هوش مصنوعی


ایده های جالب برای پروژه های یادگیری ماشین

blog

ایده های جالب برای پروژه های یادگیری ماشین

این لیست از ایده های پروژه های یادگیری ماشین به طور کلی برای دانش آموزان و مبتدیان و کسانی که تازه شروع به یادگیری ماشین و یا علم داده ها کرده اند، مناسب است. این ایده های پروژه های یادگیری ماشین شما را با تمام آنچه که به موفقیت در حرفه خود به عنوان یک متخصص یادگیری ماشین نیاز دارید، همراه میکند. نکته مهم این پروژه های یادگیری ماشین، الگوریتم های یادگیری ماشین برای مبتدیان است، به عبارتی، الگوریتم هایی که شما را ملزم به درک عمیقی از یادگیری ماشین نمی کنند، و از این رو برای دانش آموزان و مبتدیان مناسب هستند.

علاوه بر این ، اگر شما به دنبال ایده های پروژه های یادگیری ماشین برای سال پایانی هستید، این لیست به کار شما می آید. بنابراین، بدون اتلاف وقت، مستقیم به سراغ برخی از ایده های پروژه های یادگیری ماشین میرویم که پایه تان را تقویت و به شما کمک میکند از نردبان موفقیت بالا بروید. 

 

خلاصه ساز جلسه کسب و کار

خلاصه شامل استخراج معنی دارترین و با ارزش ترین بخش های اطلاعات از مکالمات، فایل های صوتی/تصویری و غیره، به طور مختصر است. به طور کلی با ویژگی گرفتن صفات آماری، زبانی و احساساتی با ساختار گفت وگوی مورد نظر انجام می شود. در این پروژه، شما با استفاده از یادگیری عمیق و تکنیک های پردازش زبان طبیعی، خلاصه ای دقیق از جلسات کسب و کار را در حالی که به چهارچوب کلی گفتگو پایبند هستید ایجاد میکنید.

تشخیص اخبار جعلی

اخبار تقلبي مثل آتش سوزي، استعداد گسترش یافتن دارند و در حال حاضر با تسلط رسانه های اجتماعی بر زندگی ما، تشخیص اخبار جعلی از رویدادهای خبری واقعی بحرانی تر از همیشه شده است. این جایی است که یادگیری ماشین می تواند کمک کند. فیس بوک در حال حاضر از هوش مصنوعی برای فیلتر کردن داستان های جعلی و اسپم از فیدهای کاربران استفاده می کند.

این پروژه ML با هدف به کارگیری تکنیک های پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) برای تشخیص اخبار جعلی و داستان های گمراه کننده است که از منابع غیر معتبر بیرون می آید. شما همچنین می توانید از رویکرد طبقه بندی متن کلاسیک برای طراحی مدلی استفاده کنید که بتواند بین اخبار واقعی و جعلی تفاوت ایجاد کند. در روش اخیر، شما می توانید مجموعه داده ها را هم برای اخبار واقعی و هم جعلی جمع آوری کنید و یک مدل ML با استفاده از طبقه بندی کننده Naive Bayes ایجاد کنید تا خبری را که به صورت تقلبی یا واقعی بر اساس کلمات و عباراتی که در آن مورد استفاده قرار گرفته طبقه بندی کنید.

پروژه مشتریان مال

همانطور که از نام پیداست، مجموعه داده های مشتریان مرکز خرید شامل سوابق افرادی است که از مرکز خرید بازدید کرده اند، مانند جنسیت، سن، شناسه مشتری، درآمد سالانه، نمره هزینه ها و غیره. شما مدلی خواهید ساخت که از این داده ها برای بخش بندی مشتریان به گروه های مختلف بر اساس الگوهای رفتاری آنها استفاده خواهد کرد. چنین بخش بندی مشتری ها یک تاکتیک بازاریابی بسیار مفید است که توسط برندها و بازاریابان برای افزایش فروش و درآمد در حالی که همچنین افزایش رضایت مشتری را در پی دارد، استفاده می شود. 

خلاصه متنی ویدیویی مسابقه ورزشی

این پروژه دقیقا همان است که به نظر می رسد - به دست آوردن خلاصه ای دقیق و مختصر از یک ویدیو ورزشی. ابزار مفیدی برای وب سایت های ورزشی است که خوانندگان را در مورد نکات برجسته مسابقه آگاه می کند. از آنجا که شبکه های عصبی برای خلاصه سازی متن بهترین هستند، شما این مدل را با استفاده از شبکه های یادگیری عمیق مانند 3D-CNNs، RNNs، و LSTMs می سازید.  شما ابتدا یک ویدیو ورزشی را با استفاده از الگوریتم های ML مناسب به چند بخش تکه تکه می کنید و سپس از ترکیبی از SVM (Support vector machines)، شبکه های عصبی، و الگوریتم k-means استفاده می کنید.

تجزیه و تحلیل احساسات برای افسردگی

افسردگی یک معضل عمده سلامتی در سطح جهانی است. هر ساله میلیون ها نفر به دلیل افسردگی و سلامت روانی ضعیف خودکشی می کنند. معمولاً انگی که به واسطه ی مشکلات سلامت روانی در پی می آید و تاخیر در درمان دو علت اصلی پشت این امر هستند. در این پروژه، شما از داده های جمع آوری شده از بسترهای مختلف رسانه های اجتماعی استفاده میکنید می کنید و نشانگرهای زبانی را در پست های رسانه های اجتماعی تجزیه و تحلیل می کنید تا سلامت روانی افراد را درک کنید. ایده این است که یک مدل یادگیری عمیق ایجاد کنیم که بتواند دید ارزشمند و دقیقی نسبت به سلامت روانی فرد بسیار زودتر از روش های متعارف ارائه دهد.

تشخیص چهره جهت شناسایی خلق و خو و توصیه آهنگ

این یک واقعیت شناخته شده است که مردم بر اساس خلق و خو و احساسات فعلی خود به موسیقی گوش می دهند. بنابراین، چرا یک برنامه کاربردی ایجاد نکرد که بتواند خلق و خوی فرد را با حالات صورت خود تشخیص دهد و آهنگ ها را بر این اساس توصیه کند؟ برای این, شما از عناصر بینایی کامپیوتر و تکنیک استفاده میکنید. هدف ایجاد یک مدل است که می تواند به طور موثر از بینایی کامپیوتر برای کمک به کامپیوتر برای به دست آوردن درک بالایی از تصاویر و فیلم ها استفاده کند.

پیدا کردن یک سیاره قابل سکونت خارج از منظومه شمسی

در دهه گذشته، ما در شناسایی بسیاری از سیارات در حال حرکت و برون منظومه ای موفق بوده ایم. از آنجا که تعبیرات انسان از سیاره های بالقوه خارج منظومه ی شمسی بسیار چالش برانگیز و زمان بر و همچنین در معرض خطای انسانی است، بهتر است از یادگیری عمیق برای شناسایی سیاره های خارج منظومه ی شمسی استفاده کرد. هدف این پروژه این است که اگر سیاره هایی قابل سکونت خارج منظومه ی شمسی در اطراف ما با استفاده از CNNs و noisy time-series data وجود دارد، پیدا کند. این روش می تواند سیاره های خارج منظومه ی شمسی قابل سکونت را با دقت بیشتری نسبت به متُد حداقل مربعات شناسایی کند.

 

برگرفته از www.upgrad.com

لینک مقاله:

15 Interesting Machine Learning Project Ideas For Beginners [2021]

همه نظرات

نظری یافت نشد!

پیامی ارسال کنید