15 ekscytujących projektów uczenia maszynowego w R dla początkujących [2022]

„Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja osiągnęły krytyczny punkt krytyczny i będą w coraz większym stopniu rozszerzać i rozszerzać praktycznie każdą usługę, rzecz lub aplikację obsługującą technologię. Tworzenie inteligentnych systemów, które dostosowują się, uczą i potencjalnie działają autonomicznie, zamiast po prostu wykonywać predefiniowane instrukcje, jest głównym polem bitwy dla dostawców technologii przynajmniej do 2022 r.”

To nie mogło być bardziej prawdziwe. Stojąc tutaj w 2022 roku, jesteśmy świadkami rosnącego napływu AI i ML w naszym codziennym życiu. Te inteligentne technologie dyktują teraz prawie każdy aspekt naszego życia, czy to w opiece zdrowotnej i edukacji, czy w biznesie i zarządzaniu.

Przyjęcie technologii AI i ML we wszystkich sektorach przemysłu zwiększyło zapotrzebowanie na wykwalifikowanych i wykwalifikowanych specjalistów Data Science. Ale to nie znaczy, że każdy może znaleźć obiecującą pracę w AI/ML – potrzebujesz odpowiednich kwalifikacji edukacyjnych, umiejętności i, co najważniejsze, projektów z prawdziwego świata, aby zaprezentować swoje doświadczenie.

Opracowywanie projektów na żywo pozwala sprawdzić swoją wiedzę teoretyczną, wyostrzyć umiejętności i zidentyfikować swoje mocne i słabe strony. Kontynuując budowanie własnych projektów, z czasem zyskasz większą pewność co do swojej wiedzy i umiejętności zawodowych.

Stworzyliśmy ten post wyłącznie dla aspirantów, którzy chcą wejść w domenę uczenia maszynowego. W tym artykule przedstawimy kilka ekscytujących projektów uczenia maszynowego w języku R. Ponieważ R jest najważniejszą preferencją, jeśli chodzi o obliczenia statystyczne, jest to idealny wybór do tworzenia projektów uczenia maszynowego.

Zanim zaczniemy dyskusję na temat projektów uczenia maszynowego w języku R, powinieneś znać standardowe kroki związane z budowaniem projektu uczenia maszynowego:

• Definicja problemu – Zanim zaczniesz projektować projekt Machine Learning, musisz zdefiniować opis problemu, czyli jaki problem zamierzasz rozwiązać za pomocą modelu i jak ML pasuje do obrazu.
• Przygotowanie danych — należy przestudiować dostępny zestaw danych i określić, czy jest to zestaw danych strukturalnych, czy nieustrukturyzowanych, statyczny lub przesyłany strumieniowo oraz w jaki sposób uzupełni definicję problemu. Ten etap polega głównie na oczyszczeniu i przygotowaniu danych do przetwarzania.
• Ocena algorytmu — projekt uczenia maszynowego obejmuje różne algorytmy ML. Kluczowe jest określenie, które algorytmy najlepiej pasują do definicji problemu i gwarantują maksymalną dokładność wyników.
• Funkcje danych – w tej fazie określisz, które elementy lub funkcje zbioru danych wykorzystasz w projekcie Machine Learning i jak już uzyskane insighty wpłyną na projekt.
• Modelowanie – Musisz wybrać konkretną strukturę modelu i znaleźć sposoby na jej ulepszenie. Musisz także porównać to z innymi modelami, aby zobaczyć, który z nich nadaje się do opisu problemu.
• Testowanie — jak sama nazwa wskazuje, testowanie oznacza badanie wyników modelu i znajdowanie sposobów na jego dalsze ulepszanie. Ważne jest, aby przeanalizować, jak niewielka zmiana wpływa na ogólny wynik modelu, a także jak wpływa na kolejne kroki.

Więc bez zbędnych ceregieli zacznijmy!

Projekty uczenia maszynowego w R

1. Model ML do przewidywania ryzyka incydentów lotniczych

W ramach tego projektu zbudujesz całościowy model ML do przewidywania ryzyka incydentów lotniczych. Projekt ma na celu ocenę ryzyka niepewnych i niebezpiecznych zdarzeń związanych z lotnictwem. W tym przypadku model hybrydowy łączy predykcję SVM na danych nieustrukturyzowanych i zespół głębokich sieci neuronowych na danych ustrukturyzowanych. Celem tego projektu ML jest podniesienie poziomu bezpieczeństwa systemów lotniczych i ilościowe określenie ryzyka poprzez dokładne przewidywanie występowania nienormalnych zdarzeń.

2. Klasyfikacja rodzin oprogramowania ransomware

Projekt, który zbudujesz, wdroży statyczną technikę klasyfikacji w celu identyfikacji i kategoryzacji oprogramowania ransomware. Rozpocznie się od przekształcenia próbek oprogramowania ransomware w sekwencje N-gramowe. Model następnie obliczy częstotliwość dokumentu odwrotną do częstotliwości (TF-IDF), aby ułatwić zaawansowaną segregację oprogramowania ransomware. Wreszcie, staje się to danymi wejściowymi dla modelu ML do klasyfikacji oprogramowania ransomware. Ten model ML również bada i analizuje rozróżnienie między kodami operacji w różnych rodzinach oprogramowania ransomware.

3. Wykrywanie złośliwych aplikacji na Androida

Pomysł polega na zbudowaniu systemu ML, który może wykrywać szkodliwe aplikacje na Androida, które używają dyskryminujących wywołań systemowych. Ten projekt wykorzystuje Absolute Difference of Weighted System Calls (ADWSC) i rankingowe wywołania systemowe przy użyciu techniki wyboru funkcji testu dużej populacji (RSLPT) w celu oczyszczenia ogromnego zestawu danych wywołań systemowych.

Chociaż wybór funkcji opiera się na korelacji między różnymi funkcjami, te dwie techniki wyboru pomagają odkryć najbardziej korzystne funkcje, które dodatkowo pomogą w klasyfikacji próbek złośliwego oprogramowania z większą dokładnością. Głównym celem tego projektu uczenia maszynowego jest wykrycie złośliwych aplikacji na Androida przy zachowaniu minimalnej złożoności obliczeniowej.

4. Punktacja kredytowa

Ten model ML wykorzystuje Big Data do oceny zdolności kredytowej. Zasadniczo model scoringu kredytowego wykorzystuje analizy sieci społecznościowych i dane z telefonów komórkowych w celu zwiększenia integracji finansowej i oceny wiarygodności posiadacza karty kredytowej. Wykorzystując duże ilości identycznych danych mobilnych o szerokim zakresie kredytów obejmujących różne kraje, model ma na celu poprawę wyników statystycznych w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji kredytowych.

5. Model życia

Ten projekt uczenia maszynowego ma na celu dokładne przewidywanie anomalii w analityce opieki zdrowotnej przy użyciu danych czasowych systemu opieki zdrowotnej oraz przewidywanie śmiertelności pacjenta. W tym celu w ramach tego projektu zaproponowano opracowanie Modelu Życia (LM) opartego na sieci neuronowej głębokiego uczenia się. Wykorzystując intensywność tensorów sekwencji czasowych (ITS) , sieci neuronowe będą modelować długość życia każdego pacjenta na podstawie jego historycznych danych medycznych. Wynik będzie miał postać krótkiej i zwięzłej sekwencji czasowej.

Dowiedz się więcej: Głębokie uczenie a sieci neuronowe

6. System przewidywania aktywności

Ten system przewidywania aktywności opiera się na Recurrent Neural Network (RNN). Jest to noszony na ciele system przewidywania aktywności oparty na czujnikach, który ułatwi przetwarzanie brzegowe w ramach inteligentnej infrastruktury opieki zdrowotnej.

Urządzenie do noszenia będzie monitorować aktywność pacjentów i dalej przewidywać ich działania, korzystając z informacji dostarczanych przez czujnik. Model ten został zaprojektowany z myślą o przetwarzaniu złożonych danych o dużej skali i promowaniu szybkich obliczeń w celu poprawy wydajności przewidywania inteligentnych systemów opieki zdrowotnej.

Przeczytaj: Pomysły i tematy dotyczące projektów w Pythonie

7. Wsparcie maszyny wektorów

W tym projekcie uczenia maszynowego opracujesz skalowalną maszynę wektorów wsparcia do wykrywania usterek w systemach transportowych. Celem jest tutaj stworzenie systemu, który umożliwi poprawę szybkości przetwarzania punktów danych. Model wykorzystuje podejście FSVM oparte na KNN (KNN-FSVM) w celu złagodzenia ograniczeń wykrywania błędów w systemie transportowym.

Ta metoda nie tylko zmniejsza rozmiar danych, ale także pokazuje, jak ważne są dane uczące dla niezrównoważonego zestawu danych. Ponadto metoda KNN-FSVM może wyeliminować ograniczenia klasyfikacji błędnych danych, poprawiając w ten sposób dokładność predykcji.

8. System minimalizacji zużycia energii elektrycznej dla pomp wodnych

Ten projekt Machine Learning proponuje wykorzystanie kombinacji ML i zaawansowanych metod optymalizacji do obsługi i zarządzania złożonością obliczeniową systemów dystrybucji wody (WDS) . Model wykorzystuje technikę regresji wraz z innymi technikami optymalizacji w celu zwalczania problemu mieszanych liczb całkowitych. Do szacowania energii wykorzystuje techniki dopasowania krzywych. Korzystanie z częściowo nadzorowanego podejścia do uczenia się jest najlepszym rozwiązaniem dla tego projektu, ponieważ pomaga skrócić czas obliczeń.

Przeczytaj także: Pomysły i tematy projektów R dla początkujących

9. System rozpoznawania muzyki

W tym projekcie wykorzystasz różne techniki uczenia maszynowego, aby stworzyć system rozpoznawania muzyki, który może rozumieć i rozpoznawać muzykę oraz automatycznie generować partyturę muzyczną za pomocą obliczeń mgły. Projekt wykorzystuje zarówno ukryty model Markowa, jak i model mieszanki Gaussa do rozpoznawania muzyki i jej unikalnych cech. Do projektowania systemu zaleca się stosowanie scenariusza rozpoznawania wielu przyrządów. Poprawi to ogólną wydajność modelu poznania.

10. System wykrywania włamań

Jest to system wykrywania włamań oparty na anomaliach, który wykorzystuje analizę wyboru funkcji. Tutaj zbudujesz model hybrydowy, który wykorzystuje różne techniki ML na danych transakcji sieciowych w celu analizy zakresu włamania. Nacisk kładziony jest na skrócenie czasu wykrywania do minimum. Model będzie wyraźnie wykorzystywał algorytm głosowania z wzmocnieniem informacji w celu wyodrębnienia optymalnych cech danych. Następnie użyje klasyfikatorów, aby poprawić dokładność systemu wykrywania.

11. Spersonalizowana prognoza koszyka rynkowego

Ten spersonalizowany system przewidywania koszyków proponuje utworzenie listy rekomendacji dla użytkowników, aby jak najlepiej zaspokoić ich potrzeby i preferencje. Zaprojektujesz model, który wyodrębni i zbierze Temporal Annotated Recurring Sequences (TARS) z historii zakupów klientów. W kolejnym kroku użyje TARS Based Predictor (TBP) do przewidzenia spersonalizowanego koszyka produktów dla klienta. Analiza cech istniejących produktów z listy sugestii z funkcjami nowych produktów pomaga w poprawie jakości przewidywania.

12. System przewidywania wydajności dla sieci komórkowych

Celem tego projektu uczenia maszynowego jest rozwiązanie problemów prognozowania wydajności w sieciach komórkowych. Model będzie wykorzystywał technikę losowego leśnego ML, aby utrzymać koszty operacyjne na minimalnym poziomie. Ta technika jest również doskonała do rozwiązywania problemów obliczeniowych i problemów z alokacją zasobów. Chociaż model będzie przewidywać wydajność sieci komórkowych, powinien również być w stanie poprawić wrażenia klientów.

13. Utajony model zdolności

Ten ukryty model zdolności (LAM) ma na celu analizę siły roboczej i dzienników aktywności pracowników. Podstawowym zadaniem LAM jest modelowanie ukrytej relacji między pracownikami a przydzielonymi im czynnościami. W ten sposób obliczy wynik między pracownikiem a czynnościami, które określają poziom zadowolenia pracownika.

Na podstawie tego wyniku LAM opracuje modele predykcyjne do przewidywania wydajności pracowników, porównywania zdolności pracowników i przeprowadzania oceny jakości działań pracowników. Ponadto utworzy predykcyjną reprezentację dystrybucji w oparciu o dziennik aktywności pracowników.

14. System prognozowania indeksów cen akcji

W tym projekcie zbudujesz system prognozowania do przewidywania zmienności indeksu cen akcji. W tym modelu hybrydowym model pamięci długoterminowej krótkoterminowej (LSTM) jest zintegrowany z wieloma modelami typu GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) . Ta kombinacja pomoże wesprzeć i ulepszyć klastrowanie zmienności.

15. Inteligentny system alokacji aktywów

Ten model jest przeznaczony do obliczania szeregów czasowych opartych na nastrojach na poziomie aktywów zebranych z mediów społecznościowych. Wykorzystuje analizę sentymentu i metody eksploracji tekstu w połączeniu z technikami alokacji. Ponadto model ML wykorzystuje model pamięci długoterminowej krótkoterminowej (LSTM ) oraz asortyment ewoluującej techniki klastrowania w celu weryfikacji danych sentymentu względem danych rynkowych i statystyk. Dlatego głównym celem tego projektu jest uchwycenie sentymentu rynkowego do inteligentnej alokacji aktywów.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Sprawdź także: Pomysły na projekty dotyczące struktury danych

Zawijanie

A więc gotowe – 15 ciekawych projektów Machine Learning w R! Budowanie projektów to przyjemna nauka, pod warunkiem, że wybierzesz takie tematy, które Cię ekscytują i są ściśle związane z Twoimi zainteresowaniami. Zacznij od pracy nad mniejszymi i prostszymi projektami, aby zbudować praktyczne umiejętności, a następnie przejdź do bardziej zaawansowanych projektów. Na koniec zawsze upewnij się, że testujesz swoje modele!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.