Top 30 Projekte für maschinelles Lernen für Anfänger im Jahr 2025

Geben Sie Ihre Reise für maschinelles Lernen an: 30 Projekte, um die KI zu meistern

Stellen Sie sich eine Zukunft vor, bei der Algorithmen sofort Krankheiten diagnostizieren, selbstfahrende Autos nahtlos navigieren, und die Technologie antizipiert unsere Bedürfnisse. Dies ist keine Science -Fiction; Maschinelles Lernen wirkt es Wirklichkeit. Von Konversations -Chatbots bis hin zu Filmemotoren von Filmempfehlungen treibt maschinelles Lernen unzählige Innovationen an und ihre Auswirkungen wachsen weiter.

Bereit, diese Fähigkeiten zu beherrschen? Praktische Projekte sind der Schlüssel. Dieser Artikel enthält 30 anfängerfreundliche Projekte für maschinelles Lernen, um Ihr KI-Abenteuer zu starten.

Inhaltsverzeichnis

• Projekte für maschinelles Lernen anfängern
  • Hauspreisvorhersage
  • Umsatzprognose
  • Musikgenre -Klassifizierung
  • Vorhersage der Kreditgenehmigung
  • Gutscheinerlösung Vorhersage
  • Social Media Sentiment Analysis
  • Kundschaftswanderungsvorhersage
  • Erkennung von Kreditkartenbetrug
  • Versicherungsprämienschätzung
  • Smartphone-basierte Aktivitätserkennung
  • Resume Parsing
• Intermediate maschinelles Lernensprojekte
  • Musikempfehlungssystem
  • Aktienkursvorhersage
  • Filmempfehlungssystem
  • Prognose der Bestandsnachfrage
  • Vorhersage für Fahrradverleihbedarf
  • Kundensegmentierung
  • Energieverbrauchsvorhersage
  • Diagnose von Pflanzenerkrankungen (bildbasierte)
  • Spracherkennung
  • Verkehrszeichenerkennung
  • Musikgenerierung
  • Sprachübersetzung auf maschinelles Lernbasis
  • Benutzerdefinierte Chatbotentwicklung
• Fortschrittliche Projekte für maschinelles Lernen
  • Sprachemotionserkennung
  • Marktkorbanalyse
  • Kennzeichenerkennung
  • COVID-19-Vorhersagemodellierung
  • Smart Voice Assistant für sehbehinderte Beeinträchtigung
  • Handgestikerkennung
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Projekte für maschinelles Lernen anfängern

Diese Projekte sind ideal für Neuankömmlinge und konzentrieren sich auf unkomplizierte Probleme, um grundlegende Fähigkeiten aufzubauen.

1. Hauspreisvorhersage

Vorhersagen Sie die Immobilienpreise anhand von Funktionen wie Größe, Anzahl der Zimmer und Standort. Eine großartige Einführung in Regressionsprobleme.

Problem: Vorhersage von Immobilienpreisen.

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2. Umsatzprognose

Prognose Produktverkäufe mit täglichen historischen Verkaufsdaten und berücksichtigen Änderungen in Geschäften und Produkten im Laufe der Zeit.

Problem: Prognose zukünftige Verkäufe.

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3. Musikgenreklassifizierung

Kategorisieren Sie Audiodateien in Genres (z. B. Disco, Hip-Hop) mit Algorithmen wie SVM oder KNN. Hervorragend zum Lernen von Klangklassifizierung.

Problem: Musikgenres klassifizieren.

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4. Vorhersage der Kreditgenehmigung

Automatisieren Sie die Vorhersage der Kreditberechtigung mithilfe von Kundendaten (Geschlecht, Familienstand usw.). Eine praktische Einführung in die binäre Klassifizierung.

Problem: Vorhersage der Kreditgenehmigung.

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5. Gutscheinerlösung Vorhersage

Prognostizieren Sie, ob Kunden Gutscheine basierend auf ihren Profilen einlösen. Ein wertvolles Klassifizierungsproblem für Unternehmen.

Problem: Vorhersage des Gutscheinerlösung.

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6. Analyse der Social Media Sentiment

Kategorisieren Sie Social -Media -Beiträge als positiv, negativ oder neutral, um die Stimmung zu analysieren. Hilft Unternehmen, die Kundenwahrnehmung zu verstehen.

Problem: Analysieren Sie Social Media Sentiment.

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7. Kundschaftswanderungsvorhersage

Prognostizieren Sie, ob Kunden den Service mithilfe von Nutzungsdaten einstellen. Häufig in Telekommunikation, Finanzen und E-Commerce.

Problem: Vorhersage des Kundenabweiches.

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8. Erkennung von Kreditkartenbetrug

Erkennen Sie betrügerische Kreditkartentransaktionen - ein Klassifizierungsproblem, das sich mit unausgewogenen Datensätzen befasst.

Problem: Kreditkartenbetrug erkennen.

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9. Versicherungsprämienschätzung

Vorhersage von Versicherungsprämien auf der Grundlage persönlicher Informationen. Ein Regressionsproblem mit realen Anwendungen.

Problem: Vorhersagen von Versicherungsprämien.

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10. Smartphone-basierte Aktivitätserkennung

Klassifizieren Sie menschliche Aktivitäten (sitzen, Gehen, Laufen) mithilfe von Smartphone -Sensordaten. Relevant für Fitness- und Gesundheitsüberwachung.

Problem: Erkennen Sie menschliche Aktivitäten.

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11. Analyse wieder aufnehmen

Extrahieren Sie Schlüsselinformationen (Name, Kontakt, Fähigkeiten, Erfahrung) aus Lebensläufen mithilfe von NLP -Techniken.

Problem: Analyse Lebensläufe.

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Intermediate und fortschrittliche Projekte folgen einer ähnlichen Struktur und ersetzen die Projektbeschreibungen durch die aus dem Originaltext, während die gleiche Formatierung und das gleiche Bild beibehalten. Die "Start: Zugriffsdaten | Tutorial: Hier finden Sie hier", werden Platzhalter konsistent bleiben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 30 Projekte für maschinelles Lernen für Anfänger im Jahr 2025. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!