15 proiecte interesante de învățare automată în R pentru începători [2022]

„Învățarea automată și inteligența artificială au atins un punct critic și vor crește și extinde din ce în ce mai mult practic fiecare serviciu, lucru sau aplicație activat de tehnologie. Crearea de sisteme inteligente care să se adapteze, să învețe și să acționeze potențial autonom, mai degrabă decât să execute pur și simplu instrucțiuni predefinite, este câmpul de luptă principal pentru furnizorii de tehnologie până în 2022.”

Acest lucru nu poate fi mai adevărat. Stând aici în 2022, asistăm la un aflux tot mai mare de AI și ML în viața noastră de zi cu zi. Aceste tehnologii inteligente dictează aproape fiecare aspect al vieții noastre acum, fie că este vorba de asistență medicală și educație sau de afaceri și guvernare.

Adoptarea tehnologiilor AI și ML în toate sectoarele industriei a crescut cererea de profesioniști calificați și calificați în știința datelor. Dar asta nu înseamnă că oricine poate obține un loc de muncă promițător AI/ML – aveți nevoie de calificările educaționale potrivite, abilitățile și, cel mai important, proiecte din lumea reală pentru a vă prezenta experiența.

Dezvoltarea de proiecte live vă permite să vă testați cunoștințele teoretice, să vă îmbunătățiți setul de abilități și să vă identificați punctele forte și punctele slabe. Pe măsură ce continuați să vă construiți propriile proiecte, cu timpul, veți câștiga mai multă încredere în cunoștințele și abilitățile dumneavoastră profesionale.

Am creat această postare exclusiv pentru aspiranții care doresc să intre în domeniul Machine Learning. În acest articol, vom evidenția câteva proiecte interesante de învățare automată în R. Deoarece R este cea mai mare preferință atunci când vine vorba de calculul statistic, este alegerea ideală pentru construirea proiectelor de învățare automată.

Înainte de a începe discuția despre proiectele Machine Learning în R, ar trebui să fiți conștienți de pașii standard implicați în construirea unui proiect de Machine Learning:

• Definirea problemei – Înainte de a începe să proiectați un proiect de învățare automată, trebuie să definiți declarația problemei, adică ce problemă doriți să rezolvați cu modelul și cum se încadrează ML în imagine.
• Pregătirea datelor – Trebuie să studiați setul de date la îndemână și să determinați dacă este un set de date structurat sau nestructurat, dacă este static sau în flux și cum va completa definiția problemei. Această etapă implică în principal curățarea și pregătirea datelor pentru prelucrare.
• Evaluarea algoritmului – Un proiect de învățare automată implică diferiți algoritmi ML. Este esențial să identificăm algoritmii care se potrivesc cel mai bine definiției problemei și să garanteze acuratețea maximă a rezultatelor.
• Caracteristicile datelor – În această fază, veți determina ce elemente sau caracteristici ale setului de date veți utiliza pentru proiectul Machine Learning și modul în care informațiile deja obținute afectează proiectul.
• Modelare – Trebuie să alegeți o anumită structură de model și să găsiți modalități de a o îmbunătăți. De asemenea, trebuie să comparați acest lucru cu alte modele pentru a vedea care dintre ele se potrivește pentru enunțul problemei.
• Testare – După cum sugerează și numele, testarea înseamnă studierea rezultatelor modelului și găsirea modalităților de a-l îmbunătăți și mai mult. Este vital să analizăm modul în care o mică schimbare afectează rezultatul general al modelului și, de asemenea, modul în care afectează următorii pași.

Așa că, fără alte prelungiri, să începem!

Proiecte de învățare automată în R

1. Model ML pentru predicția riscului de incident de aviație

În acest proiect, veți construi un model ML de ansamblu pentru predicția riscului de incidente aviatice. Proiectul își propune să evalueze riscul de evenimente incerte și periculoase asociate aviației. Aici, modelul hibrid fuzionează predicția SVM pe date nestructurate și ansamblul de rețele neuronale profunde pe date structurate. Accentul acestui proiect ML este de a îmbunătăți nivelul de siguranță al sistemelor de aviație și de a cuantifica riscurile prin predicția cu acuratețe a apariției evenimentelor anormale.

2. Clasificarea familiilor de ransomware

Proiectul pe care îl veți construi va implementa tehnica statică de clasificare pentru a identifica și clasifica ransomware-ul. Va începe prin a transforma mostrele de ransomware în secvențe N-grame. Modelul va calcula apoi frecvența inversă a documentului (TF-IDF) pentru a facilita segregarea avansată a ransomware-ului. În cele din urmă, aceasta devine intrarea pentru modelul ML pentru a clasifica ransomware-ul. Acest model ML explorează și analizează, de asemenea, discriminarea dintre codurile operaționale din diferite familii de ransomware.

3. Detectarea aplicațiilor Android rău intenționate

Ideea aici este de a construi un sistem ML care poate detecta aplicațiile Android dăunătoare care folosesc apeluri de sistem discriminante. Acest proiect folosește tehnica de selecție a caracteristicilor Diferența absolută a apelurilor de sistem ponderate (ADWSC) și a apelurilor de sistem clasificate utilizând tehnica de selecție a caracteristicilor de testare a populației mari (RSLPT) pentru tăierea unui set uriaș de date privind apelurile de sistem.

În timp ce selecția caracteristicilor se bazează pe corelarea dintre diferitele caracteristici, aceste două tehnici de selecție ajută la descoperirea celor mai benefice caracteristici care vor ajuta în continuare la clasificarea eșantioanelor de malware cu o precizie îmbunătățită. Scopul principal al acestui proiect de învățare automată este de a descoperi aplicații Android rău intenționate, menținând în același timp complexitatea de calcul la minimum.

4. Scorarea creditului

Acest model ML folosește Big Data pentru evaluarea creditului. În esență, modelul de credit scoring folosește analiza rețelelor sociale și datele de pe telefonul mobil pentru a spori incluziunea financiară și pentru a evalua credibilitatea unui deținător de card de credit. Prin utilizarea unor volume mari de date mobile identice dintr-o gamă largă de credite care se întind în diferite țări, modelul își propune să îmbunătățească performanța statistică pentru a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor pentru credit.

5. Model de viață

Acest proiect de învățare automată își propune să prezică cu precizie anomaliile din analiza asistenței medicale folosind datele temporale ale sistemului de sănătate și să prezică rata mortalității unui pacient. Pentru a face acest lucru, acest proiect propune dezvoltarea unui Model de viață (LM) bazat pe rețeaua neuronală de deep learning. Prin exploatarea intensității tensorilor secvenței temporale (ITS) , rețelele neuronale vor modela durata de viață a fiecărui pacient pe baza datelor medicale istorice ale acestora. Rezultatul va fi sub forma unei secvențe temporale scurte și concise.

Aflați mai multe: Deep Learning vs Neural Networks

6. Sistem de predicție a activității

Acest sistem de predicție a activității se bazează pe rețeaua neuronală recurentă (RNN). Este un sistem purtabil de predicție a activității, bazat pe senzori, care va facilita edge computing ca parte a infrastructurii inteligente de asistență medicală.

Elementul purtabil va monitoriza activitățile pacienților și va prezice în continuare acțiunile acestora folosind informațiile furnizate de senzor. Acest model este conceput pentru a trata date complexe la scară largă și pentru a promova calculul rapid pentru a îmbunătăți performanța de predicție a sistemelor inteligente de asistență medicală.

Citiți: Idei și subiecte pentru proiecte Python

7. Suport mașină vectorială

În acest proiect de învățare automată, veți dezvolta o mașină vectorială de suport scalabilă pentru a detecta defecțiunile sistemelor de transport. Scopul aici este de a crea un sistem care facilitează o viteză îmbunătățită de procesare a punctelor de date. Modelul folosește abordarea FSVM bazată pe KNN (KNN-FSVM) pentru a atenua constrângerile de detectare a defecțiunilor în sistemul de transport.

Această metodă nu numai că reduce dimensiunea datelor, dar dezvăluie și cât de importante sunt datele de antrenament pentru un set de date dezechilibrat. Mai mult, metoda KNN-FSVM poate elimina limitările clasificării datelor eronate, îmbunătățind astfel acuratețea predicției.

8. Sistem de minimizare a consumului de energie electrică pentru pompele de apă

Acest proiect de învățare automată propune utilizarea unei combinații de ML și metode avansate de optimizare pentru a gestiona și gestiona complexitatea de calcul a sistemelor de distribuție a apei (WDS) . Modelul folosește o tehnică de regresie împreună cu alte tehnici de optimizare pentru a combate problema numărului întreg mixt. Pentru estimarea energiei, folosește tehnici de ajustare a curbelor. Utilizarea abordării învățării semi-supravegheate este cel mai bun pariu pentru acest proiect, deoarece ajută la reducerea timpului de calcul.

Citește și: Idei de proiecte R și subiecte pentru începători

9. Sistem de cunoaștere muzicală

În acest proiect, veți folosi diferite tehnici ML pentru a crea un sistem de cunoaștere muzicală care poate înțelege și înrudi muzica și poate genera automat partitura muzicală prin calculul de ceață. Proiectul folosește atât modelul Markov ascuns, cât și modelul de amestec Gaussian pentru a recunoaște muzica și caracteristicile sale unice. Este recomandat să utilizați un scenariu de recunoaștere a instrumentelor multiple pentru proiectarea sistemului. Acest lucru va îmbunătăți performanța generală a modelului de cogniție.

10. Sistem de detectare a intruziunilor

Acesta este un sistem de detectare a intruziunilor bazat pe anomalii care utilizează analiza de selecție a caracteristicilor. Aici, veți construi un model hibrid care folosește diferite tehnici ML pe datele tranzacțiilor din rețea pentru a analiza domeniul de aplicare a intruziunii. Accentul este de a menține timpul de detectare la minimum. Modelul va folosi în mod explicit algoritmul Vote cu Information Gain pentru extragerea caracteristicilor optime de date. Apoi va folosi clasificatoare pentru a îmbunătăți acuratețea sistemului de detectare.

11. Predicție personalizată pentru coșul pieței

Acest sistem personalizat de predicție a coșului propune crearea unei liste de recomandări pentru ca utilizatorii să răspundă cel mai bine nevoilor și preferințelor lor. Veți proiecta un model care va extrage și colecta Secvențele Recurente Adnotate Temporale (TARS) din istoricul de achiziții al clienților. În următorul pas, va folosi TARS Based Predictor (TBP) pentru a prezice un coș de produse personalizat pentru un client. Analizarea caracteristicilor produselor existente din lista de sugestii cu caracteristicile noilor produse ajută la îmbunătățirea calității predicției.

12. Sistem de predicție a performanței pentru rețelele mobile

Scopul acestui proiect de învățare automată este de a rezolva problemele de prognoză a performanței în rețelele celulare. Modelul va folosi tehnica ML aleatoare a pădurii pentru a menține costurile operaționale la minimum. Această tehnică este, de asemenea, excelentă pentru rezolvarea provocărilor de calcul și a problemelor de alocare a resurselor. În timp ce modelul va prezice performanța rețelelor celulare, ar trebui, de asemenea, să poată îmbunătăți experiența clienților.

13. Modelul abilității latente

Acest Model Latent Ability (LAM) este conceput pentru a analiza forța de muncă și jurnalele de activitate ale angajaților. Sarcina principală a LAM este de a modela o relație latentă între angajați și activitățile atribuite acestora. Deci, va calcula scorul dintre angajat și acele activități care determină nivelul de satisfacție a angajatului.

Pe baza acestui scor, LAM va dezvolta modele de predicție pentru a prezice performanța angajaților, a compara abilitățile angajaților și a efectua o estimare a calității activităților angajaților. Va crea în continuare o reprezentare predictivă a distribuției bazată pe jurnalul de activitate al angajaților.

14. Sistemul de prognoză a indicelui prețului acțiunilor

În acest proiect, veți construi un sistem de prognoză pentru prezicerea volatilității indicelui prețurilor acțiunilor. În acest model hibrid, modelul memoriei pe termen lung (LSTM) este integrat cu mai multe modele de tip GARCH (Heteroscedasticitate Condițională Generalizată AutoRegresivă) . Această combinație va ajuta la susținerea și îmbunătățirea grupării volatilității.

15. Sistem inteligent de alocare a activelor

Acest model este conceput pentru a calcula datele din seria temporală bazate pe sentimente la nivel de active, colectate de pe rețelele sociale. Utilizează analiza sentimentelor și metode de extragere a textului în combinație cu tehnici de alocare. În plus, modelul ML utilizează modelul memoriei pe termen scurt (LSTM) și o varietate de tehnici de grupare în evoluție pentru a valida datele despre sentiment în comparație cu datele și statisticile pieței. Astfel, scopul principal al acestui proiect este de a capta sentimentul pieței pentru alocarea inteligentă a activelor.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Consultați și: Idei de proiecte de structură a datelor

Încheierea

Deci, gata – 15 proiecte interesante de învățare automată în R! Construirea de proiecte este o experiență de învățare distractivă, cu condiția să alegeți astfel de subiecte care vă entuziasmează și sunt strâns legate de interesele dvs. Începeți prin a lucra la proiecte mai mici și mai simple pentru a vă dezvolta abilitățile practice și apoi treceți la proiecte de nivel mai avansat. În cele din urmă, asigurați-vă întotdeauna că vă testați modelele!

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.