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Suchen Sie nach Ideen, um Erfahrungen mit maschinellem Lernen zu sammeln? Sie fragen sich, an welchen Machine-Learning-Projekten Sie im Jahr 2023 arbeiten könnten?
Suchen Sie nicht weiter! Ich werde in diesem Blogbeitrag 11 Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger auflisten. Diese Projekte geben Ihnen einen Ausgangspunkt und helfen Ihnen, sich mit Konzepten des maschinellen Lernens vertraut zu machen.
Lass uns anfangen!
Welche Projekte zum maschinellen Lernen sollten Sie ausprobieren?
Tweet StimmungsanalyseE-Commerce-ChatbotKrankenversicherungsbetrugserkennungSong-Genre-Recommender-VorhersagePersönlichkeitstyp-VorhersageAbwanderungsrateAnalyseMarktkorbanalyseBitcoin-PreisvorhersageMarketing-KundensegmentierungKennzeichenerkennung E-Mail-Spam-Klassifikator
Lassen Sie uns nun in die tieferen Details dieser maschinellen Lernprojekte eintauchen.
1. Tweet-Stimmungsanalyse
Zunächst können Sie ein maschinelles Lernprojekt starten, um eine Stimmungsanalyse von Tweets durchzuführen, die auf Twitter gefunden wurden.
Bei diesem Projekt werden Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Analyse verwendet die Stimmung von Tweets. Sie können maschinelle Lerntechniken wie Klassifizierung und Clustering verwenden, um jeden Tweet in eine bestimmte Stimmungskategorie einzuordnen, z. B. positiv, negativ oder neutral.
Die Stimmungsanalyse ist ein großartiges maschinelles Lernprojekt für Anfänger, wie es erforderlich ist minimale Codierung und die Ergebnisse sind intuitiv.
2. E-Commerce-Chatbot
Sie können auch versuchen, einen auf maschinellem Lernen basierenden Chatbot für eine E-Commerce-Website zu erstellen!
Dieser Chatbot kann Kundenanfragen zu Produkten und Dienstleistungen auf der Website beantworten und Empfehlungen oder Vorschläge basierend auf ihrer Suche bereitstellen.
Sie können maschinelle Lerntechniken wie Clustering, Klassifizierung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwenden, um einen effektiven Chatbot für Ihre E-Commerce-Website zu entwickeln. Mit diesem maschinellen Lernprojekt können Sie alle wesentlichen maschinellen Lernkonzepte in einem realen Kontext üben.
Diese unterhaltsame Projektidee für maschinelles Lernen eignet sich auch hervorragend, um sie in Ihrem Portfolio zu präsentieren, wenn Sie sich um eine Stelle bewerben im E-Commerce-Bereich!
3. Aufdeckung von Krankenversicherungsbetrug
Das nächste Machine-Learning-Projekt, das Sie ausprobieren könnten, ist die Aufdeckung von Krankenversicherungsbetrug. Dieses maschinelle Lernprojekt umfasst die Entwicklung eines KI-Modells, das betrügerische Ansprüche in der Krankenversicherung erkennen kann.
Sie müssen maschinelle Lernmodelle wie Klassifizierung und Regression verwenden, um ein System zu erstellen, das genau vorhersagen kann, ob a Anspruch betrügerisch ist oder nicht.
Sie können auch Techniken des maschinellen Lernens verwenden, um die Arten von Betrug zu erkennen, wie z ist eine großartige Möglichkeit, Erfahrungen in Datenverarbeitung und maschinellen Lernalgorithmen zu sammeln!
Dies ist das perfekte Projekt für Sie, wenn Sie versuchen, als Datenwissenschaftler einen Job in der Versicherungs-oder Medizinbranche zu bekommen.
4. Vorhersage von Song-Genre-Recommender
Dieses maschinelle Lernprojekt beinhaltet die Erstellung eines maschinellen Lernmodells, um vorherzusagen, welche Songs einem Benutzer auf der Grundlage seines Hörverlaufs gefallen werden.
Sie müssen Daten über die sammeln die Musikpräferenzen des Benutzers und verwenden Sie maschinelle Lernalgorithmen wie K-Means-Clustering, K Nearest Neighbors und Random Forest-Algorithmen, um Modelle zu erstellen, die genau vorhersagen können, welche Songs dem Benutzer gefallen werden.
Sie können die
5. Vorhersage des Persönlichkeitstyps
Dieses maschinelle Lernprojekt umfasst die Erstellung eines maschinellen Lernmodells, das den Persönlichkeitstyp einer Person basierend auf ihren Textdaten vorhersagen kann.
Sie müssen Textdaten aus Einzelpersonen und verwenden maschinelle Lernalgorithmen wie Naive Bayes, logistische Regression oder Support Vector Machines (SVMs), um Modelle zu erstellen, die den Persönlichkeitstyp jeder Person genau klassifizieren können.
Dieses maschinelle Lernprojekt ist eine großartige Möglichkeit zum Lernen über überwachte maschinelle Lernalgorithmen und erhalten Sie Einblick in die Psychologie einer Person!
Für dieses Projekt können Sie die Verwendung der (MBTI) Myers-Briggs-Persönlichkeitstyp-Datensatz von Kaggle. Dieser Datensatz enthält Textinhalte, die von Personen mit unterschiedlichen Persönlichkeitstypen geschrieben wurden.
Dies ist ein interessantes maschinelles Lernprojekt für Anfänger, da Sie möglicherweise die Persönlichkeiten der Textnachrichten Ihrer Freunde vorhersagen können!
6. Analyse der Abwanderungsrate
Die nächste Projektidee für maschinelles Lernen ist die Analyse der Kundenabwanderungsvorhersage. Die Abwanderungsrate oder Fluktuationsrate ist der Prozentsatz der Kunden, die ein Produkt oder eine Dienstleistung über einen bestimmten Zeitraum nicht mehr nutzen.
Dieses maschinelle Lernprojekt umfasst die Erstellung von maschinellen Lernmodellen, die die Faktoren identifizieren können, die zu einer Person führen Verlassen des Produkts oder der Dienstleistung (z. B. Benutzerinteraktion, Preise, Kundenservice).
Sie müssen maschinelle Lernalgorithmen wie lineare Regression oder logistische Regression verwenden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Benutzer ein Produkt verlässt oder service.
Dieses maschinelle Lernprojekt eignet sich hervorragend, um Erfahrungen mit überwachten maschinellen Lernalgorithmen zu sammeln, da Sie Daten gekennzeichnet haben!
Außerdem ist dies eines der besten maschinellen Lernprojekte für Vermarkter und Nicht-Datenprofis, um damit zu beginnen. Das Projekt ist unkomplizierter als die meisten anderen, wirkt sich aber dramatisch auf das Marketing eines Unternehmens aus.
7. Warenkorbanalyse
Bei diesem nächsten maschinellen Lernprojekt geht es um die Erstellung von maschinellen Lernmodellen, die mithilfe der Warenkorbanalyse vorhersagen, welche Produkte Kunden wahrscheinlich zusammen kaufen werden.
Die Warenkorbanalyse ist eine Art von maschinellem Lernalgorithmus, der die Kaufmuster eines Kunden aufdecken kann, indem er die Artikel analysiert, die er in seinem Warenkorb gekauft hat.
Sie müssen Association Rule Mining verwenden, um vorherzusagen, welche Produkte Kunden wahrscheinlich sind zu kaufen.
Dieses maschinelle Lernprojekt eignet sich hervorragend, um Erfahrungen mit weniger bekannten maschinellen Lernalgorithmen zu sammeln und für diejenigen, die in der Verkaufs-und Einzelhandelsbranche tätig sind.
8. Bitcoin-Preisvorhersage
Für diejenigen, die sich für Kryptowährungen und Finanzen interessieren, können Sie an einem maschinellen Lernprojekt arbeiten, das den Preis von Bitcoin vorhersagt.
Dieses maschinelle Lernprojekt verwendet Algorithmen wie z B. lineare Regression, Support Vector Machines (SVMs) oder Zeitreihenanalyse, um den zukünftigen Preis von Bitcoin vorherzusagen.
Sie müssen relevante Daten aus verschiedenen Quellen wie Finanzwebsites, Nachrichtenartikeln und Kryptowährung sammeln Börsen und verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um Modelle zu erstellen, die den Preis von Bitcoin genau vorhersagen können.
Viele Kryptowährungsmakler und-börsen bieten Echtzeit-APIs, die beim Sammeln neuer Daten nützlich sein können. Auf viele von ihnen kann über Python zugegriffen werden.
9. Marketing-Kundensegmentierung
Die Marketing-Kundensegmentierung umfasst die Klassifizierung von Kunden in verschiedene Gruppen basierend auf ihren Merkmalen.
Sie müssen Kundendaten sammeln wie:
Demografische Daten wie Geschlecht und AlterKunde KaufhistorieKundenbeschwerdenKundenfeedback
Sie können maschinelle Lernalgorithmen wie K-Means-Clustering oder hierarchisches Clustering verwenden, um die Segmente verschiedener Kunden zu erstellen.
Dies ergibt ein beeindruckendes maschinelles Lernprojekt für Marketingmitarbeiter und Vertriebsbranche, da es ihnen helfen kann, ihre Zielgruppe besser zu verstehen und effektive Marketingkampagnen zu erstellen.
Sobald Sie Ihr Modell erstellt haben, können Sie die Verwendung von Datenvisualisierung zur Präsentation Ihres Clusterings in Betracht ziehen. Ich würde empfehlen, Tableau zum Präsentieren Ihrer Daten zu verwenden.
10. Kennzeichenerkennung
Dieses nächste Projekt ist perfekt für diejenigen, die an Deep-Learning-Algorithmen interessiert sind. Bei der Nummernschilderkennung werden neuronale Netze verwendet, um die Zahlen und Buchstaben auf einem Nummernschild zu erkennen.
Zunächst müssen Sie Datensätze von Fahrzeugbildern sammeln, die verschiedene Nummernschilder enthalten. Aus Konsistenzgründen sollten Sie Nummernschilder aus ähnlichen Ländern und Staaten auswählen.
Verwenden Sie als Nächstes maschinelle Lernalgorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Recurrent Neural Networks (RNNs), um maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die dies können Kfz-Kennzeichen genau erkennen.
Dieses Machine-Learning-Projekt ist perfekt für angehende Machine-Learning-Ingenieure, die Erfahrungen in Deep Learning und Computer Vision sammeln möchten.
Nicht irgendeine Ihrer Basismaschinen-Learning-Projekte, ist dieses Projekt ein guter Test für Ihr theoretisches Wissen über maschinelles Lernen, da es eine gewisse Abstimmung der neuronalen Netze erfordert, um eine hohe Vorhersagepunktzahl zu erhalten.
11. E-Mail-Spam-Klassifikator
Dieses maschinelle Lernprojekt umfasst die Erstellung eines Modells, das E-Mails genau als Spam oder Nicht-Spam klassifizieren kann.
Sie müssen Datensätze von E-Mails sammeln, die beides enthalten Spam-und Nicht-Spam-Nachrichten. Sie sollten auch sicherstellen, dass der Datensatz E-Mails aus verschiedenen Quellen enthält, z. B. Privatkonten, Geschäftskonten und Stellenausschreibungen.
Sie können maschinelle Lernalgorithmen wie Natural Language Processing (NLP) oder Support verwenden Vector Machines (SVMs) zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen, die E-Mails genau als Spam oder Nicht-Spam klassifizieren können.
Eine Support Vector Machine wird normalerweise verwendet, um Ausreißer in den Daten zu erkennen. Dies hilft Ihnen, potenzielle Spam-Nachrichten anhand Ihrer E-Mail-Textdaten zu erkennen.
Dieses maschinelle Lernprojekt eignet sich hervorragend für diejenigen, die Erfahrungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen sammeln möchten.
Verwandte Fragen
Welche Algorithmen eignen sich am besten für Projekte zum maschinellen Lernen?
Je nach Art des Projekts zum maschinellen Lernen können unterschiedliche Algorithmen besser geeignet sein. Einige Standardalgorithmen für maschinelles Lernen umfassen lineare Regression, Support Vector Machines (SVMs), Zeitreihenanalyse, K-Means-Clustering, hierarchisches Clustering und Convolutional Neural Networks (CNNs).
Es ist wichtig, die Maschine auszuwählen Lernalgorithmus, der am besten zu Ihrem maschinellen Lernprojekt passt.
Was sind einige Projektideen für maschinelles Lernen?
Einige Projektideen für maschinelles Lernen umfassen Kreditwürdigkeitsanalyse, Marketing-Kundensegmentierung, Kfz-Kennzeichenerkennung , E-Mail-Spam-Klassifikator, Bilderkennung und Produktempfehlungssysteme.
Was sind einige gute Projektideen für maschinelles Lernen für Schüler?
Gute Projektideen für maschinelles Lernen für Schüler umfassen die Vorhersage des Persönlichkeitstyps , Tweet-Stimmungsanalyse und Song-Genre-Empfehlung.
Diese Projekte eignen sich nicht nur für Enthusiasten des maschinellen Lernens, sondern auch für diejenigen, die Erfahrungen mit maschinellen Lernalgorithmen und Softwareentwicklung sammeln möchten.
In Ordnung, Sie haben meine Top-Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger! Von der Vorhersage der zukünftigen Preise von Kryptowährungen bis zur Erkennung von Spam-E-Mails, diese Maschinen-Lernprojekte helfen Ihnen dabei, Ihre maschinellen Lernfähigkeiten zu üben und gleichzeitig etwas Nützliches in der realen Welt zu entwickeln. Im Zuge der Weiterentwicklung des maschinellen Lernens wird es neue und aufregende Projektideen für maschinelles Lernen geben, die Sie erkunden können. Arbeiten Sie also weiter an Projekten, um Ihre Fähigkeiten zu erweitern und auf dem neuesten Stand zu halten! Alles Gute für Ihre Projekte!