Top 10 Projektideen für maschinelle Lerndatensätze für Anfänger [2022]

Das Auffinden von Datensätzen für maschinelles Lernen ist in der Tat hartnäckig, muss es aber nicht sein! In diesem Artikel haben wir mehrere Datasets geteilt, die Sie für Machine-Learning-Projekte verwenden können. Wir haben auch Details darüber geteilt, was jeder Datensatz enthält, zusammen mit einem Link zu ihnen. Unsere Liste enthält Datensätze aus verschiedenen Bereichen und unterschiedlichen Größen, sodass Sie einen entsprechend Ihren Interessen und Ihrem Fachwissen auswählen können.

Abgesehen davon haben wir auch Projektideen für verschiedene Datensätze geteilt, sodass Sie sofort mit der Arbeit an einem Projekt beginnen können. Durch die Arbeit an Projekten können Sie Ihr Wissen über maschinelle Lernalgorithmen testen. Lass uns anfangen:

Projektideen für maschinelle Lerndatensätze

1. E-Mail-Datensatz von Enron

Dieser Datensatz enthält rund 5.00.000 E-Mails von mehr als 150 Benutzern. Alle diese E-Mails stammen von einem Unternehmen namens Enron, und die meisten der in diesem Datensatz enthaltenen E-Mails stammen von dessen Führungsteam. Wenn Sie an einem Projekt zur Verarbeitung natürlicher Sprache arbeiten möchten, sollten Sie hier beginnen.

Der E-Mail-Datensatz von Enron ist für NLP-Projekte weit verbreitet, und Sie werden viel daraus lernen. Sie können ein K-Means-Clustering-Modell erstellen und es verwenden, um betrügerische Aktivitäten anhand der Texte der E-Mails zu identifizieren. K-Means-Clustering ist ein unüberwachter ML-Algorithmus und trennt Elemente entsprechend ihrer Ähnlichkeiten in k Cluster.

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2. Bilddatensatz von Flickr

Flickr ist ein Bildhostingdienst mit Millionen von Benutzern weltweit. Dieser Datensatz enthält 30.000 Bilder mit unterschiedlichen Bildunterschriften. Sie können dieses Dataset verwenden, um einen Untertitelgenerator für Bilder zu erstellen. Dieser Datensatz ist ziemlich berühmt für die Bildanalyse und Bildbeschreibung durch Text.

Sie können ein CNN-Modell (Convolutional Neural Network) erstellen, das Bilder analysiert und eine Bildunterschrift gemäß den Merkmalen generiert, die es in einem bestimmten Bild identifiziert. Sie können das Modell durch die Tausenden von Untertiteln trainieren, die im Dataset verfügbar sind. Das Erstellen eines Untertitelgenerators wird Ihnen viel Erfahrung beim Erlernen von Bildanalysearbeiten und deren Verwendung in realen Fällen geben.

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3. Der Iris-Datensatz (Anfänger-Level)

Wenn Sie noch nie an einem Machine-Learning-Projekt gearbeitet haben, sollten Sie hier anfangen. Der Iris-Datensatz ist aufgrund seiner Einfachheit und Größe eine beliebte Wahl unter ML-Studenten. Es enthält Informationen über die drei Arten von Iris (einer Blume), wie z. B. die Kelch- und Blütenblattgröße.

Ein anderer Name für diesen Datensatz ist aufgrund seines Ursprungs Fishers Iris-Datensatz. Ronald Fisher hatte diesen Datensatz in seiner Arbeit von 1936 verwendet.

Das Iris-Dataset hat vier Spalten mit 150 Zeilen. Mit diesem Datensatz können Sie ein Klassifizierungsmodell erstellen. Ein Klassifizierungsmodell unterteilt Elemente entsprechend ihrer Attribute in verschiedene Klassen, und die Erstellung eines Modells kann Ihnen dabei helfen, den Unterschied zwischen unbeaufsichtigtem und überwachtem Lernen zu erkennen.

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4. Der Parkinson-Datensatz

Der Parkinson-Datensatz ist für Studenten zugänglich, die maschinelles Lernen im medizinischen Bereich einsetzen möchten. Es gehört zu den besten Datensätzen für maschinelle Lernprojekte im medizinischen Bereich, da es 195 Fälle zusammen mit 23 Attributen enthält.

Die Parkinson-Krankheit ist eine Erkrankung des Nervensystems und beeinträchtigt die grundlegende Bewegung. Die langsame Bewegung, der Verlust des Gleichgewichts und die Steifheit sind einige der auffälligsten Symptome dieser Krankheit. Sie können dieses Dataset verwenden, um ein Modell zu erstellen, das Patienten von gesunden Menschen unterscheidet, indem Sie ihre Symptome und Attribute analysieren, um festzustellen, ob sie Parkinson haben oder nicht.

Der Einsatz von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen wird von Tag zu Tag beliebter. Wenn Sie also daran interessiert sind, Ihre Expertise im maschinellen Lernen in diesem Bereich einzusetzen, sollten Sie hier beginnen. Lassen Sie sich von diesen Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen inspirieren .

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5. Der Mall-Kundendatensatz

Dieses Dataset enthält Informationen zu Personen, die ein Einkaufszentrum besuchen. Es enthält mehrere Variablen wie Kunden-IDs, Jahreseinkommen, Alter, Ausgabenwerte und Geschlecht. Der Datensatz hat Kunden entsprechend ihres Verhaltens und ihrer Neigungen in verschiedene Kategorien eingeteilt.

Sie können dieses Dataset verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu erstellen, das Kunden nach Geschlecht, Ausgabenpunktzahl oder Jahreseinkommen trennt. Dieser Datensatz eignet sich perfekt für ein Kundensegmentierungsprojekt, das eine beliebte Anwendung von KI und ML in der Wirtschaft darstellt.

Unternehmen nutzen die Kundensegmentierung, um Marketingstrategien zu entwickeln und ihre Werbung zu verbessern. Die Arbeit an diesem Projekt wird Ihnen helfen zu verstehen, wie Sie maschinelle Lernalgorithmen für eine genaue Kundensegmentierung verwenden können.

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6. Uber Rides-Datensatz

Dies gehört zu den besten Datensätzen für maschinelles Lernen für Visualisierungsprojekte. Der Uber Rides-Datensatz enthält Informationen zu Uber-Fahrten, die zwischen April 2014 und September 2014 stattfanden. Zu dieser Zeit fanden rund 4,5 Millionen Uber-Fahrten statt, der Datensatz ist also ziemlich umfangreich. Der Datensatz enthält Informationen zu den Orten, die sich auf diese Fahrten beziehen, und andere relevante Daten.

Sie können die in diesem Datensatz vorhandenen Daten verwenden, um eine schöne Datenvisualisierung zu erstellen. Datenvisualisierungen helfen dabei, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenpools zu gewinnen. Abgesehen davon helfen Datenvisualisierungen dabei, aufgrund der aufgedeckten Erkenntnisse bessere Entscheidungen zu treffen. Sie können sich von diesen Datenvisualisierungsprojekten inspirieren lassen, um loszulegen.

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7. Google Trends und seine Daten

Google Trends ist ein Tool, mit dem Sie Google-Suchanfragen analysieren und Trendthemen finden können, nach denen gegoogelt wird. Es ist ein kostenloses, aber leistungsstarkes Tool, das Ihnen viele Daten zu den Suchmustern und -trends der Menschen liefern kann.

Mit Google Trends können Sie feststellen, wie viele Suchanfragen ein bestimmtes Keyword und die zugehörigen Begriffe in einem bestimmten Zeitraum erhalten haben. Sie können es auch verwenden, um Daten zu erhalten, die für eine demografische Gruppe spezifisch sind.

Wenn Sie maschinelles Lernen für die Datenanalyse verwenden möchten, ist dies ein enormer Datensatz für den Einstieg. Sie können so viele Daten erhalten, wie Sie möchten, zu jedem gewünschten Thema. Google Trends eignet sich hervorragend für Anfänger, die noch nicht an vielen maschinellen Lernprojekten gearbeitet haben.

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8. Der Kinetik-Datensatz

Wenn Sie daran interessiert sind, KI zur Erkennung menschlicher Interaktionen einzusetzen, dann ist dies der richtige Datensatz für Sie. Die Analyse menschlicher Handlungen und Interaktionen ist ein wesentlicher Bestandteil der Computer Vision, dem Bereich der künstlichen Intelligenz, der Bilder und Videos untersucht. Wenn Sie sich mit Computer Vision auskennen, können Sie an Objektidentifikation, Gesichtserkennung und anderen relevanten Anwendungen derselben arbeiten.

Dieser Datensatz enthält fast 650.000 Videos mit Mensch-Mensch-Interaktionen (z. B. Umarmen und Händeschütteln) sowie Mensch-Objekt-Interaktionen (z. B. Gitarre spielen). Es hat 700 Action-Klassen, wobei jede Klasse mindestens 600 Clips hat. Jeder Clip hat eine menschliche Anmerkung zusammen mit einer einzelnen Aktionsklasse. Die Dauer jedes Videos in diesem Datensatz beträgt etwa 10 Sekunden.

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9. GTSRB-Daten

GTSRB steht für German Traffic Sign Recognition Benchmark und ist ein großartiges Projekt zur Durchführung einer Mehrklassenklassifizierung. Dieser Datensatz enthält mehr als 50.000 Bilder und Informationen dazu. Der Datensatz hat auch 40 Klassen, und die realen Verkehrszeichenereignisse in diesem Datensatz sind darin einzigartig.

Es gehört zu den besten Datensätzen für Machine-Learning-Projekte, wenn man seine Anwendungsfälle betrachtet. Sie können die Bildklassifizierung untersuchen und einen Rahmen zur Klassifizierung verschiedener Verkehrszeichen erstellen.

Die Klassifizierung von Verkehrszeichen kann ein entscheidender Bestandteil eines autonomen Fahrzeugs (selbstfahrendes Auto) sein. Wenn Sie also an den Anwendungen von KI im Automobilsektor interessiert sind, sollten Sie an diesem Projekt mitarbeiten.

Sie können mit einem kleinen Abschnitt dieses Datensatzes beginnen, wenn Sie nicht viel Erfahrung mit der Arbeit an ML-Projekten haben.

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10. Der Boston-Häuser-Datensatz

Das Boston Housing Dataset gehört zu den beliebtesten Datensätzen für Machine-Learning-Projekte. Es eignet sich für Mustererkennungsprojekte und ist eine großartige Möglichkeit, Ihr ML-Wissen zu üben. Dieser Datensatz enthält vom US Census Service gesammelte Informationen über den Wohnungsbau im Bostoner Mass-Gebiet und umfasst rund 500 Fälle. Im Datensatz gibt es 14 Variablen, darunter die Pro-Kopf-Kriminalitätsrate, die durchschnittliche Anzahl der Zimmer in einem Haus und andere.

Da es nur sehr wenige Fälle hat (506 um genau zu sein), ist es für neue Fachleute und Studenten des maschinellen Lernens geeignet. Sie können dieses Dataset verwenden, um ein Modell zu erstellen, das die Preise von Häusern in dieser Region anhand der gefundenen Daten vorhersagt.

Sie können das Modell mit den in diesem Datensatz vorhandenen Hauspreisen trainieren und es dann verwenden, um zukünftige Preise gemäß den Bedingungen eines bestimmten Gebiets vorherzusagen. Mit diesem Datensatz können Sie viele ähnliche Projektideen zu Regression und Immobilien bearbeiten.

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Zeit für die Arbeit an Machine-Learning-Projekten

Da Sie nun über eine umfangreiche Liste von Datensätzen für Machine-Learning-Projekte verfügen, können Sie jetzt mit der Arbeit an einem beginnen. Wir hoffen, Sie fanden diese Liste hilfreich.

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