机器学习涉及使用人工智能来允许机器根据经验自动学习和改进任务，而无需专门针对该任务对其进行编程。这个过程首先为他们提供高质量的数据，也称为训练数据，然后通过使用数据和不同的算法构建各种机器学习模型来训练机器。算法的选择取决于我们拥有什么类型的数据以及我们正在执行什么样的任务来做出预测或决策。
众所周知，再多的理论也无法取代动手实践。在线理论和课程可以安抚您对精通的错误信念，因为代码和解决方案就在您面前。但是一旦你尝试应用它，你可能会发现它比看起来更难。因此，这里有5 个最重要和最有趣的机器学习初学者项目，可帮助您快速提高应用的机器学习技能，您也可以将其添加到您的作品集或简历中。
1. 股价预测器
股票价格预测器是一种机器学习系统，可以了解公司当前的表现，并在此基础上预测未来的股票价格。要开始处理股票市场数据，您可以预测并解决一个简单的机器学习问题，例如根据基本指标预测 6 个月的价格变动，或构建时间序列模型，甚至递归神经网络，基于隐含波动率和实际波动率之间的增量一个组织的季度报告。还可以扩展这个项目，根据价格变动和其他因素寻找类似的股票，并寻找价格出现分歧的时期。
2. 音乐推荐系统
这是另一个也是最受欢迎的机器学习项目之一，可用于不同领域。如果您使用过 JioSaavn 或 Spotify 等应用程序，您可能对音乐推荐系统非常熟悉。系统会根据您喜欢或听过的歌曲推荐一些歌曲。系统如何做到这一点？这是可以应用机器学习的典型示例。这可以进一步扩展到推荐系统，许多电子商务网站使用该系统来推荐您喜欢用当前产品购买的其他一些产品，或者可以扩展到 Netflix 或 Amazon Prime 等应用程序中的推荐系统。
3. 销售预测
这个另一个有趣但对初学者友好的机器学习项目的目标是预测或预测每个门店每个部门的销售额。预测的完成方式可以帮助公司为渠道优化和库存计划做出更好的数据驱动决策。为此，您可以使用 Walmart 数据集，其中包含 45 个网点的 98 种产品的销售数据！数据集包含每周每个商店、每个部门的销售额，还包含影响销售的选定降价事件，应予以考虑。
4. 房价预测
这个有趣但重要的机器学习项目的目标是通过将基本的机器学习概念应用到房价数据上，使用一些关于房子的众所周知的事实，如房屋的大小、位置、设施、等等。要开始这个项目，你可以使用波士顿房价数据集，它由波士顿不同地方的房价组成。该数据集还包含有关非零售业务领域、拥有房屋的人的年龄、该地区的犯罪率以及其他几个属性的信息。
5. 情绪分析
情感分析器通过机器学习了解内容背后的各种情感，并使用人工智能进行预测。通过创建一个 ML 系统来分析文本或帖子背后的情绪，组织可能会更容易更好地了解和理解他们的消费者行为。 Twitter 数据被视为初学者练习情感分析机器学习问题的最终切入点。使用 Twitter 数据集，人们可以获得推文内容和其他相关元数据（例如主题标签、位置、转发、用户等）的魅力组合，这为深入分析铺平了道路。作为初学者，您可以开始解决的首要问题是构建一个模型，将用户的个人资料照片分类为悲伤快乐或中性。