Хорошо составленное портфолио машинного обучения является ключевым активом для любого специалиста по данным, стремящегося завоевать доверие и продемонстрировать свой опыт. В этой статье мы рассмотрим десять примеров портфельных проектов машинного обучения, которые подчеркивают ряд методов и способностей решения проблем, что позволяет начинающим специалистам по обработке данных выделиться в конкурентной области.
1. Прогноз цен на жилье с помощью регрессии
Создайте регрессионную модель для прогнозирования цен на жилье на основе таких характеристик, как местоположение, площадь в квадратных метрах и количество спален. Изучите различные алгоритмы регрессии и оптимизируйте производительность вашей модели.
2. Прогнозирование оттока клиентов
Разработайте модель классификации, которая прогнозирует вероятность оттока клиентов (отмены подписок) на основе исторического поведения и демографических данных.
3. Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей (CNN).
Создайте модель CNN для классификации изображений по различным категориям, например для определения пород собак или распознавания рукописных цифр.
4. Анализ настроений с помощью обработки естественного языка (НЛП).
Выполняйте анализ настроений на основе текстовых данных, оценивая настроения, выраженные в отзывах клиентов или публикациях в социальных сетях.
5. Прогнозирование временных рядов
Используйте анализ временных рядов для прогнозирования тенденций в финансовых или экономических данных, например прогнозирования цен на акции или потребления энергии.
6. Обнаружение мошенничества с обнаружением аномалий
Создайте модель обнаружения аномалий для выявления мошеннических транзакций с финансовыми данными, повысив безопасность бизнеса.
7. Рекомендательная система
Разработайте систему рекомендаций, которая предлагает продукты или контент пользователям на основе их предпочтений, используя подходы совместной фильтрации и контента.
