10 پروژه یادگیری ماشینی چشمگیر برای افزودن به مجموعه پایتون

1. تشخیص تصویر: یک سیستم تشخیص تصویر بسازید که بتواند اشیاء موجود در تصاویر را شناسایی کند. می توانید از مجموعه داده محبوب ImageNet و یک شبکه عصبی از پیش آموزش دیده مانند VGG یا ResNet استفاده کنید یا مدل خود را آموزش دهید.

2. تجزیه و تحلیل احساسات: یک سیستم تجزیه و تحلیل احساسات ایجاد کنید که می تواند متن را به عنوان مثبت، منفی یا خنثی طبقه بندی کند. می‌توانید از مجموعه داده‌ای از نقدهای فیلم یا توییت‌ها برای آموزش مدل خود استفاده کنید.

3. چت بات: با استفاده از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین، یک ربات چت بسازید. شما می توانید از چارچوبی مانند TensorFlow یا PyTorch برای ایجاد یک شبکه عصبی که می تواند پرس و جوهای کاربر را درک کرده و به آنها پاسخ دهد، استفاده کنید.

4. موتور توصیه: یک موتور توصیه ایجاد کنید که می تواند محصولات یا محتوا را بر اساس تاریخچه مرور یا خرید کاربران به آنها پیشنهاد دهد. می توانید از یک رویکرد فیلتر مشارکتی یا یک رویکرد مبتنی بر محتوا برای ساخت مدل خود استفاده کنید.

5. تشخیص تقلب: یک سیستم تشخیص تقلب بسازید که می تواند ناهنجاری ها را در تراکنش های مالی تشخیص دهد. برای آموزش مدل خود می توانید از انواع الگوریتم های یادگیری ماشینی مانند رگرسیون لجستیک یا جنگل های تصادفی استفاده کنید.

6. فیلتر کردن هرزنامه: یک سیستم فیلتر هرزنامه ایجاد کنید که می تواند ایمیل ها را به عنوان هرزنامه یا غیر هرزنامه طبقه بندی کند. می توانید از مجموعه داده ای از ایمیل ها استفاده کنید و از تکنیک هایی مانند Naive Bayes یا SVM برای آموزش مدل خود استفاده کنید.

7. پیش‌بینی سری‌های زمانی: یک سیستم پیش‌بینی سری زمانی بسازید که بتواند مقادیر آینده را بر اساس داده‌های تاریخی پیش‌بینی کند. می توانید از تکنیک های مختلفی مانند ARIMA، LSTM یا Prophet برای ساخت مدل خود استفاده کنید.

8. تشخیص اشیاء: یک سیستم تشخیص اشیا ایجاد کنید که می تواند اشیاء را در تصاویر یا فیلم ها شناسایی و مکان یابی کند. می توانید از یک مدل از قبل آموزش دیده مانند YOLO یا Mask R-CNN استفاده کنید یا مدل خود را آموزش دهید.

9. انتقال سبک: یک سیستم انتقال سبک بسازید که می تواند سبک یک تصویر را به تصویر دیگر اعمال کند. می توانید از یک مدل از پیش آموزش دیده مانند انتقال سبک عصبی استفاده کنید یا مدل خود را آموزش دهید.

10. تشخیص صدا: یک سیستم تشخیص صدا ایجاد کنید که می تواند گویندگان را شناسایی و گفتار آنها را رونویسی کند. می توانید از یک مدل از قبل آموزش دیده مانند DeepSpeech استفاده کنید یا مدل خود را آموزش دهید.

اینها فقط چند ایده برای شروع شما هستند. وقتی صحبت از پروژه های یادگیری ماشینی می شود، امکانات بی پایان هستند، بنابراین با خیال راحت خلاق باشید و ایده های خود را ارائه دهید.