Выбор хорошей программы сертификации по машинному обучению, безусловно, придаст вашей карьере правильный импульс, но если вы планируете добиться успеха, вы должны начать изучать мир практически. Получение реальной картины на уровне земли поможет вам отточить свое обучение и извлечь из него максимальную пользу. Если вы выберете машинное обучение для начинающих, ваши знания станут вашими навыками обучения. В этом блоге будут освещены несколько популярных идей проектов машинного обучения, которые вы можете выбрать и освоить в приложении машинного обучения.
Приступим!
1.Cartoonify Image- Это может быть интересный проект для тех, кто начал свое обучение в качестве эксперта по машинному обучению. Вы можете конвертировать изображения в мультфильмы. Для этого вам необходимо создать приложение Python с использованием библиотек машинного обучения, которые активируют это приложение.
2. Проект классификации цветов ириса - Основная цель этого проекта - выявить различные виды цветов ириса и классифицировать их по длине лепестков и чашелистиков.
3. Подготовьте персонализированные смайлы. Вы любите смайлики? Попробуйте создать один смайлик, используя свои навыки машинного обучения. Используйте Python для создания проекта машинного обучения, который классифицирует человеческие выражения лица и копирует их в смайлы. Используя это, вы можете создавать разные аватары.
4. Прогнозирование суммы кредита. Мы знаем, что машинное обучение находит множество приложений в различных сегментах отрасли. Если вы новичок в машинном обучении, вы можете начать с этого проекта. Вы можете разработать линейную модель для этого проекта.
5. Классификация цифр MNIST - эта программа подготовлена для проверки рукописного цифрового текста. Хороший проект для компьютерной версии. Вы можете использовать набор данных MNIST для обучения модели с помощью сверточных нейронных сетей.
6.Прогнозирование цен на дом - Есть несколько факторов, которые влияют на окончательную цену дома, например, местоположение, уровень преступности, количество комнат и другие факторы. Это хороший проект, в котором новичок в машинном обучении может использовать наборы данных для прогнозирования.
7. Тестовый проект качества вина. Вы можете создать интерфейс для прогнозирования качества вина. Этот проект будет иметь информацию, относящуюся к химической информации вина, и основанную на ней; модель сделает прогноз качества вина.
8. Проект обнаружения фальшивых новостей. Это то, на что вы должны обратить внимание при работе над проектами, когда начинаете заниматься машинным обучением. Вы можете использовать обучение с учителем для подготовки этой программы.
Начни работать сегодня !!!
Это некоторые из ключевых идей, которые вы можете использовать как новичок в области машинного обучения. Есть несколько других проектов, таких как обнаружение отфотошопленных изображений, производство на фондовом рынке и многое другое. Цель состоит в том, чтобы вы начали использовать свои навыки обучения и применять их на практике.
Одна из ведущих платформ для сертификации машинного обучения, Global Tech Council, делает упор на максимальное использование ваших навыков. Программа сертификации делает упор как на обмен теоретическими знаниями, так и на практическое применение. Если вы тоже хотите стать экспертом в этой области, свяжитесь с Глобальным техническим советом сегодня.
