Машинное обучение можно определить как применение искусственного интеллекта (ИИ). Это также позволяет системам автоматически учиться и совершенствоваться на основе своего опыта без точного программирования. Машинное обучение очень важно в наше время. На самом деле главная причина в том, что он может решать реальные проблемы, которые усложняют жизнь людей. Сегодня это важный навык для всех амбициозных аналитиков данных и специалистов по данным. Обучение через проекты — хорошая идея. Проекты могут быстро улучшить ваши навыки машинного обучения. Если вы хотите добиться успеха, вам нужно начать разрабатывать проекты на основе машинного обучения.
Почему важны проекты на основе машинного обучения?
Как правило, для всех предприятий данные являются источником жизненной силы. Поэтому решения, основанные на данных, важны для бизнес-организаций. Машинное обучение может быть важным фактором для бизнеса при анализе данных о клиентах. Таким образом, они могут принимать важные решения, благодаря которым компания остается впереди конкурентов. Развитие в области искусственного интеллекта заставляет все больше ИТ-инженеров, специалистов по данным и других специалистов оценивать шансы на карьеру в области машинного обучения.
Где найти лучшие темы проектов?
Pantech eLearning является поставщиком услуг онлайн-обучения в T.Nagar в Ченнаи. Они предоставляют одни из лучших проектов на основе машинного обучения. Темы проекта помогут вам досконально изучить и понять технологию, чтобы построить успешную карьеру.
Ниже приведены 10 лучших проектов на основе машинного обучения, которые они предоставляют:
1. Обнаружение фейковых новостей
Этот проект предлагает применение методов Random Forest для обнаружения поддельных вводящих в заблуждение новостей, поступающих из ненадежных источников.
2. Прогнозирование результатов выборов на основе данных Twitter.
Здесь мы собираем все данные твиттера. Используя данные, мы извлекаем все будущее, а также получаем больше числовых данных. Поэтому мы применяем модель логистической регрессии для классификации значений и получаем более высокую оценку точности, например, выше 80%.
3. Прогноз уровня грунтовых вод
Модели для прогнозирования глубины грунтовых вод были разработаны на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) с различными комбинациями гидрологических параметров.
4. Анализ успеваемости учащихся
После изучения факторов, которые ранее использовались для прогнозирования успеваемости учащегося, мы выбираем наиболее релевантные атрибуты на основе их обоснования, а также корреляции с успеваемостью.
5. Распознавание жестов рук
Целью этого проекта является обсуждение нового подхода к распознаванию жестов рук, основанного на обнаружении некоторых базовых функций формы.
6. Поддельная идентификация профиля
В этом проекте мы придумали фреймворк, с помощью которого мы можем обнаружить поддельный профиль с помощью алгоритмов машинного обучения, чтобы социальная жизнь людей стала безопасной.
7. Обнаружение сердечных заболеваний с использованием больших данных
В нашем проекте предлагаемая система является точным прогнозированием проблемы сердечно-сосудистых заболеваний в здравоохранении. Легче анализировать масштабируемость больших данных здравоохранения, а также меньше затрат времени на эффективность данных при сердечных заболеваниях.
8. Обнаружение злоупотребления служебным положением на экзамене
В статье предлагается рабочий процесс для автоматического обнаружения аномального поведения в экзаменационном зале для автоматизированного прокторинга тестов в классах.
9. Обнаружение разжигания ненависти
Это направлено на классификацию текстового контента на ненавистнические или ненавистнические высказывания, и в этом случае метод может также определить целевые характеристики (т. е. типы ненависти, такие как раса и религия) в ненавистнических высказываниях.
10. Обнаружение вторжений с использованием классификации
Система обнаружения вторжений (IDS) — это система, которая отслеживает, а также анализирует данные для обнаружения любого вторжения в систему или сеть.
