5 ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes

El aprendizaje automático implica el uso de inteligencia artificial para permitir que las máquinas aprendan y mejoren automáticamente una tarea a partir de la experiencia sin programarlas específicamente sobre esa tarea. Este proceso comienza brindándoles datos de buena calidad, también llamados datos de entrenamiento, y luego entrena las máquinas mediante la construcción de varios modelos de aprendizaje automático utilizando los datos y diferentes algoritmos. La elección de los algoritmos depende de qué tipo de datos tenemos y qué tipo de tarea estamos realizando para hacer predicciones o decisiones. 

Como sabe, ninguna cantidad de teoría puede reemplazar la práctica práctica. Las teorías y las lecciones en línea pueden calmarlo y llevarlo a una falsa creencia de dominio porque el código y la solución están justo frente a usted. Pero una vez que intente aplicarlo, es posible que descubra que es más difícil de lo que parece. Así que aquí están los 5 proyectos para principiantes más importantes e interesantes en Machine Learning para ayudarlo a mejorar sus habilidades aplicadas de Machine Learning rápidamente, que también puede agregar a su cartera o currículum.

1. Predictor del precio de las acciones

El predictor de precios de acciones es un sistema de aprendizaje automático que aprende sobre el desempeño actual de una empresa y, en base a esto, predice los precios futuros de las acciones. Para comenzar a trabajar con datos del mercado de valores, puede predecir y realizar un problema de aprendizaje automático simple, como predecir movimientos de precios de 6 meses en función de indicadores fundamentales o crear modelos de series temporales, o incluso redes neuronales recurrentes, en el delta entre la volatilidad implícita y real de informe trimestral de una organización. También se puede ampliar este proyecto para encontrar acciones similares en función de sus movimientos de precios y otros factores y buscar períodos en los que sus precios divergen.

2. Sistema de recomendación musical

Este es otro y uno de los proyectos de aprendizaje automático más populares y se puede utilizar en diferentes esferas. Es posible que esté muy familiarizado con un sistema de recomendación de música si ha usado aplicaciones como JioSaavn o Spotify. El sistema recomienda algunas canciones en función de las canciones que te han gustado o que has escuchado. ¿Cómo hace esto el sistema? Este es un ejemplo típico donde se puede aplicar el aprendizaje automático. Esto se puede ampliar aún más para el sistema de recomendaciones que utilizan muchos sitios de comercio electrónico para sugerir otros productos que le gustaría comprar con el actual o se puede ampliar para el sistema de recomendaciones en aplicaciones como Netflix o Amazon Prime. 

3. Previsión de ventas 

El objetivo de este otro proyecto de aprendizaje automático interesante pero apto para principiantes es pronosticar o predecir las ventas de cada departamento en cada punto de venta. La predicción debe hacerse de tal manera que ayude a la empresa a tomar mejores decisiones basadas en datos para la optimización del canal y la planificación del inventario. Para esto, puede usar conjuntos de datos de Walmart, que tienen datos de ventas de 98 productos en 45 puntos de venta. Los conjuntos de datos contienen ventas por tienda, por departamento cada semana y también contienen eventos de descuento seleccionados que afectan las ventas y deben tenerse en cuenta.

4. Predicción del precio de la vivienda

El objetivo de este interesante pero importante proyecto de aprendizaje automático es predecir el precio de venta de una casa nueva mediante la aplicación de conceptos básicos de aprendizaje automático sobre los datos de precios de la vivienda utilizando algunos de los datos bien conocidos sobre la casa, como su tamaño, ubicación, instalaciones, etc. Para comenzar con este proyecto, puede usar el conjunto de datos de precios de casas de Boston, que consta de precios de casas en diferentes lugares de Boston. El conjunto de datos también consta de información sobre áreas de negocios no minoristas, la edad de las personas propietarias de una casa, la tasa de criminalidad en esa localidad y varios otros atributos. 

5. Análisis de sentimiento

Un analizador de sentimientos aprende sobre varios sentimientos detrás de un contenido a través del aprendizaje automático y predice lo mismo usando IA. Al crear un sistema ML que analice el sentimiento detrás de los textos o una publicación, podría ser mucho más fácil para las organizaciones conocer y comprender mejor el comportamiento de sus consumidores. Los datos de Twitter se tienen en cuenta como un punto de entrada definitivo para que los principiantes practiquen problemas de aprendizaje automático de análisis de sentimientos. Con los conjuntos de datos de Twitter, se puede obtener una combinación carismática de contenido de tweet y otros metadatos relacionados, como hashtags, ubicación, retweets, usuarios y muchos más, que allanan el camino para un análisis perspicaz. El principal problema en el que puede comenzar a trabajar como principiante es crear un modelo para clasificar las fotos de perfil de los usuarios como tristes, felices o neutrales.