Top 10 проектов по машинному обучению Kaggle, чтобы стать специалистом по анализу данных в 2024 году

Top 10 проектов по машинному обучению на Kaggle, чтобы стать специалистом по анализу данных к 2024 году

 

В постоянно развивающемся мире технологий роль специалистов по обработке данных и аналитиков стала важной для каждой организации для нахождения фактов, основанных на данных, для принятия решений. Kaggle, платформа, которая объединяет специалистов по обработке данных и энтузиастов машинного обучения, становится центральной платформой для совершенствования навыков обработки данных и машинного обучения. По мере приближения 2024 года спрос на опытных специалистов по обработке данных продолжает значительно расти, что делает это благоприятным временем для осуществления вашего пути в этой динамичной области.

Итак, в этой статье вы узнаете о 10 лучших проектах по машинному обучению Kaggle, над которыми следует работать в 2024 году, что может помочь вам приобрести практический опыт в решении проблем науки о данных. Реализуя эти проекты, вы получите всеобъемлющий опыт обработки данных, от предварительной обработки данных и исследовательского анализа данных до разработки продвинутых моделей машинного обучения.

Давайте вместе исследуем захватывающий мир науки о данных и поднимем свои навыки на новый уровень в 2024 году.

 

Проект 1: Классификация пород собак

 

Идея: В этом проекте вам нужно реализовать модель глубокого обучения, которая поможет распознавать и классифицировать породу собаки на основе входных изображений, предоставленных пользователем в тестовой среде. Изучая эту классическую задачу классификации изображений, вы узнаете об одной из известных архитектур глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks – CNN), и их применение к реальным проблемам.

Набор данных: Поскольку это задача с учителем, набор данных будет состоять из помеченных изображений различных пород собак. Один из наиболее популярных вариантов для реализации этой задачи – это свободно доступный набор данных “Stanford Dogs Dataset” на Kaggle.

  

Технологии: На основе вашего опыта для реализации этой задачи классификации изображений можно использовать библиотеки и фреймворки Python, такие как TensorFlow или PyTorch.

Реализация: Сначала вам нужно предварительно обработать изображения, разработать архитектуру CNN с различными слоями, обучить модель и оценить ее производительность с помощью метрик оценки, таких как точность и матрица ошибок.

 

Проект 2: Развертывание модели машинного обучения с помощью Gradio

 

Идея: В этом проекте вы познакомитесь с практическими аспектами развертывания модели машинного обучения с использованием Gradio. Эта пользовательская библиотека упрощает развертывание моделей с почти нулевыми требованиями к кодированию. Данный проект акцентирует внимание на доступности моделей машинного обучения через простой интерфейс и их использовании в режиме реального времени.

Набор данных: В зависимости от постановки задачи – от классификации изображений до обработки естественного языка, можно выбрать соответствующий набор данных, и в соответствии с этим можно выбрать алгоритм при сохранении различных факторов, таких как время отклика для прогнозирования и точность и т. д., и затем развернуть его.

Технологии: Gradio для развертывания, а также необходимые библиотеки для разработки моделей (например, TensorFlow, PyTorch).

Реализация: Сначала обучите модель, затем сохраните веса, которые являются обучаемыми параметрами, которые помогают делать прогнозы, и, наконец, интегрируйте их с Gradio, чтобы создать простой пользовательский интерфейс и развернуть модель для интерактивного прогнозирования.

 

Проект 3: Обнаружение фейковых новостей с использованием обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP)

 

Идея: В этом проекте вам нужно разработать модель машинного обучения, которая поможет определить разницу между реальными и фейковыми новостными статьями, собранными из различных приложений социальных медиа с использованием техник обработки естественного языка. В этом проекте необходимы предварительная обработка текста, извлечение признаков и классификация.

Набор данных: Используйте наборы данных, содержащие помеченные новостные статьи, такие как “Fake News Dataset” на Kaggle.

  

Технологии: Библиотеки обработки естественного языка, такие как NLTK или spaCy, и алгоритмы машинного обучения, такие как наивный Байесовский классификатор или модели глубокого обучения.

Реализация: Вы будете токенизировать и очищать текстовые данные, извлекать соответствующие признаки, обучать модель классификации и оценивать ее производительность с помощью метрик, таких как точность, полнота и F1-мера.

 

Проект 4: Система рекомендации фильмов

 

Идея: В этом проекте вы должны создать систему рекомендаций, которая автоматически предлагает пользователям фильмы или веб-сериалы на основе их предыдущих просмотров через связанные платформы. Системы рекомендаций, подобные Netflix и Amazon Prime, широко используются в потоковых медиа для улучшения пользовательского опыта.

Набор данных: Обычно используются наборы данных MovieLens или IMDb, содержащие оценки пользователей и информацию о фильмах.

Технологии: Алгоритмы коллаборативной фильтрации, факторизация матриц и фреймворки систем рекомендаций, такие как Surprise или LightFM.

Реализация: Вы исследуете взаимодействия пользователей с элементами, создадите алгоритм рекомендаций, оцените его производительность с помощью метрик, таких как средняя абсолютная ошибка, и настроите модель для лучших предсказаний.

 

Проект 5: Сегментация клиентов

 

Идея: В этом проекте вам необходимо создать модель машинного обучения для сегментации клиентов на основе их предыдущего поведения при покупках, чтобы при повторном посещении тот же клиент система могла рекомендовать прошлые товары для увеличения продаж. Таким образом, используя сегментацию, организации могут нацеливать маркетинговые и персонализированные услуги на всех клиентов.

Набор данных: Поскольку это своего рода задача машинного обучения без учителя, для таких задач не потребуются метки, и вы можете использовать наборы данных, содержащие данные о транзакциях клиентов, онлайн-розничные наборы данных или любые связанные с электронной коммерцией наборы данных, такие как с Amazon, Flipkart и т. д.

Технологии: Различные алгоритмы кластеризации из класса алгоритмов машинного обучения без учителя, такие как K-средних или иерархическая кластеризация (дивизионная или агломеративная), для сегментации клиентов на основе их поведения.

Реализация: Сначала вам необходимо обработать данные о транзакциях, включая визуализацию данных, а затем применить различные алгоритмы кластеризации, визуализировать сегменты клиентов на основе других образованных моделью кластеров, проанализировать характеристики каждого сегмента для получения маркетинговых инсайтов, а затем оценить их с помощью разных метрик, таких как оценка силуэта и т. д.

 

Проект 6: Прогнозирование цен на акции

 

Идея: Поведение акций немного случайно, но с помощью машинного обучения можно прогнозировать приближенные цены акций, используя исторические финансовые данные путем учета изменчивости в данных. В этом проекте используется анализ временных рядов и прогнозирование для моделирования динамики разных цен на акции в различных секторах, таких как банковском, автомобильном и т. д.

  

Набор данных: Вам понадобятся исторические цены акций, включающие открытие, максимум, минимум, закрытие, объем и т. д. в разных временных рамках, включая ежедневные или минутные цены и объемы.

Технологии: Вы можете использовать разные техники для анализа моделей временных рядов, такие как автокорреляционная функция и модели прогнозирования, включая авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA), нейронные сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) и т. д.

Реализация: Сначала вам необходимо обработать данные временных рядов, включая их декомпозицию, такую как циклическая, сезонная, случайная и т. д., затем выбрать подходящую модель прогнозирования для обучения модели и, наконец, оценить ее производительность с помощью метрик, таких как средняя квадратичная ошибка, средняя абсолютная ошибка или корень среднеквадратичной ошибки.

 

Проект 7: Распознавание эмоций в речи

 

Идея: В этом проекте вам необходимо разработать модель, которая может распознавать разные типы эмоций в разговорных языках, такие как гнев, счастье, безумие и т. д., что включает обработку аудиоданных, полученных от разных людей, и применение методов машинного обучения для классификации эмоций.

  

Набор данных: Используйте наборы данных с помеченными аудиофрагментами, такие как набор данных “RAVDESS”, содержащий записи эмоциональной речи.

Технологии: Техники обработки сигналов для извлечения признаков, модели глубокого обучения для анализа звука.

Реализация: Вы будете извлекать признаки из аудио данных, разрабатывать нейронную сеть для распознавания эмоций, обучать модель и оценивать ее производительность с использованием метрик, таких как точность и матрица путаницы.

 

Проект 8: Система прогнозирования продаж

 

Идея: В этом проекте вам необходимо создать систему прогнозирования будущих продаж на основе исторических данных о продажах. Этот проект является неотъемлемым для бизнеса, чтобы оптимизировать запасы и планировать будущий спрос.

Набор данных: Исторические данные о продажах товаров или услуг, включая информацию о объеме продаж, времени и других факторах.

Технологии: Методы прогнозирования временных рядов, модели регрессии и фреймворки машинного обучения.

Реализация: В первую очередь вы будете предварительно обрабатывать данные о продажах, выбирать подходящую модель прогнозирования или регрессии, обучать модель и оценивать ее производительность с использованием метрик, таких как среднеквадратичная ошибка или R-квадрат.

 

Проект 9: Система классификации цифр с использованием набора данных MNIST

 

Идея: В этом проекте вам необходимо создать модель для классификации рукописных цифр с использованием набора данных MNIST. Этот проект является введением в основы классификации изображений и часто рассматривается как отправная точка для тех, кто только начинает изучать глубокое обучение.

Набор данных: Набор данных MNIST состоит из черно-белых изображений рукописных цифр (0-9).

  

Технологии: Сверточные нейронные сети (CNN) с использованием таких фреймворков, как TensorFlow или PyTorch.

Реализация: В первую очередь вам необходимо предварительно обработать данные изображений, разработать архитектуру CNN, обучить модель и оценить ее производительность с использованием метрик, например, точности и матрицы путаницы.

 

Проект 10: Обнаружение мошенничества с использованием кредитных карт

 

Идея: В этом проекте вам предстоит разработать модель машинного обучения для обнаружения мошеннических транзакций с использованием кредитных карт, что является важным для финансовых учреждений для повышения безопасности, защиты пользователей от мошеннических действий и облегчения совершения различных транзакций.

 Изображение из ResearchGate 

Набор данных: Поскольку это задача обучения с учителем, вам необходимо собрать набор данных, который содержит данные о транзакциях по кредитным картам с пометками об обмане и необманных транзакциях.

Технологии: Алгоритмы обнаружения аномалий, модели классификации, такие как Случайный лес или Метод опорных векторов, и фреймворки машинного обучения для реализации.

Реализация: В первую очередь необходимо предварительно обработать данные о транзакциях, обучить модель обнаружения мошенничества, настроить параметры для достижения оптимальной производительности и оценить модель с использованием метрик оценки классификации, таких как точность, полнота и ROC-AUC.

 

В заключение

 

Выводя итог, знакомство с Топ-10 проектами машинного обучения на платформе Kaggle было фантастическим. От раскрытия тайн пород собак и развертывания моделей машинного обучения с помощью Gradio до борьбы с фейковыми новостями и прогнозирования цен на акции, каждый проект предлагает уникальные возможности в разнообразной области науки о данных. Эти проекты помогают получить неоценимые знания для решения реальных проблем.

Не забывайте, что стать ученым-исследователем данных в 2024 году – это не только овладение алгоритмами или фреймворками, но и создание решений для сложных проблем, понимание разнообразных наборов данных и постоянное приспособление к изменяющемуся миру технологий. Продолжайте исследовать, оставайтесь любопытными и пусть результаты этих проектов помогут вам внести значимый вклад в мир науки о данных. Удачи в вашем непрерывном путешествии в динамичную и постоянно расширяющуюся сферу науки о данных!  

[Арьян Гарг](https://www.linkedin.com/in/aryan-garg-1bbb791a3/) – студент по направлению “Электротехника”, в настоящее время окончивший свою бакалавриат. Он интересуется веб-разработкой и машинным обучением. Он следует своим интересам и стремится больше работать в этих направлениях.