6 Interesting Machine Learning Project Ideas For Beginners
Bài đăng này đã không được cập nhật trong 5 năm
Khi Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục phát triển nhanh chóng, việc thành thạo về Machine Learning (ML) ngày càng trở nên quan trọng đối với tất cả người chơi trong lĩnh vực này.
Mặc dù sách và các tài liệu sẽ cung cấp cho chúng ta tất cả lý thuyết cần biết về Machine Learning, nhưng không bao giờ có thể thực sự thành thạo ML trừ khi chúng ta đầu tư thời gian vào các project thực tế. Khi bắt đầu làm việc với các dự án ML, chúng ta sẽ không chỉ có thể kiểm tra điểm mạnh và điểm yếu của mình, mà nó còn vô tình làm tăng niềm đam mê với bộ môn này.
1. Stock Prices Predictor
Các tổ chức kinh doanh và các công ty ngày nay đang tìm kiếm phần mềm có thể theo dõi và phân tích hiệu suất của công ty và dự đoán giá cả tương lai của các cổ phiếu khác nhau. Và với rất nhiều dữ liệu có sẵn trên thị trường chứng khoán, đây là cơ hội cho các nhà khoa học dữ liệu có thiên hướng về tài chính. Tuy nhiên, trước khi bắt đầu, chúng ta phải có một phần kiến thức cơ bản trong các lĩnh vực sau:
Predictive Analysis: Tận dụng các kỹ thuật AI khác nhau cho các quy trình dữ liệu khác nhau như khai thác dữ liệu, thăm dò dữ liệu, v.v. để dự đoán hành vi của các kết quả có thể xảy ra.
Regression Analysis: Phân tích hồi quy là một loại kỹ thuật dự đoán dựa trên sự tương tác giữa một phụ thuộc (mục tiêu) và các biến độc lập (dự đoán).
Action Analysis: Trong phương pháp này, tất cả các hành động được thực hiện bởi hai kỹ thuật được đề cập ở trên được phân tích sau đó kết quả được đưa vào bộ nhớ học máy.
Statistical Modeling: Nó liên quan đến việc xây dựng một mô tả toán học của một quá trình trong thế giới thực và xây dựng các yếu tố không chắc chắn, nếu có, trong quá trình đó.
-
Tutorials:
-
Useful Data Sources:
2. Sports Predictor
Trong Michael Lewis, Moneyball, đội điền kinh của Oakland đã biến đổi bộ mặt của bóng chày bằng cách kết hợp kỹ thuật trinh sát cầu thủ phân tích trong gameplan của họ. Và cũng giống như họ, chúng ta cũng có thể cách mạng hóa thể thao trong thế giới thực!
Vì không có đủ dữ liệu trong thế giới thể thao, bạn có thể tận dụng loại dữ liệu này để xây dựng các dự án học máy fun và creative như sử dụng số liệu thống kê thể thao ở trường đại học để dự đoán cầu thủ nào sẽ giỏi nhất sự nghiệp trong một môn thể thao cụ thể (trinh sát tài năng). Bạn cũng có thể lựa chọn tăng cường quản lý đội bằng cách phân tích điểm mạnh và điểm yếu của người chơi trong một đội và phân loại chúng theo đó.
Với số lượng thống kê và dữ liệu thể thao có sẵn, đây là một đấu trường tuyệt vời để trau dồi kỹ năng khám phá và trực quan hóa dữ liệu. Đối với bất kỳ ai có sự tinh tế trong Python, Scikit-Learn sẽ là lựa chọn lý tưởng vì nó bao gồm một loạt các công cụ hữu ích để phân tích hồi quy, phân loại, nhập dữ liệu, v.v.
-
Useful Data Sources:
3. Develop A Sentiment Analyzer
Mặc dù hầu hết chúng ta sử dụng các nền tảng truyền thông xã hội để truyền đạt cảm xúc và ý kiến cá nhân của mình cho thế giới thấy, một trong những thách thức lớn nhất nằm ở việc tìm hiểu xúc cảm đối với các bài đăng trên mạng xã hội.
Và đây là ý tưởng hoàn hảo cho dự án máy học tiếp theo của bạn!
Phương tiện truyền thông xã hội đang phát triển mạnh với hàng tấn nội dung do người dùng tạo. Bằng cách tạo ra một hệ thống ML có thể phân tích tình cảm đằng sau các văn bản hoặc một bài đăng, các tổ chức sẽ hiểu được hành vi của người tiêu dùng dễ dàng hơn nhiều. Điều này sẽ cho phép họ cải thiện dịch vụ khách hàng của mình, từ đó cung cấp tối ưu phạm vi cho sự hài lòng của người tiêu dùng.
Bạn có thể thử khai thác dữ liệu từ Twitter hoặc Reddit để bắt đầu với dự án máy học phân tích tình cảm.
-
Tutorials:
-
Useful Data Sources:
4. Enhance Healthcare
Các ứng dụng AI và ML đã bắt đầu thâm nhập vào ngành chăm sóc sức khỏe và cũng đang nhanh chóng thay đổi bộ mặt của ngành y tế trên toàn cầu. Thiết bị đeo tay chăm sóc sức khỏe, giám sát từ xa, điều khiển từ xa, robot phẫu thuật, v.v., tất cả đều có thể vì các thuật toán học máy được cung cấp bởi AI. Họ không chỉ giúp HCP (Health Care Provider) cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe nhanh hơn và tốt hơn mà còn giảm sự phụ thuộc và khối lượng công việc của các bác sĩ xuống một mức đáng kể.
Vì vậy, tại sao không sử dụng các kỹ năng của bạn để phát triển một dự án máy học ấn tượng dựa trên chăm sóc sức khỏe?
Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe có lượng dữ liệu khổng lồ. Bằng cách khai thác dữ liệu này, bạn có thể tạo:
-
Hệ thống chăm sóc chẩn đoán có thể tự động quét hình ảnh, tia X, v.v. và cung cấp chẩn đoán chính xác về các bệnh có thể.
-
Các ứng dụng chăm sóc phòng ngừa có thể dự đoán khả năng dịch bệnh như cúm, sốt rét, v.v., cả ở cấp quốc gia và cộng đồng.
-
Tutorials:
Machine Learning in Health Care
Building meaningful machine learning models for disease prediction using R
-
Useful Data Sources:
5. Prepare ML Algorithms – From Scratch!
Viết các thuật toán học máy phức tạp ngay từ đầu là một cách tuyệt vời để mở rộng các kỹ năng ML của chúng ta, chủ yếu vì hai lý do:
- Cách dịch các hướng dẫn toán học thành các mã lập trình.
- Tăng khả năng tư duy tính toán.
Đối với dự án máy học máy, hãy bắt đầu với các thuật toán tương đối đơn giản và chuyển sang các thuật toán phức tạp hơn.
6. Develop A Neural Network That Can Read Handwriting
Deep Learning và neural networks là hai từ thông dụng xuất hiện trong AI. Những thứ này đã cho chúng ta những tuyệt tác công nghệ như xe không người lái, nhận dạng hình ảnh, v.v.
Vì vậy, bây giờ là thời gian để khám phá đấu trường của neural networks. Chún ta sẽ bắt đầu dự án học máy neural networks với thử thách phân loại chữ số viết tay của MNIST. Nó có giao diện rất thân thiện với người dùng, rất lý tưởng cho người mới bắt đầu.
-
Tutorial:
-
Useful Data Source:
References:
https://www.upgrad.com/blog/6-interesting-machine-learning-project-ideas-for-beginners/
All rights reserved
