2025 년 초보자를위한 상위 30 개의 기계 학습 프로젝트

머신 러닝 여정에 착수 : AI를 마스터하기위한 30 개의 프로젝트

알고리즘이 질병을 즉시 진단하고 자율 주행 자동차가 원활하게 탐색하는 미래를 상상해보십시오. 기술은 우리의 요구를 예상합니다. 이것은 공상 과학이 아닙니다. 머신 러닝은 현실로 만들고 있습니다. 대화적인 챗봇에서 영화 추천 엔진에 이르기까지 기계 학습은 수많은 혁신을 연료로 연료를 공급하며 그 영향은 계속 증가하고 있습니다.

이 기술을 마스터 할 준비가 되셨습니까? 실습 프로젝트가 핵심입니다. 이 기사는 AI 어드벤처를 시작하기위한 30 개의 초보자 친화적 인 기계 학습 프로젝트를 제시합니다.

목차

• 초보자 기계 학습 프로젝트
  • 주택 가격 예측
  • 판매 예측
  • 음악 장르 분류
  • 대출 승인 예측
  • 쿠폰 상환 예측
  • 소셜 미디어 감정 분석
  • 고객 이탈 예측
  • 신용 카드 사기 탐지
  • 보험료 추정
  • 스마트 폰 기반 활동 인식
  • 구문 분석을 재개하십시오
• 중간 기계 학습 프로젝트
  • 음악 추천 시스템
  • 주가 예측
  • 영화 추천 시스템
  • 재고 수요 예측
  • 자전거 임대 수요 예측
  • 고객 세분화
  • 에너지 소비 예측
  • 식물 질병 진단 (이미지 기반)
  • 음성 인식
  • 교통 표지판 탐지
  • 음악 생성
  • 기계 학습 기반 언어 번역
  • 맞춤형 챗봇 개발
• 고급 머신 러닝 프로젝트
  • 음성 감정 인식
  • 시장 바구니 분석
  • 번호판 인식
  • COVID-19 예측 모델링
  • 시각 장애인에 대한 스마트 음성 비서
  • 손 제스처 인식
• 결론
• 자주 묻는 질문

초보자 기계 학습 프로젝트

이 프로젝트는 기본 기술을 구축하기 위해 간단한 문제에 중점을 둔 신규 이민자에게 이상적입니다.

1. 주택 가격 예측

크기, 객실 수 및 위치와 같은 기능을 사용하여 주택 가격을 예측하십시오. 회귀 문제에 대한 훌륭한 소개.

문제 : 주택 가격을 예측합니다.

시작 : 액세스 데이터 | 튜토리얼 : 여기에서 찾으십시오

2. 판매 예측

매일 역사적 판매 데이터를 사용하여 제품 판매를 예측하고 시간이 지남에 따라 상점 및 제품의 변화를 설명합니다.

문제 : 향후 판매를 예측하십시오.

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3. 음악 장르 분류

SVM 또는 KNN과 같은 알고리즘을 사용하여 오디오 파일을 장르 (예 : 디스코, 힙합)로 분류합니다. 학습 사운드 분류에 탁월합니다.

문제 : 음악 장르를 분류하십시오.

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4. 대출 승인 예측

고객 데이터 (성별, 결혼 상태 등)를 사용하여 대출 자격 예측을 자동화합니다. 이진 분류에 대한 실질적인 소개.

문제 : 대출 승인을 예측하십시오.

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5. 쿠폰 상환 예측

고객이 프로필에 따라 쿠폰을 사용하는지 여부를 예측합니다. 비즈니스를위한 귀중한 분류 문제.

문제 : 쿠폰 상환을 예측하십시오.

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6. 소셜 미디어 감정 분석

소셜 미디어 게시물을 정서를 분석하기 위해 긍정적, 부정 또는 중립으로 분류합니다. 비즈니스가 고객 인식을 이해하도록 도와줍니다.

문제 : 소셜 미디어 감정 분석.

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7. 고객 이탈 예측

고객이 사용 데이터를 사용하여 서비스를 중단할지 여부를 예측합니다. 통신, 금융 및 전자 상거래에서 일반적입니다.

문제 : 고객 이탈을 예측하십시오.

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8. 신용 카드 사기 탐지

사기 신용 카드 거래 감지 - 불균형 데이터 세트를 다루는 분류 문제.

문제 : 신용 카드 사기 감지.

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9. 보험료 추정

개인 정보를 기반으로 보험료를 예측합니다. 실제 응용 프로그램의 회귀 문제.

문제 : 보험료 예측.

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10. 스마트 폰 기반 활동 인식

스마트 폰 센서 데이터를 사용하여 인간 활동 (앉기, 걷기, 달리기)을 분류하십시오. 체력 및 건강 모니터링과 관련이 있습니다.

문제 : 인간 활동을 인식합니다.

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11. 구문 분석 이력서

NLP 기술을 사용하여 이력서에서 주요 정보 (이름, 연락처, 기술, 경험)를 추출하십시오.

문제 : 구문 분석이 재개됩니다.

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중간 및 고급 프로젝트는 유사한 구조를 따라 프로젝트 설명을 원본 텍스트의 설명으로 바꾸면서 동일한 형식과 이미지를 유지합니다. "시작 : 액세스 데이터 | 튜토리얼 : 여기에서 찾으십시오"자리 표시자는 일관성을 유지합니다.

위 내용은 2025 년 초보자를위한 상위 30 개의 기계 학습 프로젝트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!