem mecânica, mais preparado você estará para agarrar os trabalhos mais quentes da década. Conseguir um emprego de aprendizagem de máquinas depois de completar o treinamento em ciências de dados ou tornar-se um cientista de dados com sucesso dependerá da sua capacidade de se vender. Tendo feito um treinamento abrangente em ciência de dados, o próximo passo para conseguir um emprego de topo como engenheiro de aprendizagem de máquinas ou cientista de dados é construir um portfólio excepcional para mostrar a sua capacidade de aplicar técnicas de aprendizagem de máquinas aos seus potenciais empregadores. Trabalhar em projetos ML interessantes é uma ótima maneira de dar o pontapé inicial em sua carreira como engenheiro de aprendizagem de máquinas ou cientista de dados empresarial. Os empregadores querem ver que tipo de projetos relacionados à ciência de dados e aprendizagem de máquinas você trabalhou para avaliar o alcance de suas habilidades em fazer ciência de dados e aprendizagem de máquinas. Destacar alguns exemplos divertidos, legais e interessantes de projetos de ciência de dados e aprendizagem de máquinas no seu currículo terá mais peso do que dizer-lhes o quanto você sabe. Aqui está como você pode adicionar projetos fantásticos ao seu currículo de aprendizagem de máquina –

• Você pode mencionar os projetos de aprendizagem de máquina logo após a sua seção de experiência de trabalho no currículo de aprendizagem de máquina.
• Seguir uma ordem sequencial de numeração junto com o título dos projetos em que você trabalhou.
• O título do projeto deve ser seguido por um pequeno resumo sobre o conjunto de dados e a declaração do problema.
• Mencione as ferramentas e tecnologias de aprendizagem de máquinas que você usou para completar um projeto.
• Próximo mas não menos importante, em seu portfólio/resume vincule cada projeto de aprendizagem de máquinas ao GitHub, Website Pessoal, ou Blog para uma compreensão profunda de suas realizações.

Se você quiser construir um portfólio forte de aprendizagem de máquinas ou se você quiser praticar habilidades analíticas que você aprendeu em seu curso de treinamento de ciências de dados, nós o cobrimos. Muitos iniciantes na aprendizagem de máquinas não têm certeza por onde começar, quais projetos de aprendizagem de máquinas a fazer, quais ferramentas de aprendizagem de máquinas, técnicas e estruturas a usar. Fizemos disso uma tarefa sem problemas para iniciantes na ciência de dados e na aprendizagem de máquinas, curando uma lista de idéias interessantes para projetos de aprendizagem de máquinas junto com suas soluções. Estas idéias de projetos de aprendizagem de máquinas são retiradas dos populares desafios da ciência dos dados Kaggle e são uma ótima maneira de aprender a aprendizagem de máquinas. Esta lista de projetos é uma maneira perfeita de colocar projetos de aprendizagem de máquina no seu currículo. A mentalidade correta, vontade de aprender e muita exploração de dados são necessárias para entender a solução para projetos de ciência de dados e aprendizagem de máquinas. Você pode explorar mais de 50 projetos de ciência de dados e ML com base no conjunto de habilidades, ferramentas e técnicas que você precisa aprender.

Antes de começar seu projeto, é útil ter acesso a uma biblioteca de exemplos de códigos de projetos de aprendizagem de máquina. Assim, sempre que você estiver preso no projeto, você pode usar esses exemplos resolvidos para obter unstuck.

Exemplos de código de projeto de Access Data Science e Machine Learning Exemplos de código de projeto

O que segue?

Uma pessoa só pode se tornar um mestre da aprendizagem de máquinas com muita prática e experimentação. Ter conhecimentos teóricos certamente ajuda, mas é a aplicação que mais ajuda a progredir. Nenhuma quantidade de conhecimento teórico pode substituir a prática prática. No entanto, ajudará se você se familiarizar primeiro com os projetos inovadores de aprendizagem de máquinas listados acima.

Se você é um iniciante e novo na aprendizagem de máquinas, então trabalhar em projetos de aprendizagem de máquinas projetados por especialistas da indústria no ProjectPro fará alguns dos melhores investimentos do seu tempo. Esses projetos foram projetados para iniciantes para ajudá-los a melhorar suas habilidades de aprendizagem de máquinas aplicadas rapidamente, dando-lhes uma chance de explorar casos interessantes de uso de negócios em vários domínios – Varejo, Finanças, Seguros, Manufatura, e muito mais. Portanto, se você quer aproveitar a aprendizagem de máquinas de aprendizagem, manter-se motivado e fazer progressos rápidos, então os interessantes projetos ML do ProjectPro são para você. Além disso, adicione esses projetos de aprendizado por máquinas ao seu portfólio e obtenha um trabalho de ponta com um salário mais alto e benefícios recompensadores.

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