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法律初學者機器學習的七大專案？
機器學習專案利用機器學習演算法和技術來建立模型，這些模型可以根據輸入資料進行預測或判斷。這些專案通常包括在一個大型資料集上構建機器學習模型，然後利用訓練好的模型對新的、以前未知的資料進行預測或決策。機器學習專案可以分為三類：監督學習、無監督學習和強化學習。在監督學習中，模型在標記資料上進行訓練，並且在訓練集中為每個示例提供正確的輸出。在無監督學習中，模型沒有提供標記的訓練樣本，必須自行學習查詢資料中的模式和相關性。強化學習涉及訓練一個代理如何在給定環境中採取行動以最大化獎勵。在這篇文章中，我們將介紹七個適合初學者的機器學習專案。
1. 泰坦尼克號倖存者預測
如果您是 ML 專案的新手，那麼這個 Kaggle 初學者專案是您的完美選擇。這個專案以歷史上最著名的海難之一——泰坦尼克號事故為主題。您只需要根據乘客的年齡、性別、社會經濟地位和其他特徵的資訊來預測哪些人倖免於難。
例如，頭等艙的富人比三等艙的人更有可能倖存下來。對於這個專案，您可以使用 Kaggle 上的 泰坦尼克號資料集。為了增加趣味性，此資料集包含有關泰坦尼克號事故中遇難和倖存人員的真實資訊。
2. 沃爾瑪銷售預測
雖然完美預測未來的銷售額可能是不可能的，但企業可以使用機器學習來接近目標。例如，沃爾瑪為 45 家商店的 98 種商品提供了 資料集，使開發人員能夠獲取按位置和類別劃分的每週銷售額資訊。
這樣規模的專案旨在改進渠道最佳化和庫存計劃中的資料驅動決策。
3. 股票價格預測
與銷售預測一樣，股票價格預測也基於歷史價格、波動率指數和基本面因素的資料。透過這樣的專案，初學者可以從小處著手，利用股票市場資料來預測未來幾個月的情況。
這是一種很好的練習，可以根據大型資料集進行預測。首先，從 這裡獲取股票市場資料集。
4. 葡萄酒質量預測
購買新的和不熟悉的葡萄酒可能是一種碰運氣的事情。除非您是考慮諸如年份和價格等因素的專家，否則無法保證確定葡萄酒的質量。
葡萄酒質量資料集是一個有趣的機器學習專案，提供此類資訊來幫助預測質量。這個專案為 ML 新手提供了資料視覺化、資料探索和分類模型的實踐經驗。
5. 鳶尾花分類
鳶尾花資料集非常有名，是初學者訓練機器學習專案中最古老和最簡單的專案之一。透過此任務，學生必須掌握運算元學量和資料的基礎知識。資料點包括萼片和花瓣的長度和寬度。成功的研究使用機器學習將鳶尾花分類為三種物種之一。
6. 貸款額度預測
獲得銀行貸款非常困難。獲得貸款需要複雜的因素組合，其中最重要的是穩定的收入！因此，此 ML 專案的目標是開發一個模型，根據使用者的各種特徵（如婚姻狀況、收入、教育程度、工作前景、受撫養人數量等）來分類使用者可以獲得多少貸款。
貸款預測 資料集包含所有這些引數的資訊，然後可以使用這些資訊構建一個 ML 模型，顯示可以接受的貸款金額。
7. 電影推薦
如今幾乎每個人都使用技術線上觀看電影和電視劇。雖然決定接下來看什麼可能很困難，但通常會根據觀看者的歷史記錄和偏好進行推薦。
這是透過機器學習實現的，對於初學者來說，這是一個有趣且簡單的專案。新的程式設計師可以透過使用 Python 或 R 編寫程式碼並使用來自 Movielens 資料集的資料來練習。
總結
適合初學者的機器學習專案將幫助您使用監督和無監督方法展示機器學習經驗。如果您是機器學習新手，或者您已經瞭解基礎知識但需要更多實踐經驗，那麼所有這些 ML 專案創意都是不錯的選擇。檢視所有這些專案，完成後，您可以在 Kaggle 上嘗試更多專案並參加比賽。誰知道呢，您甚至可能贏得一等獎！
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