15 projetos emocionantes de aprendizado de máquina em R para iniciantes [2022]

“O aprendizado de máquina e a inteligência artificial atingiram um ponto crítico e aumentarão e estenderão cada vez mais praticamente todos os serviços, coisas ou aplicativos habilitados para tecnologia. Criar sistemas inteligentes que se adaptam, aprendem e potencialmente agem de forma autônoma, em vez de simplesmente executar instruções predefinidas, é o principal campo de batalha para fornecedores de tecnologia até pelo menos 2022.”

Isso não poderia ser mais verdadeiro. Aqui em 2022, estamos testemunhando o crescente influxo de IA e ML em nosso dia-a-dia. Essas tecnologias inteligentes ditam quase todos os aspectos de nossas vidas agora, seja saúde e educação ou negócios e governança.

A adoção de tecnologias de IA e ML em todos os setores da indústria aumentou a demanda por profissionais de ciência de dados qualificados e qualificados. Mas isso não significa que qualquer um pode conseguir um cargo promissor de AI/ML – você precisa das qualificações educacionais certas, habilidades e, o mais importante, projetos do mundo real para mostrar sua experiência.

O desenvolvimento de projetos ao vivo permite que você teste seu conhecimento teórico, aprimore seu conjunto de habilidades e identifique seus principais pontos fortes e fracos. À medida que você continua construindo seus próprios projetos, com o tempo, você ganhará mais confiança em seus conhecimentos e habilidades profissionais.

Criamos este post exclusivamente para aspirantes que desejam entrar no domínio do Machine Learning. Neste artigo, vamos destacar alguns projetos interessantes de Machine Learning em R. Como R é a principal preferência quando se trata de computação estatística, é a escolha ideal para construir projetos de Machine Learning.

Antes de iniciarmos nossa discussão sobre projetos de Machine Learning em R, você deve estar ciente das etapas padrão envolvidas na construção de um projeto de Machine Learning:

• Definição do problema – Antes de começar a projetar um projeto de Machine Learning, você deve definir a declaração do problema, ou seja, qual problema você pretende resolver com o modelo e como o ML se encaixa na imagem.
• Preparação de dados – Você deve estudar o conjunto de dados disponível e determinar se é um conjunto de dados estruturado ou não estruturado, se é estático ou de streaming e como ele complementará a definição do problema. Esta etapa envolve principalmente a limpeza e preparação dos dados para processamento.
• Avaliação de algoritmos – Um projeto de Machine Learning envolve diferentes algoritmos de ML. É crucial identificar quais algoritmos melhor se adequam à definição do problema e garantir a máxima precisão dos resultados.
• Recursos de dados – Nesta fase, você determinará quais elementos ou recursos do conjunto de dados usará para o projeto de Machine Learning e como os insights já obtidos afetam o projeto.
• Modelagem – Você deve escolher uma estrutura de modelo específica e encontrar maneiras de melhorá-la. Além disso, você deve comparar isso com outros modelos para ver qual deles é adequado para a declaração do problema.
• Teste – Como o nome sugere, testar significa estudar os resultados do modelo e encontrar maneiras de melhorá-lo ainda mais. É vital analisar como uma pequena mudança afeta o resultado geral do modelo e também como isso afeta as etapas seguintes.

Então, sem mais delongas, vamos começar!

Projetos de aprendizado de máquina em R

1. Modelo de ML para previsão de risco de incidentes de aviação

Neste projeto, você construirá um modelo de ML conjunto para previsão de risco de incidentes de aviação. O projeto visa avaliar o risco de eventos incertos e perigosos associados à aviação. Aqui, o modelo híbrido funde a previsão SVM em dados não estruturados e o conjunto de redes neurais profundas em dados estruturados. O foco deste projeto de ML é melhorar o nível de segurança dos sistemas de aviação e quantificar os riscos prevendo com precisão a ocorrência de eventos anormais.

2. Classificação de famílias de ransomware

O projeto que você construirá implementará a técnica estática de classificação para identificar e categorizar o ransomware. Ele começará transformando as amostras de ransomware nas sequências de N-gram. O modelo então calculará a frequência do documento inverso de frequência (TF-IDF ) para facilitar a segregação avançada do ransomware. Por fim, isso se torna a entrada para o modelo de ML classificar o ransomware. Esse modelo de ML também explora e analisa a discriminação entre opcodes em diferentes famílias de ransomware.

3. Detecção de aplicativos Android maliciosos

A ideia aqui é construir um sistema de ML que possa detectar aplicativos Android prejudiciais que estejam usando chamadas de sistema discriminantes. Este projeto aproveita a diferença absoluta de chamadas de sistema ponderadas (ADWSC) e chamadas de sistema classificadas usando a técnica de seleção de recurso Large Population Test (RSLPT) para remover um grande conjunto de dados de chamadas de sistema.

Embora a seleção de recursos seja baseada na correlação entre os diferentes recursos, essas duas técnicas de seleção ajudam a descobrir os recursos mais benéficos que ajudarão ainda mais na classificação das amostras de malware com maior precisão. O objetivo principal deste projeto de Machine Learning é descobrir aplicativos Android maliciosos, mantendo a complexidade computacional no mínimo.

4. Pontuação de crédito

Esse modelo de ML usa Big Data para pontuação de crédito. Essencialmente, o modelo de pontuação de crédito aproveita análises de redes sociais e dados de telefones celulares para aumentar a inclusão financeira e avaliar a credibilidade de um titular de cartão de crédito. Ao usar grandes volumes de dados móveis idênticos de uma ampla gama de créditos em diferentes países, o modelo visa melhorar o desempenho estatístico para aprimorar o processo de tomada de decisão para crédito.

5. Modelo de vida

Este projeto de Machine Learning visa prever com precisão as anomalias na análise de saúde usando dados temporais do sistema de saúde e prever a taxa de mortalidade de um paciente. Para isso, este projeto propõe o desenvolvimento de um Modelo de Vida (LM) baseado na rede neural de aprendizado profundo. Ao explorar a intensidade dos tensores de sequência temporal (ITS) , as redes neurais modelarão a vida útil de cada paciente com base em seus dados médicos históricos. O resultado será na forma de uma sequência temporal curta e concisa.

Saiba mais: Deep Learning vs Redes Neurais

6. Sistema de previsão de atividade

Este sistema de previsão de atividade é baseado na Rede Neural Recorrente (RNN). É um sistema de previsão de atividade baseado em sensor vestível que facilitará a computação de borda como parte da infraestrutura de saúde inteligente.

O wearable monitorará as atividades dos pacientes e preverá ainda mais suas ações usando as informações fornecidas pelo sensor. Este modelo foi projetado para lidar com dados complexos e em larga escala e para promover computação rápida para melhorar o desempenho de previsão de sistemas de saúde inteligentes.

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7. Máquina de vetor de suporte

Neste projeto de Machine Learning, você desenvolverá uma máquina de vetores de suporte escalável para detectar falhas em sistemas de transporte. O objetivo aqui é criar um sistema que facilite a melhoria da velocidade de processamento de pontos de dados. O modelo usa a abordagem FSVM baseada em KNN (KNN-FSVM) para mitigar as restrições de detecção de falhas no sistema de transporte.

Esse método não apenas reduz a dimensão dos dados, mas também revela a importância dos dados de treinamento para um conjunto de dados desbalanceado. Além disso, o método KNN-FSVM pode eliminar as limitações de classificação de dados errôneos, melhorando assim a precisão da previsão.

8. Sistema de minimização do uso de eletricidade para bombas de água

Este projeto de Machine Learning propõe usar uma combinação de ML e métodos avançados de otimização para lidar e gerenciar a complexidade computacional de sistemas de distribuição de água (WDS) . O modelo emprega uma técnica de regressão juntamente com outras técnicas de otimização para combater o problema de inteiro misto. Para estimativa de energia, utiliza técnicas de ajuste de curvas. Usar a abordagem de aprendizado semi-supervisionado é a melhor aposta para este projeto, pois ajuda a reduzir o tempo computacional.

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9. Sistema de cognição musical

Neste projeto, você aproveitará diferentes técnicas de ML para criar um sistema de cognição musical que possa entender e cognar música e gerar automaticamente a partitura por meio da computação em névoa. O projeto usa tanto o modelo oculto de Markov quanto o modelo de mistura gaussiana para reconhecer a música e suas características únicas. É recomendável que você use um cenário de reconhecimento de vários instrumentos para projetar o sistema. Isso melhorará o desempenho geral do modelo de cognição.

10. Sistema de detecção de intrusão

Este é um sistema de detecção de intrusão baseado em anomalias que usa análise de seleção de recursos. Aqui, você construirá um modelo híbrido que usa diferentes técnicas de ML em dados de transação de rede para analisar o escopo da intrusão. O foco é manter o tempo de detecção no mínimo. O modelo usará explicitamente o algoritmo Vote com Information Gain para extrair os recursos de dados ideais. Em seguida, usará classificadores para melhorar a precisão do sistema de detecção.

11. Previsão de cesta de mercado personalizada

Este sistema personalizado de previsão de cestas propõe a criação de uma lista de recomendações para que os usuários atendam melhor às suas necessidades e preferências. Você projetará um modelo que extrairá e coletará as Sequências Recorrentes Anotadas Temporais (TARS) do histórico de compras dos clientes. Na próxima etapa, ele usará o TARS Based Predictor (TBP) para prever uma cesta de produtos personalizada para um cliente. Analisar os recursos dos produtos da lista de sugestões existentes com os recursos dos novos produtos ajuda a melhorar a qualidade da previsão.

12. Sistema de previsão de desempenho para redes móveis

O objetivo deste projeto de Machine Learning é resolver os problemas de previsão de desempenho em redes celulares. O modelo fará uso da técnica de ML de floresta aleatória para manter os custos operacionais no mínimo. Essa técnica também é excelente para resolver desafios computacionais e problemas de alocação de recursos. Embora o modelo preveja o desempenho das redes celulares, ele também deve ser capaz de melhorar a experiência do cliente.

13. Modelo de habilidade latente

Este Latent Ability Model (LAM) é projetado para analisar a força de trabalho e os registros de atividades dos funcionários. O trabalho principal do LAM é modelar uma relação latente entre os funcionários e suas atividades atribuídas. Assim, ele calculará a pontuação entre o funcionário e as atividades que determinam o nível de satisfação do funcionário.

Com base nessa pontuação, o LAM desenvolverá modelos de previsão para prever o desempenho dos funcionários, comparar a capacidade dos funcionários e realizar uma estimativa de qualidade das atividades dos funcionários. Ele criará ainda uma representação de distribuição preditiva com base no log de atividades dos funcionários.

14. Sistema de previsão do índice de preços de ações

Neste projeto, você construirá um sistema de previsão para prever a volatilidade do Índice de Preços de Ações. Neste modelo híbrido, o modelo de memória de longo prazo (LSTM) é integrado com vários modelos do tipo GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) . Essa combinação ajudará a apoiar e melhorar o agrupamento de volatilidade.

15. Sistema inteligente de alocação de ativos

Esse modelo foi projetado para calcular os dados de séries temporais baseados em sentimentos no nível do ativo coletados das mídias sociais. Ele utiliza métodos de análise de sentimentos e mineração de texto em combinação com técnicas de alocação. Além disso, o modelo de ML usa o modelo de memória de curto prazo longo (LSTM) e uma variedade da técnica de agrupamento em evolução para validar os dados de sentimento em relação aos dados e estatísticas de mercado. Assim, o objetivo principal deste projeto é capturar o sentimento do mercado para alocação de ativos inteligentes.

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Confira também: Ideias de projetos de estrutura de dados

Empacotando

Então, aí está – 15 projetos interessantes de Machine Learning em R! A construção de projetos é uma experiência de aprendizado divertida, desde que você escolha tópicos que o empolguem e estejam intimamente relacionados aos seus interesses. Comece trabalhando em projetos menores e mais simples para desenvolver suas habilidades práticas e depois avance para projetos de nível mais avançado. Por fim, certifique-se sempre de testar seus modelos!

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