25 Projekte zum maschinellen Lernen für alle Niveaus

Warum ein Machine Learning Projekt starten?

Diese Projekte, die auf realen Anwendungen basieren, bieten eine umfassende Lernerfahrung in verschiedenen Bereichen und Technologien, die es den Teilnehmern ermöglicht, die Kluft zwischen Theorie und Praxis effektiv zu überbrücken. Die Vielfalt der Projekte sorgt für ein breites Lernspektrum, das es den Teilnehmern ermöglicht, wichtige Fähigkeiten von der Datenverarbeitung bis zur Modellbewertung zu verbessern und ein solides Portfolio aufzubauen, das ihre Fähigkeiten im maschinellen Lernen zeigt. 

Die Vorteile der Durchführung von Projekten zum maschinellen Lernen sind u. a: 

• Praktische Erfahrung. Die Durchführung solcher Projekte bietet praktische Erfahrung in der Anwendung theoretischer Kenntnisse auf reale Probleme und verbessert die grundlegenden Fähigkeiten im maschinellen Lernen.
• Portfolio building. Durch die Durchführung von Projekten kannst du ein solides Portfolio erstellen, das deine Fähigkeiten und Kenntnisse zeigt und deine Beschäftigungsfähigkeit in diesem wettbewerbsintensiven Bereich verbessert.
• Problemlösung. Die Projekte fördern innovative Problemlösungen und kritisches Denken und ermöglichen ein tieferes Verständnis der Funktionen des maschinellen Lernens.
• Kontinuierliches Lernen. Die Vielfalt der Projekte fördert die Erforschung und das kontinuierliche Lernen in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens.

Machine Learning Projekte für Einsteiger 

Diese Anfängerprojekte zum maschinellen Lernen befassen sich mit strukturierten, tabellarischen Daten. Du wendest die Fähigkeiten der Datenbereinigung, -verarbeitung und -visualisierung für analytische Zwecke an und nutzt das scikit-learn-Framework zum Trainieren und Validieren von Machine-Learning-Modellen. 

Wenn du zuerst die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens lernen möchtest, haben wir einen tollen Kurs zum maschinellen Lernen ohne Code. Du kannst dir auch einige unserer KI-Projekte ansehen, wenn du deine Fähigkeiten in diesem Bereich verbessern willst. 

 1. Taxitarife mit Zufallsforsten vorhersagen

Im Projekt "Predict Taxi Fares" (Taxifahrten vorhersagen) wirst du anhand des New Yorker Taxidatensatzes vorhersagen, an welchem Ort und zu welcher Zeit du den höchsten Fahrpreis verdienst. Du nutzt tidyverse zur Datenverarbeitung und -visualisierung. Um Ort und Zeit vorherzusagen, wirst du mit einem baumbasierten Modell wie dem Entscheidungsbaum und dem Zufallswald experimentieren. 

Das Projekt "Predict Taxi Fare" ist ein gelenktes Projekt, aber du kannst das Ergebnis auch mit einem anderen Datensatz replizieren, z. B. mit der Bike-Sharing-Nachfrage in Seoul. Die Arbeit an einem völlig neuen Datensatz hilft dir beim Debuggen des Codes und verbessert deine Problemlösungsfähigkeiten.

2. Song-Genres aus Audiodaten klassifizieren

Im Projekt "Classify Song Genres" wirst du den Song-Datensatz verwenden, um Lieder in zwei Kategorien zu klassifizieren: Hip-Hop" oder "Rock". Du prüfst die Korrelation zwischen den Merkmalen, normalisierst die Daten mit dem StandardScaler von scikit-learn, wendest die PCA (Principal Component Analysis) auf skalierte Daten an und visualisierst die Ergebnisse. 

Danach verwendest du das scikit-learn Logistic Regression und Decision Tree Modell, um die Ergebnisse zu trainieren und zu validieren. In diesem Projekt lernst du auch einige fortgeschrittene Techniken wie Klassenausgleich und Kreuzvalidierung kennen, um Modellverzerrungen und Overfitting zu reduzieren. 

Die Klassifizierung von Song-Genres aus Audiodaten ist ein angeleitetes Projekt. Du kannst das Ergebnis mit einem anderen Datensatz wiederholen, z. B. mit der Hotelbuchungsnachfrage. Du kannst damit vorhersagen, ob ein Kunde die Buchung stornieren wird oder nicht. 

3. Vorhersage von Kreditkartengenehmigungen

Im Projekt " Vorhersage von Kreditkartengenehmigungen" erstellst du eine automatische Kreditkartengenehmigungsanwendung mithilfe von Hyperparameter-Optimierung und logistischer Regression. 

Du wirst lernen, mit fehlenden Werten umzugehen, kategoriale Merkmale zu verarbeiten, Merkmale zu skalieren, mit unausgewogenen Daten umzugehen und automatische Hyperparameter-Optimierung mit GridCV durchzuführen. Dieses Projekt wird dich aus der Komfortzone des Umgangs mit einfachen und sauberen Daten herausführen. 

Bild vom Autor

Die Vorhersage von Kreditkartengenehmigungen ist ein angeleitetes Projekt. Du kannst das Ergebnis mit einem anderen Datensatz replizieren, z. B. mit den Darlehensdaten von LendingClub.com. Du kannst damit einen automatischen Kreditgenehmigungsvorhersager erstellen. 

4. Ladenverkäufe 

Store Sales ist ein Kaggle-Einstiegswettbewerb, bei dem die Teilnehmer verschiedene Zeitreihenmodelle trainieren, um ihre Punktzahl auf dem Leaderboard zu verbessern. 

In dem Projekt werden dir Verkaufsdaten zur Verfügung gestellt. Du bereinigst die Daten, führst eine umfangreiche Zeitreihenanalyse durch, skalierst Merkmale und trainierst das multivariate Zeitreihenmodell. 

Um deine Punktzahl in der Rangliste zu verbessern, kannst du Ensembling wie Bagging und Voting Regressors verwenden. 

Bild von Kaggle

Store Sales ist ein Kaggle-basiertes Projekt, bei dem du dir die Notizbücher der anderen Teilnehmer ansehen kannst. 

Um dein Verständnis von Zeitreihenprognosen zu verbessern, kannst du deine Fähigkeiten auf den Börsendatensatz anwenden und mit Facebook Prophet ein univariates Zeitreihenprognosemodell trainieren. 

5. Leben schenken: Blutspenden vorhersagen

In der Gib Leben: Projekt Blutspenden vorhersagen wirst du vorhersagen, ob ein Spender in einem bestimmten Zeitfenster Blut spenden wird oder nicht. Der im Projekt verwendete Datensatz stammt von einem mobilen Blutspendefahrzeug in Taiwan. Im Rahmen einer Blutspendeaktion fährt das Bluttransfusionszentrum zu verschiedenen Universitäten, um das Blut zu sammeln. 

In diesem Projekt verarbeitest du Rohdaten und speist sie in das TPOT Python AutoML (Automated Machine Learning) Tool ein. Es durchsucht Hunderte von Pipelines für maschinelles Lernen, um die beste für unseren Datensatz zu finden. 

Wir werden dann die Informationen aus TPOT nutzen, um unser Modell mit normalisierten Merkmalen zu erstellen und eine noch bessere Punktzahl zu erhalten. 

Bild vom Autor

Leben schenken: Blutspenden vorhersagen ist ein angeleitetes Projekt. Du kannst das Ergebnis auf einem anderen Datensatz wiederholen, z. B. auf den Einhorn-Unternehmen. Du kannst TPOT verwenden, um vorherzusagen, ob ein Unternehmen eine Bewertung von über 5 Milliarden erreicht. 

Lerne die Grundlagen des maschinellen Lernens, um mehr über überwachtes und unüberwachtes Lernen zu erfahren. 

Projekte zum maschinellen Lernen für Fortgeschrittene 

Diese Zwischenprojekte zum maschinellen Lernen konzentrieren sich auf die Datenverarbeitung und das Training von Modellen für strukturierte und unstrukturierte Datensätze. Lerne, den Datensatz zu bereinigen, zu verarbeiten und mit verschiedenen statistischen Tools zu erweitern. 

6. Die Auswirkungen des Klimawandels auf Vögel

Im Projekt " Auswirkungen des Klimawandels auf Vögel" trainierst du das logistische Regressionsmodell mit Hilfe von caret auf Vogelsichtungen und Klimadaten. Du führst Datenbereinigung und Verschachtelung durch, bereitest die Daten für räumliche Analysen vor, erstellst Pseudo-Abwesenheiten, trainierst glmnet-Modelle und visualisierst die Ergebnisse von vier Jahrzehnten auf der Karte. 

Die Auswirkungen des Klimawandels auf Vögel ist ein angeleitetes Projekt zum maschinellen Lernen für die Mittelstufe. Du kannst das Ergebnis mit einem anderen Datensatz wiederholen, z. B. mit dem Datensatz für Airbnb-Listings. Du kannst caret verwenden, um den Preis der Angebote anhand von Merkmalen und Standorten vorherzusagen. 

Werde in 2 Monaten zum Machine Learning Scientist mit R und beherrsche verschiedene Visualisierungs- und Machine Learning R-Pakete. 

7. Finde die Ähnlichkeit von Filmen anhand von Plot-Zusammenfassungen

Im Projekt "Find Movie Similarity from Plot Summaries" nutzt du verschiedene NLP (Natural Language Processing) und KMeans, um die Ähnlichkeit zwischen Filmen auf der Grundlage der Handlung aus IMDB und Wikipedia vorherzusagen. 

Du wirst lernen, die Daten zu kombinieren, Tokenisierung und Stemming am Text durchzuführen, sie mit TfidfVectorizer zu transformieren, Cluster mit dem KMeans-Algorithmus zu erstellen und schließlich das Dendrogramm zu zeichnen.

Versuche, das Ergebnis mit einem anderen Datensatz zu wiederholen, z. B. mit dem Netflix Movie-Datensatz.

8. Die heißesten Themen im maschinellen Lernen

Im Projekt Hottest Topics in Machine Learning (Heißeste Themen im maschinellen Lernen ) nutzt du Textverarbeitung und LDA (Lineare Diskriminanzanalyse), um die neuesten Trends im maschinellen Lernen aus der großen Sammlung der NIPS-Forschungsarbeiten zu entdecken. Du führst Textanalysen durch, verarbeitest die Daten für die Wortwolke, bereitest Daten für die LDA-Analyse vor und analysierst Trends mit LDA.

9. Naive Bienen: Arten aus Bildern vorhersagen

Auf der Website Naive Bienen: Vorhersage von Arten aus Bildern Projekt: Du bearbeitest das Bild und trainierst das SVM-Modell (Support Vector Classifier), um zwischen einer Honigbiene und einer Hummel zu unterscheiden. Du bearbeitest und verarbeitest die Bilder, indem du die Merkmale extrahierst und sie in eine einzige Zeile verflachst, StandardScaler und PCA verwendest, um die Daten für das Modell vorzubereiten, das SVM-Modell trainierst und die Ergebnisse validierst. 

10. Sprachliche Emotionserkennung mit librosa

Im Projekt Speech Emotion Recognition with Librosa verarbeitest du Tondateien mit Librosa, Tondatei und sklearn for the MLPClassifier, um Emotionen aus Tondateien zu erkennen. 

Du wirst Sounddateien laden und verarbeiten, Merkmale extrahieren und das Multi-Layer-Perceptron-Klassifizierungsmodell trainieren. In diesem Projekt lernst du die Grundlagen der Audioverarbeitung, damit du ein Deep-Learning-Modell trainieren kannst, um eine bessere Genauigkeit zu erreichen. 

Bild von researchgate.net

Fortgeschrittene Machine Learning Projekte 

Diese fortgeschrittenen Projekte zum maschinellen Lernen konzentrieren sich auf den Aufbau und das Training von Deep-Learning-Modellen und die Verarbeitung unstrukturierter Datensätze. Du wirst Faltungsneuronale Netze, Gated Recurrent Units, große Sprachmodelle und Reinforcement Learning Modelle trainieren.

11. Baue Rick Sanchez Bot mit Transformers

Im Projekt Build Rick Sanchez Bot Using Transformers verwendest du DialoGPT und die Hugging Face Transformer-Bibliothek, um deinen KI-gesteuerten Chatbot zu bauen. 

Du verarbeitest und transformierst deine Daten, baust das Large-scale Pretrained Response Generation Model (DialoGPT) von Microsoft auf dem Datensatz der Rick and Morty-Dialoge auf und stimmst es ab. Du kannst auch eine einfache Gradio-App erstellen, um dein Modell in Echtzeit zu testen: Rick & Morty Block Party. 

12. ASL-Erkennung mit Deep Learning

Im ASL-Erkennungsprojekt wirst du Keras verwenden, um ein CNN (Convolutional Neural Network) für die Klassifizierung von Bildern in amerikanischer Gebärdensprache zu erstellen. 

Du wirst die Bilder visualisieren und die Daten analysieren, die Daten für die Modellierungsphase aufbereiten, den Bilddatensatz zusammenstellen, trainieren und CNN darauf anwenden und die falschen Vorhersagen visualisieren. Du wirst die falschen Vorhersagen nutzen, um die Leistung des Modells zu verbessern. 

Lies ein Deep Learning-Tutorial, um die Grundlagen und realen Anwendungen zu verstehen. 

13. Naive Bienen: Deep Learning mit Bildern

Im Projekt "Naïve Bees" wirst du ein Deep-Learning-Modell erstellen und trainieren, um Bilder von Honigbienen und Hummeln zu unterscheiden. Du wirst mit der Verarbeitung von Bild- und Etikettendaten beginnen. 

Dann normalisierst du das Bild und teilst den Datensatz in Test und Auswertung. Danach baust und kompilierst du mit Keras tiefe Faltungsneuronale Netze und trainierst und evaluierst die Ergebnisse.  

14. Aktienmarktanalyse und -prognose mit Deep Learning

Im Projekt " Aktienmarktanalyse und -prognose" wirst du GRUs (Gated Recurrent Unit) verwenden, um Deep-Learning-Prognosemodelle für die Vorhersage der Aktienkurse von Amazon, IBM und Microsoft zu erstellen. 

Im ersten Teil tauchst du tief in die Zeitreihenanalyse ein, um mehr über Trends und Saisonalität von Aktienkursen zu erfahren. Anschließend nutzt du diese Informationen, um deine Daten zu verarbeiten und ein GRU-Modell mit PyTorch zu erstellen. Für eine Anleitung kannst du dir den Quellcode auf GitHub ansehen. 

Bild von Soham Nandi

15. Reinforcement Learning für Connect X

Der Connect X ist ein Einstiegssimulationswettbewerb von Kaggle. Baue einen RL-Agenten (Reinforcement Learning), um gegen andere Kaggle-Wettbewerbsteilnehmer anzutreten. 

Du lernst zunächst, wie das Spiel funktioniert und erstellst einen Dummy-Agenten, der als Grundlage dient. Danach fängst du an, mit verschiedenen RL-Algorithmen und Modellarchitekturen zu experimentieren. Du kannst versuchen, ein Modell mit Deep Q-learning oder dem Proximal Policy Optimization Algorithmus zu erstellen.

Gif von Connect X | Kaggle

Beginne deine professionelle Reise zum maschinellen Lernen mit dem Berufswunsch Machine Learning Scientist with Python. 

Projekte zum maschinellen Lernen für Studenten im letzten Studienjahr

Für die Abschlussarbeit musst du eine bestimmte Zeit aufwenden, um eine einzigartige Lösung zu erarbeiten. Du erforschst verschiedene Modellarchitekturen, verwendest verschiedene Frameworks für maschinelles Lernen, um die Datensätze zu normalisieren und zu erweitern, verstehst die Mathematik hinter dem Prozess und schreibst eine Abschlussarbeit, die auf deinen Ergebnissen basiert. 

16. Mehrsprachige ASR mit Transformatoren 

Im mehrsprachigen ASR-Modell wirst du das Wave2Vec XLS-R-Modell mit türkischen Audiodaten und Transkriptionen verfeinern, um ein automatisches Spracherkennungssystem aufzubauen. 

Zuerst wirst du die Audiodateien und den Textdatensatz verstehen, dann einen Text-Tokenizer verwenden, Merkmale extrahieren und die Audiodateien verarbeiten. Danach erstellst du einen Trainer, eine WER-Funktion, lädst vortrainierte Modelle, stimmst Hyperparameter ab und trainierst und evaluierst das Modell. 

Du kannst die Hugging Face-Plattform nutzen, um die Modellgewichte zu speichern und Web-Apps zu veröffentlichen, die Sprache in Echtzeit transkribieren: Streaming Urdu Asr.

Bild von huggingface.co

17. One-Shot-Gesichtsstylisierung

Im Projekt One Shot Face Stylization kannst du entweder das Modell verändern, um die Ergebnisse zu verbessern, oder JoJoGAN auf einem neuen Datensatz feinjustieren, um deine Stylisierungsanwendung zu erstellen. 

Es verwendet das Originalbild, um ein neues Bild mithilfe der GAN-Inversion und der Feinabstimmung eines vortrainierten StyleGAN zu erzeugen. Du wirst verschiedene generative adversarische Netzwerke verstehen. Danach fängst du an, einen gepaarten Datensatz zu sammeln, um einen Stil deiner Wahl zu erstellen. 

Dann wirst du mit Hilfe einer Beispiellösung der vorherigen Version von StyleGAN mit dem neuen Architekten experimentieren, um realistische Kunst zu produzieren. 

Das Bild wurde mit JoJoGAN erstellt

18. Personalisierte Modeempfehlungen von H&M

Im Projekt " Personalisierte Modeempfehlungen" von H&M erstellst du Produktempfehlungen, die auf früheren Transaktionen, Kundendaten und Produktmetadaten basieren. 

Das Projekt testet deine Fähigkeiten in den Bereichen NLP, CV (Computer Vision) und Deep Learning. In den ersten Wochen lernst du die Daten kennen und erfährst, wie du verschiedene Funktionen nutzen kannst, um eine Grundlage zu schaffen. 

Erstelle dann ein einfaches Modell, das nur die Text- und kategorialen Merkmale verwendet, um Empfehlungen vorherzusagen. Danach gehst du dazu über, NLP und Lebenslauf zu kombinieren, um deine Punktzahl in der Rangliste zu verbessern. Du kannst das Problem auch besser verstehen, indem du dir die Diskussionen und den Code der Community ansiehst. 

Bild von H&M EDA FIRST LOOK

19. Reinforcement Learning Agent für Atari 2600

Im Projekt MuZero für Atari 2600 wirst du den Reinforcement Learning Agent mit dem MuZero-Algorithmus für Atari 2600-Spiele bauen, trainieren und validieren. Lies das Lernprogramm, um mehr über den MuZero-Algorithmus zu erfahren.  

Das Ziel ist es, eine neue Architektur zu bauen oder eine bestehende zu verändern, um die Punktzahl auf einer globalen Rangliste zu verbessern. Es wird mehr als drei Monate dauern, um zu verstehen, wie der Algorithmus beim Reinforcement Learning funktioniert. 

Dieses Projekt ist sehr mathematiklastig und erfordert von dir Pythonkenntnisse. Du kannst Lösungsvorschläge finden, aber um einen Spitzenplatz in der Welt zu erreichen, musst du deine Lösung bauen.

Gif vom Autor | Umarmendes Gesicht

20. MLOps End-To-End Machine Learning

Das MLOps End-To-End Machine Learning Projekt ist notwendig, damit du von Top-Unternehmen eingestellt werden kannst. Heutzutage suchen Personalverantwortliche nach ML-Ingenieuren, die End-to-End-Systeme mit MLOps-Tools, Datenorchestrierung und Cloud Computing erstellen können. 

In diesem Projekt wirst du einen Location Image Classifier mit TensorFlow, Streamlit, Docker, Kubernetes, cloudbuild, GitHub und Google Cloud bauen und einsetzen. Das Hauptziel ist es, die Erstellung und den Einsatz von Machine Learning-Modellen in der Produktion mithilfe von CI/CD zu automatisieren. Eine Anleitung findest du im Tutorial zu maschinellem Lernen, Pipelines, Einsatz und MLOps. 

Bild von Senthil E

Projekte zum maschinellen Lernen für den Portfolioaufbau

Für den Aufbau deines Portfolios für maschinelles Lernen brauchst du Projekte, die herausragen. Zeige dem Personalverantwortlichen, dass du Code in mehreren Sprachen schreiben kannst, verschiedene Frameworks für maschinelles Lernen verstehst, einzigartige Probleme mit maschinellem Lernen lösen kannst und das gesamte Ökosystem des maschinellen Lernens verstehst. 

21. BERT Textklassifikator auf Tensor Processing Unit 

Im Projekt BERT Text Classifier verwendest du das große Sprachmodell und stimmst es mithilfe der TPU (Tensor Processing Unit) auf die Sprache Arabizi ab. Du wirst lernen, Textdaten mit TensorFlow zu verarbeiten, die Modellarchitektur zu verändern, um bessere Ergebnisse zu erzielen, und sie mit Googles TPUs zu trainieren. Im Vergleich zu GPUs wird deine Trainingszeit um das 10-fache reduziert. 

Bild von Hugging Face

22. Bildklassifizierung mit Julia

Im Projekt Image Classification Using FastAI.jl verwendest du Julia, das für leistungsstarke Machine Learning-Aufgaben entwickelt wurde, um eine einfache Bildklassifizierung zu erstellen. Du wirst eine neue Sprache und ein maschinelles Lernsystem namens FastAI lernen. 

Außerdem lernst du die FastAI API kennen, um die imagenette2-160-Datensätze zu verarbeiten und zu visualisieren, das vortrainierte ResNet18-Modell zu laden und mit der GPU zu trainieren. Dieses Projekt eröffnet dir eine neue Welt, in der du mit Julia Deep Learning-Lösungen erforschen und entwickeln kannst. 

Bild vom Autor

23. Bildunterschriften-Generator

Im Projekt "Bildunterschriftengenerator" wirst du Pytorch verwenden, um CNN- und LSTM-Modelle zu erstellen, mit denen du Bildunterschriften generieren kannst. Du wirst lernen, Text- und Bilddaten zu verarbeiten, einen CNN-Encoder und einen RNN-Decoder zu bauen und ihn mit abgestimmten Hyperparametern zu trainieren. 

Um den besten Untertitelgenerator zu erstellen, brauchst du Kenntnisse über die Encoder-Decoder-Architektur, NLP, CNN, LSTM und Erfahrung in der Erstellung von Trainer- und Validierungsfunktionen mit Pytorch. 

Bild von Automatic Image Captioning Using Deep Learning

24. Musik mit neuronalen Netzen generieren

Im Projekt "Musik erzeugen" wirst du Music21 und Keras verwenden, um das LSTM-Modell für die Musikerzeugung zu erstellen. Du lernst etwas über MIDI-Dateien, Noten und Akkorde und trainierst das LSTM-Modell mit MIDI-Dateien. 

Außerdem lernst du, eine Modellarchitektur, Kontrollpunkte und Verlustfunktionen zu erstellen und Noten mit Hilfe von Zufallsdaten vorherzusagen. Das Hauptziel ist die Verwendung von MIDI-Dateien, um neuronale Netze zu trainieren, die Ausgabe des Modells zu extrahieren und sie in eine MP3-Musikdatei zu konvertieren. 

Bild von Sigurður Skúli | Musik generiert durch das LSTM-Netzwerk

25. Einsatz von Machine Learning-Anwendungen in der Produktion

Das Projekt "Deploying Machine Learning Application to the Production" ist sehr empfehlenswert für Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens, die nach besseren Möglichkeiten in diesem Bereich suchen. 

In diesem Projekt wirst du Anwendungen für maschinelles Lernen in der Cloud mit Plotly, Transformers, MLFlow, Streamlit, DVC, GIT, DagsHub und Amazon EC2 einsetzen. Es ist die perfekte Möglichkeit, deine MLOps-Fähigkeiten zu präsentieren. 

Bild von Zoumana Keita

Wie beginnt man ein Machine Learning Projekt?

Bild vom Autor

Es gibt keine Standardschritte für ein typisches maschinelles Lernprojekt. Es kann sich also nur um die Datenerfassung, die Datenaufbereitung und das Modelltraining handeln. In diesem Abschnitt lernen wir die Schritte kennen, die erforderlich sind, um ein produktionsreifes Machine-Learning-Projekt zu erstellen. 

Problemdefinition

Du musst das Geschäftsproblem verstehen und eine ungefähre Vorstellung davon haben, wie du maschinelles Lernen einsetzen willst, um es zu lösen. Suche nach Forschungsarbeiten, Open-Source-Projekten, Tutorials und ähnlichen Anwendungen, die von anderen Unternehmen genutzt werden. Achte darauf, dass deine Lösung realistisch ist und die Daten leicht verfügbar sind. 

Datenerhebung

Du sammelst Daten aus verschiedenen Quellen, bereinigst und kennzeichnest sie und erstellst Skripte für Datenvalidierungen. Stelle sicher, dass deine Daten nicht verzerrt sind oder sensible Informationen enthalten. 

Datenaufbereitung 

Fülle fehlende Werte auf, bereinige und verarbeite Daten für die Datenanalyse. Nutze Visualisierungstools, um die Verteilung der Daten zu verstehen und um herauszufinden, wie du Funktionen nutzen kannst, um die Leistung des Modells zu verbessern. Feature-Skalierung und Datenerweiterung werden verwendet, um Daten für ein maschinelles Lernmodell umzuwandeln.

Ausbildungsmodell 

die Auswahl von neuronalen Netzen oder Algorithmen für maschinelles Lernen, die häufig für bestimmte Probleme verwendet werden. Training des Modells durch Kreuzvalidierung und verschiedene Hyperparameter-Optimierungstechniken, um optimale Ergebnisse zu erzielen. 

Modellbewertung 

Evaluierung des Modells anhand des Testdatensatzes. Vergewissere dich, dass du die richtige Modellbewertungsmetrik für bestimmte Probleme verwendest. Die Genauigkeit ist kein gültiger Maßstab für alle Arten von Problemen. Überprüfe den F1- oder AUC-Wert für die Klassifizierung oder den RMSE-Wert für die Regression. Visualisiere die Wichtigkeit von Modellmerkmalen, um unwichtige Merkmale zu streichen. Bewerten Sie Leistungskennzahlen wie die Zeit für die Modellschulung und die Inferenz. 

Vergewissere dich, dass das Modell die menschliche Basislinie übertroffen hat. Wenn nicht, sammle wieder mehr Qualitätsdaten und beginne den Prozess von vorne. Es ist ein iterativer Prozess, bei dem du mit verschiedenen Feature-Engineering-Techniken, Mode-Architekten und Machine-Learning-Frameworks trainierst, um die Leistung zu verbessern. 

Produktion 

Nachdem du die besten Ergebnisse erzielt hast, ist es an der Zeit, dein maschinelles Lernmodell mithilfe von MLOps-Tools in der Produktion/Cloud einzusetzen. Überprüfe das Modell anhand von Echtzeitdaten. Die meisten Modelle versagen in der Produktion, daher ist es eine gute Idee, sie nur für eine kleine Gruppe von Nutzern einzusetzen. 

Umschulung 

Wenn das Modell nicht zum Ziel führt, gehst du zurück ans Reißbrett und entwickelst eine bessere Lösung. Auch wenn du gute Ergebnisse erzielst, kann sich das Modell mit der Zeit aufgrund von Daten- und Konzeptabweichungen verschlechtern. Durch das Nachtrainieren neuer Daten passt sich dein Modell auch an Veränderungen in Echtzeit an.

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Fazit

Mit einem Projekt zum maschinellen Lernen kannst du praktische Erfahrungen sammeln, dein Portfolio erweitern und wichtige Problemlösungskompetenzen entwickeln. Die Projekte, die wir behandelt haben, können nicht nur die Kluft zwischen Theorie und Praxis überbrücken, sondern auch Wege für dein kontinuierliches Lernen und deine Innovation eröffnen.

Indem du dich mit verschiedenen Datensätzen und komplexen Herausforderungen auseinandersetzt, kannst du dir eine solide Grundlage im Bereich des maschinellen Lernens schaffen und dich so für den Erfolg im akademischen und beruflichen Umfeld positionieren. Egal, ob du Anfänger oder Fortgeschrittener bist, jedes Projekt, das du in Angriff nimmst, bringt dich der Beherrschung der Kunst und Wissenschaft des maschinellen Lernens näher. Beginne deine Reise noch heute mit unserem Machine Learning Scientist with Python Skill Track.