15 مشروعًا مثيرًا لتعلم الآلة في R للمبتدئين [2022]

"لقد وصل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي إلى نقطة تحول حرجة وسيزيدان بشكل متزايد ويوسعان تقريبًا كل خدمة أو شيء أو تطبيق تدعمه التكنولوجيا. إن إنشاء أنظمة ذكية تتكيف وتتعلم وربما تعمل بشكل مستقل بدلاً من مجرد تنفيذ التعليمات المحددة مسبقًا هو ساحة المعركة الأساسية لبائعي التكنولوجيا حتى عام 2022 على الأقل ".

لا يمكن أن يكون هذا أكثر صحة. نقف هنا في عام 2022 ، ونشهد زيادة تدفق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في حياتنا اليومية. تملي هذه التقنيات الذكية كل جانب من جوانب حياتنا تقريبًا الآن ، سواء كان ذلك في الرعاية الصحية والتعليم أو الأعمال والحوكمة.

أدى اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في جميع قطاعات الصناعة إلى زيادة الطلب على متخصصي علوم البيانات المؤهلين والمهرة. لكن هذا لا يعني أنه يمكن لأي شخص الحصول على دور وظيفي واعد في الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي - فأنت بحاجة إلى المؤهلات والمهارات التعليمية المناسبة ، والأهم من ذلك ، مشروعات العالم الواقعي لعرض تجربتك.

يتيح لك تطوير المشاريع الحية اختبار معرفتك النظرية ، وشحذ مجموعة المهارات الخاصة بك ، وتحديد نقاط القوة والضعف الأساسية لديك. بينما تستمر في بناء مشاريعك الخاصة ، مع مرور الوقت ، ستكتسب ثقة أكبر بمعرفتك ومهاراتك المهنية.

لقد أنشأنا هذا المنشور حصريًا للطامحين الذين يرغبون في دخول مجال التعلم الآلي. في هذه المقالة ، سنسلط الضوء على بعض مشاريع التعلم الآلي المثيرة في R. نظرًا لأن R هي الأفضل عندما يتعلق الأمر بالحوسبة الإحصائية ، فهي الخيار المثالي لبناء مشاريع التعلم الآلي.

قبل أن نبدأ مناقشتنا حول مشاريع التعلم الآلي في R ، يجب أن تكون على دراية بالخطوات القياسية المتضمنة في بناء مشروع تعلم الآلة:

• تعريف المشكلة - قبل أن تبدأ في تصميم مشروع التعلم الآلي ، يجب عليك تحديد بيان المشكلة ، أي ما هي المشكلة التي تهدف إلى حلها باستخدام النموذج وكيف يتناسب تعلم الآلة مع الصورة.
• إعداد البيانات - يجب عليك دراسة مجموعة البيانات الموجودة وتحديد ما إذا كانت مجموعة بيانات منظمة أو غير منظمة ، سواء كانت ثابتة أو متدفقة ، وكيف ستكمل تعريف المشكلة. تتضمن هذه المرحلة بشكل أساسي تنظيف البيانات وإعدادها للمعالجة.
• تقييم الخوارزمية - يتضمن مشروع التعلم الآلي خوارزميات تعلم الآلة المختلفة. من الأهمية بمكان تحديد الخوارزميات الأنسب لتعريف المشكلة وضمان أقصى دقة للنتائج.
• ميزات البيانات - في هذه المرحلة ، ستحدد عناصر أو ميزات مجموعة البيانات التي ستستخدمها لمشروع التعلم الآلي وكيف تؤثر الرؤى التي تم الحصول عليها بالفعل على المشروع.
• النمذجة - يجب عليك اختيار هيكل نموذج معين وإيجاد طرق لتحسينه. أيضًا ، يجب أن تقارن هذا مع النماذج الأخرى لمعرفة النموذج المناسب لبيان المشكلة.
• الاختبار - كما يوحي الاسم ، يعني الاختبار دراسة نتائج النموذج وإيجاد طرق لتحسينه بشكل أكبر. من الأهمية بمكان تحليل كيفية تأثير تغيير صغير على النتيجة الإجمالية للنموذج وأيضًا كيفية تأثيره على الخطوات التالية.

لذلك ، دون مزيد من اللغط ، فلنبدأ!

مشاريع التعلم الآلي في R

1. نموذج ML للتنبؤ بمخاطر حوادث الطيران

في هذا المشروع ، ستقوم ببناء نموذج ML جماعي للتنبؤ بمخاطر حوادث الطيران. يهدف المشروع إلى تقييم مخاطر الأحداث غير المؤكدة والخطيرة المرتبطة بالطيران. هنا ، يدمج النموذج الهجين توقع SVM على البيانات غير المهيكلة ومجموعة الشبكات العصبية العميقة على البيانات المنظمة. ينصب تركيز مشروع ML هذا على تعزيز مستوى أمان أنظمة الطيران وتحديد المخاطر من خلال التنبؤ الدقيق بحدوث الأحداث غير الطبيعية.

2. تصنيف عائلات برامج الفدية

سيطبق المشروع الذي ستنشئه تقنية التصنيف الثابتة لتحديد وتصنيف برامج الفدية. سيبدأ بتحويل عينات برامج الفدية إلى تسلسل N-gram. سيقوم النموذج بعد ذلك بحساب تردد المستند المعكوس (TF-IDF) لتسهيل الفصل المتقدم لبرنامج الفدية. أخيرًا ، يصبح هذا هو المدخل لنموذج ML لتصنيف رانسومواري. يستكشف نموذج ML هذا أيضًا ويحلل التمييز بين أكواد التشغيل عبر عائلات برامج الفدية المختلفة.

3. الكشف عن تطبيقات Android الضارة

تكمن الفكرة هنا في بناء نظام ML يمكنه اكتشاف تطبيقات Android الضارة التي تستخدم مكالمات نظام تمييزية. يستفيد هذا المشروع من الاختلاف المطلق لمكالمات النظام الموزونة (ADWSC) ومكالمات النظام المُصنفة باستخدام تقنية اختيار ميزة اختبار عدد السكان الكبير (RSLPT) لتقليم مجموعة بيانات استدعاء نظام ضخمة.

بينما يعتمد اختيار الميزة على الارتباط بين الميزات المختلفة ، تساعد تقنيتا الاختيار هاتان في الكشف عن الميزات الأكثر فائدة التي ستساعد بشكل أكبر في تصنيف عينات البرامج الضارة بدقة محسنة. الهدف الأساسي لمشروع التعلم الآلي هذا هو اكتشاف تطبيقات Android الضارة مع الحفاظ على التعقيد الحسابي عند الحد الأدنى.

4. تسجيل الائتمان

يستخدم نموذج ML هذا البيانات الضخمة لتسجيل الائتمان. بشكل أساسي ، يستفيد نموذج تسجيل الائتمان من تحليلات الشبكات الاجتماعية وبيانات الهاتف المحمول لتعزيز الشمول المالي وتقييم مصداقية حامل بطاقة الائتمان. من خلال استخدام كميات كبيرة من بيانات الهاتف المحمول المتطابقة لمجموعة واسعة من الائتمانات التي تمتد عبر بلدان مختلفة ، يهدف النموذج إلى تحسين الأداء الإحصائي لتعزيز عملية صنع القرار للحصول على الائتمان.

5. نموذج الحياة

يهدف مشروع التعلم الآلي هذا إلى التنبؤ بدقة بالاختلالات في تحليلات الرعاية الصحية باستخدام البيانات الزمنية لنظام الرعاية الصحية والتنبؤ بمعدل وفيات المريض. للقيام بذلك ، يقترح هذا المشروع تطوير نموذج الحياة (LM) على أساس الشبكة العصبية للتعلم العميق. من خلال استغلال شدة توتر التسلسل الزمني (ITS) ، ستعمل الشبكات العصبية على نمذجة عمر كل مريض بناءً على بياناته الطبية التاريخية. ستكون النتيجة في شكل تسلسل زمني قصير وموجز.

تعرف على المزيد: التعلم العميق مقابل الشبكات العصبية

6. نظام التنبؤ بالنشاط

يعتمد نظام التنبؤ بالنشاط هذا على الشبكة العصبية المتكررة (RNN). إنه نظام تنبؤ بالنشاط يعتمد على أجهزة الاستشعار يمكن ارتداؤه ويسهل الحوسبة المتطورة كجزء من البنية التحتية للرعاية الصحية الذكية.

سوف يقوم الجهاز القابل للارتداء بمراقبة أنشطة المرضى ، والتنبؤ بشكل أكبر بأفعالهم باستخدام المعلومات التي يوفرها المستشعر. تم تصميم هذا النموذج للتعامل مع البيانات المعقدة واسعة النطاق ولتعزيز الحساب السريع لتحسين أداء التنبؤ لأنظمة الرعاية الصحية الذكية.

قراءة: مواضيع وأفكار مشروع بايثون

7. دعم آلة ناقلات

في مشروع التعلم الآلي هذا ، ستقوم بتطوير آلة ناقلات دعم قابلة للتطوير لاكتشاف الأعطال في أنظمة النقل. الهدف هنا هو إنشاء نظام يسهل تحسين سرعة معالجة نقاط البيانات. يستخدم النموذج نهج FSVM (KNN-FSVM) القائم على KNN للتخفيف من قيود اكتشاف الأخطاء في نظام النقل.

لا تقلل هذه الطريقة من أبعاد البيانات فحسب ، بل تكشف أيضًا عن مدى أهمية بيانات التدريب لمجموعة بيانات غير متوازنة. علاوة على ذلك ، يمكن لطريقة KNN-FSVM القضاء على قيود تصنيف البيانات الخاطئة ، وبالتالي تحسين دقة التنبؤ.

8. نظام تقليل استخدام الكهرباء لمضخات المياه

يقترح مشروع التعلم الآلي هذا استخدام مزيج من ML وطرق التحسين المتقدمة للتعامل مع التعقيد الحسابي لأنظمة توزيع المياه (WDS) وإدارته. يستخدم النموذج تقنية الانحدار جنبًا إلى جنب مع تقنيات التحسين الأخرى لمكافحة مشكلة الأعداد الصحيحة المختلطة. لتقدير الطاقة ، فإنه يستخدم تقنيات تركيب المنحنى. يعد استخدام نهج التعلم شبه الخاضع للإشراف أفضل رهان لهذا المشروع لأنه يساعد في تقليل الوقت الحسابي.

اقرأ أيضًا: أفكار مشروع R وموضوعات للمبتدئين

9. نظام الإدراك الموسيقي

في هذا المشروع ، ستستفيد من تقنيات تعلم الآلة المختلفة لإنشاء نظام إدراك موسيقي يمكنه فهم الموسيقى والتعرف عليها وإنشاء نغمة الموسيقى تلقائيًا عبر حوسبة الضباب. يستخدم المشروع كلاً من نموذج ماركوف المخفي ونموذج الخليط الغاوسي للتعرف على الموسيقى وخصائصها الفريدة. يوصى باستخدام سيناريو التعرف على الأدوات المتعددة لتصميم النظام. سيؤدي ذلك إلى تحسين الأداء العام لنموذج الإدراك.

10. نظام كشف التسلل

هذا هو نظام كشف التسلل القائم على الشذوذ الذي يستخدم تحليل اختيار الميزات. هنا ، ستقوم ببناء نموذج هجين يستخدم تقنيات ML مختلفة على بيانات معاملات الشبكة لتحليل نطاق التطفل. ينصب التركيز على الحفاظ على وقت الاكتشاف عند الحد الأدنى. سيستخدم النموذج بشكل صريح خوارزمية التصويت مع اكتساب المعلومات لاستخراج ميزات البيانات المثلى. ثم ستستخدم المصنفات لتحسين دقة نظام الكشف.

11. شخصية توقع سلة السوق

يقترح نظام التنبؤ بالسلة المخصص هذا إنشاء قائمة توصيات للمستخدمين لتلبية احتياجاتهم وتفضيلاتهم بشكل أفضل. ستصمم نموذجًا يستخرج ويجمع التسلسلات المتكررة المشروحة المؤقتة (TARS) من سجل الشراء للعملاء. في الخطوة التالية ، سيستخدم التوقع المستند إلى TARS (TBP) للتنبؤ بسلة منتج مخصصة للعميل. يساعد تحليل ميزات منتجات قائمة الاقتراحات الحالية مع ميزات المنتجات الجديدة في تحسين جودة التنبؤ.

12. نظام التنبؤ بأداء شبكات المحمول

الهدف من مشروع التعلم الآلي هذا هو حل مشكلات التنبؤ بالأداء في الشبكات الخلوية. سيستفيد النموذج من تقنية غسل الغابات العشوائية للحفاظ على التكاليف التشغيلية عند الحد الأدنى. هذه التقنية ممتازة أيضًا لحل التحديات الحسابية وقضايا تخصيص الموارد. بينما سيتنبأ النموذج بأداء الشبكات الخلوية ، يجب أن يكون قادرًا أيضًا على تحسين تجربة العميل.

13. نموذج القدرة الكامنة

تم تصميم نموذج القدرة الكامنة (LAM) لتحليل القوى العاملة وسجلات النشاط للموظفين. تتمثل الوظيفة الأساسية لـ LAM في نمذجة العلاقة الكامنة بين الموظفين والأنشطة المخصصة لهم. لذلك ، سيتم حساب النتيجة بين الموظف وتلك الأنشطة التي تحدد مستوى رضا الموظف.

بناءً على هذه النتيجة ، سيطور LAM نماذج تنبؤ للتنبؤ بأداء الموظف ، ومقارنة قدرة الموظف ، وإجراء تقدير جودة لأنشطة الموظف. سيؤدي ذلك أيضًا إلى إنشاء تمثيل توزيع تنبؤي بناءً على سجل نشاط الموظفين.

14. نظام التنبؤ بمؤشر أسعار الأسهم

في هذا المشروع ، ستقوم ببناء نظام تنبؤ للتنبؤ بتقلب مؤشر أسعار الأسهم. في هذا النموذج الهجين ، تم دمج نموذج الذاكرة طويلة المدى (LSTM) مع عدة نماذج من النوع GARCH (الانحدار التلقائي الشرطي المتغاير) . سيساعد هذا المزيج في دعم مجموعة التقلبات وتحسينها.

15. نظام ذكي لتوزيع الأصول

تم تصميم هذا النموذج لحساب بيانات السلاسل الزمنية المستندة إلى المشاعر على مستوى الأصول التي تم جمعها من وسائل التواصل الاجتماعي. يستخدم تحليل المشاعر وطرق التنقيب عن النص جنبًا إلى جنب مع تقنيات التخصيص. علاوة على ذلك ، يستخدم نموذج ML نموذج الذاكرة طويلة المدى (LSTM) ومجموعة متنوعة من تقنية التجميع المتطورة للتحقق من صحة بيانات المشاعر مقابل بيانات وإحصاءات السوق. وبالتالي ، فإن الهدف الأساسي لهذا المشروع هو التقاط معنويات السوق لتخصيص الأصول بطريقة ذكية.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

راجع أيضًا: أفكار مشروع هيكل البيانات

تغليف

إذن ، ها أنت ذا - 15 مشروعًا مثيرًا للاهتمام لتعلم الآلة في R! بناء المشروع هو تجربة تعليمية ممتعة ، بشرط أن تختار الموضوعات التي تثيرك وترتبط ارتباطًا وثيقًا باهتماماتك. ابدأ بالعمل على مشاريع أصغر وأبسط لبناء مهاراتك العملية ثم تقدم إلى مشاريع أكثر تقدمًا. أخيرًا ، تأكد دائمًا من اختبار النماذج الخاصة بك!

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.