Una de las aplicaciones más populares del aprendizaje automático ha sido el sistema de recomendación . El sistema que utilizan los sitios de redes sociales para sugerir amigos o el sistema que utilizan los sitios web de comercio electrónico para sugerir productos se llama sistema de recomendación. Incluso los anuncios de Google que ve en cualquier sitio web de un sistema en particular es un tipo de sistema de recomendación que toma la entrada como el caché del navegador del sistema.
Estos mismos algoritmos se pueden aplicar a diferentes campos, como la biblioteca de libros en línea, que puede sugerirle que lea libros de acuerdo con los libros que ha estudiado anteriormente. Lo mismo se puede implementar en el sitio web de Música y, en realidad, en muchos otros campos.
El sistema existente de los sitios web populares son adecuadamente eficientes, pero siempre dan la bienvenida a nuevas ideas. A veces, incluso cuando compra un producto del sitio, continúa recomendando el mismo producto. Al observar cuidadosamente estos algoritmos, tal vez pueda encontrar fallas y defectos en el sistema existente o puede encontrar uno propio que pueda usar un enfoque diferente.
- ¿Cómo escapa / resiste una red neuronal profunda a la maldición de la dimensionalidad?
- ¿Cuánto tiempo debo pasar aprendiendo Python antes de pasar a otros aspectos de la ciencia de datos (análisis práctico, matemáticas, etc.)?
- ¿Cuál es la diferencia entre factorización y parametrización?
- ¿Cuál es el proceso de modelado?
- ¿Qué lenguaje es mejor usar para el aprendizaje automático (R o Python)?
Este sistema puede usar gráficos y árboles y asignar dinámicamente pesos e interconectar bordes a nodos que conectan la clase de elementos.
El análisis de sentimientos ha sido uno de los principales desafíos en la actualidad. No solo a través del reconocimiento facial, el análisis de sentimientos se puede hacer a través del análisis de la rutina diaria de una persona y también la cantidad de actividades físicas en las que ha participado . Los datos se pueden recopilar a través del rastreador de actividad física en los teléfonos inteligentes.
El análisis de los sentimientos ha sido más una parte del estudio en lugar de tener grandes conjuntos de entrenamiento. También puede diferir de persona a persona. Es mejor empezar por ti.
Intentaré agregar más ideas. Por ahora estos dos es lo que tengo en mente.
No obtendrá un algoritmo de trabajo eficiente completo en 2-3 semanas para ninguno de ellos, pero sí puede obtener un prototipo funcional de un proyecto más grande.
