초보자를 위한 R의 15가지 흥미로운 머신 러닝 프로젝트 [2022]

“머신 러닝과 인공 지능은 중요한 전환점에 도달했으며 거의 ​​모든 기술 지원 서비스, 사물 또는 애플리케이션을 점점 더 확대하고 확장할 것입니다. 단순히 사전 정의된 명령을 실행하는 것보다 자동으로 적응하고 학습하며 잠재적으로 행동하는 지능형 시스템을 만드는 것은 최소 2022년까지 기술 공급업체의 주요 전쟁터입니다.”

이보다 더 사실일 수는 없습니다. 2022년 이곳에 서서 우리는 일상 생활에서 AI와 ML의 유입이 증가하는 것을 목격하고 있습니다. 이러한 지능형 기술은 의료 및 교육, 비즈니스 및 거버넌스 등 현재 우리 삶의 거의 모든 측면을 결정합니다.

업계의 모든 부문에서 AI 및 ML 기술을 채택함에 따라 자격을 갖춘 숙련된 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 증가했습니다. 하지만 그렇다고 해서 누구나 유망한 AI/ML 직무를 맡을 수 있는 것은 아닙니다. 적절한 교육 자격, 기술, 그리고 가장 중요한 것은 자신의 경험을 보여줄 실제 프로젝트가 필요합니다.

라이브 프로젝트를 개발하면 이론적 지식을 테스트하고 기술을 연마하며 핵심 강점과 약점을 식별할 수 있습니다. 자신의 프로젝트를 계속 구축하면서 시간이 지남에 따라 전문 지식과 기술에 대한 자신감을 얻게 될 것입니다.

기계 학습 영역에 진입하려는 지망생을 위해 이 게시물을 만들었습니다. 이 기사에서는 R의 몇 가지 흥미로운 기계 학습 프로젝트를 강조할 것입니다. R은 통계 컴퓨팅과 관련하여 가장 선호되는 항목이므로 기계 학습 프로젝트를 구축하는 데 이상적인 선택입니다.

R의 기계 학습 프로젝트에 대한 논의를 시작하기 전에 기계 학습 프로젝트 구축과 관련된 표준 단계를 알고 있어야 합니다.

• 문제 정의 – 기계 학습 프로젝트 설계를 시작하기 전에 문제 설명, 즉 모델로 해결하려는 문제와 ML이 그림에 맞는 방식을 정의해야 합니다.
• 데이터 준비 – 당면한 데이터 세트를 연구하고 구조화된 데이터 세트인지 구조화되지 않은 데이터 세트인지, 정적인지 스트리밍인지, 문제 정의를 어떻게 보완할지 결정해야 합니다. 이 단계에서는 주로 처리를 위해 데이터를 정리하고 준비합니다.
• 알고리즘 평가 – 기계 학습 프로젝트에는 다양한 ML 알고리즘이 포함됩니다. 문제 정의에 가장 적합한 알고리즘을 식별하고 결과의 최대 정확도를 보장하는 것이 중요합니다.
• 데이터 기능 – 이 단계에서는 기계 학습 프로젝트에 사용할 데이터 세트의 요소 또는 기능과 이미 얻은 통찰력이 프로젝트에 미치는 영향을 결정합니다.
• 모델링 – 특정 모델 구조를 선택하고 개선할 방법을 찾아야 합니다. 또한 이를 다른 모델과 비교하여 문제 설명에 적합한 모델을 확인해야 합니다.
• 테스트 – 이름에서 알 수 있듯이 테스트는 모델의 결과를 연구하고 모델을 더욱 개선할 방법을 찾는 것을 의미합니다. 작은 변경이 모델의 전체 결과에 어떤 영향을 미치고 다음 단계에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 것이 중요합니다.

자, 더 이상 고민하지 않고 시작하겠습니다!

R의 머신 러닝 프로젝트

1. 항공 사고 위험 예측을 위한 ML 모델

이 프로젝트에서는 항공 사고 위험 예측을 위한 앙상블 ML 모델을 구축합니다. 이 프로젝트는 항공과 관련된 불확실하고 위험한 사건의 위험을 평가하는 것을 목표로 합니다. 여기에서 하이브리드 모델은 구조화되지 않은 데이터에 대한 SVM 예측과 구조화된 데이터에 대한 심층 신경망 앙상블을 융합합니다. 이 ML 프로젝트의 초점은 비정상 이벤트의 발생을 정확하게 예측하여 항공 시스템의 안전 수준을 높이고 위험을 정량화하는 것입니다.

2. 랜섬웨어 패밀리 분류

빌드할 프로젝트는 랜섬웨어를 식별하고 분류하기 위한 정적 분류 기술을 구현합니다. 랜섬웨어 샘플을 N-그램 시퀀스로 변환하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 모델은 랜섬웨어의 고급 분리를 용이하게 하기 위해 주파수 역 문서 빈도(TF-IDF)를 계산합니다. 마지막으로 이것은 ML 모델이 랜섬웨어를 분류하는 입력이 됩니다. 이 ML 모델은 또한 다양한 랜섬웨어 제품군에서 opcode 간의 구별을 탐색하고 분석합니다.

3. 악성 안드로이드 앱 탐지

여기서 아이디어는 판별 시스템 호출을 사용하는 유해한 Android 앱을 감지할 수 있는 ML 시스템을 구축하는 것입니다. 이 프로젝트는 ADWSC(가중 시스템 호출의 절대차)와 RSLPT( 대규모 시스템 호출 테스트) 기능 선택 기술을 사용한 순위 지정 시스템 호출을 활용하여 거대한 시스템 호출 데이터 세트를 정리합니다.

기능 선택은 서로 다른 기능 간의 상관 관계를 기반으로 하지만 이 두 가지 선택 기술은 향상된 정확도로 악성 코드 샘플을 분류하는 데 도움이 되는 가장 유익한 기능을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 기계 학습 프로젝트의 주요 목표는 계산 복잡성을 최소화하면서 악성 Android 애플리케이션을 찾는 것입니다.

4. 신용평가

이 ML 모델은 신용 평가에 빅 데이터를 사용합니다. 기본적으로 신용 평가 모델은 소셜 네트워크 분석 및 휴대전화 데이터를 활용하여 금융 통합을 강화하고 신용 카드 소지자의 신뢰성을 평가합니다. 이 모델은 여러 국가에 걸쳐 있는 광범위한 신용의 동일한 모바일 데이터를 대량으로 사용하여 신용에 대한 의사 결정 프로세스를 향상시키기 위해 통계적 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

5. 라이프 모델

이 머신 러닝 프로젝트는 의료 시스템의 시간 데이터를 사용하여 의료 분석의 이상을 정확하게 예측하고 환자의 사망률을 예측하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 본 프로젝트에서는 딥러닝 신경망 기반의 LM(Life Model) 개발을 제안합니다. 시간 순서(ITS) 텐서의 강도 를 활용하여 신경망은 과거 의료 데이터를 기반으로 각 환자의 수명을 모델링합니다. 그 결과는 짧고 간결한 시간적 순서의 형태가 될 것입니다.

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6. 활동 예측 시스템

이 활동 예측 시스템은 RNN(Recurrent Neural Network)을 기반으로 합니다. 스마트 헬스케어 인프라의 일부로 에지 컴퓨팅을 용이하게 하는 웨어러블 센서 기반 활동 예측 시스템입니다.

웨어러블은 환자의 활동을 모니터링하고 센서가 제공하는 정보를 사용하여 환자의 행동을 추가로 예측합니다. 이 모델은 대규모의 복잡한 데이터를 처리하고 빠른 계산을 촉진하여 스마트 의료 시스템의 예측 성능을 향상시키도록 설계되었습니다.

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7. 벡터 머신 지원

이 기계 학습 프로젝트에서는 운송 시스템의 결함을 감지하는 확장 가능한 지원 벡터 기계를 개발합니다. 여기서 목표는 데이터 포인트의 처리 속도를 향상시키는 시스템을 만드는 것입니다. 이 모델은 KNN 기반 FSVM(KNN-FSVM) 접근 방식을 사용하여 운송 시스템의 결함 감지 제약을 완화합니다.

이 방법은 데이터의 차원을 줄일 뿐만 아니라 불균형 데이터 세트에 대한 훈련 데이터가 얼마나 중요한지 보여줍니다. 또한, KNN-FSVM 방법은 잘못된 데이터 분류의 한계를 제거하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

8. 워터펌프의 전력사용량 최소화 시스템

이 기계 학습 프로젝트는 물 분배 시스템(WDS) 의 계산 복잡성을 처리하고 관리하기 위해 ML과 고급 최적화 방법의 조합을 사용할 것을 제안합니다. 이 모델은 혼합 정수 문제를 해결하기 위해 다른 최적화 기술과 함께 회귀 기술을 사용합니다. 에너지 추정을 위해 커브 피팅 기술을 사용합니다. 반 지도 학습 접근 방식을 사용하는 것이 계산 시간을 줄이는 데 도움이 되므로 이 프로젝트에 가장 적합합니다.

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9. 음악 인식 시스템

이 프로젝트에서는 다양한 ML 기술을 활용하여 음악을 이해하고 인식할 수 있는 음악 인식 시스템을 만들고 포그 컴퓨팅을 통해 악보를 자동으로 생성합니다. 이 프로젝트는 숨겨진 Markov 모델과 Gaussian 혼합 모델을 모두 사용하여 음악과 음악의 고유한 기능을 인식합니다. 시스템 설계를 위해 다중 기기 인식 시나리오를 사용하는 것이 좋습니다. 이것은 인지 모델의 전반적인 성능을 향상시킬 것입니다.

10. 침입탐지시스템

특징선택분석을 이용한 이상기반 침입탐지시스템이다. 여기에서는 네트워크 트랜잭션 데이터에 대해 다양한 ML 기술을 사용하여 침입 범위를 분석하는 하이브리드 모델을 구축합니다. 초점은 감지 시간을 최소로 유지하는 것입니다. 모델은 최적의 데이터 기능을 추출하기 위해 정보 이득과 함께 투표 알고리즘을 명시적으로 사용합니다. 그런 다음 분류기를 사용하여 탐지 시스템의 정확도를 향상시킵니다.

11. 개인화된 장바구니 예측

이 개인화된 장바구니 예측 시스템은 사용자가 자신의 필요와 선호도에 가장 잘 맞는 추천 목록을 생성할 것을 제안합니다. 고객의 구매 내역에서 TARS(Temporal Annotated Recurring Sequences) 를 추출하고 수집하는 모델을 설계합니다. 다음 단계에서는 TARS 기반 예측기(TBP) 를 사용하여 고객을 위한 개인화된 제품 바구니를 예측합니다. 기존 제안 목록 상품의 특징을 신제품의 특징과 함께 분석하여 예측 품질을 높이는 데 도움이 됩니다.

12. 모바일 네트워크용 성능 예측 시스템

이 기계 학습 프로젝트의 목표는 셀룰러 네트워크에서 성능 예측 문제를 해결하는 것입니다. 이 모델은 운영 비용을 최소화하기 위해 랜덤 포레스트 ML 기술을 사용합니다. 이 기술은 계산 문제 및 리소스 할당 문제를 해결하는 데에도 탁월합니다. 이 모델은 셀룰러 네트워크의 성능을 예측하는 동시에 고객 경험을 개선할 수도 있어야 합니다.

13. 잠재능력 모델

이 LAM(Latent Capability Model) 은 직원의 인력 및 활동 로그를 분석하도록 설계되었습니다. LAM의 주요 업무는 직원과 할당된 활동 간의 잠재된 관계를 모델링하는 것입니다. 따라서 직원과 직원 만족도 수준을 결정하는 활동 간의 점수를 계산합니다.

이 점수를 기반으로 LAM은 직원 성과를 예측하고 직원 능력을 비교하며 직원 활동의 품질 평가를 수행하는 예측 모델을 개발합니다. 또한 직원의 활동 로그를 기반으로 예측 분포 표현을 생성합니다.

14. 주가지수 예측 시스템

이 프로젝트에서는 주가 지수의 변동성을 예측하기 위한 예측 시스템을 구축합니다. 이 하이브리드 모델에서 장기 단기 기억(LSTM) 모델은 여러 GARCH(일반화된 자동 회귀 조건부 이분산성) 유형 모델과 통합됩니다. 이 조합은 변동성 클러스터링을 지원하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

15. 지능형 자산 배분 시스템

이 모델은 소셜 미디어에서 수집한 자산 수준 감정 기반 시계열 데이터를 계산하도록 설계되었습니다. 그것은 할당 기술과 함께 감정 분석 및 텍스트 마이닝 방법을 사용합니다. 또한 ML 모델은 LSTM(장단기 기억) 모델과 다양한 클러스터링 기술을 사용하여 시장 데이터 및 통계에 대해 감정 데이터를 검증합니다. 따라서 이 프로젝트의 주요 목표는 스마트 자산 할당에 대한 시장 심리를 포착하는 것입니다.

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마무리

자, 여기 있습니다 – R의 15가지 흥미로운 머신 러닝 프로젝트! 프로젝트 구축은 흥미를 유발하고 관심 분야와 밀접하게 관련된 주제를 선택한다면 재미있는 학습 경험입니다. 더 작고 단순한 프로젝트에서 작업하여 실용적인 기술을 구축한 다음 더 고급 수준의 프로젝트로 진행하십시오. 마지막으로 항상 모델을 테스트해야 합니다!

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