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Top 10 Projets de Machine Learning Kaggle pour les Data Scientists en Herbe en 2024

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Kaggle

Kaggle, Inc.

L'article présente dix projets de machine learning Kaggle allant de faciles à avancés, visant à aider les data scientists en herbe à acquérir une expérience pratique. Chaque projet comprend une brève description, des informations sur le jeu de données, les technologies utilisées et les étapes de mise en œuvre, fournissant un guide complet pour les apprenants afin d'améliorer leurs compétences en science des données et en machine learning.
  • points principaux
  • perspectives uniques
  • applications pratiques
  • sujets clés
  • idées clés
  • résultats d'apprentissage
  • points principaux

    • 1
      Couvre une large gamme de projets adaptés à divers niveaux de compétence
    • 2
      Fournit des étapes de mise en œuvre détaillées et les technologies utilisées
    • 3
      Inclut des liens vers des projets Kaggle pour une expérience pratique
  • perspectives uniques

    • 1
      Souligne l'importance de l'expérience pratique en science des données
    • 2
      Met en avant la demande croissante de data scientists en 2024
  • applications pratiques

    • L'article sert de guide pratique pour les apprenants afin de s'engager avec des problèmes réels de science des données à travers des projets pratiques.
  • sujets clés

    • 1
      Projets de Machine Learning
    • 2
      Développement des Compétences en Science des Données
    • 3
      Compétitions Kaggle
  • idées clés

    • 1
      Sélection de projets diversifiée répondant à différents niveaux de compétence
    • 2
      Accent sur la mise en œuvre pratique et les applications réelles
    • 3
      Liens vers des projets Kaggle pour un engagement immédiat
  • résultats d'apprentissage

    • 1
      Acquérir une expérience pratique avec des projets de machine learning
    • 2
      Comprendre la mise en œuvre de diverses techniques de science des données
    • 3
      Explorer les applications réelles des compétences en science des données
exemples
tutoriels
exemples de code
visuels
fondamentaux
contenu avancé
conseils pratiques
meilleures pratiques

Introduction

1. **Système de Classification de Chiffres** : Créez un modèle pour classer des chiffres manuscrits en utilisant le jeu de données MNIST. Ce projet introduit les fondamentaux de la classification d'images. - **Jeu de données** : Jeu de données MNIST d'images en niveaux de gris de chiffres (0-9). - **Technologies** : Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN) avec TensorFlow ou PyTorch. - **Lien du projet Kaggle** : [Classification de Chiffres](https://www.kaggle.com/code/imdevskp/digits-mnist-classification-using-cnn#) 2. **Segmentation de Clients** : Développez un modèle pour segmenter les clients en fonction de leur comportement d'achat, améliorant ainsi les stratégies de marketing ciblé. - **Jeu de données** : Données de transactions clients provenant de plateformes de commerce électronique. - **Technologies** : Algorithmes de clustering comme K-means. - **Lien du projet Kaggle** : [Segmentation de Clients](https://www.kaggle.com/code/fabiendaniel/customer-segmentation)

Projets de Niveau Moyen

6. **Reconnaissance des Émotions dans la Parole** : Développez un modèle pour identifier les émotions dans le langage parlé en utilisant des données audio. - **Jeu de données** : Enregistrements de discours émotionnels RAVDESS. - **Technologies** : Traitement du signal et modèles d'apprentissage profond. - **Lien du projet Kaggle** : [Reconnaissance des Émotions dans la Parole](https://www.kaggle.com/code/shivamburnwal/speech-emotion-recognition) 7. **Détection de Fraude par Carte de Crédit** : Créez un modèle pour détecter les transactions frauduleuses, renforçant ainsi la sécurité financière. - **Jeu de données** : Données de transactions par carte de crédit avec étiquettes de fraude. - **Technologies** : Algorithmes de détection d'anomalies. - **Lien du projet Kaggle** : [Détection de Fraude par Carte de Crédit](https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud) 8. **Classification de Races de Chiens** : Implémentez un modèle d'apprentissage profond pour classer les races de chiens à partir d'images. - **Jeu de données** : Jeu de données des Chiens de Stanford. - **Technologies** : CNN avec TensorFlow ou PyTorch. - **Lien du projet Kaggle** : [Classification de Races de Chiens](https://www.kaggle.com/code/eward96/dog-breed-image-classification)

Projets Innovants

Explorer ces 10 projets de machine learning Kaggle offre des perspectives inestimables sur les défis réels en science des données. Alors que vous vous lancez dans votre parcours pour devenir data scientist en 2024, rappelez-vous que le succès réside dans la création de solutions innovantes et l'adaptation continue aux avancées technologiques. Continuez à explorer et laissez ces projets guider vos contributions au domaine de la science des données.

 Lien original : https://www.kdnuggets.com/top-10-kaggle-machine-learning-projects-to-become-data-scientist-in-2024

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