初心者のためのRの15のエキサイティングな機械学習プロジェクト[2022]

公開: 2021-01-01

「機械学習と人工知能は重要な転換点に達しており、テクノロジー対応のほぼすべてのサービス、モノ、またはアプリケーションをますます強化および拡張する予定です。 事前定義された命令を単に実行するのではなく、適応し、学習し、潜在的に自律的に動作するインテリジェントシステムを作成することは、少なくとも2022年までのテクノロジーベンダーの主要な戦場です。」

これは本当のことではありません。 2022年にここに立って、私たちは日常生活でAIとMLの流入が増加しているのを目の当たりにしています。 これらのインテリジェントテクノロジーは、ヘルスケアと教育、ビジネスとガバナンスなど、現在の私たちの生活のほぼすべての側面を決定します。

業界のすべてのセクターでAIおよびMLテクノロジーが採用されたことで、資格のある熟練したデータサイエンスの専門家に対する需要が高まっています。 しかし、それは誰もが有望なAI / MLの職務に就けるという意味ではありません。適切な教育資格、スキル、そして最も重要なこととして、実際のプロジェクトで自分の経験を披露する必要があります。

ライブプロジェクトを開発することで、理論的な知識をテストし、スキルセットを磨き、コアの長所と短所を特定できます。 時間の経過とともに独自のプロジェクトを構築し続けると、専門的な知識とスキルに対する自信が増します。

この投稿は、機械学習の領域に参入したい志願者専用に作成されました。 この記事では、Rでのいくつかのエキサイティングな機械学習プロジェクトに焦点を当てます。統計計算に関してはRが最優先事項であるため、機械学習プロジェクトを構築するための理想的な選択肢です。

Rでの機械学習プロジェクトについての説明を始める前に、機械学習プロジェクトの構築に関連する標準的な手順を知っておく必要があります。

  • 問題の定義–機械学習プロジェクトの設計を開始する前に、問題の説明、つまり、モデルで解決しようとしている問題と、MLが全体像にどのように適合するかを定義する必要があります。
  • データの準備–手元にあるデータセットを調べて、構造化データセットか非構造化データセットか、静的データセットかストリーミングデータセットか、問題の定義をどのように補完するかを判断する必要があります。 この段階では、主にデータをクリーニングして処理する準備をします。
  • アルゴリズムの評価–機械学習プロジェクトにはさまざまなMLアルゴリズムが含まれます。 問題の定義に最適なアルゴリズムを特定し、結果の最大の精度を保証することが重要です。
  • データ機能–このフェーズでは、機械学習プロジェクトに使用するデータセットの要素または機能と、すでに取得した洞察がプロジェクトにどのように影響するかを決定します。
  • モデリング–特定のモデル構造を選択し、それを改善する方法を見つける必要があります。 また、これを他のモデルと比較して、問題の説明に適しているモデルを確認する必要があります。
  • テスト–名前が示すように、テストとは、モデルの結果を調査し、モデルをさらに改善する方法を見つけることを意味します。 小さな変更がモデルの全体的な結果にどのように影響するか、またそれが次のステップにどのように影響するかを分析することが重要です。

それで、それ以上の苦労なしに、始めましょう!

目次

Rの機械学習プロジェクト

1.航空事故のリスク予測のためのMLモデル

このプロジェクトでは、航空事故のリスク予測のためのアンサンブルMLモデルを構築します。 このプロジェクトは、航空に関連する不確実で危険なイベントのリスクを評価することを目的としています。 ここで、ハイブリッドモデルは、非構造化データのSVM予測と、構造化データのディープニューラルネットワークのアンサンブルを融合します。 このMLプロジェクトの焦点は、航空システムの安全レベルを高め、異常なイベントの発生を正確に予測することによってリスクを定量化することです。

2.ランサムウェアファミリーの分類

構築するプロジェクトは、ランサムウェアを識別して分類するための静的な分類手法を実装します。 まず、ランサムウェアのサンプルをN-gramシーケンスに変換します。 次に、モデルは、ランサムウェアの高度な分離を容易にするために、頻度-逆ドキュメント頻度(TF-IDF)を計算します。 最後に、これはランサムウェアを分類するためのMLモデルの入力になります。 このMLモデルは、さまざまなランサムウェアファミリ間でのオペコード間の識別も調査および分析します。

3.悪意のあるAndroidアプリの検出

ここでのアイデアは、判別システムコールを使用している有害なAndroidアプリを検出できるMLシステムを構築することです。 このプロジェクトは、巨大なシステムコールデータセットを整理するために、加重システムコールの絶対差(ADWSC)大規模人口テスト(RSLPT)機能選択手法を使用したランク付けされたシステムコールを活用します。

特徴選択はさまざまな特徴間の相関関係に基づいていますが、これら2つの選択手法は、マルウェアサンプルをより正確に分類するのにさらに役立つ最も有益な特徴を明らかにするのに役立ちます。 この機械学習プロジェクトの主な目的は、計算の複雑さを最小限に抑えながら、悪意のあるAndroidアプリケーションを見つけることです。

4.クレジットスコアリング

このMLモデルは、クレジットスコアリングにビッグデータを利用します。 基本的に、クレジットスコアリングモデルは、ソーシャルネットワーク分析と携帯電話データを活用して、金融包摂を強化し、クレジットカード所有者の信頼性を評価します。 このモデルは、さまざまな国にまたがる幅広いクレジットの同一のモバイルデータを大量に使用することで、統計パフォーマンスを向上させ、クレジットの意思決定プロセスを強化することを目的としています。

5.ライフモデル

この機械学習プロジェクトは、医療システムの時間データを使用して医療分析の異常を正確に予測し、患者の死亡率を予測することを目的としています。 そのために、このプロジェクトでは、深層学習ニューラルネットワークに基づくライフモデル(LM)の開発を提案します。 時系列(ITS)テンソルの強度を利用することにより、ニューラルネットワークは過去の医療データに基づいて各患者の寿命をモデル化します。 結果は、短く簡潔な時間シーケンスの形式になります。

詳細:ディープラーニングとニューラルネットワーク

6.活動予測システム

このアクティビティ予測システムは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づいています。 これは、スマートヘルスケアインフラストラクチャの一部としてエッジコンピューティングを容易にするウェアラブルセンサーベースのアクティビティ予測システムです。

ウェアラブルは患者の活動を監視し、センサーによって提供される情報を使用して患者の行動をさらに予測します。 このモデルは、大規模で複雑なデータを処理し、高速計算を促進してスマートヘルスケアシステムの予測パフォーマンスを向上させるように設計されています。

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7.サポートベクターマシン

この機械学習プロジェクトでは、輸送システムの障害を検出するためのスケーラブルなサポートベクターマシンを開発します。 ここでの目的は、データポイントの処理速度の向上を促進するシステムを作成することです。 このモデルは、KNNベースのFSVM(KNN-FSVM)アプローチを使用して、輸送システムの障害検出の制約を緩和します。

この方法は、データの次元を減らすだけでなく、不均衡なデータセットのトレーニングデータがどれほど重要であるかも明らかにします。 さらに、KNN-FSVM法は、誤ったデータの分類の制限を排除し、それによって予測精度を向上させることができます。

8.送水ポンプの電力使用量最小化システム

この機械学習プロジェクトでは、MLと高度な最適化手法を組み合わせて、配水システム(WDS)の計算の複雑さを処理および管理することを提案しています。 このモデルは、混合整数問題と戦うために、他の最適化手法とともに回帰手法を採用しています。 エネルギー推定には、カーブフィッティング手法を使用します。 半教師あり学習アプローチを使用することは、計算時間を短縮するのに役立つため、このプロジェクトにとって最善の策です。

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9.音楽認知システム

このプロジェクトでは、さまざまなML手法を活用して、音楽を理解して同族化し、フォグコンピューティングを介して楽譜を自動的に生成できる音楽認識システムを作成します。 このプロジェクトでは、隠れマルコフモデルとガウス混合モデルの両方を使用して、音楽とその固有の機能を認識します。 システムの設計には、複数の機器認識シナリオを使用することをお勧めします。 これにより、認知モデルの全体的なパフォーマンスが向上します。

10.侵入検知システム

これは、特徴選択分析を使用する異常ベースの侵入検知システムです。 ここでは、ネットワークトランザクションデータに対してさまざまなML手法を使用して、侵入の範囲を分析するハイブリッドモデルを構築します。 焦点は、検出時間を最小限に抑えることです。 モデルは、最適なデータ特徴を抽出するために、情報ゲインを使用した投票アルゴリズムを明示的に使用します。 次に、分類器を使用して、検出システムの精度を向上させます。

11.パーソナライズされたマーケットバスケット予測

このパーソナライズされたバスケット予測システムは、ユーザーが自分のニーズや好みに最もよく応えるための推奨リストを作成することを提案します。 顧客の購入履歴からTemporalAnnotatedRecurring Sequences(TARS)を抽出して収集するモデルを設計します。 次のステップでは、 TARS Based Predictor(TBP)を使用して、顧客向けにパーソナライズされた製品バスケットを予測します。 既存の提案リスト製品の機能を新製品の機能とともに分析することは、予測品質の向上に役立ちます。

12.モバイルネットワークのパフォーマンス予測システム

この機械学習プロジェクトの目標は、セルラーネットワークのパフォーマンス予測の問題を解決することです。 このモデルは、ランダムフォレストML手法を利用して、運用コストを最小限に抑えます。 この手法は、計算上の課題やリソース割り当ての問題を解決する場合にも優れています。 このモデルはセルラーネットワークのパフォーマンスを予測しますが、顧客体験を向上させることもできるはずです。

13.潜在能力モデル

この潜在能力モデル(LAM)は、従業員と従業員の活動ログを分析するように設計されています。 LAMの主な仕事は、従業員と割り当てられた活動の間の潜在的な関係をモデル化することです。 したがって、従業員と従業員満足度を決定する活動との間のスコアを計算します。

このスコアに基づいて、LAMは、従業員のパフォーマンスを予測し、従業員の能力を比較し、従業員の活動の品質を推定するための予測モデルを開発します。 さらに、従業員の活動ログに基づいて予測分布表現を作成します。

14.株価指数予測システム

このプロジェクトでは、株価指数のボラティリティを予測するための予測システムを構築します。 このハイブリッドモデルでは、長短期記憶(LSTM)モデルが複数のGARCH(一般化自己回帰条件付き不均一分散)タイプのモデルと統合されています。 この組み合わせは、ボラティリティクラスタリングのサポートと改善に役立ちます。

15.インテリジェントな資産配分システム

このモデルは、ソーシャルメディアから収集された資産レベルの感情ベースの時系列データを計算するように設計されています。 感情分析とテキストマイニング手法を割り当て手法と組み合わせて利用します。 さらに、MLモデルは、長短期記憶(LSTM)モデルと進化するクラスタリング手法の組み合わせを使用して、市場データや統計に対して感情データを検証します。 したがって、このプロジェクトの主な目標は、スマートアセットアロケーションに対する市場センチメントを把握することです。

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まとめ

それで、あなたは行き​​ます– Rの15の興味深い機械学習プロジェクト! プロジェクトの構築は、あなたがあなたを興奮させ、あなたの興味に密接に関連しているようなトピックを選択することを条件として、楽しい学習体験です。 小さくて単純なプロジェクトに取り組み、実践的なスキルを身に付けてから、より高度なレベルのプロジェクトに進みます。 最後に、必ずモデルをテストしてください。

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機械学習はRで実行できますか?

はい。 Rは、多くの機械学習タスクに使用されます。 分類、セグメンテーション、回帰は、Rを使用して実行できるいくつかのタスクです。Rについてのことは、さまざまなタスクに使用できるさまざまな機械学習パッケージが付属していることです。 たとえば、回帰を実行する場合は、randomForestパッケージを使用できます。 一方、分類に関心がある場合は、glmnetパッケージを使用できます。

機械学習における教師あり学習とは何ですか?

教師あり学習は、最も基本的な機械学習手法の1つです。 また、他の多くの機械学習アルゴリズムとタスクの基礎でもあります。 このタイプの学習で使用されるデータにはラベルが付けられています。これらは監視対象データセットと呼ばれます。 このタイプの学習では、アルゴリズムは入力変数と出力変数の間のマッピングを学習する必要があります。 アルゴリズムは、入力と出力の間の関係を管理するルールを学習する必要があります。 出力にラベルが付けられていないデータセットから学習する場合と比較して、学習アルゴリズムはこのタイプのデータを使用して学習する方がはるかに簡単です。

機械学習における分類と回帰の違いは何ですか?

分類はデータインスタンスのクラスラベルを予測しますが、回帰は数値を予測します。 回帰には線形モデルを、分類には非線形モデルを適合させます。 線形回帰の簡単な例は、中古車の価格を予測することです。 この問題を解決するには、自動車の長さ、重量、燃費など、自動車の特徴を考慮したモデルが必要です。 次に、線形方程式をデータポイントに適合させます。 分類の良い例は、患者が年齢、性別、喫煙状況などに基づいて特定の病気にかかるかどうかを予測することです。この場合、データポイントに非線形モデルを適合させます。