11 idées de projets d’apprentissage automatique pour les débutants
L'apprentissage automatique est vaste et applicable dans de nombreux domaines. Vous pourriez donc vous perdre en essayant de trouver une place en tant que débutant. Néanmoins, entreprendre des projets tout en apprenant vous aide à décrypter vos intérêts et à vous concentrer sur un chemin précis.
De plus, il vous permet de vous familiariser avec le flux de travail typique de l'apprentissage automatique.
Ici, nous allons vous montrer quelques-unes des meilleures idées de projets pour débutants qui vous aideront à plonger plus profondément dans les détails de l'apprentissage automatique.
1. Prévision de prêt
De nombreuses applications de prêt et bancaires intègrent désormais des modèles d'éligibilité aux prêts. C'est donc un angle inspirant pour commencer si vous souhaitez appliquer l'apprentissage automatique à vos connaissances fintech existantes.
Cependant, vous n'êtes pas susceptible d'augmenter cela pour l'incorporation d'applications. Mais vous apprendrez comment la plupart des applications d'entreprise décident si quelqu'un est éligible ou non à un prêt.
Pour commencer, vous avez besoin d'un ensemble de données contenant des informations financières. En tirant parti des tendances de revenus et de dépenses dans ces données, vous entraînerez ensuite votre modèle pour apprendre des modèles spécifiques et prédire l'éligibilité au prêt lorsqu'il reçoit de nouvelles informations.
2. Analyse des sentiments
Jouer avec l'analyse des sentiments est une idée parfaite, surtout si vous avez un don pour les mots écrits.
Si vous êtes confus, l'analyse des sentiments implique une classification de texte ou un regroupement par une machine, généralement en perceptions positives et négatives.
Comme pour de nombreux projets en langage naturel, la sélection des fonctionnalités peut également être un peu difficile ici. Mais l'analyse des sentiments dans le texte commence souvent par le text mining pour étudier les modèles des textes en question. Cela vous permet de déterminer les principales caractéristiques de votre ensemble de données que vous pouvez utiliser comme critères d'entraînement.
Vous pouvez ensuite utiliser des algorithmes de classification appropriés comme le Naive Bayes ou l'arbre de décision pour entraîner votre modèle. En fin de compte, ce projet vous expose aux concepts de base de la manipulation de texte et au fonctionnement de la détection de spam.
Python offre une tonne d'algorithmes et de logiques flexibles autour de l'analyse des sentiments. Donc, si vous êtes à l'aise avec Python, qui est relativement facile à comprendre, vous pouvez jeter un œil à la façon d'utiliser la boîte à outils de traitement du langage naturel .
3. Coder un modèle de régression logistique
La régression logistique est un modèle de classification simple, parfait pour les débutants. Comme vous le savez peut-être déjà, il trouve la probabilité d'occurrence d'événements discrets.
Vous pouvez commencer par travailler avec des ensembles de données contenant des valeurs discrètes telles que "Oui" et "Non" ou "Bon" et "Mauvais". Comme d'autres algorithmes de classification, la régression logistique aide votre machine à les coder en valeurs lisibles afin qu'elle puisse prédire de manière appropriée.
Et si vous souhaitez prédire plus de deux résultats possibles, vous pouvez approfondir la régression logistique multinomiale. Cela dit, le scikit-learn de Python pourrait être un outil assez pratique pour écrire votre modèle.
4. Reconnaissance d'images
Des technologies comme la reconnaissance faciale et la détection de fausses images peuvent sembler magiques. Mais lorsque vous vous plongez dans un projet de reconnaissance d'images DIY, vous vous rendrez vite compte qu'en créer un est plus facile que vous ne le pensiez.
De plus, vous disposez d'une assez grande quantité de bibliothèques d'apprentissage automatique pour le traitement d'images. TensorFlow , par exemple, offre des ressources polyvalentes pour la modélisation d'images.
Et si TensorFlow est complexe à affiner, Keras , qui fait partie de la plate-forme TensorFlow, est également un outil précieux que vous pouvez exploiter. En fin de compte, une compréhension de base des réseaux de neurones artificiels (ANN) est utile pour ce projet.
Votre projet de reconnaissance d'images, cependant, peut aller de la détection de fausses images aux algorithmes de reconnaissance d'images.
Bien que cela semble fastidieux au début, cela devient plus facile à mesure que vous plongez plus profondément. De plus, il vous donne une solide compréhension des concepts d'apprentissage en profondeur.
5. Classification et prédiction du cancer
La classification du cancer est un angle intéressant à examiner, surtout si vous souhaitez appliquer vos connaissances en apprentissage automatique dans des domaines médicaux comme la bioinformatique.
Vos données contiennent généralement des mesures standard pour décider si une tumeur est bénigne ou maligne. Vous utiliserez ensuite ces informations pour créer un modèle qui classe les nouveaux cas de cancer dans la catégorie appropriée en utilisant les mêmes métriques. Selon la façon dont vous envisagez d'aborder cela, vous pouvez utiliser un algorithme de classification comme l'arbre de décision pour informer la décision de la machine.
Et si vous souhaitez enrichir les connaissances existantes, vous pouvez même approfondir votre projet en vous plongeant dans la prédiction du cancer. Ici, vous pouvez utiliser des algorithmes tels que les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux de neurones artificiels (ANN) pour atteindre votre objectif.
6. Prédiction du cours de l'action (Cluster)
Le marché boursier est volatil et les prix sont basés sur une pléthore de facteurs différents. Ainsi, déterminer une action rentable peut parfois être une bataille difficile pour les investisseurs.
Parce que vous résolvez un problème financier tout en apprenant les concepts de base de l'apprentissage automatique, ce projet vaut bien votre temps.
Votre ensemble de données doit contenir diverses informations sur les stocks et leur évolution au fil du temps. Parce qu'il s'agit de modèles d'apprentissage plus efficaces, votre modèle utilisera ces informations pour prédire si un stock va baisser ou augmenter à un moment donné. Cela est donc également lié à une analyse de séries chronologiques, car votre modèle prévoira les résultats futurs.
Et heureusement, de nombreux outils sont également à votre disposition pour ce projet. Le Prophète de Facebook , par exemple, est un outil de prévision open source. Vous pouvez l'utiliser avec Python. Mais si vous êtes plus à l'aise avec R, Prophet prend également en charge R de manière massive.
7. Prédiction de niche de site Web
Ce n'est pas un projet très populaire pour les débutants. Mais vous pouvez le relever si vous aimez les défis et souhaitez découvrir les outils que vous pouvez utiliser pour atteindre votre objectif.
L'un des revers que vous pourriez rencontrer avec ce projet est de savoir où obtenir des ensembles de données. Mais une fois que vous avez trouvé les informations dont vous avez besoin pour résoudre le problème, vous pouvez récupérer les données à l'aide de ce didacticiel BeautifulSoup .
Pour que cela fonctionne, vous devez prendre en compte des métriques telles que les en-têtes d'une page Web. De plus, faites attention aux phrases et aux mots-clés fréquemment utilisés, car ce sont au moins des pointeurs sur ce qu'est une page Web. Cela signifie donc que vous devez sélectionner vos caractéristiques avec soin pour une précision raisonnable.
8. Construire un système de recommandation à l'aide de Python
Vous devez avoir rencontré un système de recommandation en naviguant sur Internet ou en utilisant des applications comme YouTube et Netflix. La plupart des systèmes de publicité sur Internet l'utilisent également pour filtrer les publicités que vous voyez et parfois, on a l'impression qu'Internet sait ce que vous pensez.
Dans certains cas, en fonction de vos recherches fréquentes sur Internet, un conseiller peut connaître vos préférences en matière de contenu. Il l'utilise ensuite pour recommander du contenu connexe susceptible de vous intéresser.
Le vôtre n'est peut-être pas aussi complexe. Mais vous pouvez construire quelque chose d'assez basique pour commencer. Un conseiller en produits, par exemple, est un excellent point de départ.
Pour créer un outil de recommandation de produits, par exemple, vous devez collecter des données sur les produits et les perceptions des gens à leur sujet. Ceux-ci, bien sûr, peuvent inclure le nombre d'avis positifs et négatifs, le créneau du produit, le nombre d'achats, etc.
9. Prédiction de la qualité du vin
La prédiction de la qualité du vin est l'un des rares projets centrés sur les débutants. Il s'agit d'un problème de classification impliquant la catégorisation du vin en types de haute et de basse qualité.
Pour cela, vous pouvez utiliser des algorithmes de classification comme la régression logistique ou un arbre de décision pour entraîner votre modèle. Vous pouvez même utiliser un ANN si vous êtes plus intéressé à connecter chaque point pour la prise de décision.
Comme tout autre projet d'apprentissage automatique, celui-ci vous expose aux concepts de base de la sélection de fonctionnalités, de la corrélation, de l'encodage des étiquettes, etc. De plus, il vous offre un terrain de jeu nivelé avec vos données.
10. Construire un algorithme d'apprentissage automatique simple
Alors que, jusqu'à présent, nous avons recommandé des projets qui utilisent d'autres algorithmes, vous pouvez coder en dur un algorithme de bricolage à partir de zéro en utilisant des langages compatibles avec le ML comme C, C++, R ou Python.
Bien que cela puisse sembler un peu plus difficile que les autres tâches de la liste, c'est une idée de projet parfaite, surtout si vous voulez savoir comment fonctionnent les algorithmes intégrés et parcourir vos données.
Bien sûr, cela ne doit pas être un algorithme complexe. Vous pouvez rechercher le concept mathématique derrière une simple régression linéaire, par exemple, et l'utiliser pour créer un algorithme applicable, réutilisable et installable.
11. Détection de fausses nouvelles
Ce n'est pas une nouvelle que des nouvelles fausses et authentiques circulent sur le Web. Mais les deux ont des pointeurs et des attributs uniques qui les placent dans l'une ou l'autre catégorie.
Étant donné que vous traitez avec des textes simples, trouver un modèle descriptif unique pour les deux types d'actualités peut vous permettre d'atteindre votre objectif. Vous devez sélectionner votre caractéristique avec soin pour éviter de surajuster ou de sous-ajuster votre modèle.
Pour celui-ci, vous pouvez commencer par consulter la documentation Natural Language Toolkit , qui contient de nombreuses ressources que vous pouvez utiliser pour le traitement de texte.
Apprenez par la pratique et devenez un expert en apprentissage automatique
Que vous soyez autodidacte, que vous suiviez des cours ou que vous appreniez à l'école, vous pourriez perdre votre emprise sur les concepts de base si vous n'appliquez pas ce que vous apprenez.
Bien que l'apprentissage automatique semble complexe, avec des projets personnels, vous comprendrez mieux le cycle de vie des projets réels et les défis impliqués. Ainsi, vous frayer un chemin lorsque vous rencontrez des problèmes du monde réel devient plus facile.