初心者向けの機械学習データセットプロジェクトのアイデアトップ10[2022]

機械学習データセットを見つけることは確かに粘り強いですが、そうである必要はありません！ この記事では、機械学習プロジェクトに使用できる複数のデータセットを共有しました。 また、すべてのデータセットに含まれる内容の詳細と、それらへのリンクも共有しています。 私たちのリストには、さまざまなフィールドとさまざまなサイズのデータ​​セットが含まれているため、興味や専門知識に応じて1つを選択できます。

それとは別に、さまざまなデータセットのプロジェクトのアイデアも共有しているので、すぐにプロジェクトに取り掛かることができます。 プロジェクトに取り組むことは、機械学習アルゴリズムの知識をテストするのに役立ちます。 始めましょう：

機械学習データセットプロジェクトのアイデア

1.エンロンのメールデータセット

このデータセットには、150人を超えるユーザーの約5,00,000通の電子メールが含まれています。 これらの電子メールはすべてエンロンと呼ばれる会社のものであり、このデータセットに存在する電子メールのほとんどはその上級管理チームのものです。 自然言語処理プロジェクトに取り組みたい場合は、ここから始めてください。

エンロンの電子メールデータセットはNLPプロジェクトで広く普及しており、これから多くのことを学ぶことができます。 K-meansクラスタリングモデルを作成し、それを使用して、電子メールのテキストを通じて不正行為を特定できます。 K-meansクラスタリングは、教師なしMLアルゴリズムであり、類似性に応じてアイテムをk個のクラスターに分割します。

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2.Flickrの画像データセット

Flickrは、世界中で数百万人のユーザーが利用する画像ホスティングサービスです。 このデータセットには、さまざまなキャプションを持つ30,000枚の画像があります。 このデータセットを使用して、画像のキャプションジェネレーターを作成できます。 このデータセットは、画像分析とテキストによる画像の説明で非常に有名です。

画像を分析し、特定の機能で識別された機能に従ってキャプションを生成するCNN（畳み込みニューラルネットワーク）モデルを作成できます。 データセットで利用可能な何千ものキャプションを介してモデルをトレーニングできます。 キャプションジェネレーターを作成すると、画像分析作業の学習と、実際のケースでの使用方法について多くの経験を積むことができます。

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3.アイリスデータセット（初心者レベル）

これまでに機械学習プロジェクトに取り組んだことがない場合は、ここから開始する必要があります。 アイリスデータセットは、そのシンプルさとサイズのために、MLの学生の間で人気のある選択肢です。 がく片や花びらのサイズなど、3種のアイリス（花）に関する情報が含まれています。

このデータセットの別名は、その起源のためにフィッシャーのアイリスデータセットです。 ロナルドフィッシャーは1936年の論文でこのデータセットを使用していました。

Irisデータセットには、150行の4つの列があります。 このデータセットを使用して分類モデルを作成できます。 分類モデルは、属性に応じてアイテムを異なるクラスに分類します。1つを作成すると、教師なし学習と教師あり学習の違いを学習するのにも役立ちます。

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4.パーキンソン病のデータセット

パーキンソン病のデータセットは、医療分野で機械学習を使用したい学生の間でアクセスできます。 23の属性とともに195のケースが含まれているため、医療セクターの機械学習プロジェクトに最適なデータセットの1つです。

パーキンソン病は神経系の障害であり、基本的な動きに影響を与えます。 ゆっくりとした動き、平衡感覚の喪失、およびこわばりは、この病気の最も顕著な症状のいくつかです。 このデータセットを使用して、患者の症状と属性を分析し、パーキンソン病であるかどうかを判断することで、患者を健康な人から分離するモデルを作成できます。

ヘルスケア分野での機械学習の使用は、毎日ますます人気が高まっています。 したがって、その分野で機械学習の専門知識を使用することに興味がある場合は、ここから始める必要があります。 ヘルスケアにおける機械学習のこれらのアプリケーションからインスピレーションを得ることができます。

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5.モールの顧客データセット

このデータセットには、モールを訪れる人々に関する情報が含まれています。 これには、顧客ID、年収、年齢、支出スコア、性別などの複数の変数が含まれています。 データセットは、顧客の行動と傾向に応じて、顧客をさまざまなカテゴリに分類しています。

このデータセットを使用して、性別、支出スコア、または年収に従って顧客を分類する分類モデルを作成できます。 このデータセットは、ビジネスにおけるAIとMLの一般的なアプリケーションである顧客セグメンテーションプロジェクトに最適です。

企業は顧客セグメンテーションを使用して、マーケティング戦略を考案し、広告を強化します。 このプロジェクトに取り組むことは、正確な顧客セグメンテーションのために機械学習アルゴリズムをどのように使用できるかを理解するのに役立ちます。

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読む：Pythonプロジェクトのアイデア

6.UberRidesデータセット

これは、視覚化プロジェクトに最適な機械学習データセットの1つです。 Uber Ridesデータセットには、2014年4月から2014年9月の間に行われたuberライドに関する情報が含まれています。その時点で約450万回のuberライドが行われたため、データセットは非常に膨大です。 データセットには、これらの乗り物に関連する場所に関する情報やその他の関連データが含まれています。

このデータセットに存在するデータを使用して、美しいデータの視覚化を作成できます。 データの視覚化は、大量のデータから貴重な洞察を得るのに役立ちます。 それとは別に、データの視覚化は、明らかになった洞察に基づいてより良い意思決定を行うのに役立ちます。 これらのデータ視覚化プロジェクトからインスピレーションを得て、始めることができます。

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7.Googleトレンドとそのデータ

Googleトレンドは、Google検索を分析し、人々がグーグルで検索しているトレンドトピックを見つけることができるツールです。 これは無料でありながら強力なツールであり、人々の検索パターンや傾向に関する多くのデータを提供できます。

Googleトレンドでは、特定のキーワードとそれに関連する用語が特定の時間に検索された回数を見つけることができます。 また、これを使用して、人口統計に固有のデータを取得することもできます。

データ分析に機械学習を使用することを計画している場合、これは開始するための膨大なデータセットです。 必要なトピックについて、必要なだけのデータを取得できます。 Googleトレンドは、多くの機械学習プロジェクトに携わったことがない初心者に最適です。

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8.キネティクスデータセット

人間の相互作用を認識するためにAIを使用することに興味がある場合は、これが適切なデータセットです。 人間の行動と相互作用を分析することは、画像とビデオを研究する人工知能の分野であるコンピュータービジョンの重要な部分です。 コンピュータビジョンに精通することは、オブジェクトの識別、顔認識、およびそれらの他の関連するアプリケーションに取り組むのに役立ちます。

このデータセットには、人間と人間の相互作用（抱きしめたり握手したりするなど）と人間と物体の相互作用（ギターを弾くなど）を含む約65万本の動画が含まれています。 700のアクションクラスがあり、各クラスには少なくとも600のクリップがあります。 すべてのクリップには、単一のアクションクラスとともに人間の注釈があります。 このデータセットのすべてのビデオの長さは約10秒です。

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読む：機械学習プロジェクトのアイデア

9.GTSRBデータ

GTSRBはドイツの交通標識認識ベンチマークの略で、マルチクラス分類を実行するための優れたプロジェクトです。 このデータセットには、5万を超える画像とその情報が含まれています。 データセットにも40のクラスがあり、このデータセットの実際の交通標識イベントはその中で一意です。

ユースケースを検討すると、機械学習プロジェクトに最適なデータセットの1つです。 画像分類を研究し、さまざまな交通標識を分類するためのフレームワークを作成できます。

交通標識の分類は自動運転車（自動運転車）の重要な部分である可能性があるため、自動車セクターでのAIのアプリケーションに興味がある場合は、このプロジェクトに取り組む必要があります。

MLプロジェクトでの作業経験があまりない場合は、このデータセットの小さなセクションから始めることができます。

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10.ボストンハウスのデータセット

Boston Housing Datasetは、機械学習プロジェクトで最も人気のあるデータセットの1つです。 パターン認識プロジェクトに適しており、MLの知識を行使するのに最適な方法です。 このデータセットには、マサチューセッツ州ボストン地域の住宅に関する情報を収集した米国国勢調査サービスが含まれており、約500件のケースがあります。 データセットには、1人あたりの犯罪率、家の平均部屋数など、14の変数があります。

ケースが非常に少ないため（正確には506）、新しい機械学習の専門家や学生に適しています。 このデータセットを使用して、見つけたデータに基づいてその地域の住宅の価格を予測するモデルを作成できます。

このデータセットに存在する住宅の価格を使用してモデルをトレーニングし、それを使用して特定の地域の条件に従って将来の価格を予測できます。 このデータセットを使用すると、回帰と不動産に関する多くの同様のプロジェクトのアイデアに取り組むことができます。

データセットへのリンク

機械学習プロジェクトに取り組む時間

機械学習プロジェクトのデータセットの広範なリストができたので、これで作業を開始できます。 このリストがお役に立てば幸いです。

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