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25 Projekte zum maschinellen Lernen für alle Niveaus

Projekte zum maschinellen Lernen für Anfänger, Studenten im letzten Studienjahr und Profis. Die Liste besteht aus angeleiteten Projekten, Tutorials und Beispiel-Quellcode.
Aktualisierte 13. Okt. 2024  · 15 Min. Lesezeit

Maschinelles Lernen

Wenn du Projekte zum maschinellen Lernen durchführst, kannst du dir einige der Fähigkeiten aneignen, die du brauchst, um ein Profi in dieser Nische zu werden. Dieser Artikel ist ein strukturierter Leitfaden, der sich an Personen mit unterschiedlichem Wissensstand richtet und eine Reihe von Projekten anbietet, um das praktische Verständnis in diesem wichtigen Bereich der Datenwissenschaft zu verbessern.

Maschinelles Lernen hilft dabei, Probleme in der realen Welt zu lösen und neue Potenziale zu erschließen. Die hier vorgestellten Projekte sind sorgfältig kuratiert und decken Anwendungen von der prädiktiven Analyse mit Random Forests bis hin zur Entwicklung von KI-gesteuerten Chatbots mit Transformers ab und geben Einblicke in die Anwendung von theoretischem Wissen in realen Szenarien.

Diese Projekte sind mehr als nur Übungen; sie verbinden Theorie und Praxis, um ein tieferes Verständnis von Algorithmen zu vermitteln und die Gewinnung von verwertbaren Erkenntnissen aus verschiedenen Datensätzen zu ermöglichen.

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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 von theoretischem Wissen auf reale Probleme und verbessert die grundlegenden Fähigkeiten des maschinellen Lernens.
  • 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. Energieverbrauch vorhersagen

Im Projekt " Energieverbrauch vorhersagen " wirst du Regressions- und maschinelle Lernmodelle verwenden, um den täglichen Stromverbrauch anhand von zeitlichen Faktoren wie Tageszeit und Temperatur vorherzusagen. Das Ziel ist es, Muster zu entdecken, die den Energieverbrauch optimieren, die Effizienz verbessern und die Kosten senken können. Dies ist besonders wichtig für Versorgungsunternehmen und Betriebe, die ihre Betriebskosten senken, Energieeinsparungen fördern und ihre Ressourcen nachhaltiger verwalten wollen.

Das Projekt zur Vorhersage des Energieverbrauchs ist ein angeleitetes Projekt, aber du kannst die Ziele auch mit einem anderen Datensatz erreichen, z. B. mit der Nachfrage nach Bike-Sharing in Seoul. Die Arbeit an einem völlig neuen Datensatz hilft dir beim Debuggen des Codes und verbessert deine Problemlösungsfähigkeiten.

2. Versicherungskosten vorhersagen

Im Projekt "From Data to Dollars - Predicting Insurance Charges " schlüpfst du in die Rolle eines Data Scientist bei einer Krankenkasse. Du erstellst ein Vorhersagemodell, um die Versicherungskosten auf der Grundlage von Kundenmerkmalen wie Alter und Gesundheitszustand zu schätzen. Dieses Projekt bietet eine praktische Anwendung des maschinellen Lernens in der Wirtschaft, die genauere Preismodelle ermöglicht und Unternehmen beim Risikomanagement hilft, während sie ihren Kunden personalisierte Preisstrategien anbieten. 

Die Vorhersage von Versicherungskosten 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. Predic-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. 

Kreditkartengenehmigungen

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. Vorhersage der Weinqualität

Du könntest ein Projekt zur Vorhersage der Weinqualität zusammenstellen, indem du einen Datensatz mit physikalisch-chemischen Eigenschaften des Weins wie Alkoholgehalt, Säuregehalt und Zuckergehalt verwendest. Mit Hilfe von Klassifizierungsmodellen wie der logistischen Regression in Scikit-Learn kannst du Weine auf einer Skala von 1-10 klassifizieren.

Dieses Projekt ist wichtig für die Weinindustrie und die Qualitätskontrolle, da es ihnen ermöglicht, die Weinqualität konsequent zu überwachen und vorherzusagen und so ein hervorragendes Produkt zu gewährleisten.

5. 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. 

Analyse der durchschnittlichen Verkäufe

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. 

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. In Daten gefundene Kategorien aufdecken

Das Projekt Reveal Categories Found in Data hilft dir, Kundenfeedback mithilfe von Clustering und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) zu untersuchen. Du ordnest Bewertungen aus dem Google Play Store mithilfe von K-Mittelwert-Clustering in verschiedene Kategorien ein. Das Verständnis der gemeinsamen Themen aus dem Kundenfeedback ist für Produktentwicklungsteams unerlässlich, um die Schmerzpunkte der Nutzer zu beseitigen, Funktionen zu verbessern und die Nutzerzufriedenheit durch verwertbare Erkenntnisse zu steigern.

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

7. Worthäufigkeit in Moby Dick

Im Projekt " Word Frequency in Moby Dick" (Worthäufigkeit in Moby Dick ) scrappst du den Text von Herman Melvilles Moby Dick und analysierst die Worthäufigkeit mithilfe der nltk-Bibliothek von Python. Dieses Projekt führt in die wichtigsten Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ein und hilft dabei, ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie häufig verwendete Wörter Muster im Text erkennen lassen. Es ist ein großartiges Projekt für Literaturliebhaber, Historiker oder Forscher, die sich für Textmining und linguistische Analysen interessieren.

8. Gesichtserkennung mit überwachtem Lernen

Im Projekt Gesichtserkennung mit überwachtem Lernen baust du ein Gesichtserkennungsmodell auf, das überwachte Lerntechniken mit Python und scikit-learn verwendet. Das Modell unterscheidet zwischen Bildern von Arnold Schwarzenegger und anderen Menschen. Dieses Projekt ist wichtig für das wachsende Feld der Gesichtserkennungstechnologie, das breite Anwendungsmöglichkeiten in der Sicherheit, bei Authentifizierungssystemen und sogar auf Social-Media-Plattformen bietet, wo die Gesichtserkennung häufig eingesetzt wird.

9. Brustkrebs-Erkennung

Nutze den Wisconsin-Brustkrebs-Datensatz, um vorherzusagen, ob ein Tumor bösartig oder gutartig ist. Der Datensatz enthält Details zu Tumormerkmalen wie Textur, Umfang und Fläche, und dein Ziel ist es, ein Klassifizierungsmodell zu erstellen, das auf der Grundlage dieser Merkmale eine Diagnose vorhersagt.

Dieses Projekt ist für Anwendungen im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, da es wertvolle Einblicke in die medizinische Datenanalyse und das Potenzial für die Entwicklung von Diagnoseinstrumenten liefert, die bei der Krebsfrüherkennung helfen können.

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. 

Deep-Learning-Modell

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, erstellst und optimierst Microsofts Large-scale Pretrained Response Generation Model (DialoGPT) auf dem Rick and Morty-Dialogdatensatz. Du kannst auch eine einfache Gradio-App erstellen, um dein Modell in Echtzeit zu testen: Rick & Morty Block Party

Morty-Dialoge-Datensatz

12. Erstellung eines E-Commerce-Kleidungs-Klassifikatormodells mit Keras

Das Projekt Building an E-Commerce Clothing Classifier Model with Keras konzentriert sich auf die Bildklassifizierung im Kontext des E-Commerce. Du wirst Keras verwenden, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, das die Klassifizierung von Kleidung anhand von Bildern automatisiert. Dies ist wichtig, um das Einkaufserlebnis zu verbessern, indem die Kunden Produkte schneller finden und die Bestandsverwaltung rationalisiert wird. Eine genaue Klassifizierung unterstützt auch personalisierte Empfehlungen, die die Kundenbindung und den Umsatz steigern.

13. Verkehrsschilder mit Deep Learning erkennen

Im Projekt Detect Traffic Signs with Deep Learning entwickelst du mit Keras ein Deep-Learning-Modell, das Verkehrszeichen wie Stoppschilder und Ampeln erkennen kann. Diese Technologie ist entscheidend für autonome Fahrzeuge, bei denen eine schnelle und genaue Erkennung von Straßensignalen für eine sichere Navigation unerlässlich ist. Dieses Projekt legt den Grundstein für die Entwicklung fortschrittlicher, sicherer und zuverlässiger selbstfahrender Fahrzeugsysteme.

14. Aktienmarktanalyse und -prognose mit Deep Learning

Im Projekt Aktienmarktanalyse und -prognose wirst du GRUs (Gated Recurrent Unit) verwenden, um Deep-Learning-Prognosemodelle zur 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. 

Naive Bienen

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.

Verbinden x

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 Jahr

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.

Mehrsprachige ASR mit Transformatoren

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. 

StyleGAN

Das Bild wurde mit JoJoGAN erstellt

18. H&M Personalisierte Mode-Empfehlungen

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 Basislinie zu erstellen. 

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. 

H und m

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.

 Atari

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

Standortbild-Klassifikator

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. 

BERT Text Classifier

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. 

Bildklassifizierung

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. 

Bildunterschriften-Generator

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. 

Musik generieren

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 Fachkräfte 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. 

Maschinelles Lernen Anwendung

Bild von Zoumana Keita

Wie beginnt man ein Machine Learning Projekt?

Projekt Maschinelles Lernen

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. Selbst wenn du gute Ergebnisse erzielst, kann sich das Modell mit der Zeit aufgrund von Daten- und Konzeptabweichungen verschlechtern. Durch das Nachtrainieren neuer Daten kann sich dein Modell auch an Veränderungen in Echtzeit anpassen.

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Einzelne Projekte sind zwar wichtig für die Entwicklung der persönlichen Fähigkeiten, aber Unternehmen müssen auch sicherstellen, dass ihre Teams gut gerüstet sind, um die Komplexität der Datenanalyse zu bewältigen. DataCamp for Business bietet maßgeschneiderte Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, ihre Mitarbeiter in den Bereichen Data Science, Analytik und maschinelles Lernen zu schulen. Mit dem Zugang zu einer umfangreichen Bibliothek interaktiver Kurse, benutzerdefinierter Lernpfade und realer Projekte können Teams ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenerfassung, -bereinigung, -manipulation, -visualisierung und prädiktive Analyse verbessern - alles Schlüsselbereiche, die in diesem Blog vorgestellt werden.

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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

FAQs zum Projekt Maschinelles Lernen

Was sind die 3 wichtigsten Schritte bei einem Projekt zum maschinellen Lernen?

Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellauswahl/Training. Die wichtigsten Schritte können sich von Projekt zu Projekt unterscheiden. Bei Deep Learning-Projekten geht es um Datenverarbeitung, Modellauswahl und Modellvalidierung. 

Wie beginnt man ein KI/ML-Projekt?

  1. Verstehe Geschäftsprobleme und wie maschinelles Lernen helfen kann, sie zu lösen.
  2. Stelle sicher, dass du die erforderlichen Qualitätsdaten für die Ausbildung hast.
  3. Bereinigung und Verarbeitung der Daten.
  4. Verstehe deine Daten, indem du dir eine Geschäftsfallstudie ansiehst und Datenanalysen durchführst, um die Verteilung zu verstehen.
  5. Festlegung von Modell- und Geschäftsleistungskennzahlen.
  6. Modellauswahl und Training.
  7. Modellvalidierung und Umschulung.
  8. Implementierung von MLOps (Machine Learning Operations)
  9. Einsetzen des Modells in der Produktion.

Ist maschinelles Lernen schwer?

Ja. Um als Ingenieur für maschinelles Lernen eingestellt zu werden, musst du mehrere Programmiersprachen beherrschen, Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning verstehen und fortgeschrittene Mathematik lernen, um die Modellarchitektur zu verbessern. 

Du wirst auch etwas über den Betrieb lernen, z.B. über MLOps, Cloud Computing, aktives Lernen, Experiment Tracking, Dashboarding, CI/CD und das Testen der Modelle an echten Daten.

Ist Python gut für maschinelles Lernen?

Ja, sie ist bei Praktikern und Forschern des maschinellen Lernens sehr beliebt. 

  • Es ist leicht zu lernen und zu lesen.
  • Moderne Tools für maschinelles Lernen basieren auf Python
  • Sie hat eine große unterstützende Gemeinschaft
  • Mehrere Integrationen mit anderen Sprachen und Tools.
  • Du kannst fast alle Aufgaben übernehmen, von der Datenanalyse bis zur Webentwicklung. 

Kann ich maschinelles Lernen lernen, ohne zu programmieren?

Ja, aber du wirst bei der Erzielung moderner Ergebnisse eingeschränkt sein. Durch die Codierung deines maschinellen Lernmodells hast du die Kontrolle über Daten, Parameter, Modellarchitektur, Systemleistung und Modellvalidierung. 

Die No-Code-Tools werden immer besser, wenn es darum geht, mit durchschnittlichen Daten gute Ergebnisse zu erzielen, aber wenn du angestellt werden willst, musst du die Grundlagen lernen und das ganze Ökosystem von Grund auf aufbauen.

Ist maschinelles Lernen ein guter Beruf?

Ja, maschinelles Lernen ist ein toller Beruf, der es dir ermöglicht, zu lernen und zur Entwicklung der künstlichen Intelligenz beizutragen. Die Nachfrage ist in den Industrieländern hoch, und in den USA kannst du im Durchschnitt $111.139+ pro Jahr bekommen. Lies unseren Leitfaden, wie man Ingenieur für maschinelles Lernen wird.

Gibt es noch andere Projekte, die für mich relevant sein könnten?

Wir haben viele Projekte, die für die unterschiedlichsten Interessen und Fähigkeiten geeignet sind. Schau dir unsere:

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Themen

Kurse für Maschinelles Lernen

Kurs

Understanding Machine Learning

2 hr
220.7K
An introduction to machine learning with no coding involved.
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