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机器学习听起来很像是:平板电脑、计算机等各种形式的设备根据编程和大量数据来学习一些东西。它看起来像一个未来主义概念,而实际上每天都在我们的现实生活中被广泛应用,语音识别就是一个很好的例子。如同Siri 和 Alexa 这样的虚拟助手就是通过机器学习技术来实现语音提醒、回答问题、执行命令等功能。
随着机器学习的激增,越来越多的专业人士选择从事机器学习工程师的职业。而成为机器学习工程师最好的入门方法之一就是亲自动手开发一个项目,网上有许多免费资源课程。
今天我们就来简单聊一聊10个机器学习项目,先睹为快,上列表!
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接下来我们逐一介绍
流媒体时代,几乎每个人都会在媒体平台上观看自己喜欢的电影或电视节目。虽然有时我们自己也会苦于剧荒,不知道一剧终结后下一部何去何从,但是“过分聪明”的平台则通常会根据我们的历史记录和偏好来做出响应推荐。而这一过程就是通过机器学习来完成的。对于初学者来说,这是一个有趣且简单的项目。新程序员可以通过使用Python 或 R语言以及来自Movielens数据集的数据进行编码来练习。Movielens 数据集由 6,000 多个用户生成,目前包含 3,900 部超过百万评级的电影。
这个开源人工智能库是帮助初学者提高机器学习技能的神器。借助TensorFlow,学员可以使用这个智能库来创建数据流图、使用 Java 的项目以及一系列应用程序,其中还包括用于 Java 的 API。
虽然我们可能无法对未来的销售额做出精准预测,但使用机器学习却能为我们指明销售方向。例如,沃尔玛为45 个网点的 98 种产品提供数据集,然后开发人员可以访问按地点和部门划分的每周销售信息。此范围项目的目的在于通过优化渠道和库存计划从而做出更好的数据驱动决策。
与销售预测类似,股价预测基于过去价格、波动率指数和基本面指标的数据集。初学者可以从这样的项目开始,然后使用股票市场数据集来创建未来几个月的预测。通过这种方法我们可以更好地熟悉怎样通过大量数据集来创建预测。从 Quantopian 或Quandl下载股票市场数据集,开始练习吧!
如今,移动设备都能自动检测出我们在哪些时间进行了哪些特定活动,比如跑步、骑自行车、散步等。这些都是机器学习在发挥作用。想要练习此类项目,机器学习工程师新手需要引用一个数据集,其中包含通过配备惯性传感器的移动设备收集的少数人(当然越多越好)的健身活动记录。然后,学员可以构建分类模型,以便准确预测未来的活动。这也可以帮助我们了解如何解决多分类问题。
购买新的或不熟悉的葡萄酒可能有些冒险,万一不对口,也会成为“人生一憾事”。除非你是一位通晓各种判定因素(如年份和价格)的专家,否则不能准确判定出某款葡萄酒是否具有高品质。葡萄酒质量数据集中就包含这样的细节,它可以帮助我们通过机器学习来预测出葡萄酒的质量,这个项目是不是很有趣?此外,通过这个项目,ML 初学者可以获得数据可视化、数据探索、回归模型和 R 编程方面的经验。
这个机器学习项目使用的数据集可以帮我们确定乳腺肿瘤可能是恶性还是良性。项目会综合考虑各种因素,包括肿块的厚度、裸核的数量和有丝分裂等。这也是机器学习专业新手士练习R 编程的绝佳机会。
鸢尾花数据集非常有名,也是适合初学者的最古老、最简单的机器学习项目之一。通过这个项目,学习者必须弄清楚处理数值和数据的基础知识。数据点包括按长度和宽度划分的萼片和花瓣的大小。使用机器学习,一个成功的项目将鸢尾花分为三个物种之一。
浏览推文时,能快速筛选出包含特定关键词和信息的文章是一种超级棒的体验。想要实现这种功能,只需要练习一个初学者级别的机器学习项目。程序员创建一种算法,该算法通过自然语言处理器运行抓取的推文来确定哪些更可能匹配特定主题、谈论某些个人等等,是不是so easy?
这种类型的项目是练习深度学习和神经网络(机器学习中图像识别的基本要素)的绝佳方法。初学者还可以学习如何将像素数据转换为图像,以及如何使用逻辑回归和 MNIST 数据集。
如果你的目标是锁定一门从基础知识到机器学习算法开发和无监督学习等高级技术都包含在内的系统课程,那么建议考虑一下Simplilearn 的机器学习认证培训课程。它为初学者提供了一系列机器学习项目,包括超过 25 个机器学习练习。该课程还包括 44 小时的讲师指导培训和机器学习专家的指导课程。
发现一门好课程,义无反顾地为自己做一次投资,不久后会庆幸自己此时的决定有多明智。
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