15 увлекательных проектов машинного обучения в R для начинающих [2022]

«Машинное обучение и искусственный интеллект достигли критической критической точки и будут все больше дополнять и расширять практически каждую технологическую услугу, вещь или приложение. Создание интеллектуальных систем, которые адаптируются, обучаются и потенциально действуют автономно, а не просто выполняют заранее определенные инструкции, является основным полем битвы для поставщиков технологий как минимум до 2022 года».

Это как нельзя более верно. Стоя здесь, в 2022 году, мы наблюдаем растущий приток ИИ и машинного обучения в нашу повседневную жизнь. Эти интеллектуальные технологии определяют почти каждый аспект нашей жизни, будь то здравоохранение и образование или бизнес и управление.

Внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения во всех секторах отрасли увеличило спрос на квалифицированных и опытных специалистов по науке о данных. Но это не означает, что любой может получить многообещающую работу в области искусственного интеллекта и машинного обучения — вам нужны соответствующие образовательные квалификации, навыки и, самое главное, реальные проекты, чтобы продемонстрировать свой опыт.

Разработка живых проектов позволяет вам проверить свои теоретические знания, отточить набор навыков и определить свои основные сильные и слабые стороны. Продолжая создавать собственные проекты, со временем вы обретете больше уверенности в своих профессиональных знаниях и навыках.

Мы создали этот пост исключительно для соискателей, которые хотят войти в область машинного обучения. В этой статье мы расскажем о некоторых интересных проектах машинного обучения в R. Поскольку R является предпочтительным, когда речь идет о статистических вычислениях, это идеальный выбор для создания проектов машинного обучения.

Прежде чем мы начнем обсуждение проектов машинного обучения в R, вы должны знать о стандартных шагах, связанных с созданием проекта машинного обучения:

• Определение проблемы . Прежде чем приступить к разработке проекта машинного обучения, вы должны определить постановку задачи, то есть какую проблему вы хотите решить с помощью модели и как машинное обучение вписывается в картину.
• Подготовка данных . Вы должны изучить имеющийся набор данных и определить, является ли он структурированным или неструктурированным набором данных, статическим или потоковым, и как он будет дополнять определение проблемы. Этот этап в основном включает в себя очистку и подготовку данных к обработке.
• Оценка алгоритма . В проекте машинного обучения используются различные алгоритмы машинного обучения. Крайне важно определить, какие алгоритмы лучше всего подходят для постановки задачи и гарантируют максимальную точность результатов.
• Функции данных . На этом этапе вы определите, какие элементы или функции набора данных вы будете использовать для проекта машинного обучения и как уже полученные сведения повлияют на проект.
• Моделирование . Вы должны выбрать конкретную структуру модели и найти способы ее улучшения. Кроме того, вы должны сравнить это с другими моделями, чтобы увидеть, какая из них подходит для постановки задачи.
• Тестирование . Как следует из названия, тестирование означает изучение результатов модели и поиск способов ее дальнейшего улучшения. Крайне важно проанализировать, как небольшое изменение влияет на общий результат модели, а также как оно влияет на следующие шаги.

Итак, без лишних слов, приступим!

Проекты машинного обучения в R

1. Модель машинного обучения для прогнозирования риска авиационных происшествий

В этом проекте вы создадите ансамблевую модель машинного обучения для прогнозирования рисков авиационных происшествий. Проект направлен на оценку риска неопределенных и опасных событий, связанных с авиацией. Здесь гибридная модель объединяет предсказание SVM для неструктурированных данных и ансамбль глубоких нейронных сетей для структурированных данных. Целью этого проекта машинного обучения является повышение уровня безопасности авиационных систем и количественная оценка рисков путем точного прогнозирования возникновения нештатных ситуаций.

2. Классификация семейств программ-вымогателей

В проекте, который вы создадите, будет реализован метод статической классификации для выявления и классификации программ-вымогателей. Он начнется с преобразования образцов программ-вымогателей в последовательности N-грамм. Затем модель вычисляет частотно-инверсивную частоту документа (TF-IDF), чтобы облегчить расширенную сегрегацию программ-вымогателей. Наконец, это становится входными данными для модели машинного обучения для классификации программ-вымогателей. Эта модель машинного обучения также исследует и анализирует различия между кодами операций в разных семействах программ-вымогателей.

3. Обнаружение вредоносных приложений для Android

Идея здесь состоит в том, чтобы создать систему машинного обучения, которая может обнаруживать вредоносные приложения Android, использующие дискриминантные системные вызовы. В этом проекте используется абсолютная разница взвешенных системных вызовов (ADWSC) и ранжированных системных вызовов с использованием метода выбора функций теста большой совокупности (RSLPT) для сокращения огромного набора данных системных вызовов.

Хотя выбор функций основан на корреляции между различными функциями, эти два метода выбора помогают выявить наиболее полезные функции, которые в дальнейшем помогут в классификации образцов вредоносных программ с повышенной точностью. Основной целью этого проекта машинного обучения является обнаружение вредоносных приложений Android при минимальной вычислительной сложности.

4. Кредитный скоринг

Эта модель машинного обучения использует большие данные для кредитного скоринга. По сути, модель кредитного скоринга использует аналитику социальных сетей и данные мобильных телефонов для расширения доступа к финансовым услугам и оценки надежности держателя кредитной карты. Используя большие объемы идентичных мобильных данных по широкому спектру кредитов в разных странах, модель направлена ​​​​на улучшение статистических показателей для улучшения процесса принятия решений по кредитам.

5. Модель жизни

Этот проект машинного обучения направлен на точное прогнозирование аномалий в аналитике здравоохранения с использованием временных данных системы здравоохранения и прогнозирование уровня смертности пациента. Для этого в этом проекте предлагается разработать модель жизни (LM) на основе нейронной сети глубокого обучения. Используя тензоры интенсивности временной последовательности (ITS) , нейронные сети будут моделировать продолжительность жизни каждого пациента на основе его исторических медицинских данных. Результат будет в виде короткой и лаконичной временной последовательности.

Узнайте больше: Глубокое обучение против нейронных сетей

6. Система прогнозирования активности

Эта система прогнозирования активности основана на рекуррентной нейронной сети (RNN). Это носимая система прогнозирования активности на основе датчиков, которая облегчит периферийные вычисления как часть интеллектуальной инфраструктуры здравоохранения.

Носимое устройство будет отслеживать действия пациентов и в дальнейшем прогнозировать их действия, используя информацию, предоставляемую датчиком. Эта модель предназначена для обработки крупномасштабных сложных данных и обеспечения быстрых вычислений для повышения эффективности прогнозирования интеллектуальных систем здравоохранения.

Читайте: Идеи и темы проекта Python

7. Машина опорных векторов

В этом проекте по машинному обучению вы разработаете масштабируемую машину опорных векторов для обнаружения сбоев в транспортных системах. Целью здесь является создание системы, которая способствует повышению скорости обработки точек данных. В модели используется подход FSVM на основе KNN (KNN-FSVM) для смягчения ограничений обнаружения неисправностей в транспортной системе.

Этот метод не только уменьшает размерность данных, но также показывает, насколько важны обучающие данные для несбалансированного набора данных. Кроме того, метод KNN-FSVM может устранить ограничения классификации ошибочных данных, тем самым повысив точность прогнозирования.

8. Система минимизации потребления электроэнергии для водяных насосов.

В этом проекте машинного обучения предлагается использовать комбинацию машинного обучения и передовых методов оптимизации для обработки и управления вычислительной сложностью систем распределения воды (WDS) . В модели используется метод регрессии наряду с другими методами оптимизации для решения проблемы смешанных целых чисел. Для оценки энергии он использует методы подбора кривой. Использование подхода к обучению с полуучителем — лучший выбор для этого проекта, поскольку он помогает сократить время вычислений.

Читайте также: Идеи и темы проекта R для начинающих

9. Система музыкального познания

В этом проекте вы будете использовать различные методы машинного обучения для создания системы распознавания музыки, которая может понимать и узнавать музыку, а также автоматически генерировать музыку с помощью туманных вычислений. В проекте используется как скрытая марковская модель, так и смешанная модель Гаусса для распознавания музыки и ее уникальных особенностей. При проектировании системы рекомендуется использовать сценарий распознавания нескольких инструментов. Это улучшит общую производительность модели познания.

10. Система обнаружения вторжений

Это система обнаружения вторжений на основе аномалий, использующая анализ выбора признаков. Здесь вы создадите гибридную модель, которая использует различные методы машинного обучения для данных сетевых транзакций для анализа масштабов вторжения. Цель состоит в том, чтобы свести время обнаружения к минимуму. Модель будет явно использовать алгоритм голосования с получением информации для извлечения оптимальных характеристик данных. Затем он будет использовать классификаторы для повышения точности системы обнаружения.

11. Персонализированное прогнозирование потребительской корзины

Эта персонализированная система предсказания корзины предлагает создать список рекомендаций для пользователей, чтобы наилучшим образом удовлетворить их потребности и предпочтения. Вы разработаете модель, которая будет извлекать и собирать временные аннотированные повторяющиеся последовательности (TARS) из истории покупок клиентов. На следующем этапе он будет использовать предиктор на основе TARS (TBP) для прогнозирования персонализированной корзины продуктов для клиента. Анализ функций существующих продуктов списка предложений с функциями новых продуктов помогает повысить качество прогнозирования.

12. Система прогнозирования производительности для мобильных сетей

Цель этого проекта машинного обучения — решить вопросы прогнозирования производительности в сотовых сетях. Модель будет использовать метод случайного леса ML, чтобы свести эксплуатационные расходы к минимуму. Этот метод также отлично подходит для решения вычислительных задач и проблем с распределением ресурсов. Хотя модель будет прогнозировать производительность сотовых сетей, она также должна быть способна улучшить качество обслуживания клиентов.

13. Модель скрытых способностей

Эта модель скрытых способностей (LAM) предназначена для анализа рабочей силы и журналов активности сотрудников. Основная задача LAM — смоделировать скрытую связь между сотрудниками и назначенными им действиями. Таким образом, он будет вычислять балл между сотрудником и теми действиями, которые определяют уровень удовлетворенности сотрудников.

На основе этой оценки LAM разработает модели прогнозирования для прогнозирования производительности сотрудников, сравнения способностей сотрудников и проведения качественной оценки деятельности сотрудников. Кроме того, он создаст прогнозное представление распределения на основе журнала действий сотрудников.

14. Система прогнозирования индекса цен на акции

В этом проекте вы создадите систему прогнозирования для прогнозирования волатильности индекса цен на акции. В этой гибридной модели модель долговременной кратковременной памяти (LSTM) интегрирована с несколькими моделями типа GARCH (обобщенная авторегрессивная условная гетероскедастичность) . Эта комбинация поможет поддержать и улучшить кластеризацию волатильности.

15. Интеллектуальная система распределения активов

Эта модель предназначена для вычисления данных временных рядов на основе настроений на уровне активов, собранных из социальных сетей. Он использует методы анализа настроений и анализа текста в сочетании с методами распределения. Кроме того, модель ML использует модель долгой краткосрочной памяти (LSTM) и набор развивающейся техники кластеризации для проверки данных о настроениях по сравнению с рыночными данными и статистикой. Таким образом, основная цель этого проекта — уловить настроения рынка в отношении разумного распределения активов.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Также проверьте: Идеи проекта структуры данных

Подведение итогов

Итак, вот — 15 интересных проектов по машинному обучению в R! Создание проекта — увлекательный процесс обучения, если вы выбираете такие темы, которые вас интересуют и тесно связаны с вашими интересами. Начните с небольших и простых проектов, чтобы развить свои практические навыки, а затем переходите к более сложным проектам. Наконец, всегда проверяйте свои модели!

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.