Maison >Périphériques technologiques >IA >Top 30 projets d'apprentissage automatique pour les débutants en 2025
Embarquez dans votre parcours d'apprentissage automatique: 30 projets pour maîtriser l'IA
Imaginez un avenir où les algorithmes diagnostiquent instantanément les maladies, les voitures autonomes naviguent de manière transparente et la technologie prévoit nos besoins. Ce n'est pas de la science-fiction; L'apprentissage automatique en fait une réalité. Des chatbots conversationnels aux moteurs de recommandation de cinéma, les combustibles d'apprentissage automatique d'innombrations, et son impact continue de croître.
Prêt à maîtriser ces compétences? Les projets pratiques sont essentiels. Cet article présente 30 projets d'apprentissage automatique pour les débutants pour lancer votre aventure sur l'IA.
Ces projets sont idéaux pour les nouveaux arrivants, en se concentrant sur des problèmes simples pour développer des compétences fondamentales.
Prédire les prix des logements en utilisant des fonctionnalités telles que la taille, le nombre de chambres et l'emplacement. Une excellente introduction aux problèmes de régression.
Problème: prédire les prix des logements.
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Prévu sur les ventes de produits à l'aide de données sur les ventes historiques quotidiennes, tenant compte des changements dans les magasins et les produits au fil du temps.
Problème: prédire les ventes futures.
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Catégorisez les fichiers audio en genres (par exemple, disco, hip-hop) à l'aide d'algorithmes comme SVM ou KNN. Excellent pour apprendre la classification sonore.
Problème: classer les genres musicaux.
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Automatiser la prédiction de l'admissibilité au prêt à l'aide des données des clients (sexe, état matrimonial, etc.). Une introduction pratique à la classification binaire.
Problème: prédire l'approbation du prêt.
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Prédire si les clients rééchangeront les coupons en fonction de leurs profils. Un précieux problème de classification pour les entreprises.
Problème: prédire le rachat des coupons.
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Catégorisez les publications sur les réseaux sociaux comme positifs, négatifs ou neutres pour analyser le sentiment. Aide les entreprises à comprendre la perception des clients.
Problème: analyser le sentiment des médias sociaux.
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Prédire si les clients interrompent le service à l'aide de données d'utilisation. Commun dans les télécommunications, la finance et le commerce électronique.
Problème: prédire le désabonnement du client.
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Détecter les transactions de carte de crédit frauduleuses - un problème de classification traitant des ensembles de données déséquilibrés.
Problème: détecter la fraude par carte de crédit.
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Prédire les primes d'assurance en fonction des informations personnelles. Un problème de régression avec les applications du monde réel.
Problème: prédire les primes d'assurance.
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Classifiez les activités humaines (assis, marche, course) à l'aide des données du capteur de smartphone. Pertinent pour la forme physique et la surveillance de la santé.
Problème: reconnaître les activités humaines.
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Extraire les informations clés (nom, contact, compétences, expérience) de CV à l'aide de techniques NLP.
Problème: l'analyse reprend.
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Des projets intermédiaires et avancés suivent une structure similaire, en remplaçant les descriptions du projet par celles du texte d'origine tout en conservant le même formatage et l'image. Les espaces réservés "Start: Access Data | Tutorial: Find Here" resteraient cohérents.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!