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25 projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux

Projets d'apprentissage automatique pour les débutants, les étudiants de dernière année et les professionnels. La liste comprend des projets guidés, des tutoriels et des exemples de code source.
Actualisé 4 oct. 2024  · 15 min de lecture

Apprentissage automatique

Entreprendre des projets d'apprentissage automatique vous permet de maîtriser certaines des compétences dont vous aurez besoin pour devenir un professionnel dans ce domaine. Cet article est un guide structuré conçu pour des personnes de différents niveaux d'expertise, offrant une gamme variée de projets pour améliorer la compréhension pratique dans ce domaine essentiel de la science des données.

L'apprentissage automatique permet de résoudre des problèmes concrets et d'exploiter de nouvelles possibilités. Les projets présentés ici sont méticuleusement sélectionnés et couvrent des applications allant de l'analyse prédictive à l'aide de Random Forests au développement de chatbots alimentés par l'IA avec Transformers, donnant ainsi un aperçu de l'application des connaissances théoriques dans des scénarios du monde réel.

Ces projets sont plus que de simples exercices ; ils allient théorie et pratique, dans le but d'approfondir la compréhension des algorithmes et de permettre l'extraction d'informations exploitables à partir d'ensembles de données variés.

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Pourquoi lancer un projet d'apprentissage automatique ?

Ces projets, fondés sur des applications réelles, offrent une expérience d'apprentissage complète dans divers domaines et technologies, permettant aux participants de combler efficacement le fossé entre la théorie et la pratique. La diversité des projets garantit un large spectre d'apprentissage, permettant aux individus d'affiner des compétences essentielles, du traitement des données à l'évaluation des modèles, et de constituer un portefeuille solide démontrant leur maîtrise de l'apprentissage automatique. 

Les avantages des projets d'apprentissage automatique sont les suivants : 

  • Expérience pratique. Entreprendre de tels projets permet d'acquérir une expérience pratique en appliquant des connaissances théoriques à des problèmes du monde réel, améliorant ainsi les compétences essentielles en matière d'apprentissage automatique.
  • Constitution d'un portefeuille. La réalisation de projets vous permet de créer un solide portfolio, mettant en valeur vos compétences et vos connaissances et améliorant votre employabilité dans ce domaine compétitif.
  • Résolution de problèmes. Les projets favorisent la résolution de problèmes innovants et la pensée critique, permettant une compréhension plus approfondie des fonctionnalités de l'apprentissage automatique.
  • Apprentissage continu. La diversité des projets favorise l'exploration et l'apprentissage continu dans différents domaines de l'apprentissage automatique.

Projets d'apprentissage automatique pour les débutants 

Ces projets d'apprentissage automatique pour débutants consistent à traiter des données structurées et tabulaires. Vous appliquerez les compétences de nettoyage, de traitement et de visualisation des données à des fins analytiques et utiliserez le cadre scikit-learn pour former et valider des modèles d'apprentissage automatique. 

Si vous souhaitez d'abord apprendre les concepts de base de l'apprentissage automatique, nous avons un cours génial de compréhension de l'apprentissage automatique sans code. Vous pouvez également consulter certains de nos projets d'IA si vous souhaitez améliorer vos compétences dans ce domaine. 

 1. Prédire les tarifs des taxis avec les forêts aléatoires

Dans le cadre du projet Predict Taxi Fares, vous devrez prédire le lieu et le moment où vous gagnerez le plus d'argent en utilisant l'ensemble de données sur les taxis new-yorkais. Vous utilisez tidyverse pour le traitement et la visualisation des données. Pour prédire le lieu et l'heure, vous expérimenterez un modèle à base d'arbre tel que l'arbre de décision et la forêt aléatoire. 

Projet de prédiction des tarifs des taxis

Le projet Predict Taxi Fare est un projet guidé, mais vous pouvez reproduire le résultat sur un autre ensemble de données, comme la demande de vélos en libre-service de Séoul. Travailler sur un ensemble de données entièrement nouveau vous aidera à déboguer le code et à améliorer vos compétences en matière de résolution de problèmes.

2. Classifier les genres de chansons à partir de données audio

Dans le projet d'apprentissage automatique Classifier les genres de chansons, vous utiliserez l'ensemble de données de chansons pour les classer dans deux catégories : Hip-Hop" ou "Rock". Vous vérifierez la corrélation entre les caractéristiques, normaliserez les données à l'aide de StandardScaler de scikit-learn, appliquerez l'ACP (Analyse en Composantes Principales) sur les données mises à l'échelle, et visualiserez les résultats. 

Ensuite, vous utiliserez les modèles scikit-learn de régression logistique et d'arbre de décision pour entraîner et valider les résultats. Dans ce projet, vous apprendrez également certaines techniques avancées telles que l'équilibrage des classes et la validation croisée pour réduire les biais et l'ajustement excessif des modèles. 

Arbre de décision :
precision recall f1-score support

Hip-Hop 0.66 0.66 0.66 229
Rock 0.92 0.92 0.92 972

avg / total 0.87 0.87 0.87 1201

Régression logistique :
précision rappel f1-score support

Hip-Hop 0.75 0.57 0.65 229
Rock 0.90 0.95 0.93 972

moyenne / total 0.87 0.88 0.87 1201

Classifier les genres de chansons à partir de données audio est un projet guidé. Vous pouvez reproduire le résultat sur un autre ensemble de données, tel que celui de la demande de réservation d'hôtel. Vous pouvez l'utiliser pour prévoir si un client annulera ou non sa réservation. 

3. Prévoir les approbations de cartes de crédit

Dans le projet Prédire les approbations de cartes de crédit, vous créerez une application d'approbation automatique de cartes de crédit en utilisant l'optimisation des hyperparamètres et la régression logistique. 

Vous appliquerez les compétences de traitement des valeurs manquantes, de traitement des caractéristiques catégorielles, de mise à l'échelle des caractéristiques, de traitement des données déséquilibrées et d'optimisation automatique des hyperparamètres à l'aide de GridCV. Ce projet vous poussera à sortir de la zone de confort où vous manipulez des données simples et propres. 

Approbation des cartes de crédit

Image par l'auteur

Prédire les approbations de cartes de crédit est un projet guidé. Vous pouvez reproduire le résultat sur un autre ensemble de données, par exemple les données de prêt de LendingClub.com. Vous pouvez l'utiliser pour créer un prédicteur automatique d'approbation de prêt. 

4. Ventes en magasin 

Store Sales est une compétition Kaggle de démarrage où les participants entraînent divers modèles de séries temporelles afin d'améliorer leur score sur le tableau de classement. 

Dans le cadre de ce projet, vous recevrez les données de vente d'un magasin et vous nettoierez les données, effectuerez une analyse approfondie des séries temporelles, une mise à l'échelle des caractéristiques et formerez le modèle multivarié des séries temporelles. 

Pour améliorer votre score au classement, vous pouvez utiliser des méthodes d'assemblage telles que le Bagging et le Voting Regressors. 

Analyse des ventes moyennes

Image de Kaggle

Store Sales est un projet Kaggle où vous pouvez consulter les carnets des autres participants. 

Pour améliorer votre compréhension des prévisions de séries temporelles, essayez d'appliquer vos compétences à l'ensemble de données de la Bourse et utilisez Facebook Prophet pour entraîner un modèle de prévision de séries temporelles univariées. 

5. Donnez la vie : Prévoir les dons de sang

Sur le site Give Life : Prédire les dons de sang projet, vous allez prédire si un donneur va ou non donner son sang dans un laps de temps donné. L'ensemble de données utilisé dans le projet provient d'un véhicule mobile de don de sang à Taïwan. Dans le cadre d'une campagne de don de sang, le centre de service de transfusion sanguine se rend dans différentes universités pour collecter le sang. 

Dans ce projet, vous traitez des données brutes et les introduisez dans l'outil TPOT Python AutoML (Automated Machine Learning). Il recherchera des centaines de pipelines d'apprentissage automatique pour trouver celui qui convient le mieux à notre ensemble de données. 

Nous utiliserons ensuite les informations de TPOT pour créer notre modèle avec des caractéristiques normalisées et obtenir un score encore meilleur. 

TPOT

Image par l'auteur

Donnez la vie : Prédire les dons de sang est un projet guidé. Vous pouvez reproduire le résultat sur un autre ensemble de données, comme les entreprises de la Licorne. Vous pouvez utiliser TPOT pour prédire si une entreprise atteindra une valorisation supérieure à 5 milliards. 

Apprenez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique pour mieux comprendre l'apprentissage supervisé et non supervisé. 

Projets intermédiaires d'apprentissage automatique 

Ces projets intermédiaires d'apprentissage automatique se concentrent sur le traitement des données et la formation de modèles pour des ensembles de données structurés et non structurés. Apprenez à nettoyer, traiter et enrichir l'ensemble des données à l'aide de divers outils statistiques. 

6. L'impact du changement climatique sur les oiseaux

Dans le cadre du projet sur l 'impact du changement climatique sur les oiseaux, vous entraînerez le modèle de régression logistique sur les observations d'oiseaux et les données climatiques à l'aide de caret. Vous effectuerez le nettoyage et l'imbrication des données, préparerez les données pour l'analyse spatiale, créerez des pseudo-absences, entraînerez les modèles glmnet et visualiserez les résultats de quatre décennies sur la carte. 

Le changement climatique sur les oiseaux

L'impact du changement climatique sur les oiseaux est un projet d'apprentissage automatique intermédiaire guidé. Vous pouvez reproduire le résultat sur un autre ensemble de données, tel que l'ensemble de données Airbnb Listings. Vous pouvez utiliser caret pour prédire le prix des annonces en fonction de leurs caractéristiques et de leur emplacement. 

Devenez un scientifique de l'apprentissage automatique avec R en 2 mois et maîtrisez les différents packages R de visualisation et d'apprentissage automatique. 

7. Trouvez des similitudes entre les films à partir des résumés d'intrigue

Dans le projet Find Movie Similarity from Plot Sum maries, vous utiliserez divers outils de NLP (Natural Language Processing) et KMeans pour prédire la similarité entre les films sur la base de l'intrigue tirée d'IMDB et de Wikipedia. 

Vous apprendrez à combiner les données, à effectuer la tokenisation et le stemming du texte, à le transformer à l'aide de TfidfVectorizer, à créer des clusters à l'aide de l'algorithme KMeans, et enfin à tracer le dendrogramme.

dendrogram

Essayez de reproduire le résultat sur un autre ensemble de données, par exemple l'ensemble de données Netflix Movie.

8. Les sujets les plus brûlants de l'apprentissage automatique

Dans le cadre du projet Hottest Topics in Machine Learning, vous utiliserez le traitement de texte et l'analyse discriminante linéaire (LDA) pour découvrir les dernières tendances en matière d'apprentissage automatique à partir de la vaste collection d'articles de recherche du NIPS. Vous effectuerez une analyse de texte, traiterez les données pour le nuage de mots, préparerez les données pour l'analyse LDA et analyserez les tendances avec LDA.

Analyse LDA

9. Abeilles naïves : Prédire les espèces à partir d'images

Sur le site Abeilles naïves : Prédire les espèces à partir d'images projet, vous traiterez l'image et entraînerez le modèle SVM (Support Vector Classifier) pour distinguer une abeille domestique d'un bourdon. Vous manipulerez et traiterez les images, en extrayant la caractéristique et en l'aplatissant en une seule ligne, en utilisant StandardScaler et PCA pour préparer les données pour le modèle, en entraînant le modèle SVM et en validant les résultats. 

Modèle SVM

10. Reconnaissance des émotions par la parole avec librosa

Dans le projet Speech Emotion Recognition with Librosa, vous traiterez des fichiers sonores en utilisant Librosa, sound file, et sklearn pour le MLPClassifier afin de reconnaître les émotions à partir de fichiers sonores. 

Vous chargerez et traiterez des fichiers sonores, effectuerez l'extraction de caractéristiques et entraînerez le modèle de classification Perceptron multicouche. Le projet vous enseignera les bases du traitement audio afin que vous puissiez progresser dans l'entraînement d'un modèle d'apprentissage profond pour atteindre une meilleure précision. 

modèle d'apprentissage profond

Image de researchgate.net

Projets avancés d'apprentissage automatique 

Ces projets avancés d'apprentissage automatique se concentrent sur la construction et l'entraînement de modèles d'apprentissage profond et sur le traitement d'ensembles de données non structurées. Vous formerez des réseaux neuronaux convolutifs, des unités récurrentes gated, vous affinerez de grands modèles de langage et des modèles d'apprentissage par renforcement.

11. Construisez le robot Rick Sanchez avec des Transformers

Dans le projet Build Rick Sanchez Bot Using Transformers, vous utiliserez DialoGPT et la bibliothèque Hugging Face Transformer pour construire votre chatbot doté d'une intelligence artificielle. 

Vous traiterez et transformerez vos données, construirez et mettrez au point le modèle de génération de réponses pré-entraînées à grande échelle de Microsoft (DialoGPT) sur l'ensemble de données des dialogues de Rick et Morty. Vous pouvez également créer une simple application Gradio pour tester votre modèle en temps réel : Rick & Morty Block Party

Ensemble de données sur les dialogues de Morty

12. Reconnaissance de l'ASL avec l'apprentissage profond

Dans le projet de reconnaissance de la langue des signes américaine, vous utiliserez Keras pour construire un CNN (réseau de neurones convolutifs) pour la classification d'images en langue des signes américaine. 

Vous visualiserez les images et analyserez les données, traiterez les données pour la phase de modélisation, compilerez, formerez et CNN sur l'ensemble des données d'images, et visualiserez les prédictions erronées. Vous utiliserez les mauvaises prédictions pour améliorer les performances du modèle. 

performance du modèle

Lisez un tutoriel sur l 'apprentissage profond pour comprendre les principes de base et les applications réelles. 

13. Abeilles naïves : Apprentissage profond avec des images

Dans le cadre du projet Naïve Bees, vous allez construire et entraîner un modèle d'apprentissage profond pour distinguer les images d'abeilles et de bourdons. Vous commencerez par le traitement des données d'images et d'étiquettes. 

Ensuite, vous normaliserez l'image et diviserez l'ensemble de données en test et évaluation. Ensuite, vous construirez et compilerez des réseaux neuronaux convolutionnels profonds à l'aide de Keras, et enfin, vous entraînerez et évaluerez les résultats.  

Abeilles naïves

14. Analyse et prévision des marchés boursiers à l'aide de l'apprentissage profond (Deep Learning)

Dans le projet Stock Market Analysis And Forecasting, vous utiliserez des GRU (Gated Recurrent Unit) pour construire des modèles de prévision par apprentissage profond afin de prédire les prix des actions d'Amazon, d'IBM et de Microsoft. 

Dans la première partie, vous vous plongerez dans l'analyse des séries temporelles pour découvrir les tendances et la saisonnalité du prix des actions, puis vous utiliserez ces informations pour traiter vos données et construire un modèle GRU à l'aide de PyTorch. Pour vous guider, vous pouvez consulter le code source sur GitHub. 

Abeilles naïves

Image de Soham Nandi

15. Apprentissage par renforcement pour Connect X

Le Connect X est un concours de simulation de démarrage organisé par Kaggle. Construisez un agent RL (Reinforcement Learning) pour vous mesurer aux autres participants de la compétition Kaggle. 

Vous apprendrez d'abord comment fonctionne le jeu et créerez un agent fonctionnel fictif pour servir de référence. Ensuite, vous commencerez à expérimenter divers algorithmes de NR et architectures de modèles. Vous pouvez essayer de construire un modèle basé sur l'algorithme Deep Q-learning ou Proximal Policy Optimization.

Connecter x

Gif de Connect X | Kaggle

Commencez votre parcours professionnel dans le domaine de l'apprentissage automatique en suivant le parcours de carrière Machine Learning Scientist with Python

Projets d'apprentissage automatique pour les étudiants de dernière année

Le projet de fin d'études vous demande de consacrer un certain temps à la production d'une solution unique. Vous étudierez l'architecture de plusieurs modèles, utiliserez divers cadres d'apprentissage automatique pour normaliser et augmenter les ensembles de données, comprendrez les mathématiques qui sous-tendent le processus et rédigerez une thèse sur la base de vos résultats. 

16. ASR multilingue avec transformateurs 

Dans le modèle ASR multilingue, vous affinerez le modèle Wave2Vec XLS-R en utilisant l'audio et la transcription turques pour construire un système de reconnaissance vocale automatique. 

Tout d'abord, vous comprendrez les fichiers audio et l'ensemble de données textuelles, puis vous utiliserez un tokenizer de texte, extrairez les caractéristiques et traiterez les fichiers audio. Ensuite, vous créerez un entraîneur, une fonction WER, vous chargerez des modèles pré-entraînés, vous réglerez les hyperparamètres, et vous entraînerez et évaluerez le modèle. 

Vous pouvez utiliser la plateforme Hugging Face pour stocker les poids des modèles et publier des applications web pour transcrire la parole en temps réel : Streaming Urdu Asr.

ASR multilingue avec transformateurs

Image de huggingface.co

17. Stylisation du visage en une seule prise

Dans le projet One Shot Face Stylization, vous pouvez soit modifier le modèle pour améliorer les résultats, soit affiner JoJoGAN sur un nouveau jeu de données pour créer votre application de stylisation. 

Il utilisera l'image originale pour générer une nouvelle image en utilisant l'inversion GAN et en affinant un StyleGAN pré-entraîné. Vous comprendrez les différents architectes de réseaux adversaires génératifs. Ensuite, vous commencerez à collecter un ensemble de données appariées pour créer le style de votre choix. 

Ensuite, à l'aide d'un exemple de solution de la version précédente de StyleGAN, vous expérimenterez le nouvel architecte pour produire des œuvres d'art réalistes. 

StyleGAN

L'image a été créée à l'aide de JoJoGAN

18. Recommandations de mode personnalisées H&M

Dans le cadre du projet H&M Personalized Fashion Recommendations, vous élaborerez des recommandations de produits basées sur les transactions précédentes, les données des clients et les métadonnées des produits. 

Le projet mettra à l'épreuve vos compétences en NLP, CV (Computer Vision) et deep learning. Au cours des premières semaines, vous comprendrez les données et la manière dont vous pouvez utiliser les différentes caractéristiques pour obtenir une base de référence. 

Créez ensuite un modèle simple qui ne prend en compte que les caractéristiques textuelles et catégorielles pour prédire les recommandations. Ensuite, passez à la combinaison de la PNL et du CV pour améliorer votre score au classement. Vous pouvez également mieux comprendre le problème en examinant les discussions et le code de la communauté. 

H et m

Image de H&M EDA FIRST LOOK

19. Agent d'apprentissage par renforcement pour Atari 2600

Dans le cadre du projet MuZero pour Atari 2600, vous allez construire, entraîner et valider l'agent d'apprentissage par renforcement utilisant l'algorithme MuZero pour les jeux d'Atari 2600. Lisez le tutoriel pour en savoir plus sur l'algorithme MuZero.  

L'objectif est de construire une nouvelle architecture ou de modifier une architecture existante afin d'améliorer le score sur un tableau de classement mondial. Il vous faudra plus de trois mois pour comprendre le fonctionnement de l'algorithme d'apprentissage par renforcement. 

Ce projet est très mathématique et nécessite que vous ayez des connaissances en Python. Vous pouvez trouver des solutions proposées, mais pour atteindre le premier rang mondial, vous devez construire votre solution.

 Atari

Gif de Author | Hugging Face

20. MLOps Apprentissage automatique de bout en bout

Le projet MLOps End-To-End Machine Learning est nécessaire pour vous permettre d'être embauché par les meilleures entreprises. Aujourd'hui, les recruteurs recherchent des ingénieurs ML capables de créer des systèmes de bout en bout à l'aide d'outils MLOps, d'orchestration de données et d'informatique en nuage. 

Dans ce projet, vous allez construire et déployer un classificateur d'images de localisation en utilisant TensorFlow, Streamlit, Docker, Kubernetes, cloudbuild, GitHub et Google Cloud. L'objectif principal est d'automatiser la construction et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en production à l'aide de CI/CD. Pour obtenir des conseils, lisez le tutoriel Machine Learning, Pipelines, Deployment, and MLOps

Classificateur d'images de localisation

Image de Senthil E

Projets d'apprentissage automatique pour la constitution de portefeuilles

Pour constituer votre portefeuille d'apprentissage automatique, vous avez besoin de projets qui sortent du lot. Montrez au responsable de l'embauche ou au recruteur que vous pouvez écrire du code dans plusieurs langages, comprendre divers cadres d'apprentissage automatique, résoudre des problèmes uniques à l'aide de l'apprentissage automatique et comprendre l'écosystème de l'apprentissage automatique de bout en bout. 

21. BERT Text Classifier sur Tensor Processing Unit (unité de traitement des tenseurs) 

Dans le projet BERT Text Classifier, vous utiliserez le grand modèle de langue et l'affinerez sur la langue Arabizi en utilisant TPU (Tensor Processing Unit). Vous apprendrez à traiter des données textuelles à l'aide de TensorFlow, à modifier l'architecture du modèle pour obtenir de meilleurs résultats et à l'entraîner à l'aide des TPU de Google. Il réduira votre temps de formation de 10 fois par rapport aux GPU. 

Classificateur de texte BERT

Image de Hugging Face

22. Classification d'images à l'aide de Julia

Dans le projet Classification d'images à l'aide de FastAI.jl, vous utiliserez Julia, qui est conçu pour les tâches d'apprentissage automatique à haute performance, afin de créer une classification d'images simple. Vous apprendrez un nouveau langage et un cadre d'apprentissage automatique appelé FastAI. 

Vous apprendrez également à utiliser l'API FastAI pour traiter et visualiser les ensembles de données imagenette2-160, charger le modèle pré-entraîné ResNet18 et l'entraîner à l'aide du GPU. Ce projet vous ouvrira un nouveau monde pour explorer et développer des solutions d'apprentissage profond en utilisant Julia. 

Classification des images

Image de l'auteur

23. Générateur de légende d'image

Dans le projet Image Caption Generator, vous utiliserez Pytorch pour construire des modèles CNN et LSTM afin de créer des générateurs de légendes d'images. Vous apprendrez à traiter des données textuelles et des images, à construire un encodeur CNN et un décodeur RNN, et à l'entraîner sur des hyperparamètres ajustés. 

Pour construire le meilleur générateur de légendes, vous devez vous familiariser avec l'architecture des encodeurs-décodeurs, le NLP, le CNN, le LSTM, et avoir de l'expérience dans la création de fonctions d'entraînement et de validation à l'aide de Pytorch. 

Générateur de légende d'image

Image from Automatic Image Captioning Using Deep Learning (sous-titrage automatique d'images à l'aide de l'apprentissage profond)

24. Générer de la musique à l'aide de réseaux neuronaux

Dans le projet Generate Music, vous utiliserez Music21 et Keras pour construire le modèle LSTM permettant de générer de la musique. Vous apprendrez à connaître les fichiers MIDI, les notes et les accords et à entraîner le modèle LSTM à l'aide de fichiers MIDI. 

Vous apprendrez également à créer une architecture de modèle, des points de contrôle et des fonctions de perte, ainsi qu'à prédire des notes à l'aide d'entrées aléatoires. L'objectif principal est d'utiliser des fichiers MIDI pour entraîner des réseaux neuronaux, d'extraire les données de sortie du modèle et de les convertir en fichiers musicaux MP3. 

Générer de la musique

Image de Sigurður Skúli | Musique générée par le réseau LSTM

25. Déploiement d'une application d'apprentissage automatique dans la production

Le projet Déployer une application d'apprentissage automatique en production est fortement recommandé aux professionnels de l'apprentissage automatique à la recherche de meilleures opportunités dans ce domaine. 

Dans ce projet, vous allez déployer des applications d'apprentissage automatique sur le cloud en utilisant Plotly, Transformers, MLFlow, Streamlit, DVC, GIT, DagsHub, et Amazon EC2. C'est un moyen idéal de mettre en valeur vos compétences en matière de MLOps. 

Application de l'apprentissage automatique

Image de Zoumana Keita

Comment démarrer un projet d'apprentissage automatique ?

Projet d'apprentissage automatique

Image par l'auteur

Il n'y a pas d'étapes standard dans un projet typique d'apprentissage automatique. Il peut donc s'agir simplement de la collecte et de la préparation des données, ainsi que de la formation au modèle. Dans cette section, nous allons découvrir les étapes nécessaires à la construction d'un projet d'apprentissage automatique prêt pour la production. 

Définition du problème

Vous devez comprendre le problème de l'entreprise et avoir une idée approximative de la manière dont vous allez utiliser l'apprentissage automatique pour le résoudre. Recherchez des documents de recherche, des projets open source, des tutoriels et des applications similaires utilisées par d'autres entreprises. Assurez-vous que votre solution est réaliste et que les données sont facilement disponibles. 

Collecte de données

Vous collecterez des données à partir de diverses sources, les nettoierez et les étiquetterez, et créerez des scripts pour la validation des données. Assurez-vous que vos données ne sont pas biaisées et qu'elles ne contiennent pas d'informations sensibles. 

Préparation des données 

Remplir les valeurs manquantes, nettoyer et traiter les données pour l'analyse des données. Utilisez des outils de visualisation pour comprendre la distribution des données et comment vous pouvez utiliser les caractéristiques pour améliorer la performance du modèle. La mise à l'échelle des caractéristiques et l'augmentation des données sont utilisées pour transformer les données pour un modèle d'apprentissage automatique.

Modèle de formation 

sélectionner des réseaux neuronaux ou des algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés pour des problèmes spécifiques. Formation du modèle par validation croisée et utilisation de diverses techniques d'optimisation des hyperparamètres pour obtenir des résultats optimaux. 

Évaluation du modèle 

Évaluation du modèle sur l'ensemble de données de test. Assurez-vous que vous utilisez la bonne métrique d'évaluation de modèle pour des problèmes spécifiques. La précision n'est pas une mesure valable pour tous les types de problèmes. Vérifiez le score F1 ou AUC pour la classification ou RMSE pour la régression. Visualisez l'importance des caractéristiques du modèle afin d'éliminer celles qui ne sont pas importantes. Évaluez les mesures de performance telles que le temps de formation et d'inférence du modèle. 

Assurez-vous que le modèle a dépassé la référence humaine. Si ce n'est pas le cas, reprenez la collecte de données de qualité et recommencez le processus. Il s'agit d'un processus itératif au cours duquel vous continuerez à vous former à diverses techniques d'ingénierie des fonctionnalités, à des architectes de mode et à des cadres d'apprentissage automatique afin d'améliorer les performances. 

Production 

Après avoir obtenu des résultats de pointe, il est temps de déployer votre modèle d'apprentissage automatique en production/cloud à l'aide d'outils MLOps. Contrôlez le modèle sur la base de données en temps réel. La plupart des modèles échouent en production, c'est donc une bonne idée de les déployer pour un petit sous-ensemble d'utilisateurs. 

Se recycler 

Si le modèle ne donne pas de résultats, vous retournerez à la planche à dessin pour trouver une meilleure solution. Même si vous obtenez d'excellents résultats, le modèle peut se dégrader avec le temps en raison de la dérive des données et des concepts. Le recyclage de nouvelles données permet également à votre modèle de s'adapter aux changements en temps réel.

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Si les projets individuels sont essentiels au développement des compétences personnelles, les organisations doivent également s'assurer que leurs équipes sont bien équipées pour gérer les complexités de l'analyse des données. DataCamp for Business propose des solutions sur mesure qui aident les entreprises à perfectionner leurs employés dans les domaines de la science des données, de l'analyse et de l'apprentissage automatique. Grâce à l'accès à une vaste bibliothèque de cours interactifs, à des pistes d'apprentissage personnalisées et à des projets concrets, les équipes peuvent améliorer leurs compétences en matière d'ingestion, de nettoyage, de manipulation, de visualisation et d'analyse prédictive des données, autant de domaines clés mis en évidence dans ce blog.

Que vous soyez une petite startup ou une grande entreprise, DataCamp for Business vous fournit les outils pour vous perfectionner, vous recycler et créer une culture axée sur les données afin de rester compétitif sur le marché d'aujourd'hui. Vous pouvez demander une démonstration dès aujourd'hui pour en savoir plus. 

Conclusion

Lancer un projet d'apprentissage automatique peut vous aider à acquérir une expérience pratique, à enrichir votre portfolio et à développer des compétences essentielles en matière de résolution de problèmes. Les projets que nous avons couverts peuvent non seulement combler le fossé entre la théorie et la pratique, mais aussi ouvrir des voies pour votre apprentissage continu et votre innovation.

En vous intéressant à divers ensembles de données et en relevant des défis complexes, vous pourrez acquérir des bases solides en apprentissage automatique, ce qui vous permettra de réussir dans les domaines universitaire et professionnel. Que vous soyez débutant ou avancé, chaque projet que vous entreprenez vous rapproche de la maîtrise de l'art et de la science de l'apprentissage automatique. Commencez votre parcours dès aujourd'hui avec notre parcours de compétences Machine Learning Scientist with Python

FAQ sur les projets d'apprentissage automatique

Quelles sont les trois étapes clés d'un projet d'apprentissage automatique ?

Préparation des données, ingénierie des caractéristiques et sélection/entraînement des modèles. Les étapes clés peuvent varier d'un projet à l'autre. Dans les projets d'apprentissage profond, il s'agit du traitement des données, de la sélection des modèles et de la validation des modèles. 

Comment démarrer un projet d'IA/ML ?

  1. Comprendre les problèmes de l'entreprise et comment l'apprentissage automatique peut aider à les résoudre.
  2. Assurez-vous que vous disposez des données de qualité requises pour la formation.
  3. Nettoyage et traitement des données.
  4. Comprenez vos données en examinant une étude de cas et en effectuant des analyses de données pour comprendre la distribution.
  5. Définir le modèle et les indicateurs de performance de l'entreprise.
  6. Sélection et formation de modèles.
  7. Validation du modèle et réentraînement.
  8. Mise en œuvre de MLOps (Machine Learning Operations)
  9. Déployer le modèle en production.

L'apprentissage automatique est-il difficile ?

Oui. Pour être embauché en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous devez maîtriser plusieurs langages de programmation, comprendre les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, et apprendre des mathématiques avancées pour améliorer l'architecture du modèle. 

Vous apprendrez également l'aspect opérationnel des choses, comme le MLOps, l'informatique en nuage, l'apprentissage actif, le suivi des expériences, le tableau de bord, le CI/CD et le test des modèles sur des données réelles.

Python est-il adapté à l'apprentissage automatique ?

Oui, il est populaire parmi les praticiens et les chercheurs en apprentissage automatique. 

  • Il est facile à apprendre et à lire.
  • Les outils modernes d'apprentissage automatique sont basés sur Python
  • Il dispose d'une énorme communauté de soutien
  • Intégrations multiples avec d'autres langues et outils.
  • Vous pouvez effectuer presque toutes les tâches, de l'analyse de données au développement web. 

Puis-je apprendre l'apprentissage automatique sans coder ?

Oui, mais vous serez limité dans l'obtention de résultats de pointe. Le codage de votre modèle d'apprentissage automatique vous permet de contrôler les données, les paramètres, l'architecture du modèle, les performances du système et la validation du modèle. 

Les outils sans code s'améliorent en fournissant de bons résultats sur des données moyennes, mais si vous voulez être embauché, vous devez apprendre les bases et apprendre à créer l'ensemble de l'écosystème à partir de zéro.

L'apprentissage automatique est-il une bonne carrière ?

Oui, l'apprentissage automatique est une carrière extraordinaire qui vous permet d'apprendre et de contribuer à l'évolution de l'intelligence artificielle. La demande est forte dans les pays développés et, en moyenne, aux États-Unis, vous pouvez obtenir plus de 111 139 dollars par an. Lisez notre guide sur la façon de devenir ingénieur en apprentissage automatique.

Existe-t-il d'autres projets susceptibles de me concerner ?

Nous avons de nombreux projets qui conviennent à toutes sortes d'intérêts et de niveaux de compétence. Consultez notre :

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Les 20 meilleures questions d'entretien pour les flocons de neige, à tous les niveaux

Vous êtes actuellement à la recherche d'un emploi qui utilise Snowflake ? Préparez-vous à répondre à ces 20 questions d'entretien sur le flocon de neige pour décrocher le poste !
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Nisha Arya Ahmed

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Célébration de Saghar Hazinyar : Une boursière de DataCamp Donates et une diplômée de Code to Inspire

Découvrez le parcours inspirant de Saghar Hazinyar, diplômée de Code to Inspire, qui a surmonté les défis en Afghanistan et s'est épanouie grâce à une bourse de DataCamp Donates.
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Nous avons fait don de bourses DataCamp Premium à un million de personnes, et ce n'est pas fini.

Réparties entre nos deux programmes d'impact social, DataCamp Classrooms et #DCDonates, les bourses offrent un accès illimité à tout ce que DataCamp Premium a à offrir.
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