Сочинение на тему Проекты машинного обучения для начинающих
- Опубликовано: 14.10.2020
- Предмет: Информационная наука, Наука
- Темы: Искусственный интеллект, Технологии
Машинное обучение (ML) является основным приложением технологии искусственного интеллекта и обладает огромным потенциалом в различных областях, включая здравоохранение, бизнес, образование и многое другое.
Тот факт, что ML все еще находится в зарождающейся стадии и имеет несколько недостатков / недостатков, может затруднить обертывание вашей головы вокруг его основ. Тем не менее, изучение и работа над несколькими базовыми проектами могут быть очень полезны. Вот несколько примеров, с которых можно начать.
- Предиктор цен на акции
- Статистическое моделирование. Построение математического описания реального процесса, учитывающего неопределенность и / или случайность в этой системе.
- Предиктивный анализ. Он использует несколько методов, таких как интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект и т. д., для прогнозирования поведения определенных результатов.
- Регрессионный анализ. Это метод прогнозирующего моделирования, который изучает взаимосвязь между зависимым, то есть целью, и независимой (ыми) переменной (ами), то есть предиктором. Например, понимание влияния годового опыта на заработную плату.
- Анализ действий. Анализ действий, выполняемых вышеупомянутыми методами, и включение обратной связи в память машинного обучения.
- Анализатор настроений
Система, которая может узнать о результатах деятельности компании и предсказать будущие цены на акции, является не только отличным приложением ML, но также имеет ценность и цель в реальном мире. Прежде чем продолжить, обязательно ознакомьтесь со следующим:
Первое, что вам нужно для начала, – это выбрать типы данных, которые будут использоваться, такие как текущие цены, коэффициент EPS, индикаторы волатильности и т. д. После этого вы можете выбрать источники данных. Например, Quandl предлагает организованные финансовые и экономические данные. Вы можете скачать данные о запасах нескольких тысяч компаний в различных форматах, таких как xml, csv и т. Д., Отсюда. Точно так же Quantopian предлагает отличную поддержку разработки торговых алгоритмов, которую вы можете проверить. Теперь вы можете, наконец, спланировать, как провести тестирование и построить торговую модель. Обратите внимание, что вам необходимо структурировать программу таким образом, чтобы она могла быстро подтверждать прогнозы, поскольку финансовые рынки обычно достаточно волатильны, а цены на акции могут меняться несколько раз в день.
Что вы хотите сделать, так это подключить вашу базу данных к вашей системе машинного обучения, которая регулярно получает новые данные. Рабочий цикл может сравнивать цены акций всех компаний в базе данных за последние 15 лет или около того и прогнозировать то же самое в ближайшем будущем, то есть 3 дня, 7 дней и т. Д., И отображать данные на дисплее.
Анализатор настроений узнает о «настроениях», стоящих за текстом (например, электронные письма, мгновенные сообщения, сообщения в социальных сетях и т. д.), посредством машинного обучения и прогнозирует то же самое с помощью ИИ. Эта технология все чаще используется на платформах социальных сетей, таких как Facebook и Twitter, для изучения поведения пользователей, а также в компаниях, которые хотят автоматизировать генерацию потенциальных клиентов, определяя, какова вероятность сотрудничества с ними, читая их электронные письма.
Одним из нововведений, о котором вам нужно будет узнать в этом проекте, являются классификаторы. Однако вы можете выбрать любую конкретную модель, которая вам удобна, например, максимальный энтропийный классификатор или наивный байесовский классификатор.
Вы можете идти о проекте по-своему. Однако в идеале вам необходимо классифицировать тексты по трем категориям: положительный, нейтральный и отрицательный. Вы можете извлечь различные тексты для определенного ключевого слова и запустить классификатор для каждого, чтобы получить метки. Для функций вы можете использовать диаграммы или даже словари для большей точности.
Используя базовую рабочую модель машинного обучения, вы также можете создать систему, которая может прогнозировать результаты спортивных матчей, таких как крикет, футбол и т. д.
Прежде всего вам нужно создать базу данных для любого вида спорта, который вы рассматриваете. Независимо от того, что вы выберете, вам, скорее всего, придется самостоятельно находить записи с результатами, сведениями об эффективности и т. Д. Вручную. Использование Json для этого, однако, может быть хорошей идеей, поскольку оно может легко фиксировать расширенные параметры, которые участвуют в игре, и помогает делать более точные прогнозы.
Если вы хорошо разбираетесь в Python, то Scikit-Learn – ваш лучший выбор для создания системы. Он предлагает множество инструментов для анализа данных, регрессионного анализа, классификации и т. Д. Вы можете использовать человеческий анализ, такой как линии Вегаса, наряду с некоторыми дополнительными параметрами, такими как четыре фактора Дина Оливера, для получения наилучших результатов прогнозирования.
Цель этого эксперимента – получить представление о полностью настраиваемой программе LabVIEW и понять, как инженеры используют программу в своих интересах, чтобы создать собственную лабораторию, которая
Кибербезопасность или защита информационных технологий – это методы защиты компьютеров, сетей, программ и данных от несанкционированного доступа или атак, направленных на эксплуатацию. Существует четыре типа
Машиностроение – это дисциплина, связанная с применением знаний при решении реальных задач. Изучение методов калибровки считается одной из наиболее важных тем в области проектирования, поскольку