초보자를 위한 15가지 흥미로운 기계 학습 프로젝트 아이디어 [2022]

기계 학습 프로젝트 아이디어

인공 지능(AI)이 2022년에도 계속 빠르게 발전함에 따라 머신 러닝(ML)에 대한 숙달을 달성하는 것이 이 분야의 모든 플레이어에게 점점 더 중요해지고 있습니다. AI와 ML은 서로를 보완하기 때문입니다. 따라서 초보자라면 할 수 있는 최선의 방법은 일부 기계 학습 프로젝트에서 작업하는 것입니다.

여기 upGrad에서 우리는 이론적인 지식만으로는 실시간 작업 환경에서 도움이 되지 않기 때문에 실용적인 접근 방식을 믿습니다. 이 기사에서는 초보자가 기계 학습 지식을 테스트하기 위해 작업할 수 있는 몇 가지 흥미로운 기계 학습 프로젝트를 탐색할 것입니다. 이 기사에서는 초보자가 실습 경험을 얻을 수 있는 15가지 최고의 기계 학습 프로젝트 아이디어를 찾을 수 있습니다.

하지만 먼저 마음속에 숨어 있어야 하는 보다 관련성 높은 질문인 기계 학습 프로젝트를 구축해야 하는 이유를 살펴보겠습니다.

소프트웨어 개발 분야에서 경력을 쌓을 때 개발자 지망생이 자신의 프로젝트를 진행하는 것은 필수입니다. 실제 프로젝트를 개발하는 것은 기술을 연마하고 이론적 지식을 실제 경험으로 구체화하는 가장 좋은 방법입니다. 다양한 기계 학습 프로젝트 를 실험할수록 더 많은 지식을 얻게 됩니다.

교과서와 학습 자료는 기계 학습에 대해 알아야 할 모든 지식을 제공하지만 기계 학습에 대한 프로젝트인 실제 실습에 시간을 투자하지 않으면 ML을 제대로 마스터할 수 없습니다. 기계 학습 프로젝트 아이디어 작업을 시작하면 자신의 강점과 약점을 테스트할 수 있을 뿐만 아니라 경력을 향상하는 데 매우 도움이 될 수 있는 노출도 얻게 됩니다. 이 튜토리얼에서는 초보자가 머신 러닝에 대한 실습 경험을 얻을 수 있는 15가지 흥미로운 머신 러닝 프로젝트 아이디어 를 찾을 수 있습니다.

세계 최고의 대학에서 기계 학습 온라인 과정 을 배우십시오 . 석사, 이그 제 큐 티브 PGP 또는 고급 인증 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

초보자가 작업할 수 있는 몇 가지 기계 학습 프로젝트는 다음과 같습니다.

다음은 초보자를 위한 멋진 머신 러닝 프로젝트 아이디어입니다.

머신 러닝 프로젝트 아이디어 및 주제에 대한 비디오를 시청하십시오…

학생들을 위한 이 기계 학습 프로젝트 아이디어 목록은 초보자와 일반적으로 기계 학습 또는 데이터 과학을 처음 시작하는 사람들에게 적합합니다. 이러한 기계 학습 프로젝트 아이디어 는 기계 학습 전문가로서의 경력에서 성공하는 데 필요한 모든 실용성을 제공합니다.

또한, 마지막 해에 대한 Machine Learning 프로젝트 아이디어를 찾고 있다면 이 목록이 도움이 될 것입니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 기반을 강화하고 사다리를 오를 수 있게 해주는 몇 가지 기계 학습 프로젝트 아이디어 로 바로 넘어가 보겠습니다 .

1. 주가 예측자

학생들을 위한 실습 머신 러닝 프로젝트를 실험하기 시작하는 가장 좋은 아이디어 중 하나는 주가 예측기에서 작업하는 것입니다. 오늘날 비즈니스 조직과 회사는 회사 실적을 모니터링 및 분석하고 다양한 주식의 미래 가격을 예측할 수 있는 소프트웨어를 찾고 있습니다. 그리고 주식 시장에서 사용할 수 있는 데이터가 너무 많기 때문에 금융에 관심이 있는 데이터 과학자에게 기회의 온상입니다.

그러나 시작하기 전에 다음 영역에서 상당한 지식을 공유해야 합니다.

• 예측 분석: 데이터 마이닝, 데이터 탐색 등과 같은 다양한 데이터 프로세스에 대해 다양한 AI 기술을 활용하여 가능한 결과의 동작을 '예측'합니다.
• 회귀 분석: 회귀 분석은 종속 변수(목표)와 독립 변수(예측 변수) 간의 상호 작용을 기반으로 하는 일종의 예측 기술입니다.
• 작업 분석: 이 방법에서는 위에서 언급한 두 가지 기술로 수행된 모든 작업을 분석한 후 결과를 기계 학습 메모리에 입력합니다.
• 통계 모델링: 실제 프로세스에 대한 수학적 설명을 작성하고 해당 프로세스 내에서 불확실성이 있는 경우 이를 정교화하는 작업이 포함됩니다.

2. 스포츠 예측기

Michael Lewis의 Moneyball 에서 Oakland Athletics 팀은 게임 계획에 분석적인 선수 스카우트 기술을 통합하여 야구의 얼굴을 바꾸었습니다. 그리고 그들처럼 당신도 현실 세계에서 스포츠에 혁명을 일으킬 수 있습니다! 이것은 초보자를 위한 훌륭한 머신 러닝 프로젝트입니다.

스포츠 세계에는 데이터가 부족하지 않으므로 이 데이터를 활용하여 대학 스포츠 통계를 사용하여 특정 스포츠에서 어떤 선수가 최고의 경력을 가질지 예측하는 것과 같은 재미있고 창의적인 기계 학습 프로젝트를 구축할 수 있습니다(재능 스카우트). 또한 팀 내 플레이어의 강점과 약점을 분석하고 그에 따라 분류하여 팀 관리를 강화할 수도 있습니다.

사용 가능한 스포츠 통계 및 데이터의 양이 많기 때문에 데이터 탐색 및 시각화 기술을 연마할 수 있는 훌륭한 영역입니다. Python에 재능이 있는 모든 사람에게 Scikit-Learn은 회귀 분석, 분류, 데이터 수집 등을 위한 유용한 도구 배열을 포함하므로 이상적인 선택이 될 것입니다. 마지막 해의 기계 학습 프로젝트를 언급 하면 ​​이력서가 다른 사람보다 훨씬 더 흥미롭게 보일 수 있습니다.

3. 감정 분석기 개발

이것은 흥미로운 기계 학습 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 우리 대부분은 소셜 미디어 플랫폼을 사용하여 자신의 개인적인 감정과 의견을 전 세계가 볼 수 있도록 전달하지만 가장 큰 문제 중 하나는 소셜 미디어 게시물 뒤에 숨겨진 '감정'을 이해하는 데 있습니다.

그리고 이것은 다음 기계 학습 프로젝트를 위한 완벽한 아이디어입니다!

소셜 미디어는 수많은 사용자 생성 콘텐츠로 번성하고 있습니다. 텍스트나 게시물 뒤에 숨겨진 감정을 분석할 수 있는 ML 시스템을 만들면 조직에서 소비자 행동을 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 이는 차례로 고객 서비스를 개선하여 최적의 소비자 만족을 위한 범위를 제공할 수 있습니다.

Twitter 또는 Reddit에서 데이터 마이닝을 시도하여 기계 학습 프로젝트를 분석하는 감정을 시작할 수 있습니다. 이것은 다른 측면에서도 도움이 될 수 있는 딥 러닝 프로젝트 의 드문 사례 중 하나일 수 있습니다.

4. 건강 관리 강화

AI 및 ML 애플리케이션은 이미 의료 산업에 침투하기 시작했으며 글로벌 의료의 얼굴을 빠르게 변화시키고 있습니다. 의료 웨어러블, 원격 모니터링, 원격 의료, 로봇 수술 등이 모두 AI 기반 머신 러닝 알고리즘 덕분에 가능합니다. 그들은 HCP(의료 서비스 제공자)가 더 빠르고 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있도록 도울 뿐만 아니라 의사의 의존도와 업무량을 상당히 줄여줍니다.

그렇다면 자신의 기술을 사용하여 의료 기반의 인상적인 머신 러닝 프로젝트를 개발하는 것이 어떻겠습니까? 초보자를 위한 기계 학습 알고리즘 으로 프로젝트를 처리하는 것은 좋은 시작으로 경력을 쌓는 데 도움이 될 수 있습니다.

의료 산업에는 막대한 양의 데이터가 있습니다. 이 데이터를 활용하여 다음을 생성할 수 있습니다.

• 영상, 엑스레이 등을 자동으로 스캔하여 가능한 질병에 대한 정확한 진단을 제공할 수 있는 진단 진료 시스템.
• 국가 및 지역사회 차원에서 독감, 말라리아 등 전염병의 가능성을 예측할 수 있는 예방 치료 응용 프로그램입니다.

5. ML 알고리즘 준비 – 처음부터!

이것은 초보자를 위한 훌륭한 머신 러닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. ML 알고리즘을 처음부터 작성하면 두 가지 이점이 있습니다.

• 첫째, ML 알고리즘을 작성하는 것이 역학의 핵심을 이해하는 가장 좋은 방법입니다.
• 둘째, 수학적 명령을 기능적 코드로 변환하는 방법을 배우게 됩니다. 이 기술은 미래의 기계 학습 경력에 유용할 것입니다.

간단하고 너무 복잡하지 않은 알고리즘을 선택하여 시작할 수 있습니다. 가장 단순한 알고리즘일지라도 각 알고리즘을 만드는 이면에는 신중하게 계산된 몇 가지 결정이 있습니다. 간단한 ML 알고리즘을 구축하는 데 어느 정도 숙달되면 기능을 조정하고 확장해 보세요. 예를 들어, 바닐라 로지스틱 회귀 알고리즘을 사용하고 여기에 정규화 매개변수를 추가하여 올가미/마루 회귀 알고리즘으로 변환할 수 있습니다. 기계 학습 프로젝트 를 언급하면 ​​이력서가 다른 사람보다 훨씬 더 흥미롭게 보일 수 있습니다.

6. 필기를 읽을 수 있는 신경망 개발

학생들을 위한 실습 Java 프로젝트를 실험하기 시작하는 가장 좋은 아이디어 중 하나는 신경망에서 작업하는 것입니다. 딥 러닝과 신경망은 AI에서 유행하는 두 가지 유행어입니다. 이것들은 우리에게 무인 자동차, 이미지 인식 등과 같은 놀라운 기술을 제공했습니다.
이제 신경망 분야를 탐색할 시간입니다. MNIST 필기 숫자 분류 챌린지로 신경망 기계 학습 프로젝트를 시작하세요. 그것은 초보자에게 이상적인 매우 사용자 친화적인 인터페이스를 가지고 있습니다.

7. 영화 예매 시스템

넷플릭스, 아마존 프라임 등 OTT 플랫폼의 확장으로 사람들은 자신의 편의에 따라 콘텐츠를 시청하는 것을 선호합니다. 가격, 콘텐츠 품질 및 마케팅과 같은 요소가 이러한 플랫폼의 성공에 영향을 미쳤습니다.

장편 영화를 만드는 데 드는 비용은 최근에 기하급수적으로 증가했습니다. 수익을 내는 영화는 10%에 불과하다. 텔레비전과 OTT 플랫폼의 치열한 경쟁과 높은 티켓 비용으로 인해 영화는 더욱 어렵게 돈을 버는 데 어려움을 겪고 있습니다. 팝콘 가격과 함께 극장 표 값이 오르면서 영화관은 텅 비어 있습니다.

고급 티켓 가격 시스템은 확실히 영화 제작자와 시청자에게 도움이 될 수 있습니다. 티켓 가격은 티켓 수요가 증가함에 따라 더 높을 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 관객이 티켓을 빨리 예매할수록 수요가 많은 영화의 비용은 낮아집니다. 시스템은 시청자의 관심, 사회적 신호 및 수급 요인에 따라 가격을 현명하게 계산해야 합니다.

8. 붓꽃 분류 ML 프로젝트

학생들을 위한 실습 머신 러닝 프로젝트 실험을 시작하는 가장 좋은 아이디어 중 하나는 Iris Flowers 분류 ML 프로젝트를 진행하는 것입니다. Iris 꽃 데이터 세트는 분류 작업에 가장 적합한 데이터 세트 중 하나입니다. 붓꽃은 종류가 다양하기 때문에 꽃받침과 꽃잎의 길이로 구별할 수 있다. 이 ML 프로젝트는 꽃을 Virginica, Setosa 또는 Versicolor의 세 가지 종으로 분류하는 것을 목표로 합니다.

이 특정 ML 프로젝트는 일반적으로 기계 학습의 "Hello World"라고 합니다. 홍채 꽃 데이터 세트에는 숫자 속성이 포함되어 있으며, 초보자가 지도 ML 알고리즘, 주로 데이터를 로드하고 처리하는 방법을 배우는 데 적합합니다. 또한 이것은 작은 데이터 세트이기 때문에 특별한 변환이나 확장 기능이 필요 없이 메모리에 쉽게 맞출 수 있습니다. 그리고 이것은 다음 기계 학습 프로젝트를 위한 완벽한 아이디어입니다!

여기 에서 홍채 데이터 세트를 다운로드할 수 있습니다 .

9. 빅마트 매출 예측 ML 프로젝트

이것은 초보자를 위한 훌륭한 ML 프로젝트 아이디어입니다. 이 ML 프로젝트는 비지도 ML 알고리즘이 작동하는 방식을 배우는 데 가장 적합합니다. BigMart 판매 데이터 세트는 다양한 도시의 10개 매장에서 1559개 제품에 대한 정확한 2013년 판매 데이터로 구성됩니다.

여기서 목표는 BigMart 판매 데이터 세트를 사용하여 10개의 다른 BigMart 매장에서 다가오는 연도에 1559개 제품 각각의 판매를 예측할 수 있는 회귀 모델을 개발하는 것입니다. BigMart 판매 데이터 세트에는 각 제품 및 아울렛에 대한 특정 속성이 포함되어 있어 브랜드로서의 BigMart의 전체 판매에 영향을 미치는 다양한 제품 및 상점의 속성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

10. MovieLens 데이터 세트가 있는 추천 엔진

추천 엔진은 온라인 쇼핑 및 스트리밍 사이트에서 큰 인기를 얻고 있습니다. 예를 들어 Netflix 및 Hulu와 같은 온라인 콘텐츠 스트리밍 플랫폼에는 개별 고객의 선호도와 검색 기록에 따라 콘텐츠를 맞춤화할 수 있는 추천 엔진이 있습니다. 다양한 고객의 시청 요구와 선호도에 맞게 콘텐츠를 맞춤화함으로써 이러한 사이트는 스트리밍 서비스에 대한 수요를 높일 수 있었습니다.

초보자는 웹에서 사용할 수 있는 가장 인기 있는 데이터 세트 중 하나인 MovieLens 데이터 세트를 사용하여 추천 시스템을 구축해 볼 수 있습니다. 이 데이터 세트에는 "162,000명의 사용자가 62,000개의 영화에 적용한 2,500만 개 이상의 등급과 100만 개 이상의 태그 애플리케이션"이 포함됩니다. MovieLens용 영화 추천 엔진을 만들기 위해 영화 제목의 월드 클라우드 시각화를 구축하여 이 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

여기 에서 MovieLens 데이터 세트를 확인할 수 있습니다 .

11. 와인 품질 데이터 세트를 사용한 와인 품질 예측

나이가 들수록 와인이 더 좋아진다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 와인은 오래될수록 맛이 더 좋아집니다. 하지만 나이가 와인의 맛을 결정짓는 것은 아닙니다. 알코올 양, 고정 산도, 휘발성 산도, 밀도 및 pH 수준과 같은 물리화학적 테스트를 포함하여 수많은 요인이 와인 품질 인증을 결정합니다.

이 ML 프로젝트에서는 와인의 화학적 특성을 탐색하여 품질을 예측할 수 있는 ML 모델을 개발해야 합니다. 이 프로젝트에 사용할 와인 품질 데이터 세트는 11개의 독립 변수와 1개의 종속 변수를 포함하여 약 4898개의 관찰로 구성됩니다. 마지막 해의 기계 학습 프로젝트를 언급하면 ​​이력서가 다른 사람보다 훨씬 더 흥미롭게 보일 수 있습니다.

12. MNIST 필기 숫자 분류

이것은 흥미로운 기계 학습 프로젝트 중 하나입니다. 딥 러닝 및 신경망은 이미지 인식, 자동 텍스트 생성, 무인 자동차 등과 같은 많은 실제 응용 프로그램에서 사용 사례를 찾았습니다. 그러나 딥 러닝의 이러한 복잡한 영역을 탐구하기 전에 MNIST 데이터 세트와 같은 간단한 데이터 세트부터 시작해야 합니다. 그렇다면 MNIST를 기반으로 한 인상적인 머신 러닝 프로젝트를 개발하는 데 기술을 사용하지 않겠습니까?

MNIST 숫자 분류 프로젝트는 기계가 손으로 쓴 숫자를 인식하도록 훈련하도록 설계되었습니다. 초보자는 일반적으로 평평한 관계형 데이터보다 이미지 데이터로 작업하는 것이 어렵기 때문에 MNIST 데이터 세트는 초보자에게 가장 좋습니다. 이 프로젝트에서는 MNIST 데이터 세트를 사용하여 CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용하여 ML 모델을 훈련합니다. MNIST 데이터 세트는 PC 메모리에 완벽하게 들어갈 수 있지만(매우 작음) 손으로 쓴 숫자 인식 작업은 상당히 어렵습니다.

여기 에서 MNIST 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다 .

13. 스마트폰 데이터셋을 이용한 인간 활동 인식

이것은 최신 기계 학습 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 스마트폰 데이터셋에는 피트니스 활동 기록과 30명의 정보가 포함됩니다. 이 데이터는 관성 센서가 장착된 스마트폰을 통해 캡처되었습니다.

이 ML 프로젝트는 높은 정확도로 인간의 피트니스 활동을 식별할 수 있는 분류 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 ML 프로젝트에서 작업함으로써 분류의 기본 사항과 다중 분류 문제를 해결하는 방법을 배우게 됩니다.

14. 딥 러닝을 통한 객체 감지

이것은 흥미로운 기계 학습 프로젝트 중 하나입니다. 이미지 분류와 관련하여 DNN(Deep Neural Networks)을 선택해야 합니다. DNN은 이미 많은 실제 이미지 분류 애플리케이션에서 사용되고 있지만 이 ML 프로젝트는 이를 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 합니다.

이 ML 프로젝트에서는 DNN을 활용하여 객체 감지 문제를 해결합니다. 객체를 분류하고 다른 클래스의 객체를 정확하게 지역화할 수 있는 모델을 개발해야 합니다. 여기에서 객체 감지 작업을 객체 경계 상자 마스크에 대한 회귀 문제로 취급합니다. 또한 최소 비용으로 고해상도 물체 감지를 생성할 수 있는 다중 규모 추론 절차를 정의합니다.

15. 가짜 뉴스 탐지

이것은 초보자를 위한 훌륭한 머신 러닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 특히 지금 가짜 뉴스가 들불처럼 퍼지고 있습니다. 가짜 뉴스는 들불처럼 퍼지는 재주가 있습니다. 그리고 현재 소셜 미디어가 우리의 삶을 지배하면서 가짜 뉴스와 실제 뉴스를 구별하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이것이 기계 학습이 도움이 될 수 있는 곳입니다. Facebook은 이미 AI를 사용하여 사용자 피드에서 가짜 및 스팸 스토리를 필터링합니다.

이 ML 프로젝트는 NLP(자연어 처리) 기술을 활용하여 평판이 좋지 않은 출처에서 나오는 가짜 뉴스와 오해의 소지가 있는 이야기를 감지하는 것을 목표로 합니다. 또한 고전적인 텍스트 분류 접근 방식을 사용하여 실제 뉴스와 가짜 뉴스를 구별할 수 있는 모델을 설계할 수 있습니다. 후자의 방법에서는 실제 뉴스와 가짜 뉴스 모두에 대한 데이터 세트를 수집하고 Naive Bayes 분류기를 사용하여 ML 모델을 만들어 사용된 단어와 구문을 기반으로 뉴스를 사기 또는 진짜로 분류할 수 있습니다.

16. 이메일 프로젝트 등록

Enron 이메일 데이터 세트 에는 150명이 넘는 사용자의 거의 500,000개 이메일이 포함되어 있습니다 . 자연어 처리를 위한 매우 귀중한 데이터 세트입니다. 이 프로젝트에는 k-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 사기 행위를 감지하는 ML 모델을 구축하는 작업이 포함됩니다. 모델은 데이터 세트의 유사한 패턴에 따라 관측치를 'k'개의 클러스터로 분리합니다.

17. 파킨슨병 프로젝트

파킨슨병 데이터세트 에는 23가지 다양한 특성을 가진 사람들의 195개 생물의학 기록이 포함되어 있습니다 . 이 프로젝트의 배경은 건강한 사람과 파킨슨병을 앓고 있는 사람을 구별할 수 있는 ML 모델을 설계하는 것입니다. 이 모델은 결정 트리를 기반으로 하는 XGboost(extreme gradient boosting) 알고리즘을 사용하여 분리합니다.

18. 플리커 30K 프로젝트

Flickr 30K 데이터 세트 는 각각 고유한 캡션이 있는 30,000개 이상의 이미지로 구성됩니다. 이 데이터세트를 사용하여 이미지 캡션 생성기를 빌드합니다. 아이디어는 이미지에서 특징을 효과적으로 분석 및 추출하고 이미지를 영어로 설명하는 적절한 캡션을 생성할 수 있는 CNN 모델을 구축하는 것입니다.

19. 쇼핑몰 고객 프로젝트

이름에서 알 수 있듯이 쇼핑몰 고객 데이터 세트 에는 성별, 연령, 고객 ID, 연간 수입, 지출 점수 등과 같이 쇼핑몰을 방문한 사람들의 기록이 포함됩니다. 이 데이터를 사용하여 고객을 분류하는 모델을 구축합니다. 행동 패턴에 따라 다른 그룹으로 나뉩니다. 이러한 고객 세분화는 브랜드와 마케터가 판매 및 수익을 늘리는 동시에 고객 만족도를 높이기 위해 사용하는 매우 유용한 마케팅 전술입니다.

20. 키네틱스 프로젝트

이 프로젝트에서는 650만 개 이상의 고품질 비디오의 URL 링크가 포함된 Kinetics 400, Kinetics 600 및 Kinetics 700의 세 가지 개별 데이터 세트를 포함하는 광범위한 데이터 세트 를 사용합니다. 당신의 목표는 일련의 다양한 관찰을 연구하여 인간의 행동을 감지하고 식별할 수 있는 모델을 만드는 것입니다.

21. 추천제도 사업

Goodreads 책 리뷰, Amazon 제품 리뷰, 소셜 미디어 등과 같은 인기 웹사이트에서 수집 한 다양한 데이터 세트를 포함하는 풍부한 데이터 세트 모음입니다 . 목표는 다음을 생성할 수 있는 추천 엔진(Amazon 및 Netflix에서 사용하는 것과 같은)을 구축하는 것입니다. 고객 선호도, 요구 사항 및 온라인 행동을 기반으로 제품, 영화, 음악 등에 대한 개인화된 추천.

22. 보스턴 주택 프로젝트

보스턴 주택 데이터 세트 는 세율, 범죄율, 주택의 방 수 등과 같은 요인을 기반으로 보스턴의 여러 주택에 대한 세부 정보로 구성됩니다. 보스턴의 다양한 주택 가격을 예측하는 데 훌륭한 데이터세트입니다 . 이 프로젝트에서는 선형 회귀를 사용하여 새 집의 가격을 예측할 수 있는 모델을 구축합니다. 선형 회귀는 데이터가 입력 값과 출력 값 사이에 선형 관계를 갖고 입력을 알 수 없는 경우에 사용되기 때문에 이 프로젝트에 가장 적합합니다.

23. 도시경관 프로젝트

이 오픈 소스 데이터 세트 에는 50개 도시의 거리에서 수집된 비디오 시퀀스의 고품질 픽셀 수준 주석이 포함되어 있습니다. 의미 분석에 매우 유용합니다. 이 데이터 세트를 사용하여 심층 신경망을 훈련하여 도시 경관을 분석하고 이해할 수 있습니다. 이 프로젝트에는 이미지 분할을 수행하고 거리 비디오 시퀀스에서 다양한 개체(자동차, 버스, 트럭, 나무, 도로, 사람 등)를 식별할 수 있는 모델 설계가 포함됩니다.

24. 유튜브 8M 프로젝트

Youtube 8M 은 610만 개의 YouTube 비디오 ID, 350,000시간 분량의 비디오, 26억 개의 오디오/비주얼 기능, 3862개의 클래스 및 각 비디오에 대한 평균 3개의 레이블이 있는 거대한 데이터 세트입니다 . 비디오 분류 프로젝트에 널리 사용됩니다. 이 프로젝트에서는 비디오를 정확하게 설명할 수 있는 비디오 분류 시스템을 구축합니다. 일련의 다양한 입력을 고려하고 비디오를 별도의 범주로 분류합니다.

25. 어반 사운드 8K

도시 사운드 8K 데이터 세트는 사운드 분류에 사용됩니다. 여기에는 사이렌, 거리 음악, 개 짖는 소리, 새 지저귐, 사람 이야기 등 다양한 클래스에 속하는 8732개의 다양한 도시 소리 모음이 포함되어 있습니다.

26. IMDB-위키 프로젝트

이 레이블이 지정된 데이터 세트 는 IMDB와 Wikipedia에서 수집한 가장 광범위한 얼굴 이미지 모음 중 하나일 것입니다. 나이와 성별이 표시된 5백만 개 이상의 얼굴 이미지가 있습니다. 성별과 나이가 표시되어 있습니다. 얼굴을 감지하고 나이와 성별을 정확하게 예측할 수 있는 모델을 생성합니다. 0-10, 10-20, 30-40 등과 같은 다양한 연령대/범위를 만들 수 있습니다.

27. Librispeech 프로젝트

librispeech 데이터 세트 는 LibriVox 프로젝트에서 파생된 방대한 영어 연설 모음입니다. 1000시간이 넘는 다양한 악센트의 영어 읽기 음성이 포함되어 있으며 음성 인식을 위한 완벽한 도구입니다. 이 프로젝트의 초점은 오디오를 텍스트로 자동 번역할 수 있는 모델을 만드는 것입니다. 영어 음성을 감지하고 텍스트 형식으로 번역할 수 있는 음성 인식 시스템을 구축합니다.

28. 독일의 교통 표지 인식 벤치마크(GTSRB) 프로젝트

이 데이터세트 에는 43개의 클래스로 분할된 50,000개 이상의 교통 표지판 이미지가 포함되어 있으며 각 교통 표지판의 경계 상자에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 여기에서 중점적으로 다룰 다중 클래스 분류에 이상적입니다. 표지판의 경계 상자를 인식하고 교통 표지판을 분류할 수 있는 딥 러닝 프레임워크를 사용하여 모델을 구축합니다. 이 프로젝트는 표지판을 감지하고 운전자가 필요한 조치를 취하도록 도와주기 때문에 자율주행 차량에 매우 유용할 수 있습니다.

29. 스포츠 경기 영상 텍스트 요약

이 프로젝트는 정확히 들리는 대로 스포츠 비디오의 정확하고 간결한 요약을 얻습니다. 경기 하이라이트에 대해 독자들에게 알려주는 스포츠 웹사이트를 위한 유용한 도구입니다. 신경망은 텍스트 요약에 가장 적합하므로 3D-CNN, RNN 및 LSTM 과 같은 딥 러닝 네트워크를 사용하여 이 모델을 구축합니다 . 먼저 적절한 ML 알고리즘을 사용하여 스포츠 비디오를 여러 섹션으로 분할한 다음 SVM(지원 벡터 머신), 신경망 및 k-평균 알고리즘의 조합을 사용합니다.

30. 비즈니스 미팅 요약 생성기

요약에는 대화, 오디오/비디오 파일 등에서 가장 의미 있고 가치 있는 정보를 짧고 간결하게 추출하는 작업이 포함됩니다. 일반적으로 해당 대화의 대화 구조와 함께 통계적, 언어적, 감상적 특성을 캡처하는 기능으로 수행됩니다. 이 프로젝트에서는 딥 러닝 및 자연어 처리 기술을 사용하여 전체 대화의 맥락을 유지하면서 비즈니스 회의의 정확한 요약을 생성합니다.

31. 우울증에 대한 감정 분석

우울증은 전 세계적으로 주요 건강 문제입니다. 매년 수백만 명의 사람들이 우울증과 열악한 정신 건강으로 인해 자살합니다. 일반적으로 정신 건강 문제에 대한 낙인과 지연된 치료가 두 가지 주요 원인입니다. 이 프로젝트에서는 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 수집한 데이터를 활용하고 소셜 미디어 게시물의 언어 마커를 분석하여 개인의 정신 건강을 이해합니다. 아이디어는 기존 방법보다 훨씬 일찍 정신 건강에 대한 가치 있고 정확한 통찰력을 제공할 수 있는 딥 러닝 모델을 만드는 것입니다.

32. 필기 방정식 풀이

필기 수학적 표현 인식은 컴퓨터 비전 연구에서 중요한 연구 분야입니다. Convolutional Neural Networks를 사용하여 손으로 쓴 수학 방정식을 풀도록 모델을 만들고 훈련합니다. 이 모델은 또한 이미지 처리 기술을 사용할 것입니다. 이 프로젝트에는 다양한 복잡성 수준의 수학 방정식에 대한 올바른 결과를 제공하기 위해 손으로 쓴 숫자, 기호 등을 잘 읽을 수 있도록 올바른 데이터로 모델을 교육하는 작업이 포함됩니다.

33. 기분을 감지하고 노래를 추천하는 얼굴 인식

사람들이 현재의 기분과 감정에 따라 음악을 듣는 것은 알려진 사실입니다. 그렇다면 얼굴 표정으로 사람의 기분을 감지하고 그에 따라 노래를 추천할 수 있는 응용 프로그램을 만들어 보지 않겠습니까? 이를 위해 컴퓨터 비전 요소와 기술을 사용합니다. 목표는 컴퓨터 비전을 효과적으로 활용하여 컴퓨터가 이미지와 비디오에 대한 높은 수준의 이해를 얻을 수 있도록 돕는 모델을 만드는 것입니다.

34. 음악 생성기

음악 구성은 다른 주파수 레벨의 선율적인 조합에 불과합니다. 이 프로젝트에서는 최소한의 인간 개입으로 짧은 음악을 작곡할 수 있는 자동 음악 생성기를 설계합니다. 이 음악 생성기를 구축하기 위해 딥 러닝 알고리즘과 LTSM 네트워크를 사용할 것입니다.

35. 질병예측시스템

이 ML 프로젝트는 질병을 예측하도록 설계되었습니다. R 및 R Studio와 유방암 위스콘신(진단) 데이터 세트 를 사용하여 이 모델을 생성합니다 . 이 데이터 세트에는 양성 및 악성 유방 질량의 두 가지 예측 변수 클래스가 포함됩니다. 이 프로젝트를 진행하려면 랜덤 포레스트와 XGBoost에 대한 기본 지식이 있어야 합니다.

36. 거주 가능한 외계 행성 찾기

지난 10년 동안 우리는 많은 행성과 외계 행성을 식별하는 데 성공했습니다. 잠재적인 외계행성을 수동으로 해석하는 것은 매우 어렵고 시간이 많이 소요되기 때문에(잊지 말고 사람의 실수도 발생할 수 있음) 딥 러닝을 사용하여 외계행성을 식별하는 것이 가장 좋습니다. 이 프로젝트는 CNN과 잡음이 있는 시계열 데이터를 사용하여 우리 주변에 거주 가능한 외계행성이 있는지 찾는 것을 목표로 합니다. 이 방법은 최소제곱법보다 더 정확하게 거주 가능한 외계행성을 식별할 수 있습니다.

37. 오래되고 손상된 릴의 이미지 재생성

오래되거나 손상된 픽쳐 릴을 복원하는 것은 어려운 작업입니다. 오래된 사진을 원래 상태로 복원하는 것은 거의 항상 불가능합니다. 그러나 딥 러닝은 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이미지의 결함 (긁힘, 구멍, 접힘, 변색 등)을 식별하고 Inpainting 알고리즘을 사용하여 복원할 수 있는 딥 러닝 모델을 구축 합니다. 오래된 흑백 이미지를 색칠할 수도 있습니다.

실제 산업 프로젝트

마젠타

이 연구 프로젝트는 예술과 음악의 창작 과정에서 기계 학습의 적용을 탐구하는 데 중점을 둡니다. 이미지, 노래, 음악 등을 생성할 수 있는 고유한 강화 학습 및 딥 러닝 알고리즘을 개발하게 됩니다. 예술과 음악에 대한 열정이 있는 창의적인 마인드를 위한 완벽한 프로젝트입니다.

블루엑스

BluEx는 시기 적절하고 효율적인 배송 덕분에 상당한 팬층을 구축한 인도 최고의 물류 회사 중 하나입니다. 그러나 모든 물류 제공업체와 마찬가지로 BluEx는 시간과 비용이 모두 소요되는 한 가지 특정 문제에 직면해 있습니다. 즉, 운전자가 최적의 배송 경로를 자주 사용하지 않아 지연이 발생하고 연료 비용이 높아집니다. 특정 배달 위치에 대한 가장 효율적인 경로를 찾을 수 있는 강화 학습을 사용하여 ML 모델을 생성합니다. 이것은 BluEx의 연료 비용을 최대 15%까지 절약할 수 있습니다.

모션 스튜디오

Motion Studios는 10억 달러 이상의 수익을 올리는 유럽 최대의 라디오 제작사임을 자랑합니다. 미디어 회사가 리얼리티 쇼인 RJ Star를 시작한 이후로 그들은 놀라운 반응을 받았고 음성 클립이 넘쳐났습니다. 리얼리티 쇼이기 때문에 후보자를 선택할 수 있는 시간이 제한되어 있습니다. 남성과 여성의 음성을 구별하고 음성 클립을 분류하여 더 빠르게 필터링할 수 있는 모델을 구축합니다. 이것은 더 빠른 선택에 도움이 될 것이며 쇼 임원의 작업을 수월하게 할 것입니다.

리튬이온파워

Lithionpower는 전기 자동차용 배터리를 제작합니다. 일반적으로 운전자는 회사의 배터리를 하루 동안 임대하고 충전된 배터리로 교체합니다. 배터리 수명은 주행 거리/일, 과속 등과 같은 요인에 따라 달라집니다. LithionPower는 운전자의 운전 이력에 따라 다양한 가격 책정 모델을 사용합니다. 이 프로젝트의 목표는 운전 기록에 따라 운전자를 그룹화하고 해당 클러스터를 기반으로 운전자에게 인센티브를 제공하는 클러스터 모델을 구축하는 것입니다. 이렇게 하면 수익이 15-20% 증가하지만 운전 기록이 좋지 않은 운전자에게는 더 많은 비용이 청구됩니다.

결론

다음은 기계 학습 프로젝트 아이디어 의 포괄적인 목록입니다. 머신 러닝은 전 세계적으로 아직 초기 단계에 있습니다. 진행해야 할 프로젝트도 많고 개선해야 할 부분도 많습니다. 똑똑한 마음과 예리한 아이디어로 비즈니스를 지원하는 시스템은 더 좋고 빠르며 수익성이 높아집니다. 머신 러닝에서 탁월하기를 원한다면 그러한 머신 러닝 프로젝트에 대한 실무 경험을 수집해야 합니다.

IIT Delhi 의 머신 러닝 및 AI 분야 Executive PG 프로그램 도 확인할 수 있습니다. IIT Delhi 는 인도에서 가장 권위 있는 기관 중 하나입니다. 500명 이상의 사내 교수진과 함께 주제 문제에서 최고입니다.

ML 도구와 ML 알고리즘으로 작업해야만 ML 인프라가 실제로 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다. 이제 기계 학습 프로젝트 아이디어 가이드를 통해 수집한 모든 지식을 테스트하여 나만의 기계 학습 프로젝트를 구축하세요!