15 Proyek Pembelajaran Mesin yang Menyenangkan di R Untuk Pemula [2022]

“Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan telah mencapai titik kritis & akan semakin menambah & memperluas hampir setiap layanan, benda, atau aplikasi yang didukung teknologi. Menciptakan sistem cerdas yang beradaptasi, belajar, & berpotensi bertindak secara mandiri daripada hanya menjalankan instruksi yang telah ditentukan adalah medan pertempuran utama bagi vendor teknologi hingga setidaknya tahun 2022.”

Ini tidak mungkin lebih benar. Berdiri di sini pada tahun 2022, kita menyaksikan meningkatnya arus masuk AI dan ML dalam kehidupan kita sehari-hari. Teknologi cerdas ini mendikte hampir setiap aspek kehidupan kita sekarang, baik itu perawatan kesehatan dan pendidikan atau bisnis dan pemerintahan.

Adopsi teknologi AI dan ML di semua sektor industri telah meningkatkan permintaan akan profesional Ilmu Data yang berkualitas dan terampil. Namun itu tidak berarti siapa pun dapat mendapatkan peran pekerjaan AI/ML yang menjanjikan – Anda memerlukan kualifikasi pendidikan yang tepat, keterampilan, dan yang terpenting, proyek dunia nyata untuk menunjukkan pengalaman Anda.

Mengembangkan proyek langsung memungkinkan Anda untuk menguji pengetahuan teoretis Anda, mempertajam keahlian Anda, dan mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan inti Anda. Saat Anda terus membangun proyek Anda sendiri, seiring waktu, Anda akan mendapatkan lebih banyak kepercayaan diri atas pengetahuan dan keterampilan profesional Anda.

Kami telah membuat posting ini khusus untuk calon yang ingin memasuki domain Machine Learning. Dalam artikel ini, kami akan menyoroti beberapa proyek Machine Learning yang menarik di R. Karena R adalah preferensi teratas dalam hal komputasi statistik, ini adalah pilihan ideal untuk membangun proyek Machine Learning.

Sebelum kita memulai diskusi tentang proyek Machine Learning di R, Anda harus mengetahui langkah-langkah standar yang terlibat dalam membangun proyek Machine Learning:

• Definisi masalah – Sebelum Anda mulai merancang proyek Machine Learning, Anda harus mendefinisikan pernyataan masalah, yaitu, masalah apa yang ingin Anda pecahkan dengan model dan bagaimana ML cocok dengan gambar.
• Persiapan data – Anda harus mempelajari kumpulan data yang ada dan menentukan apakah kumpulan data terstruktur atau tidak terstruktur, apakah statis atau streaming, dan bagaimana hal itu akan melengkapi definisi masalah. Tahap ini terutama melibatkan pembersihan dan persiapan data untuk diproses.
• Evaluasi algoritma – Proyek Machine Learning melibatkan berbagai algoritma ML. Sangat penting untuk mengidentifikasi algoritma mana yang paling sesuai dengan definisi masalah dan menjamin akurasi maksimum dari hasil.
• Fitur data – Pada fase ini, Anda akan menentukan elemen atau fitur mana dari kumpulan data yang akan Anda gunakan untuk proyek Machine Learning dan bagaimana wawasan yang sudah diperoleh memengaruhi proyek.
• Pemodelan – Anda harus memilih struktur model tertentu dan menemukan cara untuk memperbaikinya. Juga, Anda harus membandingkan ini dengan model lain untuk melihat mana yang cocok untuk pernyataan masalah.
• Pengujian – Seperti namanya, pengujian berarti mempelajari hasil model dan menemukan cara untuk meningkatkannya lebih jauh. Sangat penting untuk menganalisis bagaimana perubahan kecil berdampak pada hasil keseluruhan model dan juga bagaimana hal itu memengaruhi langkah-langkah berikut.

Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari kita mulai!

Proyek Pembelajaran Mesin di R

1. Model ML untuk prediksi risiko insiden penerbangan

Dalam proyek ini, Anda akan membangun model ML ensemble untuk prediksi risiko insiden penerbangan. Proyek ini bertujuan untuk menilai risiko peristiwa yang tidak pasti dan berbahaya yang terkait dengan penerbangan. Di sini, model hybrid menggabungkan prediksi SVM pada data tidak terstruktur dan rangkaian jaringan saraf dalam pada data terstruktur. Fokus dari proyek ML ini adalah untuk meningkatkan tingkat keselamatan sistem penerbangan dan untuk mengukur risiko dengan memprediksi secara akurat terjadinya kejadian abnormal.

2. Klasifikasi keluarga ransomware

Proyek yang akan Anda bangun akan menerapkan teknik klasifikasi statis untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan ransomware. Ini akan dimulai dengan mengubah sampel ransomware ke dalam urutan N-gram. Model kemudian akan menghitung frekuensi dokumen Invers frekuensi (TF-IDF ) untuk memfasilitasi pemisahan lanjutan dari ransomware. Terakhir, ini menjadi masukan bagi model ML untuk mengklasifikasikan ransomware. Model ML ini juga mengeksplorasi dan menganalisis diskriminasi antara opcode di seluruh keluarga ransomware yang berbeda.

3. Deteksi aplikasi Android berbahaya

Idenya di sini adalah untuk membangun sistem ML yang dapat mendeteksi aplikasi Android berbahaya yang menggunakan panggilan sistem diskriminan. Proyek ini memanfaatkan Perbedaan Absolut Panggilan Sistem Tertimbang (ADWSC) dan Panggilan Sistem Berperingkat menggunakan teknik pemilihan fitur Uji Populasi Besar (RSLPT) untuk memangkas kumpulan data panggilan sistem yang besar.

Meskipun pemilihan fitur didasarkan pada korelasi di antara fitur yang berbeda, kedua teknik pemilihan ini membantu mengungkap fitur yang paling bermanfaat yang selanjutnya akan membantu dalam mengklasifikasikan sampel malware dengan akurasi yang lebih baik. Tujuan utama dari proyek Machine Learning ini adalah untuk menemukan aplikasi Android yang berbahaya sambil menjaga kompleksitas komputasi seminimal mungkin.

4. Skor kredit

Model ML ini memanfaatkan Big Data untuk penilaian kredit. Pada dasarnya, model penilaian kredit memanfaatkan analitik jaringan sosial dan data ponsel untuk meningkatkan inklusi keuangan dan mengevaluasi kredibilitas pemegang kartu kredit. Dengan menggunakan volume besar data seluler identik dari berbagai kredit yang tersebar di berbagai negara, model ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja statistik guna meningkatkan proses pengambilan keputusan untuk kredit.

5. Model kehidupan

Proyek Pembelajaran Mesin ini bertujuan untuk memprediksi secara akurat anomali dalam analisis perawatan kesehatan menggunakan data temporal dari sistem perawatan kesehatan dan untuk memprediksi tingkat kematian pasien. Untuk melakukannya, proyek ini mengusulkan pengembangan Model Kehidupan (LM) berdasarkan jaringan saraf pembelajaran mendalam. Dengan memanfaatkan intensitas tensor urutan temporal (ITS) , jaringan saraf akan memodelkan umur setiap pasien berdasarkan data medis historis mereka. Hasilnya akan berupa urutan temporal yang singkat dan padat.

Pelajari lebih lanjut: Pembelajaran Mendalam vs Jaringan Syaraf

6. Sistem prediksi aktivitas

Sistem prediksi aktivitas ini berbasis Recurrent Neural Network (RNN). Ini adalah sistem prediksi aktivitas berbasis sensor yang dapat dipakai yang akan memfasilitasi komputasi tepi sebagai bagian dari infrastruktur perawatan kesehatan yang cerdas.

Perangkat yang dapat dikenakan akan memantau aktivitas pasien, dan selanjutnya memprediksi tindakan mereka menggunakan informasi yang disediakan oleh sensor. Model ini dirancang untuk menangani data kompleks berskala besar dan untuk mempromosikan komputasi cepat guna meningkatkan kinerja prediksi sistem perawatan kesehatan pintar.

Baca: Ide & Topik Proyek Python

7. Mendukung mesin vektor

Dalam proyek Pembelajaran Mesin ini, Anda akan mengembangkan mesin vektor dukungan yang dapat diskalakan untuk mendeteksi kesalahan dalam sistem transportasi. Tujuannya di sini adalah untuk membuat sistem yang memfasilitasi peningkatan kecepatan pemrosesan titik data. Model menggunakan pendekatan FSVM (KNN-FSVM) berbasis KNN untuk mengurangi kendala deteksi kesalahan dalam sistem transportasi.

Metode ini tidak hanya mengurangi dimensi data, tetapi juga mengungkapkan betapa pentingnya data pelatihan untuk dataset yang tidak seimbang. Selanjutnya, metode KNN-FSVM dapat menghilangkan keterbatasan klasifikasi data yang salah, sehingga meningkatkan akurasi prediksi.

8. Sistem meminimalkan penggunaan listrik untuk pompa air

Proyek Pembelajaran Mesin ini mengusulkan untuk menggunakan kombinasi ML dan metode pengoptimalan tingkat lanjut untuk menangani dan mengelola kompleksitas komputasi sistem distribusi air (WDS) . Model ini menggunakan teknik regresi bersama dengan teknik optimasi lainnya untuk mengatasi masalah bilangan bulat campuran. Untuk estimasi energi menggunakan teknik curve fitting. Menggunakan pendekatan pembelajaran semi-diawasi adalah pilihan terbaik untuk proyek ini karena membantu mengurangi waktu komputasi.

Baca juga: Ide & Topik Proyek R untuk Pemula

9. Sistem kognisi musik

Dalam proyek ini, Anda akan memanfaatkan berbagai teknik ML untuk membuat sistem kognisi musik yang dapat memahami dan menggabungkan musik dan secara otomatis menghasilkan skor musik melalui komputasi kabut. Proyek ini menggunakan model Markov tersembunyi dan model campuran Gaussian untuk mengenali musik dan fitur uniknya. Disarankan agar Anda menggunakan skenario pengenalan beberapa instrumen untuk merancang sistem. Ini akan meningkatkan kinerja keseluruhan model kognisi.

10. Sistem deteksi intrusi

Ini adalah sistem deteksi intrusi berbasis anomali yang menggunakan analisis pemilihan fitur. Di sini, Anda akan membangun model hibrid yang menggunakan teknik ML berbeda pada data transaksi jaringan untuk menganalisis cakupan intrusi. Fokusnya adalah menjaga waktu deteksi seminimal mungkin. Model secara eksplisit akan menggunakan algoritma Vote dengan Information Gain untuk mengekstraksi fitur data yang optimal. Kemudian akan menggunakan classifier untuk meningkatkan akurasi sistem pendeteksian.

11. Prediksi Keranjang Pasar yang Dipersonalisasi

Sistem prediksi keranjang yang dipersonalisasi ini mengusulkan untuk membuat daftar rekomendasi bagi pengguna untuk memenuhi kebutuhan dan preferensi mereka. Anda akan merancang model yang akan mengekstrak dan mengumpulkan Urutan Berulang Beranotasi Temporal (TARS) dari riwayat pembelian pelanggan. Pada langkah selanjutnya, ia akan menggunakan TARS Based Predictor (TBP) untuk memprediksi keranjang produk yang dipersonalisasi untuk pelanggan. Untuk menganalisis fitur produk daftar saran yang ada dengan fitur produk baru membantu dalam meningkatkan kualitas prediksi.

12. Sistem prediksi kinerja untuk jaringan seluler

Tujuan dari proyek Pembelajaran Mesin ini adalah untuk menyelesaikan masalah perkiraan kinerja di jaringan seluler. Model tersebut akan menggunakan teknik ML hutan acak untuk menekan biaya operasional seminimal mungkin. Teknik ini juga sangat baik untuk menyelesaikan tantangan komputasi dan masalah alokasi sumber daya. Sementara model akan memprediksi kinerja jaringan seluler, model tersebut juga harus dapat meningkatkan pengalaman pelanggan.

13. Model kemampuan laten

Model Kemampuan Laten (LAM) ini dirancang untuk menganalisis tenaga kerja dan log aktivitas karyawan. Tugas utama LAM adalah untuk memodelkan hubungan laten antara karyawan dan aktivitas yang ditugaskan kepada mereka. Jadi, akan dihitung skor antara karyawan dan aktivitas yang menentukan tingkat kepuasan karyawan.

Berdasarkan skor tersebut, LAM akan mengembangkan model prediksi untuk memprediksi kinerja karyawan, membandingkan kemampuan karyawan, dan melakukan estimasi kualitas aktivitas karyawan. Ini selanjutnya akan membuat representasi distribusi prediktif berdasarkan log aktivitas karyawan.

14. Sistem peramalan indeks harga saham

Dalam proyek ini, Anda akan membangun sistem peramalan untuk memprediksi volatilitas Indeks Harga Saham. Pada model hybrid ini, model long short-term memory (LSTM) diintegrasikan dengan beberapa model tipe GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) . Kombinasi ini akan membantu mendukung dan meningkatkan pengelompokan volatilitas.

15. Sistem alokasi aset cerdas

Model ini dirancang untuk menghitung data deret waktu berbasis sentimen tingkat aset yang dikumpulkan dari media sosial. Ini menggunakan analisis sentimen dan metode penambangan teks yang dikombinasikan dengan teknik alokasi. Selanjutnya, model ML menggunakan model long short-term memory (LSTM ) dan bermacam-macam teknik pengelompokan yang berkembang untuk memvalidasi data sentimen dibandingkan dengan data dan statistik pasar. Dengan demikian, tujuan utama dari proyek ini adalah untuk menangkap sentimen pasar untuk alokasi aset cerdas.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Lihat Juga: Ide Proyek Struktur Data

Membungkus

Jadi, ini dia – 15 proyek Pembelajaran Mesin yang menarik di R! Membangun proyek adalah pengalaman belajar yang menyenangkan, asalkan Anda memilih topik yang menggairahkan Anda dan terkait erat dengan minat Anda. Mulailah dengan mengerjakan proyek yang lebih kecil dan sederhana untuk membangun keterampilan praktis Anda dan kemudian lanjutkan ke proyek tingkat yang lebih maju. Terakhir, selalu pastikan Anda menguji model Anda!

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.