11 ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes
El aprendizaje automático es amplio y aplicable en muchos campos. Por lo tanto, es posible que se pierda tratando de encontrar un punto de apoyo como principiante. No obstante, emprender proyectos mientras aprendes te ayuda a descifrar tus intereses y a concentrarte en un camino específico.
Además, le permite familiarizarse con el flujo de trabajo típico de aprendizaje automático.
Aquí, le mostraremos algunas de las mejores ideas de proyectos para principiantes que lo ayudarán a profundizar en el meollo del aprendizaje automático.
1. Predicción de préstamos
Muchas aplicaciones bancarias y de préstamos ahora incorporan modelos de elegibilidad de préstamos. Entonces, este es un ángulo inspirador para comenzar si está interesado en aplicar el aprendizaje automático a su conocimiento actual de tecnología financiera.
Sin embargo, no es probable que amplíe esto para la incorporación de aplicaciones. Pero aprenderá cómo la mayoría de las aplicaciones empresariales deciden si alguien es elegible para un préstamo o no.
Para empezar, necesita un conjunto de datos que contenga información financiera. Aprovechando las tendencias de ingresos y gastos en estos datos, luego entrenará su modelo para aprender patrones específicos y predecir la elegibilidad del préstamo cuando reciba nueva información.
2. Análisis de sentimiento
Jugar con el análisis de sentimientos es una idea perfecta, especialmente si tienes un don para las palabras escritas.
Si está confundido, el análisis de sentimientos implica la clasificación o agrupamiento de texto por una máquina, generalmente en percepciones positivas y negativas.
Al igual que con muchos proyectos de lenguaje natural, la selección de características también puede ser un poco desafiante aquí. Pero analizar los sentimientos en el texto a menudo comienza con la minería de texto para estudiar los patrones de los textos en cuestión. Esto le permite calcular las características principales de su conjunto de datos que puede usar como criterio de entrenamiento.
A continuación, puede utilizar algoritmos de clasificación adecuados como Naive Bayes o el árbol de decisiones para entrenar su modelo. En última instancia, este proyecto lo expone a los conceptos básicos de manipulación de texto y cómo funciona la detección de spam.
Python ofrece una tonelada de algoritmos flexibles y lógica en torno al análisis de sentimientos. Entonces, si se siente cómodo con Python, que es relativamente fácil de comprender, puede echar un vistazo a cómo usar el kit de herramientas de procesamiento del lenguaje natural .
3. Codifique un modelo de regresión logística
La regresión logística es un modelo de clasificación sencillo perfecto para principiantes. Como ya sabrá, encuentra la probabilidad de ocurrencia de eventos discretos.
Puede comenzar trabajando con conjuntos de datos que contengan valores discretos como "Sí" y "No" o "Bueno" y "Malo". Al igual que otros algoritmos de clasificación, la regresión logística ayuda a su máquina a codificarlos en valores legibles para que pueda predecir adecuadamente.
Y si desea predecir más de dos resultados posibles, puede profundizar en la regresión logística multinomial. Dicho esto, scikit-learn de Python podría ser una herramienta muy útil para escribir su modelo.
4. Reconocimiento de imágenes
Las tecnologías como el reconocimiento facial y la detección de imágenes falsas pueden parecer mágicas. Pero cuando se concentre en un proyecto de reconocimiento de imágenes de bricolaje, pronto se dará cuenta de que crear uno es más fácil de lo que pensaba.
Además, tiene un puñado bastante grande de bibliotecas de aprendizaje automático de procesamiento de imágenes a su disposición. TensorFlow , por ejemplo, ofrece recursos versátiles para el modelado de imágenes.
Y si TensorFlow es complejo de reducir, Keras , una parte de la plataforma TensorFlow, también es una herramienta valiosa que puede aprovechar. En última instancia, una comprensión básica de las redes neuronales artificiales (ANN) es útil para este proyecto.
Sin embargo, su proyecto de reconocimiento de imágenes puede variar desde la detección de imágenes falsas hasta los algoritmos de reconocimiento de imágenes.
Aunque parece tedioso al principio, se vuelve más fácil a medida que te sumerges más profundo. Además, le brinda una sólida comprensión de los conceptos de aprendizaje profundo.
5. Clasificación y predicción del cáncer
La clasificación del cáncer es un ángulo interesante para estudiar, especialmente si está interesado en aplicar sus conocimientos de aprendizaje automático en campos médicos como la bioinformática.
Sus datos normalmente contienen métricas estándar para decidir si un tumor es benigno o maligno. Luego, usará esta información para crear un modelo que clasifique los nuevos casos de cáncer en la categoría apropiada usando las mismas métricas. Dependiendo de cómo pretenda abordar esto, puede utilizar un algoritmo de clasificación como el árbol de decisiones para informar la decisión de la máquina.
Y si desea aumentar el conocimiento existente, incluso puede profundizar su proyecto profundizando en la predicción del cáncer. Aquí, puede utilizar algoritmos como Support Vector Machines (SVM) y Artificial Neural Networks (ANN) para lograr su objetivo.
6. Predicción del precio de las acciones (agrupación)
El mercado de valores es volátil y los precios se basan en una plétora de factores diferentes. Por lo tanto, determinar una acción rentable a veces puede ser una batalla cuesta arriba para los inversores.
Debido a que está resolviendo un problema relacionado con las finanzas y, al mismo tiempo, está aprendiendo los conceptos básicos del aprendizaje automático, este proyecto bien vale la pena.
Su conjunto de datos debe contener diversa información sobre acciones y cómo han cambiado con el tiempo. Debido a que se trata de patrones de aprendizaje más eficientes, su modelo utilizará esta información para predecir si una acción bajará o subirá en un momento determinado. Por lo tanto, esto también está relacionado con un análisis de series de tiempo, ya que su modelo pronosticará resultados futuros.
Y afortunadamente, muchas herramientas también están a su disposición para este proyecto. Prophet de Facebook , por ejemplo, es una herramienta de pronóstico de código abierto. Puedes usar esto con Python. Pero si se siente más cómodo con R, Prophet también es compatible con R de manera masiva.
7. Predicción de nichos de sitios web
Este no es un proyecto muy popular para principiantes. Pero puede aceptarlo si le gustan los desafíos y desea descubrir las herramientas que puede utilizar para lograr su objetivo.
Uno de los contratiempos que puede encontrar con este proyecto es dónde obtener los conjuntos de datos. Pero una vez que descubra la información que necesita para resolver el problema, puede extraer los datos usando este tutorial de BeautifulSoup .
Para que esto funcione, debe considerar métricas como los encabezados de una página web. Además, busque oraciones y palabras clave de uso frecuente, ya que son al menos indicadores de lo que se trata una página web. Por lo tanto, significa que debe seleccionar sus funciones con cuidado para lograr una precisión razonable.
8. Cree un sistema de recomendación con Python
Debe haber encontrado un sistema de recomendaciones mientras navega por Internet o usa aplicaciones como YouTube y Netflix. La mayoría de los sistemas de publicidad en Internet también lo utilizan para filtrar los anuncios que ve y, a veces, parece que Internet sabe lo que está pensando.
En algunos casos, según lo que busca con frecuencia en Internet, un recomendante puede conocer sus preferencias de contenido. Luego lo utiliza para recomendar contenido relacionado que considere que puede interesarle.
El tuyo puede no ser tan complejo. Pero puedes crear algo bastante básico para empezar. Un recomendador de productos, por ejemplo, es un excelente punto de partida.
Para crear un recomendador de productos, por ejemplo, es necesario recopilar datos sobre los productos y las percepciones de las personas sobre ellos. Estos, por supuesto, pueden incluir la cantidad de reseñas positivas y negativas, el nicho del producto, la cantidad de compras y más.
9. Predicción de la calidad del vino
La predicción de la calidad del vino es uno de los pocos proyectos centrados en principiantes. Este es un problema de clasificación que implica clasificar el vino en tipos de alta y baja calidad.
Para ello, puede utilizar algoritmos de clasificación como regresión logística o un árbol de decisiones para entrenar su modelo. Incluso puede usar una ANN si está más interesado en conectar cada punto para la toma de decisiones.
Como cualquier otro proyecto de aprendizaje automático, este lo expone a los conceptos básicos de selección de características, correlación, codificación de etiquetas y más. Además, le brinda un campo de juego nivelado con sus datos.
10. Cree un algoritmo de aprendizaje automático simple
Si bien, hasta este punto, recomendamos proyectos que utilizan otros algoritmos, puede codificar un algoritmo de bricolaje desde cero utilizando lenguajes compatibles con ML como C, C ++, R o Python.
Aunque esto puede parecer un poco más desafiante que las otras tareas de la lista, es una idea de proyecto perfecta, especialmente si desea saber cómo funcionan los algoritmos integrados y cómo iteran a través de sus datos.
Por supuesto, esto no tiene por qué ser un algoritmo complejo. Puede buscar el concepto matemático detrás de una regresión lineal simple, por ejemplo, y usarlo para crear un algoritmo aplicable, reutilizable e instalable.
11. Detección de noticias falsas
No es ninguna noticia que las noticias falsas y auténticas vuelen por la web. Pero ambos tienen indicadores y atributos únicos que los colocan en cualquiera de las categorías.
Debido a que se trata de textos sin formato, encontrar un patrón descriptivo único para ambos tipos de noticias puede ayudarlo a lograr su objetivo. Debe seleccionar su función con cuidado para evitar sobreajustar o desajustar su modelo.
Para este, puede comenzar mirando la documentación del Kit de herramientas de lenguaje natural , que tiene muchos recursos que puede usar para el procesamiento de texto.
Aprenda haciendo y conviértase en un experto en aprendizaje automático
Ya sea que sea autodidacta, tome cursos o aprenda en la escuela, es posible que pierda el control de los conceptos básicos si no aplica lo que está aprendiendo.
Aunque el aprendizaje automático parece complejo, con proyectos personales, comprenderá más sobre el ciclo de vida de los proyectos de la vida real y los desafíos involucrados. Por lo tanto, maniobrar para abrirse camino cuando se encuentra con problemas del mundo real se vuelve más fácil.