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法学5个适合初学者的机器学习项目
引言
机器学习是一个多元化的领域，在许多领域都有广泛的应用。只要我们有大量可用的数据和需要解决的特定领域问题，机器学习就能创造奇迹。机器学习项目在复杂性方面差异很大，从用于预测销售额和葡萄酒质量的简单回归任务到复杂的物体识别、自动驾驶汽车和强化学习任务。
但是，对于机器学习初学者来说，以下讨论的5个项目非常有用。
预测葡萄酒的质量
对于机器学习初学者来说，葡萄酒质量数据集是一个很好的资源，可以用来开始预测葡萄酒的质量。如今，我们大多数人都只想要最好的葡萄酒，无论是用于商业还是消费。因此，明智的做法是使用机器学习和数据来预测质量。葡萄酒质量数据集包含有助于预测葡萄酒质量的特征。
销售预测
在零售行业，销售数量是决定行业增长的主要标准。销售额越多，收入和增长就越多。因此，沃尔玛和彪马等大多数零售行业都广泛使用预测来预测未来的销售额。初学者可以从这些主要的电子商务平台获取开源数据集，并使用它们来预测未来的销售额。大部分数据可能是时间序列格式。
推文情感分析
Twitter是一个平台，用户可以通过推文表达他们的感受、观点和想法。推文的情感传达了许多关于发布推文的用户或组织情绪的信息。例如，可能有一系列关于庆祝特定节日的推文，情绪是快乐的；而在另一条类似的推文中，它可能是对某人或特定群体的愤怒或仇恨。因此，使用机器学习来处理这些数据以供我们使用并使用情感分析来确定情感以防止任何不利后果（如暴力或骚乱）是完全有意义的。初学者可以使用Twitter情感分析数据集，并使用自然语言处理和机器学习进行情感分析。
推荐电影
如今，Netflix、Hulu等大多数流行的内容流媒体平台都使用推荐系统来根据用户的兴趣和喜好适当地推荐新的节目和电影。这被证明是对这些行业的一大福音，因为它不仅让老用户参与到平台中，还吸引了新用户。推荐使用户的生活更轻松，因为他们不必单独搜索自己喜欢的节目，也不必担心错过流行的内容。这是一项具有挑战性的任务，初学者可以将这个项目作为一些高级学习。
图像识别/手写数字
我们通过眼睛感知的一切都是视觉的，可以捕捉成图像，图像只不过是像素，或者是从0到255的值，表示RGB比例上的值。所有图像都包含有价值的信息，很多时候我们需要以数字化的格式存储信息。这里主要使用深度学习和神经网络来捕捉图像中的基本特征，然后将它们存储在其他格式中。手写数字数据集包含从0到9的手写数字。这里的任务是处理这些图像并识别带有正确数字的相应图像。这个项目对于想要涉足深度学习、图像处理和神经网络的初学者来说非常有益。
结论
初学者可以动手实践无数的项目来学习机器学习和深度学习的基础知识。在本文中，我们研究了初学者可以参与的5个最受欢迎的项目，以提高他们的技能并在机器学习中获得经验。
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