15 projets d'apprentissage automatique passionnants dans R pour les débutants [2022]

"L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ont atteint un point de basculement critique et augmenteront et étendront de plus en plus pratiquement tous les services, objets ou applications basés sur la technologie. La création de systèmes intelligents qui s'adaptent, apprennent et agissent potentiellement de manière autonome plutôt que d'exécuter simplement des instructions prédéfinies est le principal champ de bataille des fournisseurs de technologie jusqu'en 2022 au moins.

Cela ne pourrait pas être plus vrai. En 2022, nous assistons à l'afflux croissant d'IA et de ML dans notre vie quotidienne. Ces technologies intelligentes dictent désormais presque tous les aspects de nos vies, qu'il s'agisse de la santé et de l'éducation ou des affaires et de la gouvernance.

L'adoption des technologies d'IA et de ML dans tous les secteurs de l'industrie a augmenté la demande de professionnels qualifiés et compétents en science des données. Mais cela ne signifie pas que n'importe qui peut décrocher un poste prometteur en IA / ML - vous avez besoin des qualifications, des compétences et, plus important encore, de projets concrets pour mettre en valeur votre expérience.

Développer des projets en direct vous permet de tester vos connaissances théoriques, d'affiner vos compétences et d'identifier vos principales forces et faiblesses. Au fur et à mesure que vous construisez vos propres projets, avec le temps, vous gagnerez en confiance en vos connaissances et compétences professionnelles.

Nous avons créé ce poste exclusivement pour les aspirants qui souhaitent entrer dans le domaine de l'apprentissage automatique. Dans cet article, nous mettrons en évidence certains projets passionnants d'apprentissage automatique dans R. Étant donné que R est la première préférence en matière de calcul statistique, c'est le choix idéal pour créer des projets d'apprentissage automatique.

Avant de commencer notre discussion sur les projets Machine Learning dans R, vous devez connaître les étapes standard impliquées dans la construction d'un projet Machine Learning :

• Définition du problème - Avant de commencer à concevoir un projet d'apprentissage automatique, vous devez définir l'énoncé du problème, c'est-à-dire quel problème souhaitez-vous résoudre avec le modèle et comment ML s'intègre dans l'image.
• Préparation des données - Vous devez étudier l'ensemble de données à portée de main et déterminer s'il s'agit d'un ensemble de données structuré ou non structuré, s'il est statique ou en continu, et comment il complétera la définition du problème. Cette étape consiste principalement à nettoyer et à préparer les données pour le traitement.
• Évaluation d'algorithme - Un projet d'apprentissage automatique implique différents algorithmes ML. Il est crucial d'identifier les algorithmes les mieux adaptés à la définition du problème et de garantir une précision maximale des résultats.
• Fonctionnalités des données – Au cours de cette phase, vous déterminerez quels éléments ou fonctionnalités de l'ensemble de données vous utiliserez pour le projet Machine Learning et comment les informations déjà obtenues affectent le projet.
• Modélisation - Vous devez choisir une structure de modèle particulière et trouver des moyens de l'améliorer. En outre, vous devez comparer cela avec d'autres modèles pour voir lequel convient à l'énoncé du problème.
• Tester - Comme son nom l'indique, tester signifie étudier les résultats du modèle et trouver des moyens de l'améliorer encore plus. Il est essentiel d'analyser comment un petit changement affecte le résultat global du modèle et également comment il affecte les étapes suivantes.

Alors, sans plus tarder, commençons !

Projets d'apprentissage automatique en R

1. Modèle ML pour la prévision des risques d'incidents d'aviation

Dans ce projet, vous allez créer un modèle ML d'ensemble pour la prévision des risques d'incidents d'aviation. Le projet vise à évaluer le risque d'événements incertains et dangereux associés à l'aviation. Ici, le modèle hybride fusionne la prédiction SVM sur des données non structurées et l'ensemble des réseaux de neurones profonds sur des données structurées. L'objectif de ce projet ML est d'améliorer le niveau de sécurité des systèmes aéronautiques et de quantifier les risques en prédisant avec précision l'occurrence d'événements anormaux.

2. Classification des familles de rançongiciels

Le projet que vous construirez mettra en œuvre la technique statique de classification pour identifier et catégoriser les ransomwares. Il commencera par transformer les échantillons de ransomware en séquences N-gram. Le modèle calculera ensuite la fréquence inverse des documents (TF-IDF) pour faciliter la ségrégation avancée du ransomware. Enfin, cela devient l'entrée du modèle ML pour classer le ransomware. Ce modèle ML explore et analyse également la discrimination entre les opcodes dans différentes familles de ransomwares.

3. Détection des applications Android malveillantes

L'idée ici est de créer un système ML capable de détecter les applications Android nuisibles qui utilisent des appels système discriminants. Ce projet tire parti de la technique de sélection des caractéristiques de la différence absolue des appels système pondérés (ADWSC) et des appels système classés à l'aide d'un test de grande population (RSLPT) pour élaguer un énorme ensemble de données d'appels système.

Alors que la sélection des fonctionnalités est basée sur la corrélation entre les différentes fonctionnalités, ces deux techniques de sélection aident à découvrir les fonctionnalités les plus bénéfiques qui aideront davantage à classer les échantillons de logiciels malveillants avec une précision améliorée. L'objectif principal de ce projet d'apprentissage automatique est de découvrir les applications Android malveillantes tout en minimisant la complexité de calcul.

4. Notation de crédit

Ce modèle ML utilise le Big Data pour la notation de crédit. Essentiellement, le modèle d'évaluation du crédit s'appuie sur l'analyse des réseaux sociaux et les données des téléphones portables pour améliorer l'inclusion financière et évaluer la crédibilité d'un titulaire de carte de crédit. En utilisant de grands volumes de données mobiles identiques d'un large éventail de crédits couvrant différents pays, le modèle vise à améliorer les performances statistiques pour améliorer le processus de prise de décision en matière de crédit.

5. Modèle de vie

Ce projet d'apprentissage automatique vise à prédire avec précision les anomalies dans l'analyse des soins de santé à l'aide de données temporelles du système de santé et à prédire le taux de mortalité d'un patient. Pour ce faire, ce projet propose le développement d'un Modèle de Vie (LM) basé sur le réseau de neurones d'apprentissage profond. En exploitant l' intensité des tenseurs de séquence temporelle (ITS) , les réseaux de neurones modéliseront la durée de vie de chaque patient en fonction de ses données médicales historiques. Le résultat se présentera sous la forme d'une séquence temporelle courte et concise.

En savoir plus : Apprentissage en profondeur vs réseaux de neurones

6. Système de prédiction d'activité

Ce système de prédiction d'activité est basé sur le Recurrent Neural Network (RNN). Il s'agit d'un système de prédiction d'activité basé sur des capteurs portables qui facilitera l'informatique de pointe dans le cadre d'une infrastructure de soins de santé intelligente.

Le portable surveillera les activités des patients et prédira davantage leurs actions à l'aide des informations fournies par le capteur. Ce modèle est conçu pour traiter des données complexes à grande échelle et pour favoriser un calcul rapide afin d'améliorer les performances de prédiction des systèmes de santé intelligents.

Lire : Idées et sujets de projet Python

7. Soutenir la machine vectorielle

Dans ce projet d'apprentissage automatique, vous développerez une machine à vecteurs de support évolutive pour détecter les défauts dans les systèmes de transport. L'objectif ici est de créer un système qui facilite l'amélioration de la vitesse de traitement des points de données. Le modèle utilise l'approche FSVM basée sur KNN (KNN-FSVM) pour atténuer les contraintes de détection des défauts dans le système de transport.

Cette méthode réduit non seulement la dimension des données, mais elle révèle également l'importance des données d'entraînement pour un ensemble de données déséquilibré. De plus, la méthode KNN-FSVM peut éliminer les limites de la classification des données erronées, améliorant ainsi la précision de la prédiction.

8. Système de minimisation de la consommation d'électricité pour les pompes à eau

Ce projet d'apprentissage automatique propose d'utiliser une combinaison de ML et de méthodes d'optimisation avancées pour gérer et gérer la complexité informatique des systèmes de distribution d'eau (WDS) . Le modèle utilise une technique de régression ainsi que d'autres techniques d'optimisation pour lutter contre le problème des nombres entiers mixtes. Pour l'estimation de l'énergie, il utilise des techniques d'ajustement de courbe. L'utilisation de l'approche d'apprentissage semi-supervisé est le meilleur pari pour ce projet car elle permet de réduire le temps de calcul.

Lisez aussi : Idées de projet R et sujets pour les débutants

9. Système de cognition musicale

Dans ce projet, vous tirerez parti de différentes techniques ML pour créer un système de cognition musicale capable de comprendre et d'identifier la musique et de générer automatiquement la partition musicale via le calcul du brouillard. Le projet utilise à la fois le modèle de Markov caché et le modèle de mélange gaussien pour reconnaître la musique et ses caractéristiques uniques. Il est recommandé d'utiliser un scénario de reconnaissance d'instruments multiples pour concevoir le système. Cela améliorera les performances globales du modèle cognitif.

10. Système de détection d'intrusion

Il s'agit d'un système de détection d'intrusion basé sur des anomalies qui utilise l'analyse de sélection de fonctionnalités. Ici, vous allez créer un modèle hybride qui utilise différentes techniques ML sur les données de transaction réseau pour analyser la portée de l'intrusion. L'objectif est de maintenir le temps de détection au minimum. Le modèle utilisera explicitement l'algorithme Vote avec Information Gain pour extraire les caractéristiques de données optimales. Ensuite, il utilisera des classificateurs pour améliorer la précision du système de détection.

11. Prédiction personnalisée du panier d'achat

Ce système de prédiction de panier personnalisé propose de créer une liste de recommandations pour les utilisateurs afin de répondre au mieux à leurs besoins et préférences. Vous concevrez un modèle qui extraira et collectera les séquences récurrentes annotées temporelles (TARS) de l'historique d'achat des clients. Dans l'étape suivante, il utilisera le TARS Based Predictor (TBP) pour prédire un panier de produits personnalisé pour un client. Analyser les caractéristiques des produits de liste de suggestions existants avec les caractéristiques des nouveaux produits aide à améliorer la qualité de la prédiction.

12. Système de prédiction des performances pour les réseaux mobiles

L'objectif de ce projet de Machine Learning est de résoudre les problèmes de prévision des performances dans les réseaux cellulaires. Le modèle utilisera la technique Random Forest ML pour maintenir les coûts opérationnels au minimum. Cette technique est également excellente pour résoudre les problèmes de calcul et les problèmes d'allocation des ressources. Alors que le modèle prédira les performances des réseaux cellulaires, il devrait également être en mesure d'améliorer l'expérience client.

13. Modèle de capacité latente

Ce modèle de capacité latente (LAM) est conçu pour analyser la main-d'œuvre et les journaux d'activité des employés. La tâche première du LAM est de modéliser une relation latente entre les employés et leurs activités assignées. Ainsi, il calculera le score entre l'employé et les activités qui déterminent le niveau de satisfaction de l'employé.

Sur la base de ce score, le LAM développera des modèles de prédiction pour prédire les performances des employés, comparer les capacités des employés et effectuer une estimation de la qualité des activités des employés. Il créera en outre une représentation de distribution prédictive basée sur le journal d'activité des employés.

14. Système de prévision des indices boursiers

Dans ce projet, vous allez construire un système de prévision pour prédire la volatilité de l'indice des prix des actions. Dans ce modèle hybride, le modèle de mémoire longue à court terme (LSTM) est intégré à plusieurs modèles de type GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) . Cette combinaison aidera à soutenir et à améliorer le regroupement de la volatilité.

15. Système intelligent d'allocation d'actifs

Ce modèle est conçu pour calculer les données de séries chronologiques basées sur les sentiments au niveau des actifs recueillies à partir des médias sociaux. Il utilise des méthodes d'analyse des sentiments et d'exploration de texte en combinaison avec des techniques d'allocation. En outre, le modèle ML utilise le modèle de mémoire longue à court terme (LSTM) et un assortiment de la technique de clustering évolutive pour valider les données de sentiment par rapport aux données et statistiques du marché. Ainsi, l'objectif principal de ce projet est de capturer le sentiment du marché pour une allocation d'actifs intelligente.

Apprenez des cours de science des données dans les meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.

Consultez également : Idées de projets de structure de données

Emballer

Alors, voilà - 15 projets intéressants d'apprentissage automatique dans R ! La construction de projet est une expérience d'apprentissage amusante, à condition que vous choisissiez des sujets qui vous passionnent et qui soient étroitement liés à vos intérêts. Commencez par travailler sur des projets plus petits et plus simples pour développer vos compétences pratiques, puis passez à des projets de niveau plus avancé. Enfin, assurez-vous toujours de tester vos modèles !

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique, consultez le diplôme PG en apprentissage automatique et IA de IIIT-B & upGrad, conçu pour les professionnels en activité et offrant plus de 450 heures de formation rigoureuse, plus de 30 études de cas et missions, IIIT- Statut B Alumni, plus de 5 projets de synthèse pratiques et aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.