Проект машина: «Скептики появляются вокруг тех проектов, у которых есть будущее» — Личный опыт на vc.ru

Содержание

Творческий проект «Машина будущего»

Творческий проект: «Машина будущего»

Выполнили: Шадрин Матвей, 9лет,
Модестович Иван, 9лет

Руководитель:

Лаврентьева Татьяна Анатольевна


Аннотация к проекту

«Машина будущего»

В проекте представлена парящая машина будущего, которая будет взлетать на дороге, чтобы избежать пробок и соответственно аварий на дорогах.

Машина взлетает вверх при помощи винтов за счет электричества.

В дополнении машины мы сконструировали двухуровневую стоянку.

На первом этаже расположена зона отдыха для водителей и пассажиров машины. Здесь есть диванчики для отдыха. Также здесь находятся специалисты по обслуживанию машины.

На второй этаж машина залетает через откидные ворота. Здесь находится автомеханик, который осуществляет необходимый ремонт и заправку машины.

Проект представлен на 9 страницах, включает в себя 4 рисунка, скаченных из интернета, 6 фото проекта, 1 скрин программы Wedo 2.0

I .Введение

Перегруженность современных дорог заставляет задуматься об использовании других возможных способов и мест для быстрого перемещения.

Именно поэтому, думая о будущем, люди представляют себе летающие машины.

1.2 Цели и задачи.

Цель:

Создать модель летающей машины будущего, используя Lego детали и набор Lego We

Do 2.0

Задачи:

— Изучить проблемы мобильности людей из труднодоступных мест и быстрого их перемещения

— Собрать машину будущего

— Создать программу для управления машиной.

II. Аналоги летающих машин

В настоящее время летающих машин пока не существует.

Мы нашли информацию о гиропланах, которые могут приземляться на очень маленьком островке, в отличие от обычных вертолетов. Но при взлете им все же требуется, хоть и не большое, но пространство для разбега, поэтому они не могут взлетать с вертолетных площадок на вершинах зданий.

По мнению специалистов еще одной проблемой при использовании гиропланов в городе может стать шум.

Еще один аналог. Rolls Royce представил концепт летающего такси EVTOL, который будет вертикально взлетать и садится. Скорость полета составит до 402 км/ч, максимальная дальность — 800 км. EVTOL рассчитан на пятерых человек и будет работать от шести электродвигателей. Планируется начать серийное производство модели летающего такси в середине 2020 г.

III. Работа над проектом.

Описание модели

Мы решили создать парящую машину будущего. Она будет взлетать на дороге, чтобы избежать пробок и соответственно аварий на дорогах.

Машина будет взлетать вверх при помощи винтов за счет электричества.

В дополнении машины мы сконструировали двухуровневую стоянку.

На первом этаже расположена зона отдыха для водителей и пассажиров машины. Здесь есть диванчики для отдыха. Также здесь находятся специалисты по обслуживанию машины.

На второй этаж машина залетает через откидные ворота . Здесь находится автомеханик, который осуществляет необходимый ремонт и заправку машины

Фото второго этажа

Фото двухуровневой стоянки

III. Технические характеристики.

3.1 Оборудование:

Комплектующие LEGOWEDO

Комплектующие LEGO 9641.

Программное обеспечение LEGO WEDO

Ноутбук

Детали LEGO

Мотор LEGOWEDO 2

Смартхап LEGOWEDO 2

3.2 Принцип работы модели:

Мотор вращается от смартхапа, крутит 4 винта, винты поднимают в воздух машину.

3.3. Программа

При нажатии на кнопку пуск вращается мотор с мощностью 2. При приближении к другой машине благодаря датчику движения загорается фиолетовый цвет. Изменение цвета сигнализирует об опасности.

3.4 Фотографии модели.




IV. Заключение.

Для многих людей добираться на работу на летающем автомобиле – что-то из области фантастики. Мы стремимся воплотить эту идею в реальность.

Если воплотить наши идеи в жизнь, такие машины смогут летать между домами в ближайшем будущем.

Литература.

Как построить автомобильный проект

Создание автомобиля – это труд любви. Это дорого, иногда раздражает, и, возможно, самое трудное занятие, которое вы когда-либо испытывали. Многие сравнивают опыт восстановления классического автомобиля с опытом воспитания детей. Если вы потратите время, чтобы сделать это правильно, проект будет стоить затраченных усилий и времени. Однако, если вы спешите и выполняете дешевую, небрежную работу, конечным результатом станет опасное средство, которое не доставит вам удовольствия и, вероятно, никогда не достигнет ценности времени и денег, которые вы вложили в проект.

Определите автомобиль, бюджет и сроки


Шаг 1


Определите, какое транспортное средство вы хотели бы построить. Будет ли проект классическим грузовиком или автомобилем? Будет ли это мускул-кар, кастомная модель или гоночная машина? Хотя эти параметры помогут определить бюджет и временные рамки, они не всегда связаны друг с другом. При надлежащей подготовке любой из этих проектов может быть выполнен практически в любой бюджет.

Шаг 2


Определитесь с бюджетом. Поскольку многие строители не имеют доступа к неограниченным средствам для их сборки, а многим автомобильным проектам требуется несколько лет, настройте свой бюджет с ежемесячным или ежегодным приращением. Например, если вы говорите, что будете тратить только 400 долларов в месяц на проект, придерживайтесь его. Выполняйте столько работы, сколько возможно за один месяц, за 400 долларов. Если что-то стоит дороже, накопите и сделайте это в следующем месяце. Бюджетирование в пределах вашего доступного дохода не только защитит нервы от изнашивания, но и не позволит вам прибегнуть к кредитным картам и пойти за борт в проекте.

Определите подходящие временные рамки для завершения проекта. Вы должны будете принять во внимание состояние транспортного средства, над которым вы будете работать, а также ваш доступный бюджет. Например, если вы планируете реставрационный проект, включите в свои временные рамки то, каким вы хотите получить конечный результат. Хотите ежедневного водителя? Может потребоваться от двух до трех лет, чтобы довести неработающий автомобиль до этой стадии за 400 долларов в месяц. С другой стороны, если вы покупаете автомобиль в хорошем состоянии, для которого требуется лишь небольшая доработка, вы обнаружите, что ваши временные рамки могут сократиться до нескольких месяцев или недель.

Приобрести проект транспортного средства, спланировать строительство, приобрести инструменты


Шаг 1


Если возможно, приобретите автомобиль в довольно хорошем состоянии. Если ваш проект относится к автомобилю до 1930-х годов, поищите пример бега, если вы можете найти его. Запчасти для этих автомобилей трудно найти в лучшие времена. В идеале, автомобильный проект должен охватывать только три области: восстановление двигателя, кузова и покраски и восстановление салона. Мускульные автомобили имеют значительный вторичный рынок после репродуктивных частей, особенно Mustang и Camaros. При покупке автомобиля учитывайте популярность и доступность запчастей.

Шаг 2


Спланируйте сборку с учетом вашего бюджета, временных рамок и реалистичных ожиданий того, как должен выглядеть конечный продукт. Эти факторы должны быть хорошо сбалансированы, чтобы производить приятный конечный продукт, который вам понравится за рулем. Составьте список необходимых запасных частей, а также деталей, которые вы можете починить или почистить самостоятельно. Наконец, составьте список шагов или частей, которые вам понадобятся для доставки в магазины. Во многих случаях работа двигателя, обивка и краска попадают в эти категории.

Приобретите все инструменты и литературу, которые вам понадобятся, но у вас еще нет средств для завершения проекта. Восстановление автомобиля потребует многочисленных автомобильных инструментов, в том числе основных ручных инструментов. В закупочной литературе, такой как руководства по восстановлению двигателя, руководства по покраске и руководства по ремонту автомобилей, будут конкретно перечислены специальные инструменты, которые понадобятся вам на каждом этапе процесса сборки.

Построй Автомобиль


Шаг 1


Соберите автомобиль проекта в соответствии с вашим планом, следуя рекомендациям литературы, которую вы приобрели, специально для вашего проекта. Большинство проектов следуют этой прогрессии: разрушать, восстанавливать, перестраивать. На этапе демонтажа вы удалите основные компоненты автомобиля проекта, чтобы получить доступ к областям, которые необходимо восстановить перед восстановлением. На этом этапе полезно иметь большое чистое гаражное пространство для работы, чтобы вы могли размещать детали в их логических местах, не выбирая хранение вне площадки.

Шаг 2


Восстановите или постройте автомобиль. Этот этап включает в себя ремонт поврежденных или неприглядных частей автомобиля проекта, добавление запланированных деталей в проект автомобиля на заказ и подготовку этих деталей к процессу восстановления. Эта стадия часто смешивает кузов, краску, ремонт двигателя и обивку в симфонию летающих автозапчастей, а также является самой дорогой и напряженной частью процесса сборки.

Восстановите транспортное средство с восстановленными или настроенными частями.На этом заключительном этапе процесса сборки вы будете устанавливать восстановленные детали обратно на автомобиль по одной детали, тщательно избегая повреждения тщательно восстановленных или восстановленных деталей. Некоторые этапы окончательной сборки, как правило, передаются опытным специалистам: деталировка обивки, где это необходимо, обычно лучше оставить специалистам. Аналогично, если у вас нет опыта покраски автомобиля, вам лучше оставить эту часть в кузовном или малярном цехе, чтобы избежать дорогостоящих ошибок.

Чаевые


  • Позвольте достаточно времени, чтобы закончить ваш проект автомобиля. Попытка спешить с проектом приведет к плохому мастерству, снижению конечной стоимости и проблемам с долговечностью автомобиля.

Предметы, которые вам понадобятся


  • Просторный гараж
  • Автомобильные инструменты

Машина смотреть онлайн в хорошем качестве, фото, видео, описание выпусков

  • Напряженное психологическое реалити-шоу «Машина» — это проект принципиально нового формата на канале «Перец». Ведущими проекта «Машина» стали такие известные персоны, как Анна Семенович и Виктор Логинов

  • Главная задача героев шоу — выиграть автмобоиль. Стать владельцем новенькой иномарки может любой россиянин старше 18 лет. 72 часа подряд 10 участников беспрецедентного для России реалити-шоу должны просто держаться за призовой автомобиль.
  • На протяжении всего проекта 10 участников должны неотрывно держаться за свой будущий автомобиль, главная задача — остаться последним и единственным, чья рука будет находиться на авто. 

 

  • Сюжет реалити-шоу Машина 

  • Когда ноги наливаются свинцом и тело вот-вот рухнет,
  • …когда стук сердца заглушает все остальные звуки,
  • … когда хочется, чтобы соперники просто исчезли,
  • …когда главный приз находится у тебя в руках, но он тебе не принадлежит,
  • …когда все ждут твоей осечки, и права на ошибку нет,
  • …когда одолевает жажда наживы, и человеческие качества отходят на второй план,
  • …остается только одно: сжать зубы и идти до конца!

 

  • 13 телекамер, 10 участников, 30 болельщиков, 48 часов без сна и одна железная мечта на всех.
  • Главный приз проекта «Машина» все время находится в студии. Но забрать его сможет  лишь тот счастливчик, кто дольше всех удержит свою руку на кузове автомобиля. Легко? Создатели программы решили усложнить задачу: участников проекта ждут испытания. Им придется выполнять различные трюки, проходить тесты, сдерживать собственное сердцебиение, и все это — не отрывая руки от главного приза.

 

  • В шоу участвуют 10 человек от 20 до 53 лет, среди них — и мужчины, и женщины разных профессий и разного уровня жизни. Каждый мечтает о призе и уверен в своих силах. Каждый думает, что именно он сможет устоять против всех испытаний и уйти из студии победителем. 

 

Интересные факты о реалити-шоу Машина

Изначально планоровалось, что реалити-шоу будет проходить в торговом центре в Москве. Ведущими «Машины» должны были стать диджеи шоу «Русские перцы» на «Русском радио» — Вадим Воронов, Алиса Селезнева и Сергей Мельников. Однако позднее концепция проекта изменилась — съемки шоу перенеслись с студию, а ведущими проекта стали Анна Семенович и Виктор Логинов.

Виктор Логинов: «Это настоящая битва за выживание! На примере десяти участников мы видим модель общества: кто станет вожаком? Кого съедят? За трое суток в экстремальных условиях раскрываются все тонкости человеческой натуры. Я считаю, это уникальный проект для отечественного телевидения».

самые крутые дизайн-проекты легендарного автомобиля — Российская газета

Если Великой Победе 75 лет, то автомобилю «Победа» столько исполнится через год. Но в истории отечественного автопрома, пожалуй, нет другой легковой машины, которая бы так олицетворяла послевоенную эпоху. А потому сегодня прекрасный повод вспомнить об этой легендарной модели. Разговор о ее «родословной», конечно, отложим на июнь 2021 года, а пока предложим читателям изучить самые интересные дизайнерские и тюнинг-проекты «Победы».

Наверное, самую удачную из всех попыток представить, какой могла бы стать эта советская машина в наши дни, предпринял российский дизайнер-любитель Сергей Баринов. По мнению художника, автомобиль, который он назвал Pobeda M20 Neoclassic, сохранил бы знаменитый облик фастбека, при этом выглядел бы вполне актуально. Очевидно, что современная Pobeda M20 относилась бы к сегменту люксовых автомобилей. Неслучайно любители автодизайна усмотрели сходство ее экстерьера с такими престижными моделями, как Bentley Continental и Maserati Quattroporte.

Pobeda M20 Neoclassic. Проект Сергея Баринова. Фото: www.cardesign.ru

Pobeda M20 Neoclassic. Проект Сергея Баринова. Фото: www.cardesign.ru

Но на профильных сайтах, где состязаются в умении начинающие и не только дизайнеры, можно встретить много других интересных проектов.

Тему Баринова развил Олег Бежанов, причем первые свои эскизы он опубликовал еще в 2007 году, и эволюция «неоклассической» «Победы» весьма любопытна.

Проект Олега Бежанова. www.cardesign.ru

Проект Олега Бежанова. Фото: www.cardesign.ru

Вариант спортивной версии предложил Михаил Петренко.

Проект Михаила Петренко. Фото: www.cardesign.ru

А Андрей Ткаченко показал, как могли бы выглядеть универсал и купе, созданные на базе осовремененной «Победы».

Проект Андрея Ткаченко. Фото: www.cardesign.ru

Проект Андрея Ткаченко. Фото: www.cardesign.ru

Что интересно, тюнерам удалось претворить в жизнь кое-что из того, о чем фантазировали дизайнеры.

Еще в 2005 году на выставке Мотор-Парк Show в Москве представили автомобиль «Победа» ГАЗ М60, который весьма напоминает куда более свежий проект Баринова. Машину построили с «чистого листа», а под капот поместили двигатель от популярного в те годы 600-го Mercedes-Benz.

На Украине в 2012 году показали сразу две купеобразные «Победы». Первую создали на агрегатах Toyota Mark II и Mazda RX8. От настоящего советского раритета здесь понадобились заднее стекло, часть передних крыльев и некоторые оригинальные детали. Кстати, этот автомобиль «засветился» в одном из клипов рэпера Басты.

Фото: car-day.ru.

Вторую — на базе BMW E39. При этом у исходной советской машины была занижена нижняя часть кузова и изменены арки под колеса 20 дюймов.

Проект Андрея Чернорота. Фото: www.cardesign.ru

Еще один украинец собрал шикарную «Победу» из старого оригинального кузова, Audi A6, BMW 735 и Toyota Soarer.

Фото: drive2.ru

А в 2019-м российское ателье Truck Garage создало на базе ГАЗ М20 внедорожник. Он получил имя «Алиса», по которому его легко отыскать в Сети. Главные акценты — двухцветный кузов, пластиковый обвес решетки радиатора, светодиоды в круглых фарах, огромные арки с 20-дюймовыми колесными дисками и специальными внедорожными покрышками.

Проект «Алиса» — результат работы питерского тюнинг-ателье Truck Garage. За 1 год ГАЗ получил 20» внедорожные колеса, силовые бамперы, пластиковые расширители арок, двухцветную окраску, полный привод, 500 л.с. в двигателе и максимальную скорость 200 км/ч.

И запаску. pic.twitter.com/coYCq4vBZv

— Д р о м (@dromru) March 20, 2020

Кроме того, на порталах объявлений в свое время можно было найти «Победы» в кузове пикап.

Фото: Фото Auto.ru

Напомним, автомобили «Победа» выпускались в Советском Союзе с 1946 по 1958 годы. Хотя прототипом для машины послужил немецкий Opel Kapitan, она стала настоящим символом советского автопрома и возрождения промышленности после Великой отечественной войны.

Именно в «Победе» впервые в нашей стране применили многие важные технологические решения, в частности, несущий кузов «бескрылой» формы, независимую подвеску передних колес и гидравлический привод тормозов. В ней появились отопитель салона и электрические указатели поворотов и стоп-сигналы.

ГАЗ М20 «Победа» на улицах Таллина в 1956 году. Фото: Александр Чепрунов / РИА Новости

Запускается новый проект — машина с аэрографией от Team Sundown Russia

В статье рассказывается об аэрографии для автомобилей. О ее преимуществах и недостатках, видах и традиционной методике.

Давайте разберемся, что же собой представляет такой вид оформления, как аэрография. Аэрографией называется распыление краски под давлением воздуха. Аэрография автомобилей Каждый по-своему объясняет историю возникновения такого вида оформления для автомобилей. Некоторые считают, что ее создали байкеры, которые украшали свои мотоциклы различными рисунками, чтобы как можно ярче выделить их на дороге. Другие считают, что аэрография зародилась в период Второй мировой войны. Солдаты американских и немецких армий для устрашения противника рисовали на своих транспортных средствах разных хищных животных. Но украшение самого автомобиля при помощи подобных рисунков стало очень популярно в эпоху зарождения рок-н-ролла. Сейчас уже и не скажешь прямо, что — правда, а что — нет, но одно ясно точно, аэрография – это не просто оформление машины различными художественными композициями, это, прежде всего, демонстрация внутреннего мира машины и способ сделать ее по-настоящему оригинальной. Виды аэрографии для автомобилей Есть три вариации подобного тюнинга: традиционная, пленочная и трафаретная. Но, как утверждают профессиональные художники, работающие в этой сфере, выбор способа нанесения — это далеко не самое сложное. Водителю, желающему нанести рисунок на свой транспорт, порой бывает крайне сложно подобрать подходящий эскиз. Иногда это отнимает целые недели. Главное, чтобы композиция не просто нравилась водителю, но еще и сочеталась с общим дизайном самой машины. В этой статье мы конкретнее рассмотрим традиционный способ нанесения аэрографии. Традиционная методика аэрографии. Традиционный способ осуществляется при использовании классической технологии. Используя пульверизатор, художник наносит краску на автомобиль, и она расплывается через сопла по кузову.Чем-то такое приспособление похоже на краскопульт, но отличие в том, что при помощи него можно выполнять самые тонкие художественные работы. Мастера говорят о том, что перед началом рабочего процесса, нужно понять наверняка: подойдет рисунок к этой машине или нет. Бывает, что сочетания рисунка с контурами автомобиля оставляет желать лучшего, а потому приходиться проделывать некоторые корректировочные работы. Перед нанесением картинки, ее через компьютер сравнивают с виртуальной моделью автомобиля через специальные программы. Рассмотрим положительные стороны традиционной методики: — С помощью данного способа можно нанести рисунок, который гарантировано, будет держаться в течение семи или десяти лет; — Картинка может превратить транспорт в шедевр изобразительного искусства; — Нет никаких ограничений по мытью кузова; К сожалению, имеется и несколько отрицательных сторон: — Такое изобразительное искусство обойдется вам от 300 до 10 тысяч долларов и выше. Здесь все зависит от масштаба и сложности операции; — Очень важна высокая квалификация художника, поскольку ошибки будет уже невозможно исправить; — Очень долгий процесс окрашивания: от нескольких дней до пары недель. Подготовка и процесс Перед нанесением рисунка нужно произвести специальный подготовительный процесс. Сначала снимаются ручки, затем заклеиваются все стекла и резиновые уплотнители. Далее удаляется облицовка и защитный слой лака. После того как рисунок будет нанесен, машина должна пройти сушку. По завершении этого этапа, поверхность вскрывают двумя слоями лака. Важно чтобы работа выполнялась в полной чистоте, ведь любая пыль может испортить процесс.

«Машина времени»

На мультимедийном шоу «Машина времени» вы проживете захватывающие события прошлого, находясь в том самом месте, где они происходили.

13 сентября медиахолл 360 закрыт на регламентные работы.

Билеты можно приобрести только на сайте, в мобильном приложении и в платежно-навигационных терминалах парка.

Вы увидите, как появились Зарядье и Кремль, как строились белокаменные стены Китай-города, как Дмитрий Донской возвращался с Куликова поля и как Наполеон смотрел на горящую Москву. Станете очевидцами строительства метро, сталинских высоток и парка «Зарядье».

Подобных масштабных панорам еще не было в России, и первыми ее видят именно гости парка «Зарядье». В съемках участвовало 300 актеров, было задействовано 500 достоверных исторических костюмов и 300 предметов реквизита — от заколок для волос до лошадей в полной сбруе. Специально для фильма артисты научились владеть мечом, носить островерхий шлем и обращаться с советской радиолой. Некоторые из них часами носили сложнейший пластический грим — например, Ярослав Бережнов, которого гримеры и костюмеры превратили в Юрия Гагарина.  
Перед приобретением билетов просим ознакомиться с условиями покупки и возврата билетов и с правилами посещения.

Возраст: 12+
Продолжительность сеанса: 17 минут
Вход по сеансам, не более 24 человек одновременно.

Расписание сеансов:

Вторник–Пятница 10:30, 11:30, 12:30
Суббота–Воскресенье 10:20, 11:00, 11:40
Указано время начала сеансов.


Билеты (будни/выходные)
Взрослый (от 18 лет) — 490/650 ₽

Льготные категории
Дети от 12 лет до 18 лет, студенты очной формы обучения – 245/325 ₽
Пенсионеры, многодетные семьи (взрослые), инвалиды I, II, III группы, предъявители социальной карты москвича, ветераны труда, ветераны военной службы, Герои Социалистического Труда, Герои труда Российской Федерации, полные кавалеры орденов Трудовой славы  – 390/520 ₽
Дети-сироты, дети, оставшиеся без попечения родителей, обучающиеся и студенты из числа детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, дети-инвалиды, Ветераны ВОВ, Герои Советского Союза, Герои России, полные кавалеры орденов Славы – бесплатно

При предъявлении льготного билета администратор может попросить документ, подтверждающий льготу или возраст ребенка. Для получения бесплатного билета (для определенных категорий граждан) обращайтесь к администраторам Медиацентра.

Возврат билета
При возврате билета онлайн менее чем за два часа до указанного в нем времени посещения вы получаете 50% от его полной стоимости. После начала сеанса денежные средства не возвращаются.

Ограничения к просмотру
На сеанс не допускаются дети младше 12 лет, лица в состоянии алкогольного или наркотического опьянения, а также посетители, страдающие от болезней центральной нервной системы и заболеваний дыхательной системы, головокружений или эпилепсии, повышенной чувствительности к вспышкам света, клаустрофобии.

Спрашивайте синхронный аудиокомплект на английском и китайском языках у персонала мультимедийного комплекса.

Во время посещения необходимо использовать защитную маску, а также соблюдать социальную дистанцию 1,5 метра. При наличии повышенной температуры или симптомов респираторных заболеваний посещение объектов парка невозможно. С подробными временными правилами посещения объектов парка можно ознакомиться здесь.

Приобретая билет, вы и все лица, для которых вы приобретаете билеты, подтверждаете:
  • ознакомление с рекомендацией, изложенной в Указе Мэра Москвы №13-УМ от 05.03.2021, не покидать место проживания (пребывания), в том числе жилые и садовые дома, гражданам в возрасте старше 65 лет, а также гражданам, имеющим заболевания, перечень которых определен приказом Департамента здравоохранения города Москвы от 25 сентября 2020 г. №1117;
  • отсутствие заболеваний, перечень которых определен приказом Департамента здравоохранения города Москвы от 25 сентября 2020 г. №1117, при которых не допускается покидать место проживания (пребывания) в условиях действия режима повышенной готовности в Москве;
  • отсутствие подозрений на наличие новой коронавирусной инфекции (2019-nCoV), а также проявления острой респираторной вирусной инфекции и других острых респираторных заболеваний;
  • отсутствие контактов с гражданами, у которых выявлено наличие новой коронавирусной инфекции (2019-nCoV).
Приобретая билет, вы даете свое согласие ГАУК г. Москвы «Парк «Зарядье» на обработку ваших персональных данных и персональных данных лиц, для которых вы приобретаете билеты. Обработка включает сбор, запись, систематизацию, хранение, уточнение, использование, обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение, а также передачу (предоставление) для обработки органам исполнительной власти города Москвы и подведомственным им организациям, участвующим в обеспечении соблюдения режима повышенной готовности. Целью обработки является контроль возможности выполнения вами и лицами, для которых вы приобретаете билеты, ограничений, предусмотренных указом Мэра Москвы от 08.06.2020 № 68-УМ и связанных с режимом повышенной готовности в условиях распространения COVID-19, в том числе в момент и до момента посещения вами соответствующего мероприятия (использования билета).

Kia Rus поддерживает интернет-проект «Машина позитива»

8 апреля 2015

Москва, 8 апреля 2015 г. — Компания Kia Rus поддержала инициативу развлекательного интернет-портала «Машина позитива» и предоставила главный приз для победителя конкурса «Самая позитивная публикация» – обновлённый KIA Rio. Развлекательный портал «Машина позитива» (mashinapositiva.ru) достаточно молод, но отличается чёткой концепцией и высокими требованиями к качеству публикуемого контента. Непрерывная лента визуальных шуток и просто позитивных изображений в самых популярных сетевых форматах регулярно обновляется и пополняется усилиями самих пользователей. Добрые и позитивные дела не «остаются безнаказанными»! Все разместившие свои сообщения становятся участниками постоянно проводящихся конкурсов и имеют шанс выиграть самые разнообразные призы – гаджеты, путешествия; а также принять участие в самых позитивных и интересных приключениях. Кроме того, каждый участник имеет шанс выиграть главный приз – обновлённый седан KIA Rio, продажи которого в России начались 1 апреля. И это не шутка! Поиск повода улыбнуться даже в самые трудные и полные негативных новостей дни созвучен с философией бренда KIA – создавать автомобили для тех, кто молод душой. «Идея проекта – находить и создавать добро, делиться радостью и дарить друг другу хорошее настроение, – говорит Управляющий Директор Kia Rus Артём Гусаров. – Создавая автомобили KIA, буквально все сотрудники нашей компании, от дизайнеров до рабочих заводов, стремятся дарить нашим клиентам позитивные эмоции и хорошее настроение. Мы создаем качественные автомобили для молодых, амбициозных и талантливых людей. Обновленный Rio – это автомобиль, способный создавать оптимистическое настроение. Именно поэтому мы считаем вполне логичным, что он станет главным призом для «самого позитивного и креативного» интернет-пользователя».

Источник: kia.ru

« Назад к полному списку новостей

Лучшие 47 проектов машинного обучения на 2021 год [Исходный код включен]

Проекты машинного обучения — узнайте, как машины обучаются с помощью проектов в реальном времени

Всегда хорошо иметь практическое представление о любой технологии, над которой вы работаете.

Хотя учебники и другие учебные материалы дадут вам все необходимые знания о любой технологии, но вы не сможете освоить эту технологию до тех пор, пока не будете работать над проектами в реальном времени.

В этом руководстве вы найдете 21 проектную идею машинного обучения для новичков, специалистов среднего уровня и экспертов, чтобы получить реальный опыт использования этой развивающейся технологии в 2021 году.

Эти идеи проектов машинного обучения помогут вам изучить все практические аспекты, необходимые для достижения успеха в карьере и обеспечения возможности трудоустройства в отрасли.

Эти проекты машинного обучения можно разрабатывать на Python, R или любом другом инструменте.

Все, что вам нужно сделать, это просто добавить эту статью в закладки, и у вас никогда не останется недостатка в отличных проектных идеях, над которыми можно поработать.

Здесь мы составили список из более чем 500 идей проектов, адаптированных специально для вас.

  1. Идеи проекта Python
  2. Python Django (веб-разработка) Идеи проекта
  3. Идеи проекта искусственного интеллекта Python
  4. Идеи проекта машинного обучения Python
  5. Идеи проекта по науке о данных Python
  6. Идеи проекта глубокого обучения Python
  7. Идеи проекта компьютерного зрения Python
  8. Python Идеи проекта Интернета вещей

Проекты машинного обучения для начинающих

В этом разделе мы перечислили лучшие проекты машинного обучения для новичков.

Если вы уже работали над базовыми проектами машинного обучения, перейдите к следующему разделу: промежуточные проекты машинного обучения.

1. Создание мультипликационного изображения с помощью машинного обучения

Идея проекта: Преобразование изображения в свой мультфильм. Да, цель этого проекта машинного обучения — ЗАКАЗАТЬ изображения.

Таким образом, вы создадите приложение на Python, которое преобразует изображение в свой мультфильм с помощью библиотек машинного обучения.

Исходный код: Проект мультипликационного изображения

2. Проект классификации цветов ириса

Идея проекта — Цветки ириса бывают разных видов, различить их можно по длине лепестков и чашелистиков.

Это базовый проект для новичков в области машинного обучения, позволяющий предсказать вид нового цветка ириса.

Набор данных: Набор данных классификации цветов ириса

3. Emojify — Создайте свой собственный смайлик с Python

Идея проекта — Целью этого проекта машинного обучения является классификация человеческих выражений лица и сопоставление их со смайликами.

Вы создадите сверточную нейронную сеть для распознавания эмоций лица.

Затем вы сопоставите эти эмоции с соответствующими смайликами или аватарами

Исходный код: Emojify Project

4. Прогнозирование ссуды с использованием машинного обучения

Идея проекта — Идея этого проекта машинного обучения заключается в создании модели, которая классифицирует размер кредита, который может взять пользователь.

Он зависит от семейного положения, образования, количества иждивенцев и места работы пользователя.Вы можете построить линейную модель для этого проекта.

Набор данных: Набор данных прогнозирования ссуды

5. Проект прогнозирования цен на жилье

Идея проекта — Набор данных содержит цены на дома в остаточных районах Бостона.

Расходы на дом варьируются в зависимости от различных факторов, таких как уровень преступности, количество комнат и т. Д.

Хороший ML-проект для новичков, позволяющий прогнозировать цены на основе новых данных.

Набор данных: Набор данных прогнозирования цен на жилье

6.Проект машинного обучения по классификации цифр MNIST

Идея проекта — Проект Python для классификации цифр MNIST позволяет машинам распознавать рукописные цифры.

Этот проект может быть очень полезен для компьютерного зрения.

Здесь вам нужно использовать наборы данных MNIST для обучения модели с помощью сверточных нейронных сетей.

Набор данных: Набор данных распознавания цифр MNIST

Исходный код: Проект распознавания рукописных цифр

7.Прогнозирование цен на акции с использованием машинного обучения

Идея проекта — Существует множество наборов данных по ценам фондового рынка.

Этот проект для новичков в области машинного обучения направлен на прогнозирование будущей цены фондового рынка на основе данных за предыдущий год.

Набор данных: Набор данных прогнозирования цены акций

Исходный код: Проект прогнозирования цен на акции

8. Проект выживания на Титанике

Идея проекта — Это будет интересный проект для создания, поскольку вы будете предсказывать, выжил бы кто-нибудь, если бы он был на титановом корабле или нет.

В этом проекте для новичков вы будете использовать набор данных «Титаник», который содержит реальные данные о выживших и людях, погибших на корабле «Титаник».

Набор данных: Titanic Survival Набор данных

9. Проект испытания качества вина

Идея проекта — В этом проекте вы можете создать интерфейс для прогнозирования качества красного вина.

Он будет использовать химическую информацию о вине и на основе модели машинного обучения даст вам результат качества вина.

Набор данных: Набор данных о качестве вина

10. Проект обнаружения фейковых новостей

Идея проекта — Фейковые новости распространяются как лесной пожар, и это большая проблема в наше время.

Вы можете узнать, как отличить фейковые новости от настоящих. Вы можете использовать обучение с учителем для реализации такой модели.

Набор данных: Обнаружение набора данных фейковых новостей

Исходный код: Проект обнаружения фейковых новостей

Проекты машинного обучения среднего уровня

1.Проект машинного обучения по классификации музыкальных жанров

Идея проекта: Идея этого проекта машинного обучения на Python состоит в том, чтобы разработать проект машинного обучения и автоматически классифицировать различные музыкальные жанры по аудио.

Вам необходимо классифицировать эти аудиофайлы, используя их низкоуровневые характеристики частоты и времени.

Исходный код: Проект классификации музыкальных жанров

2. Проект прогнозирования цен на биткойны

Идея проекта — Предиктор цен на биткойны — полезный проект.Технология блокчейн расширяется, и растет количество цифровых валют.

Этот проект поможет вам спрогнозировать цену биткойна, используя предыдущие данные.

Набор данных: Bitcoin Price Predictor Dataset

3. Проект анализа данных Uber

Идея проекта — Проект может использоваться для выполнения визуализации данных в uber-данных. Набор данных содержит 4,5 миллиона пикапов Uber в Нью-Йорке.

Этот объем данных необходимо красиво представить, чтобы анализировать поездки и вносить дальнейшие улучшения в бизнес.

Набор данных: Набор данных Uber Data Analysis

Исходный код: Uber Data Analysis Project

4. Проект прогнозирования личности

Идея проекта — Индикатор типа Майерса Бриггса — это система типов личности, которая делит человека на 16 различных личностей на основе интроверсии, интуиции, мышления и восприятия.

Вы можете определить личность человека по типу сообщений, которые он размещает в социальных сетях.

Набор данных: Набор данных прогнозирования личности

5. Распознавание рукописных символов

Идея проекта: В этом проекте машинного обучения вы будете обнаруживать и распознавать рукописные символы, то есть английские алфавиты от A до Z.

Вы собираетесь достичь этого, моделируя нейронную сеть.

Исходный код: Проект распознавания рукописных символов

6. Проект прогнозирования игр для Xbox

Идея проекта — Данные, полученные людьми при поиске, можно использовать для прогнозирования интереса пользователей.

Компания бытовой электроники BestBuy предоставила данные о миллионах поисковых запросов пользователей, и вы можете предсказать игру Xbox, которую пользователь будет больше всего заинтересован в покупке.

Это будет использоваться, чтобы рекомендовать игры посетителям.

Набор данных: Набор данных прогнозирования игр Xbox

7. Проект по обнаружению мошенничества с кредитными картами

Идея проекта — Компаниям, которые совершают много транзакций с использованием карт, необходимо найти аномалии в системе.

Проект направлен на построение модели обнаружения мошенничества с кредитными картами.

Вам необходимо использовать транзакцию и ее ярлыки как мошеннические или не мошеннические, чтобы определить, являются ли новые транзакции, совершенные клиентом, мошенничеством или нет.

Набор данных: Набор данных обнаружения мошенничества с кредитными картами

Исходный код: Проект обнаружения мошенничества с кредитными картами

8. Распознавание жестового языка с помощью машинного обучения

Идея проекта: Было проведено много исследований, чтобы помочь глухим и немым людям.

В этом проекте распознавания языка жестов вы создаете детектор жестов, который определяет язык жестов.

Это может быть очень полезно для глухонемых людей в общении с другими людьми

Исходный код: Проект распознавания жестового языка

9. Барби с проектом «Мозги»

Идея проекта — Детские игрушки, такие как Барби, имеют заранее определенный набор слов, которые они могут повторять многократно.

Вы можете использовать методы машинного обучения, чтобы дать Барби немного мозгов.

Будет интереснее, когда игрушка сможет понимать разные предложения и говорить ими.

Это отличный проект, который улучшит процесс обучения детей.

10. Сегментация клиентов с помощью машинного обучения

Идея проекта — Сегментация клиентов — это метод, при котором мы разделяем клиентов на основе их истории покупок, пола, возраста, интересов и т. Д.

Полезно получить эту информацию, чтобы магазин мог получить помощь в персонализированном маркетинге и предоставить покупателям соответствующие предложения.

С помощью этого проекта компании могут запускать кампании для конкретных пользователей и предоставлять предложения для конкретных пользователей, а не транслировать одно и то же предложение всем пользователям.

Набор данных: Набор данных сегментации клиентов

Исходный код: Проект сегментации клиентов

Далее в статье с идеями проектов машинного обучения мы рассмотрим некоторые продвинутые идеи проектов для экспертов.

Продвинутые проекты машинного обучения

1.Анализ настроений с использованием машинного обучения

Идея проекта — Анализ настроений — это процесс анализа эмоций пользователей.

Вы можете разделить их эмоции на положительные, отрицательные или нейтральные.

Это отличный проект для понимания того, как проводить анализ настроений, и он широко используется в настоящее время.

Это один из самых популярных проектов машинного обучения. Причина этого в том, что каждая компания пытается понять настроения своих клиентов, если клиенты довольны, они останутся.

Этот проект может показать путь к сокращению оттока клиентов.

Набор данных: Набор данных анализа тональности

Исходный код: Проект анализа настроений

2. Проект расследования Enron

Идея проекта — Компания Enron развалилась в 2000 году, но данные были доступны для расследования.

В базе данных содержится 500 000 электронных писем реальных сотрудников, которые работали в компании, поэтому данные очень полезны для выполнения анализа данных, и многие специалисты по данным используют этот набор данных.

Набор данных: Enron Investigation Dataset

3. Проект машинного обучения распознавания эмоций речи

Идея проекта — Это один из лучших проектов машинного обучения. Система распознавания речевых эмоций использует аудиоданные.

В качестве входных данных принимает часть речи, а затем определяет, в каких эмоциях говорит говорящий.

Вы можете определить различные эмоции, такие как счастье, грусть, удивление, злость и т. Д. Этот проект может быть полезен для определения эмоций клиента во время звонка в колл-центр.

Набор данных: Набор данных распознавания речевых эмоций

Исходный код: Проект распознавания эмоций речи

4. Проект незаконного промысла

Идея проекта — Это интересный проект машинного обучения.

В океанах много кораблей, лодок и невозможно вручную отслеживать, что все делают.

Это будет потрясающий проект, который сможет выявить незаконное браконьерство животных и уловить рыбную ловлю с помощью спутниковых данных и данных геолокации.

Global Fishing Watch бесплатно предлагает данные в реальном времени, которые можно использовать для построения системы.

Набор данных: Набор данных о незаконном промысле

5. Рекомендации по интернет-магазинам с использованием совместной фильтрации

Идея проекта — Совместная фильтрация — отличный способ отфильтровать элементы, которые могут понравиться пользователю, на основе реакции похожих пользователей.

Система рекомендаций продуктового магазина была бы отличным проектом, чтобы клиенты понимали, что они хотели бы получить от своих корзин.

Хорошо для тех, кто планирует открыть продуктовый магазин.

6. Система рекомендаций фильмов с использованием машинного обучения

Идея проекта — Системы рекомендаций есть везде, будь то приложение для онлайн-покупок, приложение для потоковой передачи фильмов или потоковая передача музыки.

Все они рекомендуют продукты на основе своих целевых клиентов. Система рекомендаций фильмов — отличный проект для расширения вашего портфолио.

Набор данных: Набор данных системы рекомендаций по фильмам

Исходный код: Система рекомендаций по фильмам, проект

7.Система автоматического распознавания номерных знаков

Идея проекта: Целью этого проекта машинного обучения является обнаружение и распознавание номерного знака транспортного средства и считывание номеров, напечатанных на нем.

Это может быть хорошим приложением для сканирования безопасности, мониторинга трафика и т. Д.

Исходный код: Проект автоматического распознавания номерных знаков

8. Сегментация изображений с помощью машинного обучения

Идея проекта : Предскажите местоположение, а также класс, к которому принадлежит каждый объект на изображении.

Сегментация изображения приводит к получению детальной информации о форме изображения и, таким образом, является расширением концепции обнаружения объектов

Исходный код: Проект сегментации изображений

Сводка

Это все о проектах машинного обучения на 2021 год.

Это некоторые идеи проекта машинного обучения вместе с исходным кодом, которые помогут вам изучить и освоить машинное обучение.

Теперь вам нужно поработать руками над проектами, чтобы продвинуть свою карьеру, а также получить реальный опыт.

Превзошли ли мы ваши ожидания?
Если да, поделитесь своими ценными отзывами о Google | Facebook

30 простых машинных проектов для детей

Если вы изучаете простых машин для детей и ищете забавные практические занятия STEM для детей, вам понравятся эти простых машинных проектов . С более чем 30 творческими простых машинных заданий , мы покажем вам , как сделать простую машину , когда вы узнаете о 6 простых машинах: наклонные плоскости, колесо и ось, клинья, рычаги, шкив и винты.У нас есть простых машин, проект идей для детских садов, первого класса, 2-го класса, 3-го, 4-го, 5-го и 6-го классов.

Простые машинки для детей

Ваши ученики младшего возраста изучают машин simle для детей ? Если так, то лучший способ научиться — это делать; попробуйте сделать простых машинных проектов , чтобы увидеть, насколько полезны простые машины в действии! Используя эти простых машин проекта , вы можете узнать о простых машинах, таких как наклонные плоскости, колесо и ось, клинья, рычаги, шкив и винты, с помощью этих забавных научных экспериментов для детей.Независимо от того, являетесь ли вы родителем, учителем или учеником на дому — вам понравится, что эти простых машин, опытные созданы, делают простые машины из предметов домашнего обихода ! Так что продолжайте прокручивать, выбирайте простых машин DIY , чтобы попробовать, и приступайте к работе на простых машинах дома вместе со своими дошкольниками, воспитанниками 1-го, 2-го, 3-го, 4-го, 5-го и 6-го классов!

Проекты простых машин

Готовы сделать простой машины проект ? У нас так много веселья. простых машин воплощают в жизнь идей, используя простые предметы из вашего дома или класса.

  • Archimedes Screw Exploration от High Hill Education — это простой проект с использованием пластиковой бутылки, демонстрирующий, как это изобретение, сделанное сотни лет назад, могло перемещать материал.
  • Дети получат удовольствие от перемещения игрушек с нижнего этажа на верхний с помощью этого шкива для перил от Hands on As We Grow
  • Дети обязательно будут впечатлены этой рабочей моделью лифта, в которой рассматриваются шкивы из статьи «Как для взрослых»
  • Дайте волю воображению ваших детей, когда они сделают свои собственные кнопочные колесные и аксельные машинки из почти не школьных детей
  • Этот кукурузный шкив от Play at Home Mom LLC — именно то, что нужно вашему дошкольнику в песочнице, чтобы оживить простые машины
  • «Эксперимент со шкивом для детей из 123 Homeschool 4 Me» использует обычные предметы домашнего обихода, например, консервные банки, чтобы сделать забавную простую машину
  • Нет времени на создание простой машины, не беспокойтесь! Делайте то же, что и «Исследование сил и движения за день в первом классе»
  • Простые машины и искусство сталкиваются в этой забавной наклонной плоскости Art from Strong Start
  • Изучите полезность наклонных плоскостей в этом эксперименте «Яйцо» из 123 Homeschool 4 Me

Простые станки дома

Детям понравится проектировать и тестировать свои простых машинных занятий , которые они создают:

Изготовление простых машин из предметов домашнего обихода

Эти простых машинных экспериментов действительно лучше всего подходят для изучения и обучения, а также для УДОВОЛЬСТВИЯ и создания чего-то удивительного!

  • Мускулистый тренажер, сделанный своими руками от KiwiCo, представляет собой увлекательный проект с использованием шкивов.
  • I Spy Simple Machines from 123 Homeschool 4 Me — это бесплатная печатная версия, которая не только учит о простых машинах, но и дает инструкции для увлекательной охоты за мусором на простых машинах!
  • Bubble Machine Blower Machine от Teach Beside Me — это такая забавная идея, которая понравится детям, которая исследует простую машину с колесом
  • Lego Zipline от Little Bins for Little Hands — такой классный проект, чтобы исследовать шкивы вместе с детьми
  • Эта простая в изготовлении дощечка со шкивом и рычагом от Inspiration Labratories — идеальный вводный проект для детей любого возраста в помещении!
  • Рычаги никогда не были так увлекательны, как создание рычага из переработанных материалов, например, The OT Toolbox
  • .
  • Катапульта для рукоделия «Сделай сам» — это увлекательное занятие, посвященное изучению рычагов от кофейных чашек и мелков
  • Сделайте науку живой для детей с помощью этих американских горок из игры Frugal Fun 4 Boys, которые исследуют наклонные самолеты вместе с детьми!
  • Погрузитесь в историю с этой моделью ирригации древней цивилизации, которая исследует несколько простых машин из «Обучай учеников сообразительности»

Как сделать простую машинку

Имея более 30 творческих, забавных и уникальных идей для обучения детей простым машинам, вы обязательно найдете идеальный проект для своей целевой аудитории.Это забавные мероприятия для детей, находящихся в социальной изоляции, так как вы можете сделать простых машин в доме . Ваш самый сложный выбор — какой из этих научных проектов попробовать в первую очередь!

Ищете более веселые и творческие способы начать бесплатное домашнее обучение? У нас есть более 1000000 страниц БЕСПЛАТНЫХ рабочих листов для печати, включая ресурсы для: рабочих листов дошкольного образования, рабочих листов детского сада, рабочих листов 1-го класса, рабочих листов 2-го класса, рабочих листов 3-го класса, рабочих листов 4-го класса, рабочих листов 5-го класса, рабочих листов 6-го класса и многого другого.А также посмотрите наши уроки истории для детей, практические занятия по странам для детей, распечатанные математические игры, рабочие листы по языковым искусствам, рабочие листы со словом, бесплатные распечатки с алфавитом и задания для детей всех возрастов!

15 интересных идей проекта машинного обучения для начинающих [2021]

Идеи проектов машинного обучения

Поскольку в 2021 году искусственный интеллект (ИИ) продолжает быстро развиваться, овладение машинным обучением (МО) становится все более важным для всех игроков в этой области. Это потому, что и AI, и ML дополняют друг друга. Итак, если вы новичок, лучшее, что вы можете сделать, это поработать над несколькими проектами машинного обучения .

Мы в upGrad верим в практический подход, поскольку теоретические знания сами по себе не помогут в рабочей среде в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим несколько интересных проектов машинного обучения , над которыми новички могут поработать, чтобы проверить свои знания в области машинного обучения. В этой статье вы найдете 15 лучших идей для проектов машинного обучения для начинающих , чтобы получить практический опыт.

Но сначала давайте обратимся к более уместному вопросу, который должен скрываться у вас в голове: зачем создавать проекты машинного обучения?

Когда дело доходит до карьеры в области разработки программного обеспечения, начинающим разработчикам необходимо работать над собственными проектами. Разработка реальных проектов — лучший способ отточить свои навыки и претворить теоретические знания в практический опыт. Чем больше вы экспериментируете с различными проектами машинного обучения , тем больше знаний вы приобретете.

Мечтаете учиться за границей? Вот подходящая вам программа

Хотя учебники и учебные материалы дадут вам все необходимые знания о машинном обучении, вы никогда не сможете по-настоящему овладеть машинным обучением, если не потратите время на реальные практические эксперименты — проекты по машинному обучению . Когда вы начнете работать над идеями проекта машинного обучения , вы не только сможете проверить свои сильные и слабые стороны, но также получите доступ к информации, которая может быть чрезвычайно полезна для продвижения вашей карьеры.В этом руководстве вы найдете 15 интересных идей проекта машинного обучения для начинающих, чтобы получить практический опыт по машинному обучению.

Итак, вот несколько проектов машинного обучения , над которыми могут работать новички:

Вот несколько интересных идей проектов по машинному обучению для начинающих

Посмотрите наше видео об идеях и темах проектов машинного обучения…

Этот список из идей проектов машинного обучения для студентов подходит как для начинающих, так и для тех, кто только начинает заниматься машинным обучением или наукой о данных в целом.Эти идеи проекта машинного обучения научат вас всем практическим навыкам, необходимым для успеха в карьере специалиста по машинному обучению. В центре внимания этих проектов машинного обучения алгоритмов машинного обучения для начинающих , то есть алгоритмов, которые не требуют от вас глубокого понимания машинного обучения и, следовательно, идеально подходят для студентов и новичков.

Кроме того, если вы ищете идеи для проектов машинного обучения на последний год , этот список должен помочь вам.Итак, без лишних слов, давайте сразу перейдем к некоторым идеям проекта машинного обучения , которые укрепят вашу базу и позволят вам подняться по лестнице.

1. Предиктор цен акций

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с вами на практике. Проекты машинного обучения для студентов. работает над функцией прогнозирования цен на акции. Деловые организации и компании сегодня ищут программное обеспечение, которое может отслеживать и анализировать деятельность компании и прогнозировать будущие цены на различные акции.А с таким большим количеством данных, доступных на фондовом рынке, это рассадник возможностей для специалистов по обработке данных, склонных к финансам.

Однако, прежде чем начать, вы должны иметь достаточную долю знаний в следующих областях:

  • Прогнозный анализ: Использование различных методов искусственного интеллекта для различных процессов обработки данных, таких как интеллектуальный анализ данных, исследование данных и т. Д., Для «прогнозирования» поведения возможных результатов.
  • Регрессионный анализ: Регрессивный анализ — это своего рода метод прогнозирования, основанный на взаимодействии между зависимой (целевой) и независимой переменной (-ми) (предиктором).
  • Анализ действий: В этом методе все действия, выполняемые двумя упомянутыми выше методами, анализируются, после чего результат записывается в память машинного обучения.
  • Статистическое моделирование: Оно включает построение математического описания реального процесса и определение неопределенностей, если таковые имеются, внутри этого процесса.
Что такое машинное обучение и почему оно важно

2. SportsPredictor

В книге Майкла Льюиса Moneyball команда Oakland Athletics изменила облик бейсбола, включив аналитическую технику разведки игроков в свой план игры. И, как и они, вы тоже можете произвести революцию в спорте в реальном мире! Это отличные проекты машинного обучения для новичков.

Поскольку в спортивном мире нет недостатка в данных, вы можете использовать эти данные для создания увлекательных и творческих проектов машинного обучения, таких как использование спортивной статистики колледжа, чтобы предсказать, у какого игрока будет лучшая карьера в каком конкретном виде спорта (поиск талантов). Вы также можете улучшить управление командой, анализируя сильные и слабые стороны игроков в команде и соответствующим образом классифицируя их.

Имея огромное количество спортивной статистики и данных, это отличная площадка для оттачивания ваших навыков исследования и визуализации данных. Для любого, кто разбирается в Python, Scikit-Learn станет идеальным выбором, поскольку он включает в себя множество полезных инструментов для регрессионного анализа, классификации, приема данных и так далее. Упоминание проектов машинного обучения за последний год может помочь вашему резюме выглядеть намного интереснее, чем другие.

6 раз искусственный интеллект поразил мир

3.Разработка анализатора настроений

Это одна из интересных идей проекта машинного обучения. Хотя большинство из нас использует платформы социальных сетей, чтобы передать свои личные чувства и мнения на всеобщее обозрение, одна из самых больших проблем заключается в понимании «настроений», стоящих за публикациями в социальных сетях.

И это отличная идея для вашего следующего проекта машинного обучения!

Социальные сети процветают благодаря огромному количеству пользовательского контента. Создав систему машинного обучения, которая могла бы анализировать настроения, стоящие за текстами или публикациями, организациям стало бы намного легче понять поведение потребителей.Это, в свою очередь, позволит им улучшить обслуживание клиентов, тем самым предоставив возможности для оптимального удовлетворения запросов потребителей.

Вы можете попробовать добыть данные из Twitter или Reddit, чтобы начать свой проект по анализу настроений по машинному обучению. Это может быть один из тех редких случаев проектов глубокого обучения , которые могут помочь вам и в других аспектах.

4. Enhance Healthcare

Приложения AI и ML уже начали проникать в отрасль здравоохранения, а также быстро меняют облик мирового здравоохранения. Носимые устройства для здравоохранения, удаленный мониторинг, телемедицина, роботизированная хирургия и т. Д. — все это возможно благодаря алгоритмам машинного обучения на базе искусственного интеллекта. Они не только помогают HCP (поставщикам медицинских услуг) предоставлять более быстрые и качественные медицинские услуги, но также в значительной степени сокращают зависимость и рабочую нагрузку врачей.

Итак, почему бы не использовать свои навыки для разработки впечатляющего проекта машинного обучения, основанного на здравоохранении? Чтобы справиться с проектом с помощью алгоритмов машинного обучения для начинающих, может быть полезным для успешного начала вашей карьеры.

В сфере здравоохранения имеется огромное количество данных. Используя эти данные, вы можете создать:

  • Системы диагностики, которые могут автоматически сканировать изображения, рентгеновские снимки и т. Д. И обеспечивать точную диагностику возможных заболеваний.
  • Приложения для профилактической помощи, которые могут предсказывать возможности эпидемий, таких как грипп, малярия и т. Д., Как на национальном, так и на местном уровне.
Эти 6 методов машинного обучения улучшают здравоохранение

5.Готовьте алгоритмы машинного обучения — с нуля!

Это одна из отличных идей проекта машинного обучения для начинающих. Написание алгоритмов машинного обучения с нуля принесет двойную пользу:

  • Во-первых, написание алгоритмов машинного обучения — лучший способ понять мельчайшие детали их механики.
  • Во-вторых, вы научитесь преобразовывать математические инструкции в функциональный код. Этот навык пригодится в вашей будущей карьере в области машинного обучения.

Вы можете начать с выбора простого и не слишком сложного алгоритма.За созданием каждого алгоритма — даже самого простого — стоит несколько тщательно рассчитанных решений. Как только вы достигнете определенного уровня мастерства в создании простых алгоритмов машинного обучения, попробуйте настроить и расширить их функциональность. Например, вы можете взять обычный алгоритм логистической регрессии и добавить к нему параметры регуляризации, чтобы преобразовать его в алгоритм регрессии лассо / гребня. Упоминание проектов машинного обучения поможет вашему резюме выглядеть намного интереснее других.

6. Разработайте нейронную сеть, которая может читать рукописный ввод

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с практическими проектами Java для студентов, — это работа над нейронной сетью. Глубокое обучение и нейронные сети — два модных слова в области ИИ. Они подарили нам технологические чудеса, такие как беспилотные автомобили, распознавание изображений и так далее.
Итак, пришло время изучить арену нейронных сетей. Начните свой проект машинного обучения нейронной сети с задачи классификации рукописных цифр MNIST.У него очень удобный интерфейс, который идеально подходит для новичков.

Инженеры по машинному обучению: мифы против реальности

7. Система ценообразования на билеты в кино

С расширением OTT-платформ, таких как Netflix, Amazon Prime, люди предпочитают смотреть контент так, как им удобно. Такие факторы, как цена, качество контента и маркетинг, повлияли на успех этих платформ.

Стоимость создания полнометражного фильма в последнее время резко выросла.Только 10% снятых фильмов приносят прибыль. Жесткая конкуренция со стороны платформ телевидения и OTT наряду с высокой стоимостью билетов еще больше усложнила зарабатывание денег фильмами. Повышение стоимости билета в театр (вместе со стоимостью попкорна) оставляет кинозал пустым.

Продвинутая система ценообразования билетов определенно может помочь создателям фильмов и зрителям. Цена билета может быть выше с ростом спроса на билет и наоборот. Чем раньше зритель закажет билет, тем меньше будет стоимость фильма, пользующегося большим спросом.Система должна грамотно рассчитывать цены в зависимости от интереса зрителей, социальных сигналов и факторов спроса и предложения.

8. Классификация цветов ириса ML Project

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с практическими проектами машинного обучения для студентов, — это работа над проектом ML по классификации Ирис Флауэрс. Набор данных цветов ириса — один из лучших наборов данных для задач классификации. Поскольку цветы ириса бывают разных видов, их можно отличить по длине чашелистиков и лепестков.Этот проект ML направлен на разделение цветов на три вида — Virginica, Setosa или Versicolor.

Этот конкретный проект машинного обучения обычно называют «Привет, мир» машинного обучения. Набор данных цветов радужки содержит числовые атрибуты, и он идеально подходит для начинающих, чтобы узнать о контролируемых алгоритмах машинного обучения, в основном о том, как загружать и обрабатывать данные. Кроме того, поскольку это небольшой набор данных, он легко помещается в памяти, не требуя специальных преобразований или возможностей масштабирования.И это идеальная идея для вашего следующего проекта машинного обучения!

Вы можете скачать набор данных радужной оболочки здесь.

9. Проект ML для прогнозирования продаж BigMart

Это отличная идея проекта машинного обучения для начинающих. Этот проект машинного обучения лучше всего подходит для изучения того, как работают неконтролируемые алгоритмы машинного обучения. Набор данных о продажах BigMart состоит именно из данных о продажах за 2013 год для 1559 продуктов в десяти торговых точках в разных городах.

Цель состоит в том, чтобы использовать набор данных о продажах BigMart для разработки модели регрессии, которая может предсказать продажи каждого из 1559 продуктов в следующем году в десяти различных торговых точках BigMart.Набор данных о продажах BigMart содержит определенные атрибуты для каждого продукта и торговой точки, тем самым помогая вам понять свойства различных продуктов и магазинов, которые влияют на общие продажи BigMart как бренда.

10. Модули рекомендаций с набором данных MovieLens

Системы рекомендаций стали чрезвычайно популярными на сайтах онлайн-покупок и потоковых трансляций. Например, платформы потокового онлайн-контента, такие как Netflix и Hulu, имеют механизмы рекомендаций для настройки своего контента в соответствии с индивидуальными предпочтениями клиентов и историей просмотров.Приспосабливая контент для удовлетворения потребностей и предпочтений различных клиентов при просмотре, эти сайты смогли повысить спрос на свои потоковые сервисы.

Как новичок, вы можете попробовать свои силы в создании системы рекомендаций, используя один из самых популярных наборов данных, доступных в Интернете — набор данных MovieLens. Этот набор данных включает более «25 миллионов оценок и один миллион приложений тегов, примененных к 62 000 фильмам 162 000 пользователей». Вы можете начать этот проект с создания облачной визуализации названий фильмов для создания механизма рекомендаций фильмов для MovieLens.

Вы можете ознакомиться с набором данных MovieLens здесь.

11. Прогнозирование качества вина с использованием набора данных качества вина

Это общепризнанный факт, что возраст делает вино лучше: чем старше вино, тем лучше его вкус. Однако возраст — не единственное, что определяет вкус вина. Сертификат качества вина определяется множеством факторов, включая физико-химические тесты, такие как количество алкоголя, фиксированная кислотность, летучая кислотность, плотность и уровень pH и многие другие.

В этом проекте машинного обучения вам необходимо разработать модель машинного обучения, которая может исследовать химические свойства вина для прогнозирования его качества. Набор данных о качестве вина, который вы будете использовать в этом проекте, состоит из примерно 4898 наблюдений, включая 11 независимых переменных и одну зависимую переменную. Упоминание проектов машинного обучения за последний год поможет вашему резюме выглядеть намного интереснее, чем другие.

12. Классификация рукописных цифр MNIST

Это один из интересных проектов машинного обучения.Глубокое обучение и нейронные сети нашли применение во многих реальных приложениях, таких как распознавание изображений, автоматическое создание текста, автомобили без водителя и многое другое. Однако, прежде чем углубляться в эти сложные области глубокого обучения, вам следует начать с простого набора данных, такого как набор данных MNIST. Итак, почему бы не использовать свои навыки для разработки впечатляющего проекта машинного обучения на основе MNIST?

Проект классификации цифр MNIST разработан для обучения машин распознаванию рукописных цифр.Поскольку новичкам обычно сложно работать с данными изображений над плоскими реляционными данными, набор данных MNIST лучше всего подходит для новичков. В этом проекте вы будете использовать наборы данных MNIST для обучения вашей модели машинного обучения с помощью сверточных нейронных сетей (CNN). Хотя набор данных MNIST может легко поместиться в памяти вашего ПК (он очень мал), задача распознавания рукописных цифр является довольно сложной задачей.

Здесь вы можете получить доступ к набору данных MNIST.

13. Распознавание человеческой деятельности с использованием набора данных смартфона

Это одна из самых популярных идей для проектов машинного обучения.Набор данных смартфона включает записи о фитнес-активности и информацию о 30 человек. Эти данные были получены с помощью смартфона, оснащенного инерциальными датчиками.

Этот проект машинного обучения направлен на создание модели классификации, которая может идентифицировать фитнес-действия человека с высокой степенью точности. Работая над этим проектом машинного обучения, вы узнаете основы классификации, а также научитесь решать задачи множественной классификации.

14. Обнаружение объектов с помощью глубокого обучения

Это один из интересных проектов по машинному обучению.Когда дело доходит до классификации изображений, вам следует выбрать глубокие нейронные сети (DNN). Хотя DNN уже используются во многих реальных приложениях для классификации изображений, этот проект ML направлен на то, чтобы поднять его на ступеньку выше.

В этом проекте ML вы решите проблему обнаружения объектов, используя DNN. Вам нужно будет разработать модель, которая может как классифицировать объекты, так и точно локализовать объекты разных классов. Здесь вы будете рассматривать задачу обнаружения объекта как проблему регрессии для масок ограничивающей рамки объекта.Кроме того, вы определите многомасштабную процедуру логического вывода, которая может генерировать обнаружение объектов с высоким разрешением с минимальными затратами.

15. Обнаружение фейковых новостей

Это одна из отличных идей проекта машинного обучения для новичков, особенно когда фейковые новости распространяются со скоростью лесного пожара. Фейковые новости имеют свойство распространяться со скоростью лесного пожара. А сейчас, когда в нашей жизни доминируют социальные сети, стало как никогда важно отличать фейковые новости от реальных новостных событий.Здесь может помочь машинное обучение. Facebook уже использует ИИ для фильтрации фейковых и спам-историй из лент пользователей.

Этот проект машинного обучения направлен на использование методов NLP (обработки естественного языка) для обнаружения фальшивых новостей и вводящих в заблуждение историй, которые появляются из не заслуживающих доверия источников. Вы также можете использовать классический подход к классификации текста, чтобы разработать модель, которая может различать настоящие и фальшивые новости. В последнем методе вы можете собирать наборы данных как для настоящих, так и для фальшивых новостей и создавать модель машинного обучения с использованием классификатора Наивного Байеса для классификации новостей как мошеннических или реальных на основе используемых в них слов и фраз.

16. Зарегистрируйтесь в проекте электронной почты

Набор данных электронной почты Enron содержит почти 500 000 писем от более чем 150 пользователей. Это чрезвычайно ценный набор данных для обработки естественного языка. Этот проект включает построение модели машинного обучения, которая использует алгоритм кластеризации k-средних для обнаружения мошеннических действий. Модель разделит наблюдения на «k» кластеров в соответствии с аналогичными шаблонами в наборе данных.

17. Проект Паркинсона

Набор данных о болезни Паркинсона включает 195 биомедицинских записей о людях с 23 различными характеристиками.Идея этого проекта состоит в том, чтобы разработать модель машинного обучения, которая сможет различать здоровых людей и людей, страдающих болезнью Паркинсона. Для разделения в модели используется алгоритм XGboost (экстремальное усиление градиента), основанный на деревьях решений.

18. Проект Flickr 30K

Набор данных Flickr 30K состоит из более чем 30 000 изображений, каждое из которых имеет уникальный заголовок. Вы будете использовать этот набор данных для создания генератора подписей к изображениям. Идея состоит в том, чтобы построить модель CNN, которая может эффективно анализировать и извлекать особенности из изображения и создавать подходящую подпись, описывающую изображение на английском языке.

19. Проект клиентов торгового центра

Как следует из названия, набор данных о клиентах торгового центра включает записи людей, которые посетили торговый центр, такие как пол, возраст, идентификатор клиента, годовой доход, оценка расходов и т. Д. Вы создадите модель, которая будет использовать эти данные для сегментации клиентов в разные группы в зависимости от их моделей поведения. Такая сегментация клиентов — очень полезная маркетинговая тактика, используемая брендами и маркетологами для увеличения продаж и доходов, а также повышения удовлетворенности клиентов.

20. Проект кинетики

Для этого проекта вы будете использовать обширный набор данных, который включает три отдельных набора данных — Kinetics 400, Kinetics 600 и Kinetics 700 — содержащих URL-ссылки на более 6,5 миллионов высококачественных видео. Ваша цель — создать модель, которая может обнаруживать и идентифицировать действия человека, изучая серию различных наблюдений.

21. Проект системы рекомендаций

Это обширная коллекция наборов данных, содержащая широкий спектр наборов данных, собранных с популярных веб-сайтов, таких как обзоры книг Goodreads, обзоры продуктов Amazon, социальные сети и т. Д.Ваша цель — создать механизм рекомендаций (например, те, что используются Amazon и Netflix), который может генерировать персонализированные рекомендации для продуктов, фильмов, музыки и т. Д. На основе предпочтений, потребностей и поведения клиентов в Интернете.

22. Жилищный проект в Бостоне

Набор данных о жилье в Бостоне состоит из сведений о различных домах в Бостоне на основе таких факторов, как налоговая ставка, уровень преступности, количество комнат в доме и т. Д. Это отличный набор данных для прогнозирования цен на различные дома в Бостоне.В этом проекте вы построите модель, которая может прогнозировать цену нового дома с помощью линейной регрессии. Линейная регрессия лучше всего подходит для этого проекта, поскольку она используется там, где данные имеют линейную связь между входными и выходными значениями и когда входные данные неизвестны.

23. Проект «Городские пейзажи»

Этот набор данных с открытым исходным кодом включает высококачественные пиксельные аннотации видеопоследовательностей, собранных с улиц в 50 разных городах. Это очень полезно для семантического анализа.Вы можете использовать этот набор данных для обучения глубоких нейронных сетей анализу и пониманию городского пейзажа. Проект включает в себя создание модели, которая может выполнять сегментацию изображения и идентифицировать различные объекты (автомобили, автобусы, грузовики, деревья, дороги, людей и т. Д.) Из уличной видеопоследовательности.

24. Проект YouTube 8M

Youtube 8M — это огромный набор данных, содержащий 6,1 миллиона идентификаторов видео YouTube, 350 000 часов видео, 2,6 миллиарда аудио / визуальных функций, 3862 класса и в среднем по 3 метки для каждого видео.Он широко используется для проектов классификации видео. В этом проекте вы создадите систему классификации видео, которая сможет точно описать видео. Он рассмотрит ряд различных входов и классифицирует видео по отдельным категориям.

25. Городской звук 8K

Набор данных городского звука 8K используется для классификации звука. Он включает в себя разнообразную коллекцию из 8732 городских звуков, принадлежащих разным классам, таких как сирены, уличная музыка, лай собак, щебетание птиц, разговоры людей и т. Д.Вы создадите модель классификации звука, которая может автоматически определять, какой городской звук воспроизводится в

.

26. Проект IMDB-Wiki

Этот помеченный набор данных, вероятно, является одной из самых обширных коллекций изображений лиц, собранных из IMDB и Википедии. В нем более 5 миллионов изображений лиц с указанием возраста и пола. с указанием пола и возраста. Вы создадите модель, которая сможет распознавать лица и точно предсказывать их возраст и пол. Вы можете создавать разные возрастные сегменты / диапазоны, например 0-10, 10-20, 30-40 и так далее.

27. Проект Librispeech

Набор данных librispeech — это массивная коллекция английских речей, созданная в рамках проекта LibriVox. Он содержит читаемые на английском языке речи с различными акцентами, которые охватывают более 1000 часов, и является идеальным инструментом для распознавания речи. Основное внимание в этом проекте уделяется созданию модели, которая может автоматически переводить звук в текст. Вы создадите систему распознавания речи, которая сможет определять английскую речь и переводить ее в текстовый формат.

28. Немецкий эталонный тест распознавания дорожных знаков (GTSRB), проект

Этот набор данных содержит более 50 000 изображений дорожных знаков, разделенных на 43 класса и содержащих информацию о ограничивающей рамке каждого дорожного знака. Он идеально подходит для мультиклассовой классификации, и именно на этом вы сосредоточитесь здесь. Вы создадите модель, используя структуру глубокого обучения, которая может распознавать ограничивающую рамку знаков и классифицировать дорожные знаки. Проект может быть чрезвычайно полезен для автономных транспортных средств, поскольку он обнаруживает знаки и помогает водителям предпринимать необходимые действия.

29. Обобщение текста видеотекста спортивного матча

Этот проект именно такой, как звучит — получение точного и лаконичного резюме спортивного видео. Это полезный инструмент для спортивных сайтов, который информирует читателей об основных моментах матча. Поскольку нейронные сети лучше всего подходят для суммирования текста, вы создадите эту модель, используя сети глубокого обучения, такие как 3D-CNN, RNN и LSTM. Сначала вы фрагментируете спортивное видео на несколько разделов, используя соответствующие алгоритмы машинного обучения, а затем воспользуетесь комбинацией SVM (опорных векторных машин), нейронных сетей и алгоритма k-средних.

30. Генератор сводки деловой встречи

Обобщение включает в себя краткое и сжатое извлечение наиболее значимой и ценной информации из разговоров, аудио / видео файлов и т. Д. Обычно это делается с помощью функции, фиксирующей статистические, лингвистические и сентиментальные черты с диалоговой структурой рассматриваемого разговора. В этом проекте вы будете использовать методы глубокого обучения и обработки естественного языка для создания точных резюме деловых встреч, сохраняя при этом контекст всего разговора.

31. Анализ настроений при депрессии

Депрессия — серьезная проблема для здоровья во всем мире. Каждый год миллионы людей кончают жизнь самоубийством из-за депрессии и плохого психического здоровья. Обычно двумя основными причинами этого являются стигма, связанная с проблемами психического здоровья и несвоевременное лечение. В этом проекте вы будете использовать данные, собранные с различных платформ социальных сетей, и анализировать лингвистические маркеры в сообщениях в социальных сетях, чтобы понять психическое здоровье людей.Идея состоит в том, чтобы создать модель глубокого обучения, которая может предложить ценные и точные сведения о психическом здоровье намного раньше, чем традиционные методы.

32. Рукописный решатель уравнений

Распознавание рукописных математических выражений — важная область исследований в области компьютерного зрения. Вы построите модель и научите ее решать написанные от руки математические уравнения с помощью сверточных нейронных сетей. Модель также будет использовать методы обработки изображений.Этот проект включает обучение модели с использованием правильных данных, чтобы научить ее читать рукописные цифры, символы и т. Д., Чтобы получать правильные результаты для математических уравнений разного уровня сложности.

33. Распознавание лиц для определения настроения и рекомендации песен

Это известный факт, что люди слушают музыку в зависимости от своего текущего настроения и чувств. Итак, почему бы не создать приложение, которое может определять настроение человека по выражению лица и соответственно рекомендовать песни? Для этого вы будете использовать элементы и техники компьютерного зрения.Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая может эффективно использовать компьютерное зрение, чтобы помочь компьютерам получить высокоуровневое понимание изображений и видео.

34. Музыкальный генератор

Музыкальное произведение — это не что иное, как мелодичное сочетание разных частотных уровней. В этом проекте вы создадите автоматический музыкальный генератор, который может составлять короткие музыкальные произведения с минимальным вмешательством человека. Вы будете использовать алгоритмы глубокого обучения и сети LTSM для создания этого музыкального генератора.

35. Система прогнозирования заболеваний

Этот проект ML предназначен для прогнозирования заболеваний. Вы создадите эту модель с помощью R and R Studio и набора данных по раку молочной железы, штат Висконсин (диагностический). Этот набор данных включает два класса предикторов — доброкачественное и злокачественное новообразование груди. Для работы над этим проектом важно иметь базовые знания о случайных лесах и XGBoost.

36. В поисках обитаемой экзопланеты

За последнее десятилетие нам удалось идентифицировать множество транзитных и экзопланет.Поскольку ручная интерпретация потенциальных экзопланет довольно сложна и требует много времени (не стоит забывать, что она также подвержена человеческим ошибкам), лучше всего использовать глубокое обучение для идентификации экзопланет. Этот проект направлен на то, чтобы выяснить, есть ли вокруг нас какие-либо обитаемые экзопланеты, используя CNN и зашумленные данные временных рядов. Этот метод может идентифицировать обитаемые экзопланеты с большей точностью, чем метод наименьших квадратов.

37. Регенерация изображения для старых и поврежденных катушек

Восстановление старых или поврежденных катушек с картинками — сложная задача.Вернуть старые фотографии в исходное состояние практически всегда невозможно. Однако глубокое обучение может решить эту проблему. Вы создадите модель глубокого обучения, которая сможет определять дефекты изображения (потертости, отверстия, складки, обесцвечивание и т. Д.) И использовать алгоритмы Inpainting для их восстановления. Вы даже можете раскрасить старые черно-белые изображения.

Реальные отраслевые проекты

Пурпурный

Этот исследовательский проект направлен на изучение приложений машинного обучения в процессе создания искусства и музыки.Вы разработаете уникальные алгоритмы обучения с подкреплением и глубокого обучения, которые могут генерировать изображения, песни, музыку и многое другое. Это идеальный проект для творческих людей, увлеченных искусством и музыкой.

BluEx

BluEx — одна из ведущих логистических компаний в Индии, которая приобрела немало фанатов благодаря своевременным и эффективным поставкам. Однако, как и все поставщики логистических услуг, BluEx сталкивается с одной конкретной проблемой, требующей как времени, так и денег, — его водители не часто выбирают оптимальные пути доставки, что вызывает задержки и приводит к более высоким расходам на топливо.Вы создадите модель машинного обучения, используя обучение с подкреплением, которое может найти наиболее эффективный путь для конкретного места доставки. Это может сэкономить до 15% стоимости топлива для BluEx.

Motion Studios

Motion Studios может похвастаться тем, что является крупнейшим в Европе производителем радио с доходом более миллиарда долларов. С тех пор, как медиакомпания запустила свое реалити-шоу RJ Star, они получили феноменальный отклик и наводнены голосовыми клипами. Поскольку это реалити-шоу, период выбора кандидатов ограничен.Вы построите модель, которая сможет различать мужские и женские голоса, и классифицируйте голосовые фрагменты, чтобы облегчить более быструю фильтрацию. Это поможет ускорить отбор, облегчая задачу руководителей выставки.

Литионная мощность

Lithionpower производит аккумуляторы для электромобилей. Обычно водители берут в аренду фирменные аккумуляторы на сутки и заменяют их заряженными. Срок службы батареи зависит от таких факторов, как пройденное расстояние в день, превышение скорости и т. Д. LithionPower использует модель переменной цены, основанную на истории вождения водителя.Цель этого проекта — построить модель кластера, которая будет группировать водителей в соответствии с их историей вождения и стимулировать водителей на основе этих кластеров. Хотя это увеличит прибыль на 15-20%, это также приведет к увеличению платы за водителей с плохим стажем вождения.

Заключение

Вот полный список идей проекта машинного обучения . Машинное обучение во всем мире все еще находится на ранней стадии. Есть много проектов, которые нужно сделать, и многое нужно улучшить.С умным умом и острыми идеями системы поддержки бизнеса становятся лучше, быстрее и прибыльнее. Если вы хотите преуспеть в машинном обучении, вы должны получить практический опыт работы с такими проектами машинного обучения.

Вы также можете проверить нашу программу расширенного сертификата по машинному обучению от IIT Delhi . IIT Delhi — одно из самых престижных учебных заведений Индии. С более чем 500 штатными преподавателями, которые являются лучшими в своих предметах.

Только работая с инструментами машинного обучения и алгоритмами машинного обучения, вы можете понять, как в действительности работают инфраструктуры машинного обучения. Теперь приступайте к тестированию всех знаний, которые вы накопили в нашем руководстве по идеям проектов машинного обучения, чтобы создать свои собственные проекты машинного обучения !

Насколько легко реализовать эти проекты?

Эти проекты очень простые, и кто-то с хорошим знанием машинного обучения может легко выбрать и завершить любой из этих проектов.

Могу ли я заниматься этим проектом на стажировке ML?

Да, как уже упоминалось, эти проектные идеи в основном предназначены для студентов или начинающих. Существует высокая вероятность того, что вы поработаете над любой из этих проектных идей во время стажировки.

Зачем нам нужно создавать проекты машинного обучения?


Когда дело доходит до карьеры в разработке программного обеспечения, начинающие разработчики обязаны работать над своими собственными проектами.Разработка реальных проектов — лучший способ отточить свои навыки и претворить теоретические знания в практический опыт.

Возглавьте технологическую революцию, основанную на искусственном интеллекте

Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта

Учить больше

Организация проектов машинного обучения: руководство по управлению проектами.

Цель этого документа — предоставить общую основу для подхода к проектам машинного обучения, на которую могут ссылаться специалисты-практики. Если вы создаете модели машинного обучения, этот пост для вас. Если вы сотрудничаете с людьми, которые создают модели машинного обучения, я надеюсь, что это руководство даст вам хорошее представление об общем рабочем процессе проекта. Предполагается знание машинного обучения.

Обзор

Этот обзор призван служить «контрольным списком» проекта для практиков машинного обучения.В последующих разделах будет представлена ​​более подробная информация.

Жизненный цикл проекта
Проекты машинного обучения очень итеративны; По мере прохождения жизненного цикла машинного обучения вы обнаружите, что повторяете раздел до тех пор, пока не достигнете удовлетворительного уровня производительности, а затем перейдете к следующей задаче (которая может возвращаться к еще более раннему шагу). Более того, проект не завершен после того, как вы отправите первую версию; вы получаете обратную связь от реальных взаимодействий и переопределяете цели для следующей итерации развертывания.

  1. Планирование и настройка проекта
    • Определите задачу и объем требований
    • Определить осуществимость проекта
    • Обсуждение общих компромиссов модели (точность и скорость)
    • Настроить кодовую базу проекта
  2. Сбор данных и маркировка
    • Определить основную истину (создать маркировочную документацию)
    • Построить конвейер приема данных
    • Проверить качество данных
    • Обозначьте данные и убедитесь, что достоверность информации четко определена
    • Повторите шаг 1 и убедитесь, что данных достаточно для задачи
  3. Исследование модели
    • Установить базовые параметры производительности модели
    • Начните с простой модели с использованием конвейера исходных данных
    • Подгонка простой модели к обучающим данным
    • Оставайтесь проворными и пробуйте множество параллельных (изолированных) идей на ранних стадиях
    • Найдите модель SoTA для вашей проблемной области (если доступна) и воспроизведите результаты, затем примените к вашему набору данных в качестве второго базового уровня
    • Еще раз вернуться к шагу 1 и убедиться в целесообразности
    • Повторите шаг 2 и убедитесь, что качество данных достаточное.
  4. Доработка модели
    • Выполните оптимизацию для конкретной модели (т. Е.гиперпараметрическая настройка)
    • Итеративная отладка модели по мере увеличения сложности
    • Выполните анализ ошибок, чтобы выявить типичные виды отказов
    • Повторите этап 2 для целевого сбора данных и маркировки наблюдаемых видов отказов
  5. Тестирование и оценка
    • Оценить модель при тестовом распределении; понимать различия между распределением обучающего и тестового набора (чем «данные в дикой природе» отличаются от того, на чем вы обучались)
    • Пересмотреть метрику оценки модели; убедитесь, что этот показатель определяет желаемое поведение последующих пользователей.
    • Написать тесты для:
      • Конвейер входных данных
      • Функциональные возможности вывода модели
      • Выполнение логического вывода модели по данным валидации
      • Явные сценарии, ожидаемые в производстве (модель оценивается на основе тщательно подобранного набора наблюдений)
  6. Развертывание модели
    • Раскрыть модель через REST API
    • Разверните новую модель для небольшой группы пользователей, чтобы убедиться, что все идет гладко, а затем разверните ее для всех пользователей
    • Сохранение возможности отката модели к предыдущим версиям
    • Мониторинг распределения данных в реальном времени и прогнозирования модели
  7. Текущее обслуживание модели
    • Поймите, что изменения могут неожиданным образом повлиять на систему
    • Периодически переобучайте модель для предотвращения устаревания модели
    • Если есть передача права собственности на модель, обучите новую команду

Командные роли

Типичная команда состоит из:

  • инженер по данным (строит конвейеры приема данных)
  • Инженер по машинному обучению (обучение и повторение моделей для выполнения задачи)
  • инженер-программист (помогает интегрировать модель машинного обучения с остальной частью продукта)
  • менеджер проекта (основная точка контакта с клиентом)

Планирование и настройка проекта

Может возникнуть соблазн пропустить этот раздел и сразу погрузиться в «просто посмотреть, на что способны модели».Не пропускайте этот раздел. Слишком часто вы будете терять время, откладывая обсуждение целей проекта и критериев оценки модели. Все должны стремиться к общей цели с самого начала проекта.

Стоит отметить, что определить задачу модели не всегда просто. Часто существует множество различных подходов к решению проблемы, и не всегда сразу видно, какой из них является оптимальным. Если ваша проблема расплывчата, а задача моделирования не ясна, перейдите к моему сообщению об определении требований для проектов машинного обучения, прежде чем продолжить.

Приоритетность проектов

Идеально: проект имеет высокую отдачу и высокую рентабельность.

Ментальные модели для оценки воздействия проекта:

  • Ищите места, где дешевые прогнозы приносят большие выгоды
  • Ищите сложное программное обеспечение, основанное на правилах, где мы можем изучать правила, а не программировать их

При оценке проектов может быть полезно иметь общий язык и понимать различия между традиционным программным обеспечением и программным обеспечением для машинного обучения.По этой теме рекомендуется прочитать «Программное обеспечение 2.0 Андрея Карпарти».

Программное обеспечение 1.0

  • Явные инструкции для компьютера, написанные программистом с использованием языка программирования , такого как Python или C ++. Человек пишет логику таким образом, что, когда системе будут предоставлены данные, она будет выводить желаемое поведение.

Программное обеспечение 2.0

  • Неявные инструкции путем предоставления данных, «записанных» алгоритмом оптимизации с использованием параметров указанной архитектуры модели.Системная логика изучена из предоставленного набора примеров данных и их соответствующего желаемого поведения.

См. Этот доклад для более подробной информации.

Небольшая заметка о программном обеспечении 1.0 и программном обеспечении 2.0 — эти две парадигмы не являются взаимоисключающими. Программное обеспечение 2.0 обычно используется для масштабирования компонента logic традиционных программных систем за счет использования больших объемов данных для обеспечения более сложной или детализированной логики принятия решений.

Например, Джефф Дин рассказывает (в 27:15) о том, что код для Google Translate был очень сложной системой, состоящей из ~ 500 тыс. Строк кода. Google смог упростить этот продукт, используя модель машинного обучения для выполнения основной логической задачи перевода текста на другой язык, для описания модели требовалось всего ~ 500 строк кода. Однако для этой модели по-прежнему требуется код «Программное обеспечение 1.0» для обработки запроса пользователя, вызова модели машинного обучения и возврата пользователю желаемой информации.

Таким образом, машинное обучение может принести большую пользу в приложениях, где людям сложно или сложно написать логику принятия решений, но относительно легко научиться машинам. В связи с этим мы перейдем к следующему разделу, чтобы обсудить, как оценить, является ли задача «относительно простой» для обучения машинам.

Определение осуществимости

Несколько полезных вопросов, которые следует задать при определении осуществимости проекта:

  • Стоимость сбора данных
    • Насколько сложно получить данные?
    • Сколько стоит маркировка данных?
    • Сколько данных потребуется?
  • Цена неверных прогнозов
    • Как часто система должна быть правильной, чтобы быть полезной?
    • Существуют ли сценарии, в которых неверный прогноз требует больших затрат?
  • Наличие хорошо опубликованных работ по аналогичным проблемам
    • Проблема сведена к практике?
    • Достаточно ли литературы по этой проблеме?
    • Есть ли предварительно обученные модели, которые мы можем использовать?
  • Вычислительные ресурсы, доступные как для обучения, так и для вывода
    • Будет ли модель развернута в среде с ограниченными ресурсами?
    • Каковы требования к задержке для модели?

Определение требований к проекту

Установите единую метрику оптимизации стоимости для проекта.Может также включать несколько других удовлетворительных показателей (например, пороговые значения производительности) для оценки моделей, но может только оптимизировать единственную метрику.

Пример:

  • Оптимизировать для точности
  • Задержка прогнозирования менее 10 мс
  • Модель
  • требует не более 1 ГБ памяти
  • 90% покрытие (достоверность модели превышает требуемый порог, чтобы прогноз можно было считать действительным)

Показатель оптимизации может быть взвешенной суммой многих вещей, которые нас волнуют.Вернитесь к этой метрике по мере повышения производительности.

Некоторые команды могут проигнорировать определенное требование в начале проекта с целью пересмотра своего решения (для соответствия игнорируемым требованиям) после того, как они обнаружат многообещающий общий подход.

Решите, в какой момент вы отправите свою первую модель.

Некоторые команды стремятся к «нейтральному» первому запуску: первому запуску, который явно снижает приоритеты достижений машинного обучения, чтобы не отвлекаться.- Правила машинного обучения Google

Мотивация этого подхода заключается в том, что первое развертывание должно включать простую модель с акцентом на построение правильного конвейера машинного обучения, необходимого для прогнозирования. Это позволяет вам быстро принести пользу и избежать ловушки, когда вы тратите слишком много времени на попытки «выжать сок».

Настройка базы кода ML

Хорошо организованная кодовая база машинного обучения должна разделять обработку данных, определение модели, обучение модели и управление экспериментами.

Пример организации базы кода:

  конфигов /
    baseline.yaml
    latest.yaml
данные/
докер /
название проекта/
  api /
    app.py
  модели /
    base.py
    simple_baseline.py
    cnn.py
  datasets.py
  train.py
  эксперимент.py
скрипты /
  

data / предоставляет место для хранения необработанных и обработанных данных для вашего проекта. Вы также можете включить файл data / README.md , который описывает данные для вашего проекта.

docker / — это место, где можно указать один или несколько файлов Docker для проекта.Docker (и другие контейнерные решения) помогают обеспечить согласованное поведение на нескольких машинах и в разных средах.

api / app.py предоставляет модель через REST-клиент для прогнозов. Скорее всего, вы предпочтете загрузить (обученную) модель из реестра моделей, а не импортировать непосредственно из своей библиотеки.

models / определяет набор моделей машинного обучения для задачи, объединенных общим API, определенным в base.py . Эти модели включают код для любой необходимой предварительной обработки данных и нормализации вывода.

datasets.py управляет построением набора данных. Обрабатывает области конвейерной / промежуточной обработки данных, перемешивание, чтение с диска.

Experiment.py управляет процессом эксперимента по оценке нескольких моделей / идей. Это создает набор данных и модели для данного эксперимента.

train.py определяет фактический цикл обучения модели. Этот код взаимодействует с оптимизатором и обрабатывает ведение журнала во время обучения.

Смотрите другие примеры здесь, здесь, здесь и здесь.


Сбор данных и маркировка

Идеальный конвейер машинного обучения использует данные, которые сами себя маркируют. Например, у Tesla Autopilot есть работающая модель, которая предсказывает, когда автомобили собираются врезаться в вашу полосу движения. Чтобы систематически собирать помеченные данные, вы можете просто наблюдать, когда автомобиль переходит с соседней полосы на полосу движения Tesla, а затем перематывать видеопоток, чтобы обозначить, что автомобиль собирается выехать на полосу.

В качестве другого примера предположим, что Facebook строит модель для прогнозирования взаимодействия с пользователем при принятии решения о том, как расположить вещи в ленте новостей.После обслуживания пользовательского контента на основе прогноза они могут отслеживать взаимодействие и превращать это взаимодействие в маркированное наблюдение без каких-либо человеческих усилий. Тем не менее, просто обязательно продумайте этот процесс и убедитесь, что ваша система «само-маркировки» не застрянет в петле обратной связи сама с собой.

Во многих других случаях мы должны вручную пометить данные для задачи, которую хотим автоматизировать. Качество ваших меток данных имеет большое влияние на верхнюю границу производительности модели.

Вот реальный пример использования работы по улучшению модели и шаги, предпринятые для этого:

— Базовый уровень: 53%
— Логистика: 58%
— Глубокое обучение: 61%
— ** Исправление данных: 77 % **

Некоторая старая добрая мода «понимание ваших данных» стоит своего веса при настройке гиперпараметров!

— Alex Gude (@alex_gude) 24 апреля 2019 г.

Для большинства проектов маркировки данных требуется несколько человек, что требует маркировки документации .Даже если вы единственный, кто маркирует данные, имеет смысл задокументировать свои критерии маркировки, чтобы обеспечить согласованность.

Один из сложных случаев — это когда вы решаете изменить методологию маркировки после того, как пометили данные. Например, в упомянутой ранее речи о программном обеспечении 2.0 Андрей Карпати говорит о данных, которые не имеют четкой и очевидной достоверной информации.


Изображение предоставлено

Если вы столкнетесь с этим, отметьте «трудно маркируемые» примеры таким образом, чтобы вы могли легко найти все похожие примеры, если вы решите изменить свою методологию маркировки в будущем.Кроме того, вы должны версия вашего набора данных и связать данную модель с версией набора данных.

Совет: после разметки данных и обучения исходной модели посмотрите на наблюдения с наибольшей ошибкой. Эти примеры часто плохо помечены.


Активное обучение

Активное обучение полезно, когда у вас есть большой объем немаркированных данных и вам нужно решить, какие данные следует маркировать. Маркировка данных может быть дорогостоящей, поэтому мы хотели бы ограничить время, затрачиваемое на эту задачу.

В качестве контрапункта, если вы можете позволить себе маркировать весь свой набор данных, вам, вероятно, следует это сделать. Активное обучение добавляет еще один уровень сложности.

«Основная гипотеза активного обучения состоит в том, что если алгоритм обучения может выбирать данные, на которых он хочет учиться, он может работать лучше, чем традиционные методы, при значительно меньшем количестве данных для обучения». — DataCamp

Общий доступ:

  1. Начиная с немаркированного набора данных, создайте «начальный» набор данных, получив метки для небольшого подмножества экземпляров
  2. Обучить исходную модель на исходном наборе данных
  3. Предсказать метки оставшихся немаркированных наблюдений
  4. Используйте неопределенность прогнозов модели для определения приоритета маркировки оставшихся наблюдений


Использование слабых меток
Однако поручать людям создавать метки наземной достоверности стоит дорого.Часто у вас будет доступ к большим объемам немаркированных данных и ограниченный бюджет на маркировку — как вы можете получить максимальную отдачу от своих данных? В некоторых случаях ваши данные могут содержать информацию, которая дает зашумленную оценку достоверности. Например, если вы категоризируете фотографии в Instagram, у вас может быть доступ к хэштегам, используемым в подписи к изображению. В других случаях у вас могут быть эксперты в предметной области, которые помогут разработать эвристику данных.

Snorkel — интересный проект, созданный лабораторией Stanford DAWN (Data Analytics for What’s Next), который формализует подход к объединению многих зашумленных оценок этикеток в вероятностную основную истину.Я рекомендую вам проверить это и посмотреть, сможете ли вы использовать этот подход для своей проблемы.


Исследование модели

Установите базовые параметры производительности для вашей проблемы. Базовые показатели полезны как для установления нижней границы ожидаемой производительности (базовый уровень простой модели), так и для установления целевого уровня производительности (базовый уровень для человека).

  • Простые базовые планы включают готовые модели scikit-learn (то есть логистическую регрессию с параметрами по умолчанию) или даже простую эвристику (всегда предсказывают основной класс).Без этих базовых показателей невозможно оценить ценность дополнительной сложности модели.
  • Если ваша проблема хорошо изучена, поищите в литературе приблизительный базовый уровень на основе опубликованных результатов для очень похожих задач / наборов данных.
  • Если возможно, попробуйте оценить производительность человека при выполнении данной задачи. Не думайте наивно, что люди справятся с задачей идеально, многие простые задачи обманчиво сложны!

Начните с простого и постепенно увеличивайте сложность. Обычно это подразумевает использование простой модели, но может также включать запуск с более простой версии вашей задачи.

Прежде чем делать что-нибудь умное с «ИИ», сделайте неразумную версию быстро и масштабно.
В худшем случае вы понимаете пределы упрощенного подхода и то, с какими сложностями вам нужно справиться.
В лучшем случае вы понимаете, что вам не нужны накладные расходы интеллекта.

— Smerity (@Smerity) 13 февраля 2019 г.

После запуска модели подгоните один пакет данных. Пока не используйте регуляризацию, так как мы хотим увидеть, имеет ли неограниченная модель достаточные возможности для обучения на основе данных.

Обзор литературы. Найдите статьи на Arxiv, описывающие архитектуры моделей для аналогичных проблем, и поговорите с другими практиками, чтобы узнать, какие подходы были наиболее успешными на практике. Определите современный подход и используйте его в качестве базовой модели (обученной на вашем наборе данных).

Воспроизвести известный результат. Если вы используете хорошо изученную модель, убедитесь, что производительность вашей модели на часто используемом наборе данных соответствует тому, что описано в литературе.

Узнайте, как производительность модели масштабируется с увеличением объема данных. Постройте график производительности модели как функции увеличения размера набора данных для базовых моделей, которые вы исследовали. Наблюдайте, как производительность каждой модели масштабируется по мере увеличения объема данных, используемых для обучения.


Доработка модели

Когда у вас есть общее представление об успешных архитектурах моделей и подходах к решению вашей проблемы, вам следует потратить гораздо больше усилий на то, чтобы добиться от модели прироста производительности.

Создайте масштабируемый конвейер данных. К этому моменту вы определили, какие типы данных необходимы для вашей модели, и теперь можете сосредоточиться на разработке производительного конвейера.

Примените разложение дисперсии смещения, чтобы определить следующие шаги. Разбейте ошибку на: неснижаемую ошибку, предотвратимое смещение (разница между ошибкой поезда и неснижаемой ошибкой), дисперсию (разница между ошибкой валидации и ошибкой поезда) и переобучение набора валидации (разница между ошибкой теста и ошибкой валидации).

  • Если обучение на (известном) дистрибутиве отличается от того, что доступно во время тестирования, рассмотрите возможность наличия двух подмножеств проверки : val-train и val-test. Разница между ошибкой val-train и ошибкой val-test описывается сдвигом распределения.
  • Адресация оборудования :
    1. Увеличить мощность модели
    2. Уменьшить регуляризацию
    3. Анализ ошибок
    4. Выберите более продвинутую архитектуру (ближе к современной)
    5. Настроить гиперпараметры
    6. Добавить функции
  • Адресация переоборудования :
    1. Добавить данные обучения
    2. Добавить регуляризацию
    3. Добавить дополнение данных
    4. Анализ ошибок
    5. Настроить гиперпараметры
    6. Уменьшить размер модели
  • Обращение к распределительной смене :
    1. Выполните анализ ошибок, чтобы понять характер сдвига распределения
    2. Синтезировать данные (путем увеличения) для более точного соответствия тестовой раздаче
    3. Применить методы адаптации домена

Используйте случайный поиск гиперпараметров от грубого к точному. Сначала начните с широкого пространства гиперпараметров и итеративно оттачивайте наиболее эффективную область пространства гиперпараметров.

Выполните целевой сбор данных для устранения текущих режимов отказа. Разработайте систематический метод анализа ошибок вашей текущей модели. Если возможно, классифицируйте эти ошибки и соберите дополнительные данные, чтобы лучше охватить эти случаи.

Отладка проектов машинного обучения

Почему ваша модель работает плохо?

  • Ошибки реализации
  • Выбор гиперпараметров
  • Данные / модель подходят
  • Построение набора данных

Ключевой образ мышления при поиске и устранении неисправностей DL: пессимизм.

Для эффективного выполнения проектов машинного обучения начните с простого и постепенно увеличивайте сложность. Начните с прочного фундамента и постепенно наращивайте его.

Совет. Исправьте случайное начальное число, чтобы обеспечить воспроизводимость обучения модели.

Распространенных ошибок:

oh: 5) вы не использовали bias = False для вашего слоя Linear / Conv2d при использовании BatchNorm или, наоборот, забыли включить его для выходного слоя.Этот не заставит вас молча потерпеть неудачу, но это ложные параметры

— Андрей Карпатий (@karpathy) 1 июля 2018 г.

Выявление видов отказа

Используйте кластеризацию для выявления режимов отказа и улучшения анализа ошибок:

  • Выбрать все неверные прогнозы. (При желании отсортируйте свои наблюдения по их расчетным потерям, чтобы найти наиболее вопиющие ошибки.)
  • Запустить алгоритм кластеризации, такой как DBSCAN, по выбранным наблюдениям.
  • Вручную исследуйте кластеры, чтобы найти общие атрибуты, затрудняющие прогнозирование.

Классифицируйте наблюдения с неверными прогнозами и определите, какие наилучшие действия можно предпринять на этапе уточнения модели, чтобы повысить производительность в этих случаях.


Тестирование и оценка

Если вы еще не написали тесты для своего кода, вам следует написать их сейчас.

Различные компоненты продукта машинного обучения для тестирования:

  • Система обучения обрабатывает необработанные данные, проводит эксперименты, управляет результатами, сохраняет веса.
    • Необходимые тесты :
      • Протестируйте весь конвейер обучения (от необработанных данных до обученной модели), чтобы убедиться, что в восходящем направлении не были внесены изменения в отношении того, как хранятся данные из нашего приложения. Эти тесты следует проводить еженедельно / еженедельно.
  • Система прогнозирования создает сеть, загружает сохраненные веса и делает прогнозы.
    • Необходимые тесты :
      • Выполните вывод на основе данных проверки (уже обработанных) и убедитесь, что оценка модели не ухудшается с новой моделью / весами.Это должно запускаться при каждом нажатии кода.
      • У вас также должен быть быстрый функциональный тест, который запускается на нескольких важных примерах, чтобы вы могли быстро (<5 минут) убедиться, что вы не нарушили функциональность во время разработки. Эти тесты используются для проверки работоспособности при написании нового кода.
      • Также рассмотрите сценарии, с которыми может столкнуться ваша модель, и разработайте тесты, чтобы убедиться, что новые модели по-прежнему работают должным образом. «Контрольный пример» — это сценарий, определяемый человеком и представленный тщательно подобранным набором наблюдений.
        • Пример. Для беспилотного автомобиля у вас может быть тест, чтобы убедиться, что автомобиль не поворачивает налево на желтый свет. В этом случае вы можете запустить свою модель на наблюдениях, когда автомобиль горит желтым светом, и убедиться, что прогноз не говорит машине двигаться вперед.
  • Обслуживающая система , открытая для приема «реальных» входных данных и выполнения логических выводов по производственным данным. Эта система должна масштабироваться по запросу.
    • Требуемый контроль :
      • Оповещения о простоях и ошибках
      • Проверка сдвига распределения в данных


Изображение кредита

Оценка готовности производства

Оценка ML Test Score: критерий готовности к производству машинного обучения и сокращения технического долга

Данные:

  • Ожидаемые функции фиксируются в схеме.
  • Все функции выгодны.
  • Никакая функция не стоит слишком дорого.
  • Функции соответствуют требованиям метауровня.
  • Конвейер данных имеет соответствующие средства управления конфиденциальностью.
  • Новые функции могут быть добавлены быстро.
  • Все входные коды функций проверены.

Модель:

  • Технические характеристики модели рассмотрены и представлены.
  • Автономные и онлайн-показатели коррелируют.
  • Все гиперпараметры настроены.
  • Влияние устаревания модели известно.
  • Простая модель не лучше.
  • Качество модели достаточно для важных срезов данных.
  • Модель тестируется на предмет включения.

Инфраструктура:

  • Обучение воспроизводимо.
  • Технические характеристики модели
  • проходят единичные испытания.
  • Конвейер машинного обучения протестирован на интеграцию.
  • Качество модели проверяется перед подачей на работу.
  • Модель является отлаживаемой.
  • Модели
  • проходят канаризацию перед подачей на службу.
  • Обслуживающие модели можно откатить.

Мониторинг:

  • Изменение зависимости приводит к уведомлению.
  • Инварианты данных сохраняются для входных данных.
  • Обучение и обслуживание не искажены.
  • Модели не слишком просроченные.
  • Модели численно стабильны.
  • Производительность вычислений не снизилась.
  • Качество прогнозов не ухудшилось.

Развертывание модели

Убедитесь в наличии системы управления версиями для:

  • Параметры модели
  • Конфигурация модели
  • Характеристика конвейера
  • Учебный набор данных
  • Набор проверочных данных

Распространенный способ развертывания модели — упаковать систему в контейнер Docker и предоставить REST API для вывода.

Canarying : обслуживание новой модели для небольшой группы пользователей (т. Е. 5%) при одновременном обслуживании существующей модели для остальных. Убедитесь, что развертывание прошло гладко, затем разверните новую модель для остальных пользователей.

Теневой режим: Отправьте новую модель вместе с существующей, все еще используя существующую модель для прогнозов, но сохраняя выходные данные для обеих моделей. Измерение разницы между прогнозами новой и текущей модели покажет, насколько радикально все изменится, когда вы переключитесь на новую модель.


Текущее обслуживание модели

Скрытый технический долг в системах машинного обучения (цитата ниже, выделено мной)

Введение в понятие технического долга:

Как и в случае с фискальным долгом, часто есть веские стратегические причины для того, чтобы взять на себя технический долг. Не все долги плохи, но все долги нужно обслуживать. Технический долг может быть погашен за счет рефакторинга кода, улучшения модульных тестов, удаления мертвого кода, уменьшения зависимостей, ужесточения API и улучшения документации.Цель состоит не в том, чтобы добавить новые функции, а в том, чтобы сделать возможным будущие улучшения, уменьшить количество ошибок и улучшить ремонтопригодность. Отсрочка таких платежей приводит к увеличению затрат. Скрытый долг опасен тем, что он тихо накапливается.

Проекты машинного обучения не завершены после поставки первой версии. Если вы «передаете» проект и передаете ответственность за модель, чрезвычайно важно обсудить необходимое обслуживание модели с новой командой.

Разработка и развертывание систем машинного обучения — это относительно быстро и дешево, но поддерживать их в течение долгого времени сложно и дорого.

Принципы обслуживания

Принцип CACE: все меняется, меняет все
Системы машинного обучения тесно связаны. Изменения пространства функций, гиперпараметров, скорости обучения или любой другой «ручки» могут повлиять на производительность модели.

Конкретные стратегии смягчения последствий:

  • Создайте тесты проверки модели, которые запускаются каждый раз, когда вводится новый код.
  • Разложите проблемы на изолированных компонентов там, где это имеет смысл.

Ваши изменения могут непреднамеренно затронуть незаявленных потребителей вашей модели.

«Без контроля доступа некоторые из этих потребителей могут быть необъявленными потребителями, использующими выходные данные данной модели прогнозирования в качестве входных данных для другого компонента системы».

Если ваша модель и / или ее прогнозы широко доступны, другие компоненты в вашей системе могут расти в зависимости от вашей модели без вашего ведома.Изменения модели (например, периодическая переподготовка или переопределение результатов) могут отрицательно повлиять на эти последующие компоненты.

Конкретные стратегии смягчения последствий:

  • Управляйте доступом к вашей модели, заставляя внешние компоненты запрашивать разрешение и сигнализируя об использовании вашей модели.

Избегайте зависимости от входных сигналов, которые могут изменяться со временем.
Некоторые функции получаются с помощью поиска в таблице (например, встраивания слов) или просто с помощью конвейера ввода, который выходит за рамки вашей кодовой базы.Когда эти внешние представления функций изменяются, производительность модели может пострадать.

Конкретные стратегии смягчения последствий:

  • Создайте копию ваших входных сигналов с контролем версий, чтобы обеспечить устойчивость к изменениям во внешних входных конвейерах. Эти версионные входные данные могут быть указаны в файле конфигурации модели.

Удалите ненужные функции.
Регулярно оценивайте эффект удаления отдельных элементов из данной модели.Пространство функций модели должно содержать только релевантные и важные функции для данной задачи.

Существует множество стратегий для определения важности функций, таких как перекрестная проверка исключения по одному и тесты перестановки признаков. Неважные функции добавляют шум в пространство ваших функций, и их следует удалить.

Совет. Документируйте устаревшие функции (считающиеся несущественными), чтобы они случайно не были повторно введены позже.

Характеристики модели, вероятно, со временем снизятся.
По мере изменения входного распределения ухудшаются характеристики модели. Вам следует запланировать периодическое переобучение вашей модели, чтобы она всегда извлекала уроки из последних данных «реального мира».


Это руководство черпает вдохновение из учебного курса Full Stack Deep Learning Bootcamp, передовых практик, опубликованных Google, моего личного опыта и бесед с соучениками.

Нашли что-то, чего не хватает в этом руководстве? Дайте мне знать!

Внешние ресурсы

Сообщения в блоге

Документы

Примеры из практики

Переговоры

Ваш первый проект машинного обучения на Python: пошаговые инструкции

Последнее обновление 19 августа 2020 г.

Вы хотите заниматься машинным обучением с использованием Python, но у вас возникли проблемы с началом работы?

В этом посте вы завершите свой первый проект машинного обучения с использованием Python.

В этом пошаговом руководстве вы:

  1. Загрузите и установите Python SciPy и получите самый полезный пакет для машинного обучения на Python.
  2. Загрузите набор данных и разберитесь в его структуре с помощью статистических сводок и визуализации данных.
  3. Создайте 6 моделей машинного обучения, выберите лучшую и получите уверенность в надежности.

Если вы новичок в машинном обучении и хотите, наконец, начать использовать Python, это руководство было разработано для вас.

Начните свой проект с моей новой книги «Мастерство машинного обучения с Python», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим!

  • Обновление, январь / 2017 г. : Обновлено, чтобы отразить изменения в scikit-learn API в версии 0.18.
  • Обновление, март / 2017 : добавлены ссылки для помощи в настройке среды Python.
  • Обновление, апрель / 2018 : добавлены полезные ссылки о случайности и прогнозировании.
  • Обновление сентябрь / 2018 : добавлена ​​ссылка на мою собственную размещенную версию набора данных.
  • Обновление февраль / 2019 : Обновлено для sklearn v0.20, также обновлены графики.
  • Обновление, октябрь / 2019 : в конце добавлены ссылки на дополнительные руководства, которые можно продолжить.
  • Обновление ноябрь / 2019 : Добавлены полные примеры кода для каждого раздела.
  • Обновление декабрь / 2019 : Обновлены примеры удаления предупреждений из-за изменений API в v0.22.
  • Обновление, январь / 2020 : Обновлено, чтобы удалить фрагмент для тестовой оснастки.

Ваш первый проект машинного обучения на Python, шаг за шагом
Фото: cosmoflash, некоторые права защищены.

Как начать машинное обучение на Python?

Лучший способ изучить машинное обучение — разрабатывать и выполнять небольшие проекты.

Python может напугать при запуске

Python — популярный и мощный интерпретируемый язык. В отличие от R, Python представляет собой законченный язык и платформу, которые вы можете использовать как для исследований и разработок, так и для разработки производственных систем.

Существует также множество модулей и библиотек на выбор, предлагающих несколько способов выполнения каждой задачи. Это может показаться подавляющим.

Лучший способ начать использовать Python для машинного обучения — это завершить проект.

  • Это заставит вас установить и запустить интерпретатор Python (по крайней мере).
  • Это даст вам представление о том, как выполнять небольшой проект с высоты птичьего полета.
  • Это придаст вам уверенности, возможно, вы сможете заняться своими небольшими проектами.

Начинающим нужен небольшой комплексный проект

Книги и курсы разочаровывают. Они дают вам множество рецептов и отрывков, но вы никогда не увидите, как все они сочетаются друг с другом.

Когда вы применяете машинное обучение к своим собственным наборам данных, вы работаете над проектом.

Проект машинного обучения может быть нелинейным, но он имеет ряд хорошо известных шагов:

  1. Определить проблему.
  2. Подготовить данные.
  3. Оценить алгоритмы.
  4. Улучшение результатов.
  5. Настоящие результаты.

Лучший способ по-настоящему освоить новую платформу или инструмент — это проработать весь проект машинного обучения и охватить ключевые этапы. А именно, от загрузки данных, обобщения данных, оценки алгоритмов и выполнения некоторых прогнозов.

Если вы можете это сделать, у вас есть шаблон, который вы можете использовать для набора данных за набором данных. Вы можете заполнить пробелы, такие как дальнейшая подготовка данных и улучшение результатов задач, позже, когда у вас появится больше уверенности.

Привет, мир машинного обучения

Лучший небольшой проект для начала работы с новым инструментом — это классификация цветов ириса (например, набор данных ириса).

Это хороший проект, потому что он так хорошо изучен.

  • Атрибуты являются числовыми, поэтому вам нужно выяснить, как загружать и обрабатывать данные.
  • Это проблема классификации, позволяющая вам попрактиковаться, возможно, с более простым типом алгоритма контролируемого обучения.
  • Это проблема классификации нескольких классов (многозначная), которая может потребовать специальной обработки.
  • У него всего 4 атрибута и 150 строк, то есть он небольшой и легко помещается в памяти (и на экране или на странице A4).
  • Все числовые атрибуты представлены в одних и тех же единицах измерения и в одном масштабе, и для начала не требуется никакого специального масштабирования или преобразований.

Давайте начнем с вашего проекта машинного обучения Hello World на Python.

Машинное обучение на Python: пошаговое руководство


(начните здесь)

В этом разделе мы собираемся проработать небольшой проект машинного обучения от начала до конца.

Вот обзор того, что мы собираемся осветить:

  1. Установка платформы Python и SciPy.
  2. Загрузка набора данных.
  3. Обобщение набора данных.
  4. Визуализация набора данных.
  5. Оценка некоторых алгоритмов.
  6. Делаем некоторые прогнозы.

Не торопитесь. Прорабатывайте каждый шаг.

Попробуйте ввести команды самостоятельно или скопируйте и вставьте команды, чтобы ускорить процесс.

Если у вас есть какие-либо вопросы, оставьте, пожалуйста, комментарий внизу сообщения.

Нужна помощь с машинным обучением на Python?

Пройдите бесплатный двухнедельный курс электронной почты и откройте для себя подготовку данных, алгоритмы и многое другое (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться сейчас, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс прямо сейчас!

1. Загрузка, установка и запуск Python SciPy

Установите платформу Python и SciPy в вашей системе, если она еще не установлена.

Я не хочу подробно останавливаться на этом, потому что другие уже сделали это. Это уже довольно просто, особенно если вы разработчик. Если вам действительно нужна помощь, задавайте вопрос в комментариях.

1.1 Установить библиотеки SciPy

В этом руководстве предполагается, что Python версии 2.7 или 3.6+.

Вам необходимо установить 5 ключевых библиотек. Ниже приведен список библиотек Python SciPy, необходимых для этого руководства:

  • scipy
  • номер
  • матплотлиб
  • панды
  • склеарн

Есть много способов установить эти библиотеки.Мой лучший совет — выбрать один метод, а затем последовательно устанавливать каждую библиотеку.

На странице установки scipy представлены отличные инструкции по установке вышеуказанных библиотек на нескольких различных платформах, таких как Linux, Mac OS X и Windows. Если у вас есть сомнения или вопросы, обратитесь к этому руководству, за ним последовали тысячи людей.

  • В Mac OS X вы можете использовать macports для установки Python 3.6 и этих библиотек. Для получения дополнительной информации о macports см. Домашнюю страницу.
  • В Linux вы можете использовать свой менеджер пакетов, например yum в Fedora, для установки RPM.

Если вы работаете в Windows или не уверены, я бы порекомендовал установить бесплатную версию Anaconda, которая включает в себя все, что вам нужно.

Примечание : В этом руководстве предполагается, что у вас установлена ​​версия scikit-learn 0.20 или выше.

Нужна дополнительная помощь? См. Одно из этих руководств:

1.2 Запустите Python и проверьте версии

Рекомендуется убедиться, что ваша среда Python была успешно установлена ​​и работает должным образом.

Приведенный ниже сценарий поможет вам протестировать вашу среду. Он импортирует каждую библиотеку, требуемую в этом руководстве, и распечатывает версию.

Откройте командную строку и запустите интерпретатор Python:

Я рекомендую работать непосредственно в интерпретаторе или писать сценарии и запускать их в командной строке, а не в больших редакторах и IDE. Сохраняйте простоту и сосредоточьтесь на машинном обучении, а не на цепочке инструментов.

Введите или скопируйте и вставьте следующий сценарий:

# Проверяем версии библиотек # Версия Python import sys print (‘Python: {}’.формат (sys.version)) # scipy импорт scipy print (‘scipy: {}’. format (scipy .__ version__)) # numpy import numpy print (‘число: {}’. формат (число .__ версия__)) # matplotlib импортировать matplotlib print (‘matplotlib: {}’. format (matplotlib .__ version__)) # панды импортные панды print (‘панды: {}’. формат (панды .__ версия__)) # scikit-learn импортный склеарн print (‘sklearn: {}’. format (sklearn .__ version__))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

18

19

20

# Проверить версии библиотек

# Версия Python

import sys

print (‘Python: {}’.format (sys.version))

# scipy

import scipy

print (‘scipy: {}’. format (scipy .__ version__))

# numpy

import numpy

print (‘numpy: {} ‘.format (numpy .__ version__))

# matplotlib

import matplotlib

print (‘ matplotlib: {} ‘. format (matplotlib .__ version__))

# pandas

import pandas

import pandas

{} ‘. format (pandas .__ version__))

# scikit-learn

import sklearn

print (‘ sklearn: {} ‘.формат (sklearn .__ версия__))

Вот результат, который я получаю на своей рабочей станции OS X:

Python: 3.6.11 (по умолчанию, 29 июня 2020 г., 13:22:26) [GCC 4.2.1, совместимый с Apple LLVM 9.1.0 (clang-902.0.39.2)] scipy: 1.5.2 число: 1.19.1 matplotlib: 3.3.0 панды: 1.1.0 sklearn: 0,23,2

Python: 3.6.11 (по умолчанию, 29 июня 2020 г., 13:22:26)

[GCC 4.2.1 Совместимый Apple LLVM 9.1.0 (clang-902.0.39.2)]

scipy: 1.5.2

numpy: 1.19.1

matplotlib: 3.3.0

pandas: 1.1.0

sklearn: 0.23.2

Сравните приведенный выше вывод с вашими версиями.

В идеале, ваши версии должны совпадать или быть более поздними. API-интерфейсы не меняются быстро, поэтому не беспокойтесь, если вы отстали на несколько версий. Скорее всего, все в этом руководстве по-прежнему будет работать для вас.

Если вы получили сообщение об ошибке, остановитесь. Пришло время исправить это.

Если вы не можете запустить приведенный выше сценарий без ошибок, вы не сможете завершить это руководство.

Мой лучший совет — поискать сообщение об ошибке в Google или задать вопрос на Stack Exchange.

2. Загрузите данные

Мы собираемся использовать набор данных цветов ириса. Этот набор данных известен тем, что он используется в качестве набора данных «привет, мир» в машинном обучении и статистике практически всеми.

Набор данных содержит 150 наблюдений за цветками ириса. Есть четыре столбца размеров цветов в сантиметрах. Пятая колонка — это вид наблюдаемого цветка. Все наблюдаемые цветы принадлежат к одному из трех видов.

Вы можете узнать больше об этом наборе данных в Википедии.

На этом этапе мы собираемся загрузить данные диафрагмы из URL-адреса файла CSV.

2.1 Импорт библиотек

Во-первых, давайте импортируем все модули, функции и объекты, которые мы собираемся использовать в этом руководстве.

# Загрузить библиотеки из панд импортировать read_csv из pandas.plotting import scatter_matrix из matplotlib import pyplot из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.model_selection import StratifiedKFold из sklearn.metrics импорт классификации_report из sklearn.metrics импортировать confusion_matrix из sklearn.metrics импортировать precision_score из склеарна.linear_model импорт LogisticRegression из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier из sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB из sklearn.svm импортировать SVC …

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

# Загрузить библиотеки

из pandas import read_csv

from pandas.plotting import scatter_matrix

from matplotlib import pyplot

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.model_selection import cross_val_score

from sklearn.model_selection import Stratified_Matrics 9000 из sklearn.

из sklearn.metrics импортировать precision_score

из sklearn.linear_model импортировать LogisticRegression

из sklearn.дерево импорт DecisionTreeClassifier

из sklearn.neighbours import KNeighborsClassifier

из sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

из sklearn.naive_bayes import GaussianNB

из sklearn2

Все должно загрузиться без ошибок. Если у вас есть ошибка, остановитесь. Прежде чем продолжить, вам понадобится рабочая среда SciPy. См. Приведенный выше совет по настройке вашей среды.

2.2 Загрузить набор данных

Мы можем загружать данные прямо из репозитория машинного обучения UCI.

Мы используем панды для загрузки данных. Далее мы также будем использовать панды, чтобы исследовать данные как с описательной статистикой, так и с визуализацией данных.

Обратите внимание, что мы указываем имена каждого столбца при загрузке данных. Это поможет позже, когда мы исследуем данные.

… # Загрузить набор данных url = «https: //raw.githubusercontent.com / jbrownlee / Datasets / master / iris.csv » names = [‘длина чашелистика’, ‘ширина чашелистника’, ‘длина лепестка’, ‘ширина лепестка’, ‘класс’] набор данных = read_csv (URL, имена = имена)

# Загрузить набор данных

url = «https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv»

names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width ‘,’ длина лепестка ‘,’ ширина лепестка ‘,’ класс ‘]

набор данных = read_csv (url, names = names)

Набор данных должен загрузиться без происшествий.

Если у вас есть проблемы с сетью, вы можете загрузить файл iris.csv в свой рабочий каталог и загрузить его тем же способом, изменив URL-адрес на имя локального файла.

3. Обобщение набора данных

Теперь пора взглянуть на данные.

На этом этапе мы рассмотрим данные несколькими разными способами:

  1. Размеры набора данных.
  2. Просмотрите сами данные.
  3. Статистическая сводка всех атрибутов.
  4. Разбивка данных по переменной класса.

Не волнуйтесь, каждый просмотр данных — это одна команда. Это полезные команды, которые вы можете использовать снова и снова в будущих проектах.

3.1 Размеры набора данных

Мы можем быстро понять, сколько экземпляров (строк) и сколько атрибутов (столбцов) содержат данные с помощью свойства shape.

… # форма печать (dataset.shape)

# shape

print (dataset.shape)

Вы должны увидеть 150 экземпляров и 5 атрибутов:

3.2 Просмотр данных

Также всегда полезно внимательно следить за своими данными.

… # голова печать (dataset.head (20))

# head

print (dataset.head (20))

Вы должны увидеть первые 20 строк данных:

длина чашелистика ширина чашелистика длина лепестка класс ширины лепестка 0 5.1 3,5 1,4 0,2 Ирис сетоса 1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис сетоса 2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис сетоса 3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис сетоса 4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис сетоса 5 5,4 3,9 1,7 0,4 Ирис сетоса 6 4,6 3,4 1,4 0,3 Ирис сетоса 7 5.0 3,4 1,5 0,2 Ирис сетоса 8 4,4 2,9 1,4 0,2 Ирис сетоса 9 4,9 3,1 1,5 0,1 Ирис сетоса 10 5,4 3,7 1,5 0,2 Ирис сетоса 11 4,8 3,4 1,6 0,2 Ирис сетоса 12 4,8 3,0 1,4 0,1 Ирис сетоса 13 4,3 3,0 1,1 0,1 Ирис сетоса 14 5.8 4,0 1,2 0,2 ​​Ирис сетоса 15 5,7 4,4 1,5 0,4 Ирис сетоса 16 5,4 3,9 1,3 0,4 Ирис сетоса 17 5,1 3,5 1,4 0,3 Ирис сетоса 18 5,7 3,8 1,7 0,3 Ирис сетоса 19 5,1 3,8 1,5 0,3 Ирис сетоса

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

13

14

18

19

20

21

длина чашелистика ширина чашелистика длина лепестка класс ширины лепестка

0 5.1 3,5 1,4 0,2 Iris-setosa

1 4,9 3,0 1,4 0,2 Iris-setosa

2 4,7 3,2 1,3 0,2 Iris-setosa

3 4,6 3,1 1,5 0,2 Iris-setosa

4 5,0 3,6 1,4 0,2 Iris-setosa

5 5,4 3,9 1,7 0,4 Iris-setosa

6 4,6 3.4 1,4 0,3 Iris-setosa

7 5,0 3,4 1,5 0,2 Iris-setosa

8 4,4 2,9 1,4 0,2 Iris-setosa

9 4,9 3,1 1,5 0,1 Iris-setosa

10 5,4 3,7 1,5 0,2 Iris-setosa

11 4,8 3,4 1,6 0,2 Ирис сетоса

12 4,8 3,0 1.4 0,1 Iris-setosa

13 4,3 3,0 1,1 0,1 Iris-setosa

14 5,8 4,0 1,2 0,2 ​​Iris-setosa

15 5,7 4,4 1,5 0,4 Iris-setosa

16 5,4 3,9 1,3 0,4 Iris-setosa

17 5,1 3,5 1,4 0,3 Iris-setosa

18 5,7 3,8 1,7 0.3 Ирис сетоса

19 5,1 3,8 1,5 0,3 Ирис сетоса

3.3 Статистическая сводка

Теперь мы можем взглянуть на сводку по каждому атрибуту.

Сюда входят подсчет, среднее, минимальное и максимальное значения, а также некоторые процентили.

… # описания print (dataset.describe ())

# descriptions

print (набор данных.описать ())

Мы видим, что все числовые значения имеют одинаковый масштаб (сантиметры) и одинаковые диапазоны от 0 до 8 сантиметров.

длина чашелистика ширина чашелистика длина лепестка ширина лепестка счет 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000 среднее 5,843333 3,054000 3,758667 1,198667 стандартный 0,828066 0,433594 1,764420 0,763161 мин. 4.300000 2.000000 1.000000 0,100000 25% 5,100000 2,800000 1,600000 0,300000 50% 5,800000 3,000000 4,350000 1,300000 75% 6.400000 3.300000 5.100000 1.800000 макс 7.

0 4.400000 6.

0 2.500000

длина чашелистика ширина чашелистика длина лепестка ширина лепестка

кол-во 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000

среднее 5.843333 3.054000 3.758667 1.198667

std 0.828066 0.433594 1.764420 0.763161

мин. 4.300000 2.000000 1.000000 0.100000

25% 5.100000 2.800000 1.600000 0.300000

25% 5.1002000 2.800000 1.600000 0.300000

50% 5.800000 3.000000

000

50% 5.800000 3.000000

000

50% 5.800000 3.000000

000

50% 5.800000 3.000000 9000

3.4 класс распределения

Давайте теперь посмотрим на количество экземпляров (строк), принадлежащих каждому классу. Мы можем рассматривать это как абсолютный подсчет.

… # распределение классов print (dataset.groupby (‘класс’). size ())

# class distribution

print (dataset.groupby (‘class’). Size ())

Мы видим, что каждый класс имеет одинаковое количество экземпляров (50 или 33% набора данных).

класс Ирис сетоса 50 Ирис разноцветный 50 Ирис вирджиника 50

класс

Iris-setosa 50

Iris-versicolor 50

Iris-virginica 50

3.5 Полный пример

Для справки, мы можем связать все предыдущие элементы в один скрипт.

Полный пример приведен ниже.

# обобщить данные из панд импортировать read_csv # Загрузить набор данных url = «https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv» names = [‘длина чашелистика’, ‘ширина чашелистника’, ‘длина лепестка’, ‘ширина лепестка’, ‘класс’] набор данных = read_csv (URL, имена = имена) # форма печать (dataset.shape) # голова печать (dataset.head (20)) # описания печать (набор данных.describe ()) # распределение классов print (dataset.groupby (‘класс’).размер ())

# суммировать данные

из pandas import read_csv

# Загрузить набор данных

url = «https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv»

names = [‘sepal- length ‘,’ sepal-width ‘,’ petal-length ‘,’ petal-width ‘,’ class ‘]

набор данных = read_csv (url, names = names)

# shape

print (dataset.shape)

# head

print (набор данных.head (20))

# descriptions

print (dataset.describe ())

# class distribution

print (dataset.groupby (‘class’). size ())

4. Визуализация данных

Теперь у нас есть общее представление о данных. Нам нужно расширить это с помощью некоторых визуализаций.

Мы рассмотрим два типа участков:

  1. Одномерные графики для лучшего понимания каждого атрибута.
  2. Многомерные графики для лучшего понимания взаимосвязей между атрибутами.

4.1 Одномерные графики

Мы начинаем с нескольких одномерных графиков, то есть графиков каждой отдельной переменной.

Учитывая, что входные переменные являются числовыми, мы можем создать диаграммы в виде ящиков и усов для каждой из них.

… # графиков коробок и усов dataset.plot (kind = ‘box’, subplots = True, layout = (2,2), sharex = False, sharey = False) pyplot.show ()

# Ящички и усы

набор данных.plot (kind = ‘box’, subplots = True, layout = (2,2), sharex = False, sharey = False)

pyplot.show ()

Это дает нам гораздо более четкое представление о распределении входных атрибутов:

Ящики и усы для каждой входной переменной для набора данных Iris Flowers

Мы также можем создать гистограмму каждой входной переменной, чтобы получить представление о распределении.

… # гистограммы dataset.hist () пиплот.показать ()

# гистограммы

dataset.hist ()

pyplot.show ()

Похоже, что две входные переменные имеют гауссово распределение. Это полезно отметить, поскольку мы можем использовать алгоритмы, которые могут использовать это предположение.

Графики гистограммы для каждой входной переменной для набора данных Iris Flowers

4.2 Многомерные графики

Теперь мы можем посмотреть на взаимодействия между переменными.

Во-первых, давайте посмотрим на диаграммы рассеяния всех пар атрибутов. Это может быть полезно для выявления структурированных отношений между входными переменными.

… # матрица точечной диаграммы scatter_matrix (набор данных) pyplot.show ()

# матрица точечной диаграммы

scatter_matrix (набор данных)

pyplot.show ()

Обратите внимание на диагональную группировку некоторых пар атрибутов.Это говорит о высокой корреляции и предсказуемой взаимосвязи.

Матричный график рассеяния для каждой входной переменной для набора данных Iris Flowers

4.3 Полный пример

Для справки, мы можем связать все предыдущие элементы в один скрипт.

Полный пример приведен ниже.

# визуализировать данные из панд импортировать read_csv из pandas.plotting import scatter_matrix из matplotlib import pyplot # Загрузить набор данных url = «https: // raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv » names = [‘длина чашелистика’, ‘ширина чашелистника’, ‘длина лепестка’, ‘ширина лепестка’, ‘класс’] набор данных = read_csv (URL, имена = имена) # графиков коробок и усов dataset.plot (kind = ‘box’, subplots = True, layout = (2,2), sharex = False, sharey = False) pyplot.show () # гистограммы dataset.hist () pyplot.show () # матрица точечной диаграммы scatter_matrix (набор данных) pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

# визуализировать данные

из pandas import read_csv

from pandas.plotting import scatter_matrix

from matplotlib import pyplot

# Загрузить набор данных

url = «https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv»

names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width’, ‘petal-length’, ‘petal-width’, ‘class’]

dataset = read_csv (url, names = names)

# графики прямоугольников и усов

dataset.plot (kind = ‘ box ‘, subplots = True, layout = (2,2), sharex = False, sharey = False)

pyplot.show ()

# гистограммы

набор данных.hist ()

pyplot.show ()

# матрица точечной диаграммы

scatter_matrix (набор данных)

pyplot.show ()

5. Оцените некоторые алгоритмы

Теперь пора создать несколько моделей данных и оценить их точность на невидимых данных.

Вот что мы рассмотрим на этом этапе:

  1. Выделите набор данных проверки.
  2. Настройте тестовую жгут для использования 10-кратной перекрестной проверки.
  3. Построить несколько различных моделей для прогнозирования видов на основе измерений цветов
  4. Выберите лучшую модель.

5.1 Создание набора данных проверки

Нам нужно знать, что созданная нами модель хороша.

Позже мы будем использовать статистические методы для оценки точности моделей, которые мы создаем на невидимых данных. Мы также хотим получить более конкретную оценку точности лучшей модели на невидимых данных, оценив ее на фактических невидимых данных.

То есть мы собираемся удерживать некоторые данные, которые алгоритмы не смогут увидеть, и мы будем использовать эти данные, чтобы получить второе и независимое представление о том, насколько точной на самом деле может быть лучшая модель.

Мы разделим загруженный набор данных на два, 80% из которых мы будем использовать для обучения, оценки и выбора среди наших моделей, а 20% мы будем удерживать в качестве набора данных для проверки.

… # Разделение набора данных проверки массив = набор данных. значения X = массив [:, 0: 4] y = массив [:, 4] X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1)

# Раздельный набор данных проверки

массив = набор данных.значения

X = массив [:, 0: 4]

y = массив [:, 4]

X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, размер_теста = 0,20, случайное_состояние = 1)

Теперь у вас есть обучающие данные в X_train и Y_train для подготовки моделей и в наборах X_validation и Y_validation , которые мы можем использовать позже.

Обратите внимание, что мы использовали фрагмент Python для выбора столбцов в массиве NumPy.Если это новость для вас, возможно, вы захотите проверить этот пост:

5.2 Испытательный жгут

Мы будем использовать стратифицированную 10-кратную перекрестную проверку для оценки точности модели.

Это разделит наш набор данных на 10 частей, обучит на 9 и тестирует на 1 и будет повторяться для всех комбинаций разбиений поезд-тест.

Стратифицированный означает, что каждая свертка или разделение набора данных будет стремиться к тому же распределению примера по классам, которое существует во всем наборе обучающих данных.

Дополнительную информацию о методе перекрестной проверки в k-кратном порядке см. В руководстве:

Мы устанавливаем случайное начальное число с помощью аргумента random_state на фиксированное число, чтобы гарантировать, что каждый алгоритм оценивается на одних и тех же разделах набора обучающих данных.

Конкретное случайное начальное число не имеет значения, подробнее о генераторах псевдослучайных чисел можно узнать здесь:

Для оценки моделей мы используем показатель « точность ».

Это отношение количества правильно спрогнозированных экземпляров к общему количеству экземпляров в наборе данных, умноженное на 100 для получения процента (например, с точностью 95%). Мы будем использовать переменную для оценки при следующем запуске сборки и оценки каждой модели.

5.3 модели сборки

Мы не знаем, какие алгоритмы подходят для этой проблемы или какие конфигурации использовать.

Из графиков мы получаем представление о том, что некоторые классы частично линейно разделимы в некоторых измерениях, поэтому мы ожидаем в целом хороших результатов.

Давайте протестируем 6 различных алгоритмов:

  • Логистическая регрессия (LR)
  • Линейный дискриминантный анализ (LDA)
  • K-Ближайшие соседи (KNN).
  • Деревья классификации и регрессии (CART).
  • Наивный Байес по Гауссу (NB).
  • Машины опорных векторов (SVM).

Это хорошая смесь простых линейных (LR и LDA), нелинейных (KNN, CART, NB и SVM) алгоритмов.

Давайте построим и оценим наши модели:

… # Алгоритмы выборочной проверки models = [] models.append ((‘LR’, LogisticRegression (solver = ‘liblinear’, multi_class = ‘ovr’))) models.append ((‘LDA’, LinearDiscriminantAnalysis ())) models.append ((‘KNN’, KNeighborsClassifier ())) модели.append ((‘КОРЗИНА’, DecisionTreeClassifier ())) models.append ((‘NB’, GaussianNB ())) models.append ((‘SVM’, SVC (gamma = ‘auto’))) # оцениваем каждую модель по очереди результаты = [] имена = [] для имени, модели в моделях: kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, random_state = 1, shuffle = True) cv_results = cross_val_score (модель, X_train, Y_train, cv = kfold, scoring = ‘precision’) results.append (cv_results) names.append (имя) print (‘% s:% f (% f)’% (name, cv_results.mean (), cv_results.std ()))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

13

14

18

# Алгоритмы выборочной проверки

models = []

models.append ((‘LR’, LogisticRegression (solver = ‘liblinear’, multi_class = ‘ovr’)))

моделей.append ((‘LDA’, LinearDiscriminantAnalysis ()))

models.append ((‘KNN’, KNeighborsClassifier ()))

models.append ((‘CART’, DecisionTreeClassifier ()))

models.append ( (‘NB’, GaussianNB ()))

models.append ((‘SVM’, SVC (gamma = ‘auto’)))

# оценить каждую модель по очереди

results = []

names = [ ]

для имени, модели в моделях:

kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, random_state = 1, shuffle = True)

cv_results = cross_val_score (model, X_train, Y_train, cv = kfold, scoring = ‘precision’)

результатов.append (cv_results)

names.append (name)

print (‘% s:% f (% f)’% (name, cv_results.mean (), cv_results.std ()))

5.4 Выбрать лучшую модель

Теперь у нас есть 6 моделей и оценки точности для каждой. Нам нужно сравнить модели друг с другом и выбрать наиболее точные.

Запустив приведенный выше пример, мы получаем следующие необработанные результаты:

LR: 0,960897 (0,052113) LDA: 0,973974 (0,040110) КНН: 0.957191 (0,043263) КОРЗИНА: 0,957191 (0,043263) NB: 0,948858 (0,056322) SVM: 0,983974 (0,032083)

LR: 0,960897 (0,052113)

LDA: 0,973974 (0,040110)

KNN: 0,957191 (0,043263)

КОРЗИНА: 0,957191 (0,043263)

NB: 0,948858 (0,0520192)

SVM: 0,948858 (0,0520193)

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Какие баллы вы получили?
Разместите свои результаты в комментариях ниже.

В этом случае мы видим, что похоже, что машины опорных векторов (SVM) имеют наибольшую оценку точности около 0,98 или 98%.

Мы также можем создать график результатов оценки модели и сравнить разброс и среднюю точность каждой модели. Для каждого алгоритма существует совокупность показателей точности, поскольку каждый алгоритм оценивался 10 раз (с помощью 10-кратной перекрестной проверки).

Полезный способ сравнить выборки результатов для каждого алгоритма — создать график в виде прямоугольников и усов для каждого распределения и сравнить распределения.

… # Сравнить алгоритмы pyplot.boxplot (результаты, метки = имена) pyplot.title (‘Сравнение алгоритмов’) pyplot.show ()

# Алгоритмы сравнения

pyplot.boxplot (результаты, метки = имена)

pyplot.title (‘Сравнение алгоритмов’)

pyplot.show ()

Мы можем видеть, что диаграммы ящика и усов раздавлены в верхней части диапазона, при этом многие оценки достигают 100% точности, а некоторые опускаются до высокой точности 80%.

График ящиков и усов, сравнивающий алгоритмы машинного обучения на наборе данных Iris Flowers

5.5 Полный пример

Для справки, мы можем связать все предыдущие элементы в один скрипт.

Полный пример приведен ниже.

# сравнить алгоритмы из панд импортировать read_csv из matplotlib import pyplot из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.model_selection import StratifiedKFold из sklearn.linear_model import LogisticRegression из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier из склеарна.Discriminant_analysis импорт LinearDiscriminantAnalysis из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB из sklearn.svm импортировать SVC # Загрузить набор данных url = «https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv» names = [‘длина чашелистика’, ‘ширина чашелистника’, ‘длина лепестка’, ‘ширина лепестка’, ‘класс’] набор данных = read_csv (URL, имена = имена) # Разделение набора данных проверки массив = набор данных. значения X = массив [:, 0: 4] y = массив [:, 4] X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1, shuffle = True) # Алгоритмы выборочной проверки models = [] models.append ((‘LR’, LogisticRegression (solver = ‘liblinear’, multi_class = ‘ovr’))) models.append ((‘LDA’, LinearDiscriminantAnalysis ())) models.append ((‘KNN’, KNeighborsClassifier ())) models.append ((‘КОРЗИНА’, DecisionTreeClassifier ())) models.append ((‘NB’, GaussianNB ())) models.append ((‘SVM’, SVC (gamma = ‘auto’))) # оцениваем каждую модель по очереди результаты = [] имена = [] для имени, модели в моделях: kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, random_state = 1, shuffle = True) cv_results = cross_val_score (модель, X_train, Y_train, cv = kfold, scoring = ‘precision’) полученные результаты.добавить (cv_results) names.append (имя) print (‘% s:% f (% f)’% (имя, cv_results.mean (), cv_results.std ())) # Сравнить алгоритмы pyplot.boxplot (результаты, метки = имена) pyplot.title (‘Сравнение алгоритмов’) pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

13

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

# алгоритмы сравнения

из pandas import read_csv

from matplotlib import pyplot

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.model_selection import cross_val_score

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearnifier.linear_model import LogisticRegression

002 from sklearnifier_model импортировать

LinearDiscriminantAnalysis

из sklearn.naive_bayes импортирует GaussianNB

из sklearn.svm import SVC

# Загрузить набор данных

url = «https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv»

names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width’, ‘petal-length’, ‘petal-width’, ‘class’]

dataset = read_csv (url, names = names)

# Разделенный набор данных проверки

array = dataset.values ​​

X = array [: , 0: 4]

y = массив [:, 4]

X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1, shuffle = True)

# Алгоритмы выборочной проверки

models = []

models.append ((‘LR’, LogisticRegression (solver = ‘liblinear’, multi_class = ‘ovr’)))

models.append ((‘LDA’, LinearDiscriminantAnalysis ()))

models.append ((‘KNN’, KNeighborsClassifier ()))

models.append ((‘CART’, DecisionTreeClassifier ()))

models .append ((‘NB’, GaussianNB ()))

models.append ((‘SVM’, SVC (gamma = ‘auto’)))

# оценить каждую модель по очереди

results = []

names = []

для имени, модель в моделях:

kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, random_state = 1, shuffle = True)

cv_results = cross_val_score (model, X_train, Y_train, cv = kfold, scoring = ‘ точность ‘)

результатов.append (cv_results)

names.append (name)

print (‘% s:% f (% f)’% (name, cv_results.mean (), cv_results.std ()))

# Сравнить алгоритмы

pyplot.boxplot (результаты, метки = имена)

pyplot.title (‘Сравнение алгоритмов’)

pyplot.show ()

6. Делайте прогнозы

Мы должны выбрать алгоритм, по которому будем делать прогнозы.

Результаты предыдущего раздела показывают, что SVM была, пожалуй, самой точной моделью.Мы будем использовать эту модель в качестве нашей окончательной модели.

Теперь мы хотим получить представление о точности модели на нашем проверочном наборе.

Это даст нам независимую окончательную проверку точности лучшей модели. Целесообразно сохранить набор для проверки на тот случай, если вы допустили ошибку во время обучения, например, при переобучении обучающего набора или утечке данных. Обе эти проблемы приведут к излишне оптимистичному результату.

6.1 Делайте прогнозы

Мы можем подогнать модель ко всему набору обучающих данных и сделать прогнозы по набору данных проверки.

… # Сделайте прогнозы на основе набора данных проверки модель = SVC (гамма = ‘авто’) model.fit (X_train, Y_train) прогнозы = model.predict (X_validation)

# Сделать прогнозы по набору данных проверки

model = SVC (gamma = ‘auto’)

model.fit (X_train, Y_train)

predictions = model.predict (X_validation)

Вы также можете делать прогнозы для отдельных строк данных.Примеры того, как это сделать, см. В руководстве:

.

Вы также можете сохранить модель в файл и загрузить ее позже, чтобы делать прогнозы на основе новых данных. Примеры того, как это сделать, см. В руководстве:

6.2 Оценка прогнозов

Мы можем оценить прогнозы, сравнив их с ожидаемыми результатами в проверочном наборе, затем вычислить точность классификации, а также матрицу неточностей и отчет о классификации.

…. # Оценивать прогнозы print (precision_score (Y_validation, прогнозы)) print (confusion_matrix (Y_validation, прогнозы)) print (классификационный_отчет (Y_validation, прогнозы))

….

# Оценить прогнозы

print (precision_score (Y_validation, predictions))

print (confusion_matrix (Y_validation, predictions))

print (classification_report (Y_validation, predictions))

Мы видим, что точность удерживаемого набора данных составляет 0,966 или около 96%.

Матрица неточностей указывает на допущенные ошибки.

Наконец, отчет о классификации предоставляет разбивку по каждому классу по точности, отзыву, баллу f1 и поддержке, демонстрируя отличные результаты (при условии, что набор данных проверки был небольшим).

0,9666666666666667 [[11 0 0] [0 12 1] [0 0 6]] точный отзыв поддержка f1-score Ирис сетоса 1,00 1,00 1,00 11 Ирис разноцветный 1,00 0,92 0,96 13 Ирис вирджинский 0,86 1,00 0,92 6 точность 0,97 30 макрос ср. 0,95 0,97 0,96 30 взвешенное среднее 0.97 0,97 0,97 30

0,9666666666666667

[[11 0 0]

[0 12 1]

[0 0 6]]

Поддержка точности f1

Iris-setosa 1,00 1,00 1,00 11

versicolor

Iris-setosa 1,00 0,92 0,96 13

Iris-virginica 0,86 1,00 0,92 6

точность 0.97 30

макросредн. 0,95 0,97 0,96 30

средневзвешенное значение 0,97 0,97 0,97 30

6.3 Полный пример

Для справки, мы можем связать все предыдущие элементы в один скрипт.

Полный пример приведен ниже.

# делать предсказания из панд импортировать read_csv из sklearn.model_selection import train_test_split из склеарна.метрики импорт классификации_report из sklearn.metrics импортировать confusion_matrix из sklearn.metrics импортировать precision_score из sklearn.svm импортировать SVC # Загрузить набор данных url = «https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv» names = [‘длина чашелистика’, ‘ширина чашелистника’, ‘длина лепестка’, ‘ширина лепестка’, ‘класс’] набор данных = read_csv (URL, имена = имена) # Разделение набора данных проверки массив = набор данных. значения X = массив [:, 0: 4] y = массив [:, 4] X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1) # Сделайте прогнозы на основе набора данных проверки модель = SVC (гамма = ‘авто’) model.fit (X_train, Y_train) прогнозы = model.predict (X_validation) # Оценивать прогнозы print (precision_score (Y_validation, прогнозы)) print (confusion_matrix (Y_validation, прогнозы)) print (классификационный_отчет (Y_validation, прогнозы))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

13

14

18

19

20

21

22

23

24

# делать прогнозы

из панд импортировать read_csv

из sklearn.model_selection import train_test_split

из sklearn.metrics import registration_report

from sklearn.metrics import confusion_matrix

from sklearn.metrics import precision_score

from sklearn.svm import SVC

# Load dataset ur

# Load dataset ur

.githubusercontent.com / jbrownlee / Datasets / master / iris.csv «

names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width’, ‘petal-length’, ‘petal-width’, ‘class’]

dataset = read_csv (url, names = names)

# Отдельный набор данных проверки

array = dataset.значения

X = массив [:, 0: 4]

y = массив [:, 4]

X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1)

# Сделать прогнозы на наборе данных проверки

model = SVC (gamma = ‘auto’)

model.fit (X_train, Y_train)

predictions = model.predict (X_validation)

# Оценить прогнозы

прогнозы))

print (confusion_matrix (Y_validation, predictions))

print (classification_report (Y_validation, predictions))

Машинное обучение можно выполнять на Python

Пройдите по руководству выше.На это у вас уйдет 5-10 минут, максимум!

Не нужно все разбираться . (по крайней мере, прямо сейчас) Ваша цель — пройтись по учебнику от начала до конца и получить результат. Необязательно все понимать с первого раза. Записывайте свои вопросы по ходу дела. Широко используйте синтаксис справки help («FunctionName») в Python, чтобы узнать обо всех функциях, которые вы используете.

Вам не нужно знать, как работают алгоритмы .Важно знать об ограничениях и о том, как настраивать алгоритмы машинного обучения. Но изучение алгоритмов можно будет узнать позже. Вам необходимо постепенно накапливать знания об алгоритмах в течение длительного периода времени. Сегодня начните с освоения платформы.

Вам не нужно быть программистом на Python . Синтаксис языка Python может быть интуитивно понятным, если вы новичок в нем. Как и в других языках, сосредоточьтесь на вызовах функций (например, function () ) и назначениях (например.грамм. a = «b» ). Это поможет вам в большинстве случаев. Вы разработчик и знаете, как быстро освоить основы языка. Просто начните и погрузитесь в подробности позже.

Вам не нужно быть специалистом по машинному обучению . Вы можете узнать о преимуществах и ограничениях различных алгоритмов позже, и есть множество сообщений, которые вы можете прочитать позже, чтобы освежить в памяти этапы проекта машинного обучения и важность оценки точности с помощью перекрестной проверки.

А как насчет других шагов в проекте машинного обучения . Мы не охватили все этапы проекта машинного обучения, потому что это ваш первый проект, и нам нужно сосредоточиться на ключевых этапах. А именно, загрузка данных, просмотр данных, оценка некоторых алгоритмов и выполнение некоторых прогнозов. В последующих руководствах мы рассмотрим другие задачи по подготовке данных и улучшению результатов.

Сводка

В этом посте вы пошагово узнали, как завершить свой первый проект машинного обучения на Python.

Вы обнаружили, что выполнение небольшого сквозного проекта от загрузки данных до составления прогнозов — лучший способ познакомиться с новой платформой.

Ваш следующий шаг

Вы прорабатываете учебник?

  1. Пройдите по вышеуказанному руководству.
  2. Перечислите все вопросы, которые у вас есть.
  3. Найдите ответы или изучите их.
  4. Помните, что вы можете использовать справку («FunctionName») в Python, чтобы получить справку по любой функции.

У вас есть вопрос?
Напишите в комментариях ниже.

Еще учебники?

Если вы хотите и дальше практиковать свои навыки машинного обучения, ознакомьтесь с некоторыми из этих руководств:

Откройте для себя быстрое машинное обучение на Python!

Разрабатывайте собственные модели за считанные минуты

… всего несколько строк кода scikit-learn

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Мастерство машинного обучения с Python

Охватывает самоучителей и сквозных проектов , например:
Загрузка данных , визуализация , моделирование , настройка и многое другое…

Наконец-то привнесите машинное обучение в

Ваши собственные проекты

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри Проект машины

| Музей Хаммера

В июне 2009 года Музей Хаммера получил грант в размере 1 млн долларов США от Фонда Джеймса Ирвина в области инноваций в области искусства для создания новой модели взаимодействия посетителей, задуманной и продвигаемой художниками. Грант позволит Hammer создать новый вид интерактивного музея: ориентированную на художников программу привлечения посетителей и обучения, которая поощряет ежедневные контакты между посетителями, художниками и персоналом музея и творчески активизирует пространства, выставки и веб-сайт.

С этой целью Machine Project, коллектив из Echo Park, возглавляемый Марком Алленом, был приглашен в качестве нашего первого Public Engagement Artist in Residence (A.I.R.). С июня по октябрь 2009 года Марк Аллен вместе со своей сотрудницей Лиз Гленн провел лето, исследуя годичную серию выступлений художников в Hammer. В музее они встретились с различными сотрудниками художников и обсудили идеи для потенциальных мероприятий и программ. Они также изучили способы функционирования физических объектов и познакомились с нашим персоналом, программами и выставками.Затем Machine Project запустили свой официальный A.I.R. в ноябре 2009 года с серией интерактивных музыкальных представлений. С ноября 2009 г. по декабрь 2010 г. Марк и его сотрудники создали около 80 программ, включая ночную Dream-In; микроконцерты в гардеробной, превратившейся в театр; групповые занятия по уколу игл и летние каникулы в музее для посетителей комнатных растений.

Марк Аллен — художник, педагог и куратор из Лос-Анджелеса. Он является основателем и исполнительным директором Machine Project, некоммерческой организации, занимающейся перформансами и инсталляциями, исследующей искусство, технологии, естественную историю, науку, музыку, литературу, еду и все, что люди любят делать.До открытия Machine Project он работал с несколькими группами альтернативного искусства в качестве куратора, члена правления и директора, а также стал соучредителем коллектива новых медиа Лос-Анджелеса c-level. Он преподавал в Калифорнийском институте искусств и Калифорнийском университете в Сан-Диего, а в настоящее время является доцентом кафедры искусства в колледже Помона. Он также входит в совет директоров Фонда изобразительных искусств Энди Уорхола в Нью-Йорке и является членом Консультативного совета художников Музея Хаммера в Лос-Анджелесе.Марк получил степень магистра гуманитарных наук в Калифорнийском институте искусств после ординатуры в рамках основной стипендии Музея изящных искусств в Хьюстоне.

Machine Project — это некоммерческая организация, занимающаяся перформансами и инсталляциями, посвященная искусству, технологиям, естественной истории, науке, музыке, литературе и еде. В нем представлены мероприятия, семинары и инсталляции для конкретных мест с использованием практического взаимодействия, чтобы сделать разреженные знания доступными. Помимо витрины, Machine Project действовала как свободная конфедерация художников, проводивших шоу в разных местах, от пляжа Санта-Моники до Художественного музея округа Лос-Анджелес.Machine Project была основана Марком Алленом и зарегистрирована как образовательная некоммерческая организация в 2005 году и закрылась в 2018 году.

Машинное обучение

с MatMiner — семинар по проектам материалов

  массив ([2.77737706e-04, 6.86497802e-04, 4.1

78e-04, 9.38306579e-04, 6.27788172e-04, 8.11685429e-04, 5.85205797e-03, 4.13582985e-04, 5.68896006e-03, 3.99784395e-03, 2.2
33e-03, 4.00079790e-03, 2.80170565e-04, 1.12108238e-03, 5.04161260e-04, 7.21240737e-04, 6.66258777e-04, 2.65253041e-04, 6.31863354e-02, 2.61334748e-02, 1.69886830e-03, 5.43940586e-01, 3.79683746e-03, 1.84024489e-03, 2.00724094e-02, 2.74160018e-04, 2.8

28e-04, 1.65750614e-03, 1.70010289e-03, 8.44812934e-03, 4.07321100e-05, 4.20522484e-05, 8.69871167e-05, 1.12538000e-03, 1.05324451e-03, 4.16679765e-05, 3.96170134e-04, 1.48598578e-03, 6.16768132e-04, 3.24518244e-03, 8.40211726e-04, 6.08207520e-04, 2.48464536e-03, 5.38387869e-04, 9.44676379e-04, 1.17

0e-02, 1.542

e-03, 3.42464373e-03, 1.62873316e-04, 4.59487184e-05, 1.77379083e-04, 1.35098601e-03, 3.88133058e-04, 3.339e-04, 2.174

e-04, 3.12382175e-05, 1.01795637e-04, 1.03213685e-03, 6.85435551e-04, 6.34344688e-05, 2.02095869e-04, 2.66249318e-03, 3.74273103e-04, 7.21229249e-04, 1.29571361e-03, 3.56619677e-04, 3.67797732e-06, 1.81

0e-05, 1.66200350e-05, 2.20302332e-04, 1.52030919e-04, 1.48360193e-05, 1.71809628e-03, 1.123e-03, 3.73628049e-04, 1.42148596e-03, 6.57524332e-04, 6.28622233e-03, 1.16750735e-05, 4.36732403e-05, 3.66858164e-05, 1.34265640e-03, 1.

692e-04, 1.65555892e-04, 5.84467323e-05, 2.62242035e-04, 3.16564734e-04, 4.75664484e-04, 9.6

32e-04, 2.32465824e-05, 3.02435786e-04, 3.16506500e-04, 1.37421635e-03, 1.55517264e-03, 4.35381175e-03, 1.13587974e-03, 0.00000000e + 00, 0.00000000e + 00, 0.00000000e + 00, 0.00000000e + 00, 0.00000000e + 00, 0.00000000e + 00, 1.4

  • 70e-03, 1.23382329e-03, 1.3

    70e-03, 5.25514449e-03, 1.45239205e-03, 2.80369169e-03, 6.08487913e-04, 1.41780570e-02, 1.86595558e-03, 2.05837632e-02, 2.18064410e-03, 3.6

  • 95e-03, 8.52970476e-05, 4.96849240e-05, 1.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.