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法學5個適合初學者的機器學習專案
引言
機器學習是一個多元化的領域，在許多領域都有廣泛的應用。只要我們有大量可用的資料和需要解決的特定領域問題，機器學習就能創造奇蹟。機器學習專案在複雜性方面差異很大，從用於預測銷售額和葡萄酒質量的簡單迴歸任務到複雜的物體識別、自動駕駛汽車和強化學習任務。
但是，對於機器學習初學者來說，以下討論的5個專案非常有用。
預測葡萄酒的質量
對於機器學習初學者來說，葡萄酒質量資料集是一個很好的資源，可以用來開始預測葡萄酒的質量。如今，我們大多數人都只想要最好的葡萄酒，無論是用於商業還是消費。因此，明智的做法是使用機器學習和資料來預測質量。葡萄酒質量資料集包含有助於預測葡萄酒質量的特徵。
銷售預測
在零售行業，銷售數量是決定行業增長的主要標準。銷售額越多，收入和增長就越多。因此，沃爾瑪和彪馬等大多數零售行業都廣泛使用預測來預測未來的銷售額。初學者可以從這些主要的電子商務平臺獲取開源資料集，並使用它們來預測未來的銷售額。大部分資料可能是時間序列格式。
推文情感分析
Twitter是一個平臺，使用者可以透過推文表達他們的感受、觀點和想法。推文的情感傳達了許多關於釋出推文的使用者或組織情緒的資訊。例如，可能有一系列關於慶祝特定節日的推文，情緒是快樂的；而在另一條類似的推文中，它可能是對某人或特定群體的憤怒或仇恨。因此，使用機器學習來處理這些資料以供我們使用並使用情感分析來確定情感以防止任何不利後果（如暴力或騷亂）是完全有意義的。初學者可以使用Twitter情感分析資料集，並使用自然語言處理和機器學習進行情感分析。
推薦電影
如今，Netflix、Hulu等大多數流行的內容流媒體平臺都使用推薦系統來根據使用者的興趣和喜好適當地推薦新的節目和電影。這被證明是對這些行業的一大福音，因為它不僅讓老使用者參與到平臺中，還吸引了新使用者。推薦使使用者的生活更輕鬆，因為他們不必單獨搜尋自己喜歡的節目，也不必擔心錯過流行的內容。這是一項具有挑戰性的任務，初學者可以將這個專案作為一些高階學習。
影像識別/手寫數字
我們透過眼睛感知的一切都是視覺的，可以捕捉成影像，影像只不過是畫素，或者是從0到255的值，表示RGB比例上的值。所有影像都包含有價值的資訊，很多時候我們需要以數字化的格式儲存資訊。這裡主要使用深度學習和神經網路來捕捉影像中的基本特徵，然後將它們儲存在其他格式中。手寫數字資料集包含從0到9的手寫數字。這裡的任務是處理這些影像並識別帶有正確數字的相應影像。這個專案對於想要涉足深度學習、影像處理和神經網路的初學者來說非常有益。
結論
初學者可以動手實踐無數的專案來學習機器學習和深度學習的基礎知識。在本文中，我們研究了初學者可以參與的5個最受歡迎的專案，以提高他們的技能並在機器學習中獲得經驗。
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