15 spannende Machine-Learning-Projekte in R für Anfänger [2022]

„Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben einen kritischen Wendepunkt erreicht und werden praktisch jeden technologiegestützten Dienst, jedes Ding oder jede Anwendung zunehmend erweitern und erweitern. Die Schaffung intelligenter Systeme, die sich anpassen, lernen und möglicherweise autonom handeln, anstatt einfach nur vordefinierte Anweisungen auszuführen, ist das wichtigste Schlachtfeld für Technologieanbieter bis mindestens 2022.“

Dies könnte nicht wahrer sein. Wir stehen hier im Jahr 2022 und erleben den zunehmenden Einfluss von KI und ML in unserem täglichen Leben. Diese intelligenten Technologien bestimmen heute fast jeden Aspekt unseres Lebens, sei es im Gesundheitswesen und in der Bildung oder in der Wirtschaft und Verwaltung.

Die Einführung von KI- und ML-Technologien in allen Branchen hat die Nachfrage nach qualifizierten und erfahrenen Data Science-Experten erhöht. Aber das bedeutet nicht, dass jeder eine vielversprechende KI/ML-Jobrolle bekommen kann – Sie brauchen die richtigen Bildungsabschlüsse, Fähigkeiten und vor allem reale Projekte, um Ihre Erfahrung zu präsentieren.

Durch die Entwicklung von Live-Projekten können Sie Ihr theoretisches Wissen testen, Ihre Fähigkeiten verbessern und Ihre Kernstärken und -schwächen identifizieren. Wenn Sie Ihre eigenen Projekte aufbauen, werden Sie mit der Zeit mehr Vertrauen in Ihre beruflichen Kenntnisse und Fähigkeiten gewinnen.

Wir haben diesen Beitrag ausschließlich für Aspiranten erstellt, die in die Domäne des maschinellen Lernens einsteigen möchten. In diesem Artikel werden wir einige aufregende Machine Learning-Projekte in R hervorheben. Da R die höchste Präferenz für statistische Berechnungen ist, ist es die ideale Wahl für die Erstellung von Machine Learning-Projekten.

Bevor wir unsere Diskussion über Machine Learning-Projekte in R beginnen, sollten Sie sich der Standardschritte bewusst sein, die zum Erstellen eines Machine Learning-Projekts erforderlich sind:

• Problemdefinition – Bevor Sie mit dem Entwerfen eines Machine Learning-Projekts beginnen, müssen Sie die Problemstellung definieren, d. h. welches Problem Sie mit dem Modell lösen möchten und wie ML in das Bild passt.
• Datenvorbereitung – Sie müssen den vorliegenden Datensatz untersuchen und bestimmen, ob es sich um einen strukturierten oder unstrukturierten Datensatz handelt, ob es sich um einen statischen oder einen Streaming-Datensatz handelt und wie er die Problemdefinition ergänzt. In dieser Phase geht es hauptsächlich darum, die Daten zu bereinigen und für die Verarbeitung vorzubereiten.
• Algorithmusbewertung – Ein Machine-Learning-Projekt umfasst verschiedene ML-Algorithmen. Es ist entscheidend, welche Algorithmen am besten zur Problemdefinition passen und maximale Genauigkeit der Ergebnisse garantieren.
• Datenmerkmale – In dieser Phase legen Sie fest, welche Elemente oder Merkmale des Datensatzes Sie für das Machine-Learning-Projekt verwenden und wie sich die bereits gewonnenen Erkenntnisse auf das Projekt auswirken.
• Modellierung – Sie müssen eine bestimmte Modellstruktur auswählen und Wege finden, sie zu verbessern. Außerdem müssen Sie dies mit anderen Modellen vergleichen, um zu sehen, welches für die Problemstellung geeignet ist.
• Testen – Wie der Name schon sagt, bedeutet Testen, die Ergebnisse des Modells zu untersuchen und Wege zu finden, es noch weiter zu verbessern. Es ist wichtig zu analysieren, wie sich eine kleine Änderung auf das Gesamtergebnis des Modells und auch auf die folgenden Schritte auswirkt.

Also, ohne weitere Umschweife, fangen wir an!

Machine-Learning-Projekte in R

1. ML-Modell zur Vorhersage des Risikos von Zwischenfällen in der Luftfahrt

In diesem Projekt erstellen Sie ein Ensemble-ML-Modell für die Risikovorhersage von Flugunfällen. Das Projekt zielt darauf ab, das Risiko unsicherer und gefährlicher Ereignisse im Zusammenhang mit der Luftfahrt zu bewerten. Hier verschmilzt das Hybridmodell die SVM-Vorhersage auf unstrukturierten Daten und das Ensemble tiefer neuronaler Netze auf strukturierten Daten. Der Schwerpunkt dieses ML-Projekts liegt auf der Verbesserung des Sicherheitsniveaus von Luftfahrtsystemen und der Quantifizierung der Risiken durch genaue Vorhersage des Auftretens abnormaler Ereignisse.

2. Klassifizierung von Ransomware-Familien

Das Projekt, das Sie erstellen, implementiert die statische Technik der Klassifizierung, um Ransomware zu identifizieren und zu kategorisieren. Es beginnt mit der Umwandlung der Ransomware-Samples in die N-Gramm-Sequenzen. Das Modell berechnet dann die Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), um die erweiterte Trennung der Ransomware zu erleichtern. Schließlich wird dies zur Eingabe für das ML-Modell, um die Ransomware zu klassifizieren. Dieses ML-Modell untersucht und analysiert auch die Unterscheidung zwischen Opcodes in verschiedenen Ransomware-Familien.

3. Erkennung bösartiger Android-Apps

Die Idee hier ist, ein ML-System zu bauen, das schädliche Android-Apps erkennen kann, die diskriminierende Systemaufrufe verwenden. Dieses Projekt nutzt die Funktion „ Absolute Difference of Weighted System Calls“ (ADWSC) und „Ranked System Calls using Large Population Test“ (RSLPT) , um einen riesigen Systemaufruf-Datensatz zu bereinigen.

Während die Funktionsauswahl auf der Korrelation zwischen den verschiedenen Funktionen basiert, helfen diese beiden Auswahltechniken dabei, die vorteilhaftesten Funktionen aufzudecken, die die Klassifizierung der Malware-Beispiele mit verbesserter Genauigkeit weiter unterstützen. Das Hauptziel dieses Machine-Learning-Projekts ist es, bösartige Android-Anwendungen aufzuspüren und gleichzeitig die Rechenkomplexität auf ein Minimum zu beschränken.

4. Kredit-Scoring

Dieses ML-Modell nutzt Big Data für die Kreditwürdigkeitsprüfung. Im Wesentlichen nutzt das Kredit-Scoring-Modell die Analyse sozialer Netzwerke und Mobiltelefondaten, um die finanzielle Inklusion zu verbessern und die Glaubwürdigkeit eines Kreditkarteninhabers zu bewerten. Durch die Verwendung großer Mengen identischer mobiler Daten einer breiten Palette von Krediten, die sich über verschiedene Länder erstrecken, zielt das Modell darauf ab, die statistische Leistung zu verbessern, um den Entscheidungsprozess für Kredite zu verbessern.

5. Lebensmodell

Dieses Machine Learning-Projekt zielt darauf ab, die Anomalien in der Gesundheitsanalytik unter Verwendung zeitlicher Daten des Gesundheitssystems genau vorherzusagen und die Sterblichkeitsrate eines Patienten vorherzusagen. Zu diesem Zweck schlägt dieses Projekt die Entwicklung eines Lebensmodells (LM) auf der Grundlage des neuronalen Deep-Learning-Netzwerks vor. Durch die Nutzung der Tensoren der Intensität der zeitlichen Sequenz (ITS) modellieren die neuronalen Netze die Lebensdauer jedes Patienten auf der Grundlage seiner historischen medizinischen Daten. Das Ergebnis wird in Form einer kurzen und prägnanten zeitlichen Abfolge vorliegen.

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6. Aktivitätsvorhersagesystem

Dieses Aktivitätsvorhersagesystem basiert auf dem Recurrent Neural Network (RNN). Es handelt sich um ein tragbares, sensorbasiertes Aktivitätsvorhersagesystem, das Edge-Computing als Teil einer intelligenten Gesundheitsinfrastruktur erleichtern wird.

Das Wearable überwacht die Aktivitäten der Patienten und sagt ihre Handlungen anhand der vom Sensor bereitgestellten Informationen weiter voraus. Dieses Modell wurde entwickelt, um mit umfangreichen, komplexen Daten umzugehen und eine schnelle Berechnung zu fördern, um die Vorhersageleistung intelligenter Gesundheitssysteme zu verbessern.

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7. Stützvektormaschine

In diesem Machine-Learning-Projekt entwickeln Sie eine skalierbare Support-Vector-Machine zur Erkennung von Fehlern in Transportsystemen. Ziel ist es hier, ein System zu schaffen, das eine verbesserte Verarbeitungsgeschwindigkeit von Datenpunkten ermöglicht. Das Modell verwendet den KNN-basierten FSVM-Ansatz (KNN-FSVM), um Einschränkungen bei der Fehlererkennung im Transportsystem zu mindern.

Diese Methode reduziert nicht nur die Dimension der Daten, sondern zeigt auch, wie wichtig die Trainingsdaten für einen unausgeglichenen Datensatz sind. Darüber hinaus kann das KNN-FSVM-Verfahren die Beschränkungen der Klassifizierung fehlerhafter Daten eliminieren, wodurch die Vorhersagegenauigkeit verbessert wird.

8. System zur Minimierung des Stromverbrauchs für Wasserpumpen

Dieses Machine Learning-Projekt schlägt vor, eine Kombination aus ML und fortschrittlichen Optimierungsmethoden zu verwenden, um die Rechenkomplexität von Wasserverteilungssystemen (WDS) zu handhaben und zu verwalten. Das Modell verwendet eine Regressionstechnik zusammen mit anderen Optimierungstechniken, um das gemischt-ganzzahlige Problem zu bekämpfen. Zur Energieschätzung verwendet es Kurvenanpassungstechniken. Die Verwendung des semi-überwachten Lernansatzes ist die beste Wahl für dieses Projekt, da es hilft, die Rechenzeit zu reduzieren.

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9. Musikerkennungssystem

In diesem Projekt werden Sie verschiedene ML-Techniken nutzen, um ein Musikerkennungssystem zu erstellen, das Musik verstehen und erkennen und die Musikpartitur automatisch über Fog Computing generieren kann. Das Projekt verwendet sowohl das Hidden-Markov-Modell als auch das Gaußsche Mischungsmodell, um Musik und ihre einzigartigen Eigenschaften zu erkennen. Es wird empfohlen, ein Szenario mit mehreren Instrumentenerkennungen zum Entwerfen des Systems zu verwenden. Dies wird die Gesamtleistung des Kognitionsmodells verbessern.

10. Einbruchmeldesystem

Dies ist ein auf Anomalien basierendes System zur Erkennung von Eindringlingen, das eine Merkmalsauswahlanalyse verwendet. Hier erstellen Sie ein Hybridmodell, das verschiedene ML-Techniken für Netzwerktransaktionsdaten verwendet, um den Umfang des Eindringens zu analysieren. Der Fokus liegt darauf, die Erkennungszeit so gering wie möglich zu halten. Das Modell wird explizit den Abstimmungsalgorithmus mit Informationsgewinn verwenden, um die optimalen Datenmerkmale zu extrahieren. Dann wird es Klassifikatoren verwenden, um die Genauigkeit des Erkennungssystems zu verbessern.

11. Personalisierte Warenkorbvorhersage

Dieses personalisierte Warenkorbvorhersagesystem schlägt vor, eine Empfehlungsliste für Benutzer zu erstellen, um ihren Bedürfnissen und Vorlieben am besten gerecht zu werden. Sie entwerfen ein Modell, das die Temporal Annotated Recurring Sequences (TARS) aus der Kaufhistorie von Kunden extrahiert und sammelt. Im nächsten Schritt wird der TARS Based Predictor (TBP) verwendet, um einen personalisierten Warenkorb für einen Kunden vorherzusagen. Die Eigenschaften der bestehenden Vorschlagslistenprodukte mit den Eigenschaften der neuen Produkte zu analysieren, hilft bei der Verbesserung der Vorhersagequalität.

12. Leistungsvorhersagesystem für Mobilfunknetze

Das Ziel dieses Machine Learning-Projekts ist es, die Probleme der Leistungsprognose in Mobilfunknetzen zu lösen. Das Modell nutzt die Random-Forest-ML-Technik, um die Betriebskosten auf einem Minimum zu halten. Diese Technik eignet sich auch hervorragend zur Lösung von Rechenherausforderungen und Problemen bei der Ressourcenzuweisung. Während das Modell die Leistung von Mobilfunknetzen vorhersagt, sollte es auch in der Lage sein, das Kundenerlebnis zu verbessern.

13. Latentes Fähigkeitsmodell

Dieses Latent Ability Model (LAM) wurde entwickelt, um die Arbeits- und Aktivitätsprotokolle der Mitarbeiter zu analysieren. Die Hauptaufgabe des LAM besteht darin, eine latente Beziehung zwischen Mitarbeitern und ihren zugewiesenen Aktivitäten zu modellieren. Es berechnet also die Punktzahl zwischen dem Mitarbeiter und den Aktivitäten, die das Zufriedenheitsniveau der Mitarbeiter bestimmen.

Basierend auf dieser Punktzahl entwickelt das LAM Vorhersagemodelle, um die Leistung der Mitarbeiter vorherzusagen, die Fähigkeiten der Mitarbeiter zu vergleichen und eine Qualitätsschätzung der Mitarbeiteraktivitäten durchzuführen. Es wird ferner eine prädiktive Verteilungsdarstellung basierend auf dem Aktivitätsprotokoll der Mitarbeiter erstellt.

14. Aktienkursindex-Prognosesystem

In diesem Projekt erstellen Sie ein Prognosesystem zur Vorhersage der Volatilität des Aktienkursindex. In diesem Hybridmodell ist das Modell des langen Kurzzeitgedächtnisses (LSTM) in mehrere Modelle vom Typ GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) integriert. Diese Kombination wird dazu beitragen, das Volatilitäts-Clustering zu unterstützen und zu verbessern.

15. Intelligentes Vermögensallokationssystem

Dieses Modell wurde entwickelt, um die stimmungsbasierten Zeitreihendaten auf Asset-Ebene zu berechnen, die aus sozialen Medien gesammelt wurden. Es verwendet Stimmungsanalyse- und Text-Mining-Methoden in Kombination mit Allokationstechniken. Darüber hinaus verwendet das ML -Modell das Modell des langen Kurzzeitgedächtnisses (LSTM) und eine Auswahl der sich entwickelnden Clustering-Technik, um die Stimmungsdaten im Vergleich zu den Marktdaten und Statistiken zu validieren. Daher ist das Hauptziel dieses Projekts, die Marktstimmung für eine intelligente Vermögensallokation zu erfassen.

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Also, los geht’s – 15 interessante Machine-Learning-Projekte in R! Projektaufbau ist eine unterhaltsame Lernerfahrung, vorausgesetzt, Sie wählen solche Themen, die Sie begeistern und die eng mit Ihren Interessen zusammenhängen. Beginnen Sie mit der Arbeit an kleineren und einfacheren Projekten, um Ihre praktischen Fähigkeiten aufzubauen, und fahren Sie dann mit fortgeschritteneren Projekten fort. Stellen Sie schließlich immer sicher, dass Sie Ihre Modelle testen!

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