15 โครงการแมชชีนเลิร์นนิงที่น่าตื่นเต้นใน R สำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

“การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ได้มาถึงจุดเปลี่ยนวิกฤตแล้ว และจะเพิ่มและขยายบริการ สิ่งของ หรือแอพพลิเคชั่นแทบทุกอย่างที่ใช้เทคโนโลยี การสร้างระบบอัจฉริยะที่ปรับตัว เรียนรู้ และอาจดำเนินการด้วยตนเอง แทนที่จะดำเนินการตามคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเป็นสมรภูมิหลักสำหรับผู้จำหน่ายเทคโนโลยีอย่างน้อยก็จนถึงปี 2022”

สิ่งนี้ไม่สามารถเป็นจริงได้ ยืนอยู่ที่นี่ในปี 2022 เราเห็นการไหลเข้าที่เพิ่มขึ้นของ AI และ ML ในชีวิตประจำวันของเรา เทคโนโลยีอัจฉริยะเหล่านี้กำหนดชีวิตของเราในเกือบทุกด้านในขณะนี้ ไม่ว่าจะเป็นการดูแลสุขภาพและการศึกษา หรือธุรกิจและการกำกับดูแล

การนำเทคโนโลยี AI และ ML มาใช้ในทุกภาคส่วนของอุตสาหกรรมได้เพิ่มความต้องการสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ที่มีคุณสมบัติและมีทักษะเพิ่มขึ้น แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าใครๆ ก็สามารถมีบทบาทในงาน AI/ML ที่มีแนวโน้มว่าจะเป็น – คุณต้องมีคุณสมบัติทางการศึกษา ทักษะ และที่สำคัญที่สุดคือ โครงการในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อแสดงประสบการณ์ของคุณ

การพัฒนาโปรเจ็กต์แบบสดช่วยให้คุณทดสอบความรู้เชิงทฤษฎี ฝึกฝนทักษะ และระบุจุดแข็งและจุดอ่อนหลักของคุณ ในขณะที่คุณสร้างโครงการของคุณเอง เมื่อเวลาผ่านไป คุณจะได้รับความมั่นใจมากขึ้นในความรู้และทักษะทางวิชาชีพของคุณ

เราได้สร้างโพสต์นี้สำหรับผู้ที่ต้องการเข้าสู่โดเมนของการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ ในบทความนี้ เราจะเน้นให้เห็นถึงโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงที่น่าตื่นเต้นใน R เนื่องจาก R เป็นที่ชื่นชอบสูงสุดเมื่อพูดถึงการคำนวณทางสถิติ จึงเป็นตัวเลือกในอุดมคติสำหรับการสร้างโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง

ก่อนที่เราจะเริ่มต้นการสนทนาเกี่ยวกับโครงการ Machine Learning ใน R คุณควรตระหนักถึงขั้นตอนมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโครงการ Machine Learning:

• คำจำกัดความของปัญหา – ก่อนที่คุณจะเริ่มออกแบบโปรเจ็กต์ Machine Learning คุณต้องกำหนดคำแถลงปัญหา นั่นคือปัญหาใดที่คุณตั้งเป้าที่จะแก้ปัญหาด้วยแบบจำลองและวิธีที่ ML เข้ากับรูปภาพ
• การเตรียมข้อมูล – คุณต้องศึกษาชุดข้อมูลในมือและพิจารณาว่าเป็นชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง ไม่ว่าจะเป็นแบบคงที่หรือแบบสตรีม และจะเสริมคำจำกัดความของปัญหาอย่างไร ขั้นตอนนี้ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลสำหรับการประมวลผล
• การประเมินอัลกอริทึม – โปรเจ็กต์ Machine Learning เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึม ML ที่แตกต่างกัน การระบุอัลกอริธึมที่เหมาะสมกับคำจำกัดความของปัญหาเป็นสิ่งสำคัญที่สุด และรับประกันความถูกต้องสูงสุดของผลลัพธ์
• คุณลักษณะข้อมูล – ในขั้นตอนนี้ คุณจะกำหนดองค์ประกอบหรือคุณลักษณะของชุดข้อมูลที่คุณจะใช้สำหรับโครงการ Machine Learning และวิธีที่ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับแล้วส่งผลต่อโครงการ
• การ สร้างแบบจำลอง – คุณต้องเลือกโครงสร้างแบบจำลองเฉพาะและค้นหาวิธีปรับปรุง นอกจากนี้ คุณต้องเปรียบเทียบสิ่งนี้กับรุ่นอื่นๆ เพื่อดูว่ารุ่นใดเหมาะสมกับคำชี้แจงปัญหา
• การทดสอบ – ตามที่ชื่อแนะนำ การทดสอบหมายถึงการศึกษาผลลัพธ์ของแบบจำลองและค้นหาวิธีปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นไปอีก จำเป็นต้องวิเคราะห์ว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยส่งผลต่อผลลัพธ์โดยรวมของแบบจำลองอย่างไรและจะส่งผลต่อขั้นตอนต่อไปนี้อย่างไร

ดังนั้นโดยไม่ต้องกังวลใจต่อไป มาเริ่มกันเลย!

โครงการการเรียนรู้ของเครื่องในR

1. โมเดล ML สำหรับการทำนายความเสี่ยงจากเหตุการณ์การบิน

ในโครงการนี้ คุณจะสร้างแบบจำลอง ML ทั้งมวลสำหรับการคาดการณ์ความเสี่ยงจากเหตุการณ์การบิน โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อประเมินความเสี่ยงของเหตุการณ์ที่ไม่แน่นอนและอันตรายที่เกี่ยวข้องกับการบิน ในที่นี้ โมเดลไฮบริดจะหลอมรวมการทำนาย SVM กับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและชุดเครือข่ายประสาทเทียมระดับลึกบนข้อมูลที่มีโครงสร้าง จุดเน้นของโครงการ ML นี้คือการเพิ่มระดับความปลอดภัยของระบบการบินและเพื่อวัดปริมาณความเสี่ยงด้วยการทำนายเหตุการณ์ผิดปกติได้อย่างแม่นยำ

2. การจำแนกประเภทของแรนซัมแวร์ตระกูล

โครงการที่คุณจะสร้างจะใช้เทคนิคแบบคงที่ของการจัดประเภทเพื่อระบุและจัดประเภทแรนซัมแวร์ มันจะเริ่มต้นด้วยการแปลงตัวอย่างแรนซัมแวร์เป็นลำดับ N-gram จากนั้นโมเดลจะคำนวณความถี่-ความถี่เอกสารผกผัน (TF-IDF ) เพื่ออำนวยความสะดวกในการแยกขั้นสูงของแรนซัมแวร์ สุดท้ายนี้จะกลายเป็นอินพุตสำหรับโมเดล ML เพื่อจัดประเภทแรนซัมแวร์ โมเดล ML นี้ยังสำรวจและวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติระหว่าง opcodes ในตระกูล ransomware ต่างๆ

3. การตรวจจับแอพ Android ที่เป็นอันตราย

แนวคิดในที่นี้คือการสร้างระบบ ML ที่สามารถตรวจจับแอป Android ที่เป็นอันตรายซึ่งใช้การเรียกระบบที่เลือกปฏิบัติ โปรเจ็กต์นี้ใช้ประโยชน์จาก ความแตกต่างสัมบูรณ์ของการเรียกระบบที่ถ่วงน้ำหนัก (ADWSC) และ การเรียกระบบที่มีอันดับโดยใช้เทคนิคการเลือกคุณสมบัติการทดสอบประชากรขนาดใหญ่ (RSLPT) สำหรับการตัดชุดข้อมูลการเรียกระบบขนาดใหญ่

แม้ว่าการเลือกคุณลักษณะจะขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะต่างๆ เทคนิคการเลือกทั้งสองนี้ช่วยเปิดเผยคุณลักษณะที่เป็นประโยชน์มากที่สุดที่จะช่วยในการจำแนกตัวอย่างมัลแวร์ด้วยความแม่นยำที่ดีขึ้น เป้าหมายหลักของโครงการ Machine Learning นี้คือการค้นหาแอปพลิเคชัน Android ที่เป็นอันตรายในขณะที่รักษาความซับซ้อนในการคำนวณให้น้อยที่สุด

4. คะแนนเครดิต

โมเดล ML นี้ใช้ประโยชน์จาก Big Data ในการให้คะแนนเครดิต โดยพื้นฐานแล้ว รูปแบบการให้คะแนนเครดิตจะใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เครือข่ายสังคมและข้อมูลโทรศัพท์มือถือเพื่อปรับปรุงการรวมบริการทางการเงินและประเมินความน่าเชื่อถือของผู้ถือบัตรเครดิต ด้วยการใช้ข้อมูลมือถือที่เหมือนกันจำนวนมากของสินเชื่อที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมประเทศต่างๆ โมเดลนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพทางสถิติเพื่อปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจสินเชื่อ

5. แบบจำลองชีวิต

โครงการแมชชีนเลิร์นนิงนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำนายความผิดปกติในการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพอย่างแม่นยำโดยใช้ข้อมูลชั่วคราวของระบบการดูแลสุขภาพและเพื่อคาดการณ์อัตราการเสียชีวิตของผู้ป่วย ในการทำเช่นนั้น โครงการนี้เสนอการพัฒนา แบบจำลองชีวิต (LM) ตามโครงข่ายประสาทการเรียนรู้เชิงลึก โดยใช้ประโยชน์จาก ความเข้มของเทนเซอร์ลำดับเวลา (ITS) โครงข่ายประสาทเทียมจะสร้างแบบจำลองอายุขัยของผู้ป่วยแต่ละรายตามข้อมูลทางการแพทย์ในอดีตของพวกเขา ผลลัพธ์จะอยู่ในรูปแบบของลำดับชั่วขณะที่สั้นและกระชับ

เรียนรู้เพิ่มเติม: การเรียนรู้เชิงลึกกับโครงข่ายประสาทเทียม

6. ระบบทำนายกิจกรรม

ระบบการทำนายกิจกรรมนี้อิงตาม Recurrent Neural Network (RNN) เป็นระบบคาดการณ์กิจกรรมที่ใช้เซ็นเซอร์แบบสวมใส่ได้ ซึ่งจะอำนวยความสะดวกในการประมวลผลแบบเอดจ์ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพที่ชาญฉลาด

อุปกรณ์สวมใส่จะตรวจสอบกิจกรรมของผู้ป่วย และคาดการณ์การกระทำของพวกเขาเพิ่มเติมโดยใช้ข้อมูลที่เซ็นเซอร์ให้มา โมเดลนี้ออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน และเพื่อส่งเสริมการคำนวณที่รวดเร็ว เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนายของระบบการดูแลสุขภาพอัจฉริยะ

อ่าน: แนวคิดและหัวข้อโครงการ Python

7. รองรับเครื่องเวกเตอร์

ในโครงการ Machine Learning นี้ คุณจะพัฒนาเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนที่ปรับขนาดได้เพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดในระบบการขนส่ง จุดมุ่งหมายที่นี่คือการสร้างระบบที่อำนวยความสะดวกในการปรับปรุงความเร็วในการประมวลผลของจุดข้อมูล โมเดลนี้ใช้วิธี FSVM แบบ KNN (KNN-FSVM) เพื่อลดข้อจำกัดในการตรวจจับข้อบกพร่องในระบบการขนส่ง

วิธีนี้ไม่เพียงแต่ลดขนาดของข้อมูล แต่ยังเผยให้เห็นว่าข้อมูลการฝึกสำหรับชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลมีความสำคัญเพียงใด นอกจากนี้ วิธี KNN-FSVM ยังสามารถขจัดข้อจำกัดของการจำแนกประเภทข้อมูลที่ผิดพลาด ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการทำนาย

8. ระบบลดการใช้ไฟฟ้าของเครื่องสูบน้ำ

โครงการการเรียนรู้ด้วยเครื่องนี้เสนอให้ใช้การรวมกันของ ML และวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงเพื่อจัดการและจัดการความซับซ้อนในการคำนวณของ ระบบการจ่ายน้ำ (WDS) แบบจำลองนี้ใช้เทคนิคการถดถอยร่วมกับเทคนิคการหาค่าที่เหมาะสมอื่นๆ เพื่อต่อสู้กับปัญหาจำนวนเต็มผสม สำหรับการประมาณค่าพลังงานจะใช้เทคนิคการปรับให้พอดีส่วนโค้ง การใช้แนวทางการเรียนรู้แบบกึ่งควบคุมดูแลเป็นทางออกที่ดีที่สุดสำหรับโครงงานนี้ เนื่องจากช่วยลดเวลาในการคำนวณ

อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดและหัวข้อโครงการ R สำหรับผู้เริ่มต้น

9. ระบบการรับรู้ทางดนตรี

ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะใช้เทคนิค ML ต่างๆ เพื่อสร้างระบบการรับรู้ทางดนตรีที่สามารถเข้าใจและรวมเอาดนตรี และสร้างโน้ตเพลงโดยอัตโนมัติผ่าน Fog Computing โปรเจ็กต์นี้ใช้ทั้งโมเดล Markov ที่ซ่อนอยู่และโมเดลผสมแบบ Gaussian เพื่อจดจำเพลงและคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์ ขอแนะนำให้คุณใช้สถานการณ์จำลองการรู้จำเครื่องมือหลายแบบสำหรับการออกแบบระบบ สิ่งนี้จะปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของแบบจำลองการรับรู้

10. ระบบตรวจจับการบุกรุก

นี่คือระบบตรวจจับการบุกรุกตามความผิดปกติที่ใช้การวิเคราะห์การเลือกคุณสมบัติ ที่นี่ คุณจะสร้างแบบจำลองไฮบริดที่ใช้เทคนิค ML ต่างๆ กับข้อมูลธุรกรรมเครือข่ายเพื่อวิเคราะห์ขอบเขตของการบุกรุก โฟกัสคือการรักษาเวลาในการตรวจจับให้น้อยที่สุด โมเดลจะใช้อัลกอริธึม Vote พร้อม Information Gain อย่างชัดเจนเพื่อแยกคุณสมบัติข้อมูลที่เหมาะสมที่สุด จากนั้นจะใช้ตัวแยกประเภทเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของระบบตรวจจับ

11. การทำนายตะกร้าตลาดส่วนบุคคล

ระบบการทำนายตะกร้าส่วนบุคคลนี้เสนอให้สร้างรายการคำแนะนำสำหรับผู้ใช้เพื่อตอบสนองความต้องการและความชอบของพวกเขาได้ดีที่สุด คุณจะต้องออกแบบโมเดลที่จะแยกและรวบรวม Temporal Annotated Recurring Sequences (TARS) จากประวัติการซื้อของลูกค้า ในขั้นตอนต่อไป จะใช้ TARS Based Predictor (TBP) เพื่อคาดการณ์ตะกร้าสินค้าส่วนบุคคลสำหรับลูกค้า การวิเคราะห์คุณลักษณะของผลิตภัณฑ์รายการคำแนะนำที่มีอยู่กับคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ใหม่ ช่วยในการปรับปรุงคุณภาพการคาดการณ์

12. ระบบคาดการณ์ประสิทธิภาพเครือข่ายมือถือ

เป้าหมายของโครงการ Machine Learning นี้คือการแก้ไขปัญหาการคาดการณ์ประสิทธิภาพในเครือข่ายเซลลูลาร์ ตัวแบบจะใช้เทคนิค ML สุ่มของฟอเรสต์เพื่อลดต้นทุนการดำเนินงานให้น้อยที่สุด เทคนิคนี้ยังยอดเยี่ยมสำหรับการแก้ไขปัญหาความท้าทายด้านการคำนวณและปัญหาการจัดสรรทรัพยากร แม้ว่าตัวแบบจะคาดการณ์ประสิทธิภาพของเครือข่ายเซลลูลาร์ แต่ก็ควรสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าได้

13. โมเดลความสามารถแฝง

โมเดลความสามารถแฝง (LAM) นี้ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์พนักงานและบันทึกกิจกรรมของพนักงาน งานหลักของ LAM คือการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่แฝงระหว่างพนักงานและกิจกรรมที่ได้รับมอบหมาย ดังนั้นจะคำนวณคะแนนระหว่างพนักงานและกิจกรรมที่กำหนดระดับความพึงพอใจของพนักงาน

จากคะแนนนี้ LAM จะพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพของพนักงาน เปรียบเทียบความสามารถของพนักงาน และดำเนินการประเมินคุณภาพของกิจกรรมของพนักงาน มันจะสร้างการแสดงการกระจายเชิงคาดการณ์เพิ่มเติมตามบันทึกกิจกรรมของพนักงาน

14. ระบบพยากรณ์ดัชนีราคาหุ้น

ในโครงการนี้ คุณจะต้องสร้างระบบการพยากรณ์เพื่อทำนายความผันผวนของดัชนีราคาหุ้น ในโมเดลไฮบริดนี้ โมเดล หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) ถูกรวมเข้ากับโมเดล GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) หลายรุ่น การรวมกันนี้จะช่วยสนับสนุนและปรับปรุงการจัดกลุ่มความผันผวน

15. ระบบจัดสรรสินทรัพย์อัจฉริยะ

โมเดลนี้ออกแบบมาเพื่อคำนวณข้อมูลอนุกรมเวลาตามความเชื่อมั่นระดับสินทรัพย์ที่รวบรวมจากโซเชียลมีเดีย ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกและวิธีการขุดข้อความร่วมกับเทคนิคการจัดสรร นอกจากนี้ โมเดล ML ใช้โมเดล หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM ) และการแบ่งประเภทของเทคนิคการทำคลัสเตอร์ที่พัฒนาขึ้นเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลความเชื่อมั่นเทียบกับข้อมูลตลาดและสถิติ ดังนั้น เป้าหมายหลักของโครงการนี้คือการจับอารมณ์ตลาดสำหรับการจัดสรรสินทรัพย์อัจฉริยะ

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ดูเพิ่มเติมที่: แนวคิดโครงการโครงสร้างข้อมูล

ห่อ

ไปเลย – 15 โครงการแมชชีนเลิร์นนิงที่น่าสนใจใน R! การสร้างโครงงานเป็นประสบการณ์การเรียนรู้ที่สนุกสนาน โดยคุณสามารถเลือกหัวข้อที่ทำให้คุณตื่นเต้นและเกี่ยวข้องกับความสนใจของคุณอย่างใกล้ชิด เริ่มต้นด้วยการทำโปรเจ็กต์ขนาดเล็กและเรียบง่ายเพื่อสร้างทักษะเชิงปฏิบัติ จากนั้นจึงพัฒนาไปสู่โปรเจ็กต์ระดับสูง สุดท้ายนี้ อย่าลืมทดสอบโมเดลของคุณเสมอ!

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ