11 Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger
Maschinelles Lernen ist breit gefächert und in vielen Bereichen anwendbar. So kann es passieren, dass Sie sich als Anfänger verirren, wenn Sie versuchen, Fuß zu fassen. Nichtsdestotrotz hilft Ihnen das Aufnehmen von Projekten während des Lernens, Ihre Interessen zu entschlüsseln und sich auf einen bestimmten Weg zu konzentrieren.
Darüber hinaus können Sie sich mit dem typischen Workflow für maschinelles Lernen vertraut machen.
Hier zeigen wir Ihnen einige der besten Projektideen für Anfänger, die Ihnen helfen, tiefer in die Feinheiten des maschinellen Lernens einzutauchen.
1. Kreditvorhersage
Viele Kredit- und Banking-Apps enthalten mittlerweile Kreditwürdigkeitsmodelle. Dies ist also ein inspirierender Ansatz, wenn Sie daran interessiert sind, maschinelles Lernen auf Ihr vorhandenes Fintech-Wissen anzuwenden.
Sie werden dies jedoch wahrscheinlich nicht für die Integration von Apps skalieren. Aber Sie erfahren, wie die meisten Unternehmens-Apps entscheiden, ob jemand für einen Kredit in Frage kommt oder nicht.
Um zu beginnen, benötigen Sie einen Datensatz mit einigen Finanzinformationen. Anhand der Einnahmen- und Ausgabentrends in diesen Daten trainieren Sie dann Ihr Modell, um bestimmte Muster zu erlernen und die Kreditwürdigkeit vorherzusagen, wenn es neue Informationen erhält.
2. Stimmungsanalyse
Mit der Sentimentanalyse herumzuspielen ist eine perfekte Idee, besonders wenn Sie ein Händchen für geschriebene Wörter haben.
Wenn Sie verwirrt sind, beinhaltet die Sentimentanalyse eine Textklassifizierung oder -clusterung durch eine Maschine, normalerweise in positive und negative Wahrnehmungen.
Wie bei vielen natürlichsprachlichen Projekten kann auch hier die Funktionsauswahl etwas schwierig sein. Aber die Analyse von Stimmungen in Texten beginnt oft mit dem Text-Mining, um die Muster der fraglichen Texte zu untersuchen. Auf diese Weise können Sie die Hauptmerkmale Ihres Datasets ermitteln, die Sie als Trainingskriterien verwenden können.
Sie können dann geeignete Klassifizierungsalgorithmen wie die Naive Bayes oder den Entscheidungsbaum verwenden, um Ihr Modell zu trainieren. Letztendlich werden Sie in diesem Projekt mit den grundlegenden Konzepten der Textmanipulation und der Funktionsweise der Spam-Erkennung vertraut gemacht.
Python bietet eine Menge flexibler Algorithmen und Logik rund um die Sentiment-Analyse. Wenn Sie also mit Python vertraut sind, das relativ einfach zu verstehen ist, können Sie sich ansehen, wie Sie das Natural Language Processing Toolkit verwenden .
3. Kodieren eines logistischen Regressionsmodells
Die logistische Regression ist ein einfaches Klassifizierungsmodell, das sich perfekt für Anfänger eignet. Wie Sie vielleicht bereits wissen, ermittelt es die Eintrittswahrscheinlichkeit diskreter Ereignisse.
Sie können beginnen, indem Sie mit Datensätzen arbeiten, die diskrete Werte wie "Ja" und "Nein" oder "Gut" und "Schlecht" enthalten. Wie andere Klassifizierungsalgorithmen hilft die logistische Regression Ihrem Computer, diese in lesbare Werte zu codieren, damit er eine angemessene Vorhersage treffen kann.
Und wenn Sie mehr als zwei mögliche Ergebnisse vorhersagen möchten, können Sie sich weiter mit der multinomialen logistischen Regression befassen. Das heißt, Scikit-Learn von Python könnte ein ziemlich praktisches Werkzeug zum Schreiben Ihres Modells sein.
4. Bilderkennung
Technologien wie Gesichtserkennung und Erkennung gefälschter Bilder mögen magisch erscheinen. Aber wenn Sie sich in ein DIY-Bilderkennungsprojekt vertiefen, werden Sie schnell feststellen, dass die Erstellung eines Bildes einfacher ist, als Sie vielleicht dachten.
Darüber hinaus steht Ihnen eine ziemlich große Handvoll von Bildverarbeitungsbibliotheken für maschinelles Lernen zur Verfügung. TensorFlow bietet beispielsweise vielseitige Ressourcen für die Bildmodellierung.
Und wenn TensorFlow komplex einzugrenzen ist, ist Keras , ein Teil der TensorFlow-Plattform, auch ein wertvolles Werkzeug, das Sie nutzen können. Letztlich ist ein grundlegendes Verständnis von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) für dieses Projekt hilfreich.
Ihr Bilderkennungsprojekt kann jedoch von gefälschter Bilderkennung bis hin zu Bilderkennungsalgorithmen reichen.
Obwohl es auf den ersten Blick mühsam aussieht, wird es einfacher, wenn Sie tiefer eintauchen. Außerdem erhalten Sie ein solides Verständnis von Deep-Learning-Konzepten.
5. Krebsklassifizierung und -vorhersage
Die Krebsklassifizierung ist ein interessanter Blickwinkel, insbesondere wenn Sie Ihr Wissen über maschinelles Lernen in medizinischen Bereichen wie der Bioinformatik anwenden möchten.
Ihre Daten enthalten normalerweise Standardmetriken zur Entscheidung, ob ein Tumor gutartig oder bösartig ist. Sie verwenden diese Informationen dann, um ein Modell zu erstellen, das neue Krebsfälle unter Verwendung derselben Metriken in die entsprechende Kategorie einordnet. Je nachdem, wie Sie dies beabsichtigen, können Sie einen Klassifizierungsalgorithmus wie den Entscheidungsbaum verwenden, um die Entscheidung der Maschine zu informieren.
Und wenn Sie das vorhandene Wissen erweitern möchten, können Sie Ihr Projekt sogar vertiefen, indem Sie sich mit der Krebsvorhersage befassen. Hier können Sie Algorithmen wie Support Vector Machines (SVMs) und Artificial Neural Networks (ANN) verwenden, um Ihr Ziel zu erreichen.
6. Aktienkursvorhersage (Clustering)
Der Aktienmarkt ist volatil und die Kurse basieren auf einer Vielzahl verschiedener Faktoren. Daher kann die Bestimmung einer profitablen Aktie für Anleger manchmal ein harter Kampf sein.
Da Sie ein finanzielles Problem lösen und gleichzeitig die Grundkonzepte des maschinellen Lernens erlernen, ist dieses Projekt Ihre Zeit wert.
Ihr Dataset sollte verschiedene Aktieninformationen und deren Veränderung im Laufe der Zeit enthalten. Da es sich um effizientere Lernmuster handelt, verwendet Ihr Modell diese Informationen, um vorherzusagen, ob eine Aktie zu einem bestimmten Zeitpunkt fallen oder steigen wird. Dies hängt also auch mit einer Zeitreihenanalyse zusammen, da Ihr Modell zukünftige Ergebnisse prognostizieren wird.
Und zum Glück stehen Ihnen auch für dieses Projekt viele Werkzeuge zur Verfügung. Facebooks Prophet zum Beispiel ist ein Open-Source-Prognosetool. Sie können dies mit Python verwenden. Aber wenn Sie sich mit R wohler fühlen, unterstützt Prophet R auch massiv.
7. Website-Nischenvorhersage
Dies ist kein sehr beliebtes Projekt für Anfänger. Aber Sie können es annehmen, wenn Sie Herausforderungen mögen und die Werkzeuge entdecken möchten, mit denen Sie Ihr Ziel erreichen können.
Einer der Rückschläge, auf die Sie bei diesem Projekt stoßen können, ist, wo Sie Datasets erhalten. Sobald Sie jedoch die Informationen herausgefunden haben, die Sie zur Lösung des Problems benötigen, können Sie die Daten mit diesem BeautifulSoup-Tutorial abkratzen .
Damit dies funktioniert, müssen Sie Metriken wie die Kopfzeilen auf einer Webseite berücksichtigen. Achten Sie außerdem auf häufig verwendete Sätze und Schlüsselwörter, da diese zumindest Hinweise darauf geben, worum es auf einer Webseite geht. Das bedeutet, dass Sie Ihre Funktionen sorgfältig auswählen müssen, um eine angemessene Genauigkeit zu erzielen.
8. Erstellen Sie ein Empfehlungssystem mit Python
Sie müssen beim Surfen im Internet oder bei der Verwendung von Apps wie YouTube und Netflix auf ein Empfehlungssystem gestoßen sein. Die meisten Werbesysteme im Internet verwenden es auch, um Anzeigen zu filtern, die Sie sehen – und manchmal hat es das Gefühl, dass das Internet weiß, was Sie denken.
In einigen Fällen kann ein Empfehlungsgeber basierend auf Ihrer häufigen Internetsuche etwas über Ihre Inhaltspräferenzen erfahren. Es verwendet diese dann, um verwandte Inhalte zu empfehlen, von denen es glaubt, dass sie Sie interessieren könnten.
Ihre ist möglicherweise nicht so komplex. Aber Sie können etwas ziemlich Einfaches bauen, um loszulegen. Ein Produktempfehlungsgeber ist zum Beispiel ein ausgezeichneter Ausgangspunkt.
Um beispielsweise einen Produktempfehlungsdienst zu erstellen, müssen Sie Daten zu Produkten und deren Wahrnehmung durch die Menschen sammeln. Dazu gehören natürlich die Anzahl der positiven und negativen Bewertungen, die Produktnische, die Anzahl der Käufe und mehr.
9. Vorhersage der Weinqualität
Die Vorhersage der Weinqualität ist eines der wenigen anfängerorientierten Projekte. Dies ist ein Klassifizierungsproblem, bei dem Wein in hochwertige und minderwertige Sorten unterteilt wird.
Dazu können Sie Klassifikationsalgorithmen wie die logistische Regression oder einen Entscheidungsbaum verwenden, um Ihr Modell zu trainieren. Sie können sogar ein ANN verwenden, wenn Sie mehr daran interessiert sind, jeden Punkt zur Entscheidungsfindung zu verbinden.
Wie bei jedem anderen Machine-Learning-Projekt werden Sie in diesem Projekt mit den Kernkonzepten der Featureauswahl, Korrelation, Label-Codierung und mehr vertraut gemacht. Außerdem bietet es Ihnen einen ebenen Spielplatz mit Ihren Daten.
10. Erstellen Sie einen einfachen Algorithmus für maschinelles Lernen
Während wir bis zu diesem Punkt Projekte empfohlen haben, die andere Algorithmen verwenden, können Sie einen DIY-Algorithmus von Grund auf mit ML-freundlichen Sprachen wie C, C++, R oder Python hart codieren.
Obwohl dies etwas anspruchsvoller klingt als die anderen Aufgaben auf der Liste, ist es eine perfekte Projektidee, insbesondere wenn Sie wissen möchten, wie integrierte Algorithmen funktionieren und Ihre Daten durchlaufen.
Natürlich muss dies kein komplexer Algorithmus sein. Sie können beispielsweise das mathematische Konzept hinter einer einfachen linearen Regression nachschlagen und daraus einen anwendbaren, wiederverwendbaren und installierbaren Algorithmus erstellen.
11. Erkennung gefälschter Nachrichten
Es ist keine Neuigkeit, dass gefälschte und authentische Nachrichten im Internet herumfliegen. Aber beide haben eindeutige Zeiger und Attribute, die sie in eine der beiden Kategorien einordnen.
Da Sie es mit reinen Texten zu tun haben, kann es Ihnen helfen, Ihr Ziel zu erreichen, indem Sie ein eindeutiges beschreibendes Muster für beide Nachrichtentypen finden. Sie sollten Ihre Funktion sorgfältig auswählen, um eine Über- oder Unteranpassung Ihres Modells zu vermeiden.
In diesem Fall können Sie sich zunächst die Dokumentation zum Natural Language Toolkit ansehen , die viele Ressourcen enthält, die Sie für die Textverarbeitung verwenden können.
Learn by Doing und werden Sie Experte für maschinelles Lernen
Egal, ob Sie Autodidakt sind, Kurse belegen oder durch die Schule lernen, Sie könnten den Überblick über die Kernkonzepte verlieren, wenn Sie das Gelernte nicht anwenden.
Obwohl maschinelles Lernen komplex erscheint, werden Sie bei persönlichen Projekten mehr über den Lebenszyklus realer Projekte und die damit verbundenen Herausforderungen verstehen. So wird das Manövrieren bei realen Problemen einfacher.