10 پروژه برتر یادگیری ماشین برای مبتدیان در سال 2023

یادگیری ماشین بسیار شبیه به نظر می رسد: این ایده که اشکال مختلف فناوری ، از جمله تبلت و رایانه ، می توانند چیزی را بر اساس برنامه نویسی و سایر داده ها بیاموزند. به نظر می رسد یک مفهوم آینده نگر است ، اما این سطح از فناوری هر روز توسط بیشتر افراد استفاده می شود. تشخیص گفتار نمونه ای عالی از این است. دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا از این فناوری برای تلاوت یادآوری ، پاسخ به سؤالات و پیروی از دستورات استفاده می کنند.

با تکثیر یادگیری ماشین ، متخصصان بیشتری به عنوان مهندسین یادگیری ماشین ، مشاغل را دنبال می کنند. یکی از بهترین راه های شروع کار ، دستیابی و توسعه یک پروژه ، گذراندن دوره هایی مانند AI & Machine Leaing Bootcamp و سایر منابع رایگان به صورت آنلاین است.

در همه چیز AI و ML متخصص شوید!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در برنامه اکتشاف AI & ML

10 پروژه برتر یادگیری ماشین:

در اینجا لیستی از 10 پروژه برتر یادگیری ماشین ساده است که ما با جزئیات یاد خواهیم گرفت:

1. توصیه های فیلم با مجموعه داده Movielens
2. تانسور پر
3. پیش بینی فروش با والمارت
4. پیش بینی قیمت سهام
5. شناخت فعالیت های انسانی با تلفن های هوشمند
6. پیش بینی کیفیت شراب
7. پیش بینی سرطان پستان
8. طبقه بندی آیریس
9. مرتب سازی توییت های خاص در توییتر
10. تبدیل اسناد دستنویس به نسخه های دیجیتالی

بیایید هر یک را با جزئیات بحث کنیم:

حرفه خود را در AI & Machine Leaing سریع دنبال کنید!

برنامه گواهینامه حرفه ای در برنامه اکتشاف AI و ML

1. توصیه های فیلم با مجموعه داده Movielens

تقریباً همه امروز از فناوری برای پخش فیلم و نمایش های تلویزیونی استفاده می کنند. در حالی که می دانیم چه چیزی برای پخش بعدی می تواند دلهره آور باشد ، توصیه ها اغلب بر اساس تاریخ و ترجیحات بیننده انجام می شود. این کار از طریق یادگیری ماشین انجام می شود و می تواند یک پروژه سرگرم کننده و آسان برای مبتدیان باشد. برنامه نویسان جدید می توانند با برنامه نویسی به زبان های پایتون یا R و با داده های مجموعه داده Movielens تمرین کنند. Movielens در حال حاضر توسط بیش از 6000 کاربر تولید می شود ، بیش از 1 میلیون رتبه بندی فیلم از 3900 فیلم را شامل می شود.

2. Tensorflow

این کتابخانه هوش مصنوعی منبع باز مکانی عالی برای مبتدیان برای بهبود مهارت های یادگیری ماشین آنها است. با استفاده از TensorFlow ، آنها می توانند از کتابخانه برای ایجاد نمودارهای جریان داده ، پروژه هایی با استفاده از جاوا و مجموعه ای از برنامه ها استفاده کنند. همچنین شامل API برای جاوا است.

3. پیش بینی فروش با والمارت

در حالی که پیش بینی دقیق فروش آینده ممکن است امکان پذیر نباشد ، مشاغل می توانند به یادگیری ماشین نزدیک شوند. به عنوان مثال ، Walmart مجموعه داده هایی را برای 98 محصول در 45 فروشگاه ارائه می دهد تا توسعه دهندگان بتوانند به اطلاعات مربوط به فروش هفتگی توسط مکان ها و ادارات دسترسی پیدا کنند. هدف از یک پروژه از این دامنه ، تصمیم گیری های بهتر داده شده در مورد بهینه سازی کانال و برنامه ریزی موجودی است.

با Purdue & IBM یک متخصص هوش مصنوعی و ML شوید!

برنامه گواهینامه حرفه ای در برنامه اکتشاف AI و ML

4. پیش بینی قیمت سهام

مشابه پیش بینی فروش ، پیش بینی قیمت سهام براساس مجموعه داده های مربوط به قیمت های گذشته ، شاخص های نوسانات و شاخص های اساسی است. مبتدیان می توانند با یک پروژه مانند این کوچک شروع کنند و از مجموعه داده های بازار سهام برای ایجاد پیش بینی در طی چند ماه آینده استفاده کنند. این یک روش عالی برای آشنایی با ایجاد پیش بینی ها بر اساس مجموعه داده های عظیم است. برای شروع ، یک مجموعه داده بازار سهام را از Quantopian یا Quandl بارگیری کنید.

5- شناخت فعالیت انسانی با تلفن های هوشمند

بسیاری از دستگاه های تلفن همراه امروزی به گونه ای طراحی شده اند که به طور خودکار در هنگام انجام فعالیت خاص مانند دویدن یا دوچرخه سواری ، به طور خودکار تشخیص دهند. این یادگیری ماشین در محل کار است. برای تمرین با این نوع پروژه ، مهندسان یادگیری ماشین تازه کار از مجموعه داده ای استفاده می کنند که حاوی سوابق فعالیت تناسب اندام برای چند نفر است (هرچه بیشتر ، بهتر) که از طریق دستگاه های تلفن همراه مجهز به سنسورهای اینرسی جمع آوری می شود. سپس زبان آموزان می توانند مدل های طبقه بندی را بسازند که فعالیت های آینده را به طور دقیق پیش بینی کند. این همچنین می تواند به آنها در درک چگونگی حل مشکلات چند طبقه بندی کمک کند.

امروز به صنعت فناوری سریع در حال رشد بپیوندید!

برنامه گواهینامه حرفه ای در برنامه اکتشاف AI و ML

6. پیش بینی کیفیت شراب

خرید برای شراب های جدید و ناآشنا می تواند یک اتفاق بیفتد یا از دست رفته باشد. هیچ راه مطمئن وجود ندارد که بدانید آیا شراب از کیفیت بالایی برخوردار است ، مگر اینکه شما متخصص باشید که عوامل مختلفی مانند سن و قیمت را در نظر می گیرد. مجموعه داده های کیفیت شراب می تواند یک پروژه یادگیری ماشین سرگرم کننده باشد که شامل چنین جزئیاتی برای کمک به پیش بینی کیفیت است. از طریق این پروژه ، مبتدیان ML با تجسم داده ها ، اکتشاف داده ها ، مدل های رگرسیون و برنامه نویسی R تجربه می کنند.

7. پیش بینی سرطان پستان

این پروژه یادگیری ماشین از یک مجموعه داده استفاده می کند که می تواند به تعیین احتمال تومور پستان بدخیم یا خوش خیم کمک کند. عوامل مختلفی مورد توجه قرار می گیرند ، از جمله ضخامت توده ، تعداد هسته های برهنه و میتوز. این همچنین یک روش عالی برای متخصصان جدید یادگیری ماشین برای تمرین برنامه نویسی R است.

8. طبقه بندی آیریس

مجموعه داده های Iris Flowers بسیار شناخته شده و یکی از قدیمی ترین و ساده ترین پروژه های یادگیری ماشین برای یادگیری مبتدیان است. با استفاده از این پروژه ، زبان آموزان باید اصول اساسی در مورد رسیدگی به مقادیر و داده های عددی را بفهمند. نقاط داده شامل اندازه سپرها و گلبرگ ها بر اساس طول و عرض است. با استفاده از یادگیری ماشین ، یک پروژه موفق Irises را به یکی از سه گونه طبقه بندی می کند.

آیا می خواهید دلار بزرگ را پرداخت کنید؟! به AI & ML بپیوندید

برنامه گواهینامه حرفه ای در برنامه اکتشاف AI و ML

9. مرتب سازی توییت های خاص در توییتر

در دنیای کامل ، فیلتر کردن توییت های حاوی کلمات و اطلاعات خاص به سرعت بسیار عالی خواهد بود. خوشبختانه ، یک پروژه یادگیری ماشین در سطح مبتدی وجود دارد که به برنامه نویسان اجازه می دهد الگوریتمی ایجاد کنند که توییت هایی را که از طریق یک پردازنده زبان طبیعی اجرا شده است ، ایجاد کند تا مشخص کند که احتمالاً با مضامین خاص مطابقت دارد ، در مورد افراد خاص و غیره صحبت می کند.

10. تبدیل اسناد دستنویس به نسخه های دیجیتالی شده

این نوع پروژه روشی مناسب برای تمرین شبکه های یادگیری عمیق و عصبی است - ضروری برای تشخیص تصویر در یادگیری ماشین. مبتدیان همچنین می توانند نحوه تبدیل داده های پیکسل را به تصاویر و همچنین نحوه استفاده از رگرسیون لجستیک و مجموعه داده های MNIST یاد بگیرند.

با مجوز AI و ML ما با همکاری Purdue و با همکاری IBM از بازی فنی خود بمانید. بیشتر کاوش کنید!

در یادگیری ماشین مجوز دریافت کنید

زمان بهتری برای آموزش در زمینه هیجان انگیز یادگیری ماشین وجود ندارد. اگر به دنبال دوره ای هستید که همه چیز را از اصول گرفته تا تکنیک های پیشرفته مانند توسعه الگوریتم یادگیری ماشین و یادگیری بدون نظارت پوشش دهد ، بیشتر از آموزش جامع AI و ML صدور گواهینامه یا Bootcamp Leaing Machine Caltech نباشید. این مجموعه از پروژه های یادگیری ماشین را برای مبتدیان ، از جمله بیش از 25 تمرین یادگیری ماشین فراهم می کند. این دوره همچنین شامل 44 ساعت جلسات آموزش و مربیگری به رهبری مربی از یک متخصص یادگیری ماشین است. امروز مجوز بگیرید تا حرفه خود را به سطح بعدی برسانید!

به دنبال آموزش صدور گواهینامه یادگیری ماشین ، می توانید برخی از آموزش سؤالات مصاحبه با یادگیری ماشین را که اغلب از آنها خواسته می شود ، طی کنید تا بتوانید مصاحبه آماده شوید.

با آموزش دستی به یک دانشمند داده تبدیل شوید!

برنامه کارشناسی ارشد دانشمند داده کاوش می کند

متداول

1. چگونه پروژه یادگیری ماشین خودم را شروع کنم؟

• مشکلی را جستجو کنید که می توانید حل کنید.
• داده های مناسب را پیدا کنید و سوال را اصلاح کنید.
• داده ها را از قالب ها مانند JSON ، XML ، CSV و غیره بر اساس تجزیه و تحلیل خود وارد کنید.
• با از بین بردن هرگونه مقادیر تهی و/یا مزخرف و غیره ، داده ها را کاوش و تمیز کنید.
• مدل را توسعه داده و پالایش کنید.

2. بهترین پروژه های یادگیری ماشین برای سال آخر چیست؟

بهترین پروژه های یادگیری ماشین برای سال آخر پروژه پیشنهادی سیستم ، پروژه پیش بینی قیمت سهام ، آنالایزر احساسات محور AI و پروژه پیش بینی فروش است.

3. آیا هوش مصنوعی و ماشین یکسان هستند؟

هوش مصنوعی یک مفهوم بسیار گسترده تر است که برای ایجاد ماشین های هوشمند قادر به تحریک تفکر ، رفتار و توانایی انسان است. برعکس ، یادگیری ماشین زیر مجموعه یا کاربرد هوش مصنوعی است که دستگاه ها را قادر می سازد بدون اینکه صریحاً برنامه ریزی شوند ، از داده ها بیاموزند.

4- آیا یادگیری ماشین سخت است؟

در حالی که بسیاری از ابزارهای پیشرفته یادگیری ماشین می توانند به سختی استفاده کنند و دانش پیشرفته در ریاضیات ، آمار و مهندسی نرم افزار را ضروری به نظر می رسند ، می توان از اصول اولیه به راحتی در دسترس برای انجام کارهای زیادی استفاده کرد.

5- کدام زبان برای یادگیری ماشین بهتر است؟

پایتون بهترین زبان برای یادگیری ماشین است زیرا یادگیری ، مقیاس پذیر و منبع باز آسان است. تقریباً 69 ٪ از توسعه دهندگان یادگیری ماشین استفاده و در اولویت قرار می گیرد.

6. چگونه می توانم AI و ML را به صورت رایگان یاد بگیرم؟

می توانید در دوره های رایگان SimpleLea در AI و یادگیری ماشین ثبت نام کنید. تمام دوره های رایگان منابع ، یادگیری مبتنی بر مهارت و یادگیری خود را که توسط پزشکان برتر ایجاد شده است ، ارائه می دهند.

7. آیا می توانم بدون برنامه نویسی یادگیری ماشین را یاد بگیرم؟

اگرچه می توانید چند ابزار یادگیری ماشین را بدون برنامه نویسی یاد بگیرید ، دنبال کردن حرفه ای در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز به کمی برنامه نویسی خواهد داشت.

به ویدیوی زیر نگاه کنید که در مورد 10 پروژه برتر یادگیری ماشین که بیشتر در صنایع مورد استفاده قرار می گیرد ، صحبت می کند. این فیلم همچنین به هر علاقه مندان به یادگیری ماشین کمک می کند تا در مورد نحوه اجرای این پروژه ها و مزایای آنها ایده ای کسب کند.

8- چگونه پروژه های یادگیری ماشین را پیدا کنم؟

متخصصان یادگیری ماشین مشتاق به دنبال پروژه های یادگیری ماشین مناسب هستند که می توانند در مورد رزومه های خود ثبت نام کنند. منابع مختلفی برای شکار پروژه های ML وجود دارد که وسعت آن را به نمونه کارها شما اضافه می کند. برخی از محبوب ترین آنها شامل ProjectPro و Kaggle است. شما می توانید تجربه یادگیری ماشین خود را ایجاد کرده و شانس استخدام خود را تقویت کنید.

9- سه مرحله اصلی در یک پروژه یادگیری ماشین چیست؟

یک پروژه یادگیری ماشین را می توان به سه مرحله اصلی تقسیم کرد - جمع آوری و تهیه داده ها ، انتخاب یک مدل و ارزیابی آن و بهینه سازی فرآیند و تنظیم پارامتر.

10. چگونه می توانم یک پروژه یادگیری ماشین را شروع کنم؟

یک مشکل مناسب را جستجو کنید که می توانید آن را حل کنید. داده های مربوطه را پیدا کنید و سوال را اصلاح کنید. داده ها را از قالب های مختلف مانند JSON ، XML ، CSV و غیره بر اساس تجزیه و تحلیل خود وارد کنید. با از بین بردن هر مقادیر تهی ، داده ها را کاوش و تمیز کنید. مدل را اصلاح کنید.

11- مهمترین بخش پروژه یادگیری ماشین چیست؟

پیش پردازش داده ها مهمترین بخش از یک پروژه یادگیری ماشین است زیرا این مرحله به ساخت مدل های دقیق تر یادگیری ماشین کمک می کند. دانشمندان داده حداکثر 80 ٪ از وقت خود را به پیش پردازش داده ها برای بهترین نتیجه اختصاص می دهند.

12. برخی از پروژه های خوب یادگیری ماشین چیست؟

برخی از بهترین پروژه های یادگیری ماشین عبارتند از: پروژه سیستم پیشنهادی ، آنالایزر احساسات مبتنی بر AI ، پروژه پیش بینی قیمت سهام و پروژه پیش بینی فروش.

13. آیا پروژه های یادگیری ماشین دشوار است؟

پروژه های پیشرفته یادگیری ماشین می توانند سخت باشند زیرا آنها نیاز به دانش عمیق در مورد ریاضیات ، آمار ، بهینه سازی الگوریتم و مهندسی نرم افزار دارند. پروژه های اساسی به راحتی در دسترس ساده تر هستند و توسط مبتدیان قابل استفاده هستند. با این وجود ، توجه دقیق به بهینه سازی و شناسایی ناکارآمدی الگوریتم ، آنها را به چالش کشیده می کند.

14. از کجا می توانم پروژه های ML را انجام دهم؟

برخی از بهترین مکان ها برای دستیابی به تجربه پروژه ML به شرح زیر است- پیش بینی کیفیت شراب ، Tensorflow ، پیش بینی قیمت سهام ، پیش بینی فروش با والمارت و شناخت فعالیت های انسانی با تلفن های هوشمند.

15. چرا بسیاری از پروژه های ML شکست می خورند؟

دلیل اصلی عدم موفقیت پروژه های یادگیری ماشین ، عدم آمادگی شرکت ها است. بیشتر بنگاهها برای دیدن پروژه ها مجهز هستند. اکثریت پروژه های یادگیری ماشین را دشوار می دانند زیرا آنها تمایل دارند کار کلی را که به درستی به مدلهای آموزشی می روند ، دست کم بگیرند.

برنامه گواهینامه حرفه ای ما را در AI و Leaing Machine Leaing Online Bootcamp در شهرهای برتر پیدا کنید:

درباره نویسنده

ساده

Simpleilea یکی از ارائه دهندگان پیشرو در جهان آموزش آنلاین برای بازاریابی دیجیتال ، محاسبات ابری ، مدیریت پروژه ، علوم داده ، فناوری اطلاعات ، توسعه نرم افزار و بسیاری دیگر از فناوری های نوظهور است.

بیشتر ببینید

برنامه های پیشنهادی

برنامه گواهینامه حرفه ای در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

4558 زبان آموز دسترسی به طول عمر*

*دسترسی به طول عمر به محتوای یادگیری الکترونیکی با کیفیت بالا و با کیفیت بالا.< Pan> برنامه گواهینامه حرفه ای ما را در AI و Leaing Machine Leaing Online Bootcamp در شهرهای برتر پیدا کنید: