15 entusiasmanti progetti di apprendimento automatico in R per principianti [2022]

“Il machine learning e l'intelligenza artificiale hanno raggiunto un punto critico e aumenteranno ed estenderanno sempre più praticamente ogni servizio, cosa o applicazione abilitata alla tecnologia. La creazione di sistemi intelligenti che si adattano, apprendono e potenzialmente agiscono in modo autonomo anziché eseguire semplicemente istruzioni predefinite è il principale campo di battaglia per i fornitori di tecnologia almeno fino al 2022".

Questo non potrebbe essere più vero. Stando qui nel 2022, stiamo assistendo al crescente afflusso di IA e ML nella nostra vita quotidiana. Queste tecnologie intelligenti dettano quasi ogni aspetto della nostra vita ora, che si tratti di assistenza sanitaria e istruzione o affari e governance.

L'adozione di tecnologie AI e ML in tutti i settori del settore ha aumentato la domanda di professionisti qualificati e qualificati nel campo della scienza dei dati. Ma ciò non significa che chiunque possa ottenere un promettente ruolo di lavoro AI/ML: hai bisogno delle giuste qualifiche educative, abilità e, soprattutto, progetti nel mondo reale per mostrare la tua esperienza.

Lo sviluppo di progetti dal vivo ti consente di testare le tue conoscenze teoriche, affinare le tue competenze e identificare i tuoi punti di forza e di debolezza principali. Man mano che continui a costruire i tuoi progetti, con il tempo acquisirai più fiducia nelle tue conoscenze e abilità professionali.

Abbiamo creato questo post esclusivamente per gli aspiranti che desiderano entrare nel dominio del Machine Learning. In questo articolo, metteremo in evidenza alcuni interessanti progetti di Machine Learning in R. Poiché R è la preferenza principale quando si tratta di calcolo statistico, è la scelta ideale per la creazione di progetti di Machine Learning.

Prima di iniziare la nostra discussione sui progetti di Machine Learning in R, dovresti essere a conoscenza dei passaggi standard coinvolti nella creazione di un progetto di Machine Learning:

• Definizione del problema: prima di iniziare a progettare un progetto di Machine Learning, è necessario definire la dichiarazione del problema, ovvero quale problema si intende risolvere con il modello e come si inserisce il ML nell'immagine.
• Preparazione dei dati: è necessario studiare il set di dati a portata di mano e determinare se si tratta di un set di dati strutturato o non strutturato, se è statico o in streaming, e in che modo integrerà la definizione del problema. Questa fase prevede principalmente la pulizia e la preparazione dei dati per l'elaborazione.
• Valutazione dell'algoritmo: un progetto di Machine Learning coinvolge diversi algoritmi ML. È fondamentale identificare quali algoritmi si adattano meglio alla definizione del problema e garantire la massima accuratezza dei risultati.
• Funzionalità dei dati: in questa fase, determinerai quali elementi o funzionalità del set di dati utilizzerai per il progetto di Machine Learning e in che modo le informazioni dettagliate già ottenute influiranno sul progetto.
• Modellazione: è necessario scegliere una particolare struttura del modello e trovare modi per migliorarla. Inoltre, è necessario confrontare questo con altri modelli per vedere quale si adatta alla dichiarazione del problema.
• Test – Come suggerisce il nome, test significa studiare i risultati del modello e trovare modi per migliorarlo ulteriormente. È fondamentale analizzare come una piccola modifica influisca sul risultato complessivo del modello e anche come influisca sui passaggi successivi.

Quindi, senza ulteriori indugi, iniziamo!

Progetti di Machine Learning in R

1. Modello ML per la previsione del rischio di incidenti aerei

In questo progetto, costruirai un modello ML d'insieme per la previsione del rischio di incidenti aeronautici. Il progetto mira a valutare il rischio di eventi incerti e pericolosi associati all'aviazione. Qui, il modello ibrido fonde la previsione SVM su dati non strutturati e l'insieme di reti neurali profonde su dati strutturati. L'obiettivo di questo progetto ML è migliorare il livello di sicurezza dei sistemi aeronautici e quantificare i rischi prevedendo accuratamente il verificarsi di eventi anomali.

2. Classificazione delle famiglie di ransomware

Il progetto che realizzerai implementerà la tecnica statica di classificazione per identificare e classificare i ransomware. Inizierà trasformando i campioni di ransomware nelle sequenze di N-gram. Il modello calcolerà quindi la frequenza inversa del documento (TF-IDF ) per facilitare la segregazione avanzata del ransomware. Infine, questo diventa l'input per il modello ML per classificare il ransomware. Questo modello ML esplora e analizza anche la discriminazione tra codici operativi in ​​diverse famiglie di ransomware.

3. Rilevamento di app Android dannose

L'idea qui è quella di creare un sistema ML in grado di rilevare app Android dannose che utilizzano chiamate di sistema discriminanti. Questo progetto sfrutta la differenza assoluta delle chiamate di sistema ponderate (ADWSC) e le chiamate di sistema classificate utilizzando la tecnica di selezione delle funzioni del test di popolazione di grandi dimensioni (RSLPT) per eliminare un enorme set di dati delle chiamate di sistema.

Sebbene la selezione delle funzionalità si basi sulla correlazione tra le diverse funzionalità, queste due tecniche di selezione aiutano a scoprire le funzionalità più vantaggiose che aiuteranno ulteriormente a classificare i campioni di malware con una maggiore precisione. L'obiettivo principale di questo progetto di Machine Learning è scoprire applicazioni Android dannose mantenendo al minimo la complessità computazionale.

4. Punteggio del credito

Questo modello ML utilizza i Big Data per il credit scoring. In sostanza, il modello di punteggio di credito sfrutta l'analisi dei social network e i dati dei telefoni cellulari per migliorare l'inclusione finanziaria e valutare la credibilità di un titolare di carta di credito. Utilizzando grandi volumi di dati mobili identici di un'ampia gamma di crediti che coprono diversi paesi, il modello mira a migliorare le prestazioni statistiche per migliorare il processo decisionale per il credito.

5. Modello di vita

Questo progetto di Machine Learning mira a prevedere con precisione le anomalie nell'analisi sanitaria utilizzando i dati temporali del sistema sanitario e a prevedere il tasso di mortalità di un paziente. Per fare ciò, questo progetto propone lo sviluppo di un Life Model (LM) basato sulla rete neurale del deep learning. Sfruttando l' intensità dei tensori della sequenza temporale (ITS) , le reti neurali modelleranno la durata della vita di ciascun paziente in base ai loro dati medici storici. Il risultato sarà sotto forma di una sequenza temporale breve e concisa.

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6. Sistema di previsione dell'attività

Questo sistema di previsione dell'attività si basa sulla rete neurale ricorrente (RNN). È un sistema indossabile di previsione dell'attività basato su sensori che faciliterà l'edge computing come parte di un'infrastruttura sanitaria intelligente.

Il dispositivo indossabile monitorerà le attività dei pazienti e prevederà ulteriormente le loro azioni utilizzando le informazioni fornite dal sensore. Questo modello è progettato per gestire dati complessi su larga scala e per promuovere un calcolo rapido per migliorare le prestazioni di previsione dei sistemi sanitari intelligenti.

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7. Supporta la macchina vettoriale

In questo progetto di Machine Learning, svilupperai una macchina vettoriale di supporto scalabile per rilevare i guasti nei sistemi di trasporto. L'obiettivo qui è creare un sistema che faciliti una migliore velocità di elaborazione dei punti dati. Il modello utilizza l'approccio FSVM (KNN-FSVM) basato su KNN per mitigare i vincoli di rilevamento dei guasti nel sistema di trasporto.

Questo metodo non solo riduce la dimensione dei dati, ma rivela anche quanto siano importanti i dati di addestramento per un set di dati sbilanciato. Inoltre, il metodo KNN-FSVM può eliminare i limiti della classificazione dei dati errati, migliorando così l'accuratezza della previsione.

8. Sistema di riduzione al minimo dell'utilizzo di elettricità per le pompe dell'acqua

Questo progetto di Machine Learning propone di utilizzare una combinazione di ML e metodi di ottimizzazione avanzati per gestire e gestire la complessità computazionale dei sistemi di distribuzione dell'acqua (WDS) . Il modello utilizza una tecnica di regressione insieme ad altre tecniche di ottimizzazione per combattere il problema degli interi misti. Per la stima dell'energia, utilizza tecniche di adattamento della curva. L'uso dell'approccio di apprendimento semi-supervisionato è la soluzione migliore per questo progetto poiché aiuta a ridurre il tempo di calcolo.

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9. Sistema di cognizione musicale

In questo progetto, sfrutterai diverse tecniche di ML per creare un sistema di cognizione musicale in grado di comprendere e affine alla musica e generare automaticamente la partitura musicale tramite il fog computing. Il progetto utilizza sia il modello Markov nascosto che il modello della miscela gaussiana per riconoscere la musica e le sue caratteristiche uniche. Si consiglia di utilizzare uno scenario di riconoscimento di più strumenti per la progettazione del sistema. Ciò migliorerà le prestazioni complessive del modello cognitivo.

10. Sistema di rilevamento delle intrusioni

Si tratta di un sistema di rilevamento delle intrusioni basato su anomalie che utilizza l'analisi della selezione delle funzioni. Qui creerai un modello ibrido che utilizza diverse tecniche di ML sui dati delle transazioni di rete per analizzare l'ambito dell'intrusione. L'obiettivo è mantenere il tempo di rilevamento al minimo. Il modello utilizzerà esplicitamente l'algoritmo Vote con Information Gain per estrarre le caratteristiche dei dati ottimali. Quindi utilizzerà i classificatori per migliorare l'accuratezza del sistema di rilevamento.

11. Previsione personalizzata del paniere di mercato

Questo sistema di previsione del carrello personalizzato propone di creare un elenco di raccomandazioni affinché gli utenti soddisfino al meglio le loro esigenze e preferenze. Progetterai un modello che estrarrà e raccoglierà le sequenze ricorrenti annotate temporali (TARS) dalla cronologia degli acquisti dei clienti. Nella fase successiva, utilizzerà il TARS Based Predictor (TBP) per prevedere un paniere di prodotti personalizzato per un cliente. L'analisi delle caratteristiche dei prodotti dell'elenco di suggerimenti esistente con le funzionalità dei nuovi prodotti aiuta a migliorare la qualità della previsione.

12. Sistema di previsione delle prestazioni per reti mobili

L'obiettivo di questo progetto di Machine Learning è risolvere i problemi di previsione delle prestazioni nelle reti cellulari. Il modello utilizzerà la tecnica random forest ML per ridurre al minimo i costi operativi. Questa tecnica è eccellente anche per risolvere le sfide computazionali e i problemi di allocazione delle risorse. Sebbene il modello preveda le prestazioni delle reti cellulari, dovrebbe anche essere in grado di migliorare l'esperienza del cliente.

13. Modello di abilità latente

Questo modello di abilità latenti (LAM) è progettato per analizzare la forza lavoro e i registri delle attività dei dipendenti. Il compito principale del LAM è modellare una relazione latente tra i dipendenti e le attività loro assegnate. Quindi, calcolerà il punteggio tra il dipendente e quelle attività che determinano il livello di soddisfazione del dipendente.

Sulla base di questo punteggio, il LAM svilupperà modelli di previsione per prevedere le prestazioni dei dipendenti, confrontare le capacità dei dipendenti e condurre una stima della qualità delle attività dei dipendenti. Creerà inoltre una rappresentazione predittiva della distribuzione basata sul registro delle attività dei dipendenti.

14. Sistema di previsione dell'indice dei prezzi delle azioni

In questo progetto, costruirai un sistema di previsione per prevedere la volatilità dell'indice dei prezzi delle azioni. In questo modello ibrido, il modello di memoria a breve termine (LSTM) è integrato con più modelli di tipo GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) . Questa combinazione aiuterà a supportare e migliorare il clustering della volatilità.

15. Sistema intelligente di asset allocation

Questo modello è progettato per calcolare i dati delle serie temporali basati sul sentiment a livello di asset raccolti dai social media. Utilizza metodi di analisi del sentimento e di estrazione di testo in combinazione con tecniche di allocazione. Inoltre, il modello ML utilizza il modello della memoria a breve termine (LSTM) e un assortimento della tecnica di clustering in evoluzione per convalidare i dati sul sentiment rispetto ai dati e alle statistiche di mercato. Pertanto, l'obiettivo principale di questo progetto è catturare il sentimento del mercato per l'asset allocation intelligente.

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Dai un'occhiata anche a: Idee per progetti sulla struttura dei dati

Avvolgendo

Quindi, ecco qua: 15 interessanti progetti di Machine Learning in R! La costruzione di progetti è un'esperienza di apprendimento divertente, a condizione che tu scelga argomenti che ti eccitano e sono strettamente correlati ai tuoi interessi. Inizia lavorando su progetti più piccoli e più semplici per sviluppare le tue abilità pratiche e poi passa a progetti di livello più avanzato. Infine, assicurati sempre di testare i tuoi modelli!

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