10 проектов машинного обучения, удобных для начинающих, для практического обучения
Классификация цветков ириса.Используйте известный набор данных по ирисам, чтобы построить модель, предсказывающую виды цветков ириса.
Прогноз выживания Титаника.Используйте набор данных Титаника, чтобы предсказать, выжил ли бы пассажир после крушения Титаника.
Распознавание рукописных цифр. Создайте модель, которая может распознавать рукописные цифры (0–9), используя набор данных MNIST.
Анализ настроений. Используйте машинное обучение, чтобы классифицировать текст как положительный, отрицательный или нейтральный. Вы можете использовать наборы данных, такие как обзоры фильмов IMDB или обзоры продуктов Amazon.
Классификация рака молочной железы. Создайте модель, которая может предсказать, является ли опухоль молочной железы злокачественной или доброкачественной, используя набор данных о раке молочной железы штата Висконсин.
Обнаружение мошенничества с кредитными картами. Используйте машинное обучение для выявления мошеннических транзакций в данных кредитных карт.
Обнаружение спама в электронной почте. Создайте модель, которая может классифицировать электронные письма как спам или не спам.
Прогнозирование цен на жилье.Используйте регрессию для прогнозирования цены дома на основе его характеристик, таких как количество спален, площадь и т. д.
Прогнозирование оттока клиентов. Предскажите, какие клиенты, скорее всего, покинут сервис на основе подписки, используя данные об их поведении и взаимодействии со сервисом.
Распознавание изображений. Создайте модель, которая может распознавать различные объекты на изображении, используя набор данных, например CIFAR-10 или ImageNet.
