机器学习 (ML) 已经渗透到我们生活的方方面面，从自动化到制作个性化播放列表。它是计算机科学最令人兴奋的分支，也是成长轨迹最高的职业选择。虽然这个主题乍一看似乎令人畏惧，但探索来自各个领域的一些不同的机器学习项目将激发您对该领域的兴趣。以下是为初学者精心挑选的机器学习项目列表，可帮助您加深对神经网络及其应用的理解。
机器学习的用途
机器学习的关键价值在于它能够通过各种学习技术分析过去的数据来预测结果。高级机器学习模型的一些现实应用包括：
- 图像识别和自然语言处理（NLP）
- 医疗保健应用的图像处理
- 语音识别
- 预测患者健康状况和疾病复发
- 个性化娱乐和生活方式媒体
- 市场系统、公司健康状况和商业潜力的预测
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适合初学者的机器学习项目想法
此机器学习项目列表涵盖了不同 ML 模型方法的各种想法：
情绪分析仪
情绪分析使用 NLP 扫描数千个用户生成的社交媒体内容来分析用户情绪。企业利用此机器学习应用程序来深入了解客户行为并实现最佳的消费者满意度。情感分析的常见方法包括分析文本片段的极性、其整体情感本质以及特定业务方面的观点极性。
MNIST 手写数字分类
MNIST（修改后的国家标准与技术研究所）手写数字是一个使用卷积神经网络来训练各种图像处理系统的标准数据集。该数据集通过分析 60,000 个不同大小和方向的训练样本来识别文本中的手写数字。这个适合初学者的项目理念有效地简单地教授了多层模式识别。
BigMart 销售预测 ML 项目
BigMart Sales Prediction 机器学习项目是初学者的首选培训模型。该数据集包含 2013 年不同城市 10 个 BigMart 商店 1,560 种产品的销售数据、相关产品属性以及每个商店的信息。目的是跟踪对增加销量影响最大的特定产品和商店，以预测客户需求并优化库存管理。
使用葡萄酒质量数据集预测葡萄酒质量
葡萄酒品质预测项目需要您开发一个综合模型，可以对不同等级的葡萄酒进行独立分类。除了陈年之外，还有 10 多个变量（例如柠檬酸量、残糖和密度等）以及包含 4,800 多个观察值的数据集来估算葡萄酒质量。
电影票定价系统
动态定价和后续模型的培训对于个性化时代的机器学习初学者来说是一个很好的启动平台。目的是为电影预订系统开发一种算法，处理动态范围的客户以提高盈利能力。使用影响电影定价的参数，例如供需因素、客户对舒适度的关注以及观众情绪，将磨练您的计算思维技能。
神经网络阅读笔迹
智能字符识别（ICR）在过去十年中获得了巨大的普及，加速了商业数字化的进程。 ICR 使用多维递归神经网络来识别不同手写风格之间的模式并使输入成为机器可读的。
使用深度学习进行物体检测
这是另一种机器学习技术，通过带注释的视觉效果进行训练，以识别和命名视频、静态图像和实时镜头中的对象。对象检测机器学习项目包括图像分类、对象定位和像素分割，有助于提高您对基于区域的卷积神经网络 (RCNNN) 的了解。
使用智能手机数据集进行人类活动识别
人体活动识别（HAR）的目标是准确解释和分类人体健康数据。由于每时每刻生成的观测数量及其时间性质，该项目对流行的分类模型提出了挑战。使用智能手机数据集处理 HAR 将通过混合深度学习 (HDL) 和迁移学习 (TL) 模型显着提高您的多分类技能。
加强医疗保健
人工智能和医疗保健可穿戴技术的发展使远程患者监控、机器人手术和远程医疗等能够提供全面的医疗保健服务。人们对能够从大量原始医疗数据中获取见解的机器学习专家有着巨大的需求。
假新闻检测
假新闻主要有两种类型：
- 语言：包含文本形式的新闻
- 基于图形：包含视觉数据和文本
通过使用 NLP、朴素贝叶斯和支持向量机 (SVM)，ML 模型可以结合虚假和真实新闻的数据集来过滤误导性信息。该练习将加深您对分类矩阵、Tfidf 矢量器和复杂文本清理函数的理解。
鸢尾花分类 ML 项目
鸢尾花项目是最简单的机器学习项目之一，它向初学者传授数据处理的基础知识。该数据集仅包含三类鸢尾花的四个数字细节：花瓣的长度和宽度、萼片的长度和宽度。因此，您不需要扩展给定的数据，并且可以轻松地可视化数据集来训练 ML 模型。
使用 Movielens 数据集的推荐引擎
用户个性化一直是娱乐行业成功的驱动因素。 Movielens 数据集是最广泛的协作支持库，包含 3,900 部电影的 100 万个电影评级。使用 NLP 和深度学习技术，您可以设计一个神经网络，根据用户之前的查询和类似用户的其他偏好向用户推荐电影。
股票价格预测器
股票价格预测数据集使用细粒度数据，并包含大量波动指标。随着股票发生定期的微观变化，机器学习模型会部署时间序列预测方法来分析特定时间段内的事件。要预测股市走势，您可以从更简单的问题开始。此外，根据特定组织过去的数据和基本绩效指标预测其价格走势。
从头开始准备 ML 算法
从头开始开发简单机器学习算法的背景是一个坚实的起点。用于创建最先进的 ML 模型。这将增强您对神经网络内部发生的情况的理解。此外，除了不同线性、非线性和集成算法的应用之外。
帕金森氏症项目
帕金森病 (PD) 是一种影响中枢神经系统的神经退行性运动障碍。现在可以使用机器学习模型在最早阶段诊断帕金森病，这是数据科学最重要的医学应用之一。这些模型需要接受神经影像、手写模式、脑脊液、功能磁共振成像和其他脑部扫描的数据。用于对医生经常遗漏或误解的症状进行深入研究。
体育比分预测器
使用运动数据集是掌握数据探索和可视化的最有效方法之一。您可以选择不同运动项目的球员表现统计数据，以进行高效的人才发掘。此外，通过回归分析和分类模型，您可以深入了解团队管理。这可以通过计算个人和团队的优势和劣势来完成。
学习机器学习的理由
机器学习可能围绕着我们的日常生活，但我们甚至没有意识到它们。虽然它为我们周围的几乎所有事物提供动力，但它正在慢慢获得关注。
在这里，我们列出了您应该考虑机器学习的一些令人信服的理由：
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非凡的职业机会
印度的机器学习市场预计将达到卢比。到 2027 年，这一数字将达到 76324.5 亿。研究还发现，从 2021 年到 2027 年，市场可能以 37.16% 的复合年增长率扩张。随着这种惊人的增长，机器学习确实是一个非凡的职业机会。
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优厚的薪资
顶级机器学习工程师的薪资水平相当可观。印度经验不足一年至六年的专业人士可获得约卢比。 30 万卢比210万。机器学习工程师的平均年薪约为卢比。每年 66 万人。
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与数据科学错综复杂的联系
数据科学确实统治着大众。这主要是因为其具有解释性的性质以及商业和创新的可行性。与此同时，机器学习只是数据科学的一个影子。通过精通这两个领域，您将能够分析大量数据。
数据科学家和机器学习工程师在印度各地的许多组织中共同开发产品。因此，如果您已经是一名机器学习工程师，您将接触到数据科学家的观点。
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