面向初學者的 15 個令人興奮的 R 機器學習項目 [2022]

“機器學習和人工智能已經達到了一個關鍵的臨界點，並將越來越多地增強和擴展幾乎所有技術支持的服務、事物或應用程序。 至少到 2022 年，創建適應、學習和潛在自主行動的智能係統，而不是簡單地執行預定義指令，是技術供應商的主要戰場。”

這再真實不過了。 站在 2022 年，我們正在目睹人工智能和機器學習越來越多地湧入我們的日常生活。 這些智能技術幾乎支配了我們現在生活的方方面面，無論是醫療保健和教育，還是商業和治理。

AI 和 ML 技術在行業所有領域的採用增加了對合格和熟練的數據科學專業人員的需求。 但這並不意味著任何人都可以找到一個有前途的 AI/ML 工作角色——你需要正確的教育資格、技能，最重要的是，現實世界的項目來展示你的經驗。

開發現場項目可以讓您測試您的理論知識，提高您的技能，並確定您的核心優勢和劣勢。 隨著您不斷構建自己的項目，隨著時間的推移，您將對自己的專業知識和技能更有信心。

我們專門為希望進入機器學習領域的有志者創建了這篇文章。 在本文中，我們將重點介紹 R 中一些令人興奮的機器學習項目。由於 R 是統計計算的首選，因此它是構建機器學習項目的理想選擇。

在我們開始討論 R 中的機器學習項目之前，您應該了解構建機器學習項目所涉及的標準步驟：

• 問題定義——在您開始設計機器學習項目之前，您必須定義問題陳述，即您打算用模型解決什麼問題以及 ML 如何適應圖片。
• 數據準備——您必須研究手頭的數據集並確定它是結構化數據集還是非結構化數據集，是靜態數據集還是流式數據集，以及它將如何補充問題定義。 這個階段主要涉及清理和準備數據以進行處理。
• 算法評估——機器學習項目涉及不同的機器學習算法。 確定哪些算法最適合問題定義並保證結果的最大準確性至關重要。
• 數據特徵——在這個階段，您將確定數據集的哪些元素或特徵將用於機器學習項目，以及已經獲得的見解如何影響項目。
• 建模——您必須選擇一個特定的模型結構並找到改進它的方法。 此外，您必須將其與其他模型進行比較，以查看哪個模型適合問題陳述。
• 測試——顧名思義，測試意味著研究模型的結果並找到進一步改進它的方法。 分析一個小的變化如何影響模型的整體結果以及它如何影響以下步驟是至關重要的。

所以，事不宜遲，讓我們開始吧！

R 中的機器學習項目

1. 航空事故風險預測的機器學習模型

在這個項目中，您將構建一個用於航空事故風險預測的集成 ML 模型。 該項目旨在評估與航空相關的不確定和危險事件的風險。 在這裡，混合模型融合了 SVM 對非結構化數據的預測和深度神經網絡對結構化數據的集成。 該機器學習項目的重點是提高航空系統的安全水平，並通過準確預測異常事件的發生來量化風險。

2、勒索軟件家族分類

您將構建的項目將實施靜態分類技術來識別和分類勒索軟件。 它將首先將勒索軟件樣本轉換為 N-gram 序列。 然後，該模型將計算頻率-逆文檔頻率 (TF-IDF)，以促進勒索軟件的高級隔離。 最後，這成為 ML 模型對勒索軟件進行分類的輸入。 該 ML 模型還探索和分析了不同勒索軟件系列中操作碼之間的區別。

3. 惡意安卓應用檢測

這裡的想法是構建一個機器學習系統，可以檢測使用判別系統調用的有害 Android 應用程序。 該項目利用加權系統調用的絕對差異 (ADWSC)和排名系統調用使用大種群測試 (RSLPT)特徵選擇技術來修剪龐大的系統調用數據集。

雖然特徵選擇基於不同特徵之間的相關性，但這兩種選擇技術有助於發現最有益的特徵，這些特徵將進一步幫助以更高的準確性對惡意軟件樣本進行分類。 該機器學習項目的主要目的是找出惡意 Android 應用程序，同時將計算複雜度保持在最低水平。

4. 信用評分

該機器學習模型利用大數據進行信用評分。 從本質上講，信用評分模型利用社交網絡分析和手機數據來增強金融包容性並評估信用卡持有人的可信度。 通過使用跨越不同國家的大量相同信用的移動數據，該模型旨在提高統計性能，以增強信用決策過程。

5.生活模式

該機器學習項目旨在使用醫療保健系統的時間數據準確預測醫療保健分析中的異常情況，並預測患者的死亡率。 為此，該項目建議開發基於深度學習神經網絡的生命模型 (LM) 。 通過利用時間序列 (ITS) 張量的強度，神經網絡將根據每位患者的歷史醫療數據對他們的壽命進行建模。 結果將以簡短的時間序列的形式出現。

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6.活動預測系統

該活動預測系統基於循環神經網絡 (RNN)。 它是一個基於可穿戴傳感器的活動預測系統，將促進邊緣計算作為智能醫療基礎設施的一部分。

可穿戴設備將監控患者的活動，並使用傳感器提供的信息進一步預測他們的行為。 該模型旨在處理大規模、複雜的數據並促進快速計算以提高智能醫療系統的預測性能。

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7.支持向量機

在這個機器學習項目中，您將開發一個可擴展的支持向量機來檢測交通系統中的故障。 這裡的目的是創建一個有助於提高數據點處理速度的系統。 該模型使用基於 KNN 的 FSVM (KNN-FSVM) 方法來緩解交通系統中的故障檢測約束。

這種方法不僅減少了數據的維度，而且還揭示了訓練數據對於不平衡數據集的重要性。 此外，KNN-FSVM方法可以消除錯誤數據分類的限制，從而提高預測精度。

8. 水泵用電最小化系統

該機器學習項目建議結合使用 ML 和高級優化方法來處理和管理配水系統 (WDS)的計算複雜性。 該模型採用回歸技術和其他優化技術來解決混合整數問題。 對於能量估計，它使用曲線擬合技術。 使用半監督學習方法是該項目的最佳選擇，因為它有助於減少計算時間。

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9.音樂認知系統

在本項目中，您將利用不同的 ML 技術創建一個音樂認知系統，該系統可以理解和認知音樂，並通過霧計算自動生成樂譜。 該項目同時使用隱馬爾可夫模型和高斯混合模型來識別音樂及其獨特的特徵。 建議您使用多儀器識別場景來設計系統。 這將提高認知模型的整體性能。

10.入侵檢測系統

這是一個使用特徵選擇分析的基於異常的入侵檢測系統。 在這裡，您將構建一個混合模型，該模型對網絡事務數據使用不同的 ML 技術來分析入侵的範圍。 重點是將檢測時間保持在最短。 該模型將明確使用具有信息增益的投票算法來提取最佳數據特徵。 然後它將使用分類器來提高檢測系統的準確性。

11. 個性化市場籃子預測

這個個性化的購物籃預測系統建議為用戶創建一個推薦列表，以最好地滿足他們的需求和偏好。 您將設計一個模型，該模型將從客戶的購買歷史中提取和收集時間註釋重複序列 (TARS) 。 在下一步中，它將使用基於 TARS 的預測器 (TBP)來預測客戶的個性化產品籃。 用新產品的特徵分析現有建議列表產品的特徵有助於提高預測質量。

12. 移動網絡性能預測系統

該機器學習項目的目標是解決蜂窩網絡中的性能預測問題。 該模型將利用隨機森林 ML 技術將運營成本保持在最低水平。 這種技術也非常適合解決計算挑戰和資源分配問題。 雖然該模型將預測蜂窩網絡的性能，但它也應該能夠改善客戶體驗。

13. 潛在能力模型

該潛在能力模型 (LAM)旨在分析員工的勞動力和活動日誌。 LAM 的主要工作是對員工與其分配的活動之間的潛在關係進行建模。 因此，它將計算員工與決定員工滿意度的活動之間的分數。

基於這個分數，LAM 將開發預測模型來預測員工績效，比較員工能力，並對員工活動進行質量評估。 它將根據員工的活動日誌進一步創建預測分佈表示。

14、股價指數預測系統

在這個項目中，您將構建一個預測系統來預測股票價格指數的波動性。 在這個混合模型中，長短期記憶 (LSTM)模型與多個GARCH（廣義自回歸條件異方差）型模型相結合。 這種組合將有助於支持和改善波動性聚類。

15、智能資產配置系統

該模型旨在計算從社交媒體收集的基於資產級情緒的時間序列數據。 它利用情感分析和文本挖掘方法與分配技術相結合。 此外，ML 模型使用長短期記憶 (LSTM)模型和各種不斷發展的聚類技術來驗證情緒數據與市場數據和統計數據的對比。 因此，該項目的主要目標是捕捉智能資產配置的市場情緒。

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所以，你去 - R 中的 15 個有趣的機器學習項目！ 項目建設是一種有趣的學習體驗，只要您選擇讓您興奮並與您的興趣密切相關的主題。 從更小、更簡單的項目開始，以培養你的實踐技能，然後進入更高級的項目。 最後，始終確保您測試您的模型！

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