面向初学者的 15 个令人兴奋的 R 机器学习项目 [2022]

“机器学习和人工智能已经达到了一个关键的临界点，并将越来越多地增强和扩展几乎所有技术支持的服务、事物或应用程序。 至少到 2022 年，创建适应、学习和潜在自主行动的智能系统，而不是简单地执行预定义指令，是技术供应商的主要战场。”

这再真实不过了。 站在 2022 年，我们正在目睹人工智能和机器学习越来越多地涌入我们的日常生活。 这些智能技术几乎支配了我们现在生活的方方面面，无论是医疗保健和教育，还是商业和治理。

AI 和 ML 技术在行业所有领域的采用增加了对合格和熟练的数据科学专业人员的需求。 但这并不意味着任何人都可以找到一个有前途的 AI/ML 工作角色——你需要正确的教育资格、技能，最重要的是，现实世界的项目来展示你的经验。

开发现场项目可以让您测试您的理论知识，提高您的技能，并确定您的核心优势和劣势。 随着您不断构建自己的项目，随着时间的推移，您将对自己的专业知识和技能更有信心。

我们专门为希望进入机器学习领域的有志者创建了这篇文章。 在本文中，我们将重点介绍 R 中一些令人兴奋的机器学习项目。由于 R 是统计计算的首选，因此它是构建机器学习项目的理想选择。

在我们开始讨论 R 中的机器学习项目之前，您应该了解构建机器学习项目所涉及的标准步骤：

• 问题定义——在您开始设计机器学习项目之前，您必须定义问题陈述，即您打算用模型解决什么问题以及 ML 如何适应图片。
• 数据准备——您必须研究手头的数据集并确定它是结构化数据集还是非结构化数据集，是静态数据集还是流式数据集，以及它将如何补充问题定义。 这个阶段主要涉及清理和准备数据以进行处理。
• 算法评估——机器学习项目涉及不同的机器学习算法。 确定哪些算法最适合问题定义并保证结果的最大准确性至关重要。
• 数据特征——在这个阶段，您将确定数据集的哪些元素或特征将用于机器学习项目，以及已经获得的见解如何影响项目。
• 建模——您必须选择一个特定的模型结构并找到改进它的方法。 此外，您必须将其与其他模型进行比较，以查看哪个模型适合问题陈述。
• 测试——顾名思义，测试意味着研究模型的结果并找到进一步改进它的方法。 分析一个小的变化如何影响模型的整体结果以及它如何影响以下步骤是至关重​​要的。

所以，事不宜迟，让我们开始吧！

R 中的机器学习项目

1. 航空事故风险预测的机器学习模型

在这个项目中，您将构建一个用于航空事故风险预测的集成 ML 模型。 该项目旨在评估与航空相关的不确定和危险事件的风险。 在这里，混合模型融合了 SVM 对非结构化数据的预测和深度神经网络对结构化数据的集成。 该机器学习项目的重点是提高航空系统的安全水平，并通过准确预测异常事件的发生来量化风险。

2、勒索软件家族分类

您将构建的项目将实施静态分类技术来识别和分类勒索软件。 它将首先将勒索软件样本转换为 N-gram 序列。 然后，该模型将计算频率-逆文档频率 (TF-IDF)，以促进勒索软件的高级隔离。 最后，这成为 ML 模型对勒索软件进行分类的输入。 该 ML 模型还探索和分析了不同勒索软件系列中操作码之间的区别。

3. 恶意安卓应用检测

这里的想法是构建一个机器学习系统，可以检测使用判别系统调用的有害 Android 应用程序。 该项目利用加权系统调用的绝对差异 (ADWSC)和排名系统调用使用大种群测试 (RSLPT)特征选择技术来修剪庞大的系统调用数据集。

虽然特征选择基于不同特征之间的相关性，但这两种选择技术有助于发现最有益的特征，这些特征将进一步帮助以更高的准确性对恶意软件样本进行分类。 该机器学习项目的主要目的是找出恶意 Android 应用程序，同时将计算复杂度保持在最低水平。

4. 信用评分

该机器学习模型利用大数据进行信用评分。 从本质上讲，信用评分模型利用社交网络分析和手机数据来增强金融包容性并评估信用卡持有人的可信度。 通过使用跨越不同国家的大量相同信用的移动数据，该模型旨在提高统计性能，以增强信用决策过程。

5.生活模式

该机器学习项目旨在使用医疗保健系统的时间数据准确预测医疗保健分析中的异常情况，并预测患者的死亡率。 为此，该项目建议开发基于深度学习神经网络的生命模型 (LM) 。 通过利用时间序列 (ITS) 张量的强度，神经网络将根据每位患者的历史医疗数据对他们的寿命进行建模。 结果将以简短的时间序列的形式出现。

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6.活动预测系统

该活动预测系统基于循环神经网络 (RNN)。 它是一个基于可穿戴传感器的活动预测系统，将促进边缘计算作为智能医疗基础设施的一部分。

可穿戴设备将监控患者的活动，并使用传感器提供的信息进一步预测他们的行为。 该模型旨在处理大规模、复杂的数据并促进快速计算以提高智能医疗系统的预测性能。

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7.支持向量机

在这个机器学习项目中，您将开发一个可扩展的支持向量机来检测交通系统中的故障。 这里的目的是创建一个有助于提高数据点处理速度的系统。 该模型使用基于 KNN 的 FSVM (KNN-FSVM) 方法来缓解交通系统中的故障检测约束。

这种方法不仅减少了数据的维度，而且还揭示了训练数据对于不平衡数据集的重要性。 此外，KNN-FSVM方法可以消除错误数据分类的限制，从而提高预测精度。

8. 水泵用电最小化系统

该机器学习项目建议结合使用 ML 和高级优化方法来处理和管理配水系统 (WDS)的计算复杂性。 该模型采用回归技术和其他优化技术来解决混合整数问题。 对于能量估计，它使用曲线拟合技术。 使用半监督学习方法是该项目的最佳选择，因为它有助于减少计算时间。

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9.音乐认知系统

在本项目中，您将利用不同的 ML 技术创建一个音乐认知系统，该系统可以理解和认知音乐，并通过雾计算自动生成乐谱。 该项目同时使用隐马尔可夫模型和高斯混合模型来识别音乐及其独特的特征。 建议您使用多仪器识别场景来设计系统。 这将提高认知模型的整体性能。

10.入侵检测系统

这是一个使用特征选择分析的基于异常的入侵检测系统。 在这里，您将构建一个混合模型，该模型对网络事务数据使用不同的 ML 技术来分析入侵的范围。 重点是将检测时间保持在最短。 该模型将明确使用具有信息增益的投票算法来提取最佳数据特征。 然后它将使用分类器来提高检测系统的准确性。

11. 个性化市场篮子预测

这个个性化的购物篮预测系统建议为用户创建一个推荐列表，以最好地满足他们的需求和偏好。 您将设计一个模型，该模型将从客户的购买历史中提取和收集时间注释重复序列 (TARS) 。 在下一步中，它将使用基于 TARS 的预测器 (TBP)来预测客户的个性化产品篮。 用新产品的特征分析现有建议列表产品的特征有助于提高预测质量。

12. 移动网络性能预测系统

该机器学习项目的目标是解决蜂窝网络中的性能预测问题。 该模型将利用随机森林 ML 技术将运营成本保持在最低水平。 这种技术也非常适合解决计算挑战和资源分配问题。 虽然该模型将预测蜂窝网络的性能，但它也应该能够改善客户体验。

13. 潜在能力模型

该潜在能力模型 (LAM)旨在分析员工的劳动力和活动日志。 LAM 的主要工作是对员工与其分配的活动之间的潜在关系进行建模。 因此，它将计算员工与决定员工满意度的活动之间的分数。

基于这个分数，LAM 将开发预测模型来预测员工绩效，比较员工能力，并对员工活动进行质量评估。 它将根据员工的活动日志进一步创建预测分布表示。

14、股价指数预测系统

在这个项目中，您将构建一个预测系统来预测股票价格指数的波动性。 在这个混合模型中，长短期记忆 (LSTM)模型与多个GARCH（广义自回归条件异方差）型模型相结合。 这种组合将有助于支持和改善波动性聚类。

15、智能资产配置系统

该模型旨在计算从社交媒体收集的基于资产级情绪的时间序列数据。 它利用情感分析和文本挖掘方法与分配技术相结合。 此外，ML 模型使用长短期记忆 (LSTM)模型和各种不断发展的聚类技术来验证情绪数据与市场数据和统计数据的对比。 因此，该项目的主要目标是捕捉智能资产配置的市场情绪。

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