- Durante los primeros 1-2 días: aprenda a usar Weka descargándolo en su máquina. Juega por unas horas. Luego mire un par de videos de YouTube (hice una demostración en vivo de Weka hace unos años en un video grabado, pero eso es entrecortado, así que no se moleste)
- Próximos 3-5 días: siga pacientemente a través de 8-10 ejemplos prácticos descritos en el libro Minería de datos: Herramientas y técnicas prácticas de aprendizaje automático. Este libro describe cómo usar Weka y lo guía a través de algunos proyectos de redes neuronales del mundo real que puede construir usando Weka
- Próxima semana: Observe los proyectos de ejemplo que le gustaron en el libro. Combina combinarlos para crear tu propio proyecto (lo siento, no puedo sugerirte un proyecto, estoy seguro de que obtendrás un ejemplo de proyecto mucho mejor que lo que sea que alguien sugiera aquí. Porque las ideas son ilimitadas)
- Próxima semana: hasta ahora probablemente estaba utilizando Weka UI todo el tiempo para experimentar con algoritmos de red neuronal, probándolos en sus conjuntos de datos, descubriendo qué algo tiene más precisión en su conjunto de datos que el resto. Ahora es el momento de utilizar el algoritmo ganador y construir un programa alrededor de él. Weka viene con una API Java. Úselo en su lenguaje de programación favorito, y allí tiene un proyecto haciendo algún proyecto de red neuronal ‘básico’
¿Cuáles serían algunos proyectos increíbles basados en IA o ML que utilizan redes neuronales para proyectos de pregrado?
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Gracias por el A2A.
Estoy considerando el hecho de que ya conoces los conceptos básicos de ML e IA y los algoritmos de uso común. Por lo tanto, si desea utilizar las redes neuronales, diría que elija un pequeño proyecto basado en el procesamiento de imágenes donde la precisión exigida no sea muy alta, y puede jugar con el ajuste fino de la red según sus requisitos.
Espero que esto ayude 🙂
El aprendizaje automático y la IA son campos muy generales y se pueden utilizar para resolver problemas de diversas áreas. Mi sugerencia para usted será buscar lo que realmente quiere del proyecto. Intente averiguar en qué campo está interesado. Si es puramente aprendizaje automático e IA o aplicación de ML e IA en alguna otra área de interés. En aras de tener una idea de las aplicaciones, estoy seguro de que puede encontrar hilos en Internet. Pero he encontrado proyectos realizados por estudiantes durante CS229 en Stanford aptos y adecuados a sus necesidades. Representan muy bien las aplicaciones de ML e IA. Estoy pegando el siguiente enlace. Puedes pasar por los proyectos.
Aprendizaje automático
Sugeriría pasar por las competencias de The Home of Data Science (Kaggle).
Puede comenzar desde los básicos y una vez que haya adquirido una experiencia valiosa, puede competir en los más difíciles. También puede ganar dinero / ser seleccionado por una empresa como resultado de ganar las competencias más difíciles.
- Modelos de atención para responder preguntas.
- Nuevas funciones de pérdida para la traducción automática.
- Explore el espacio de arquitecturas que abarcan LSTM y RNN.
Esto depende de la cantidad de desafío que desee. Si eres nuevo en esto y quieres un proyecto que no sea demasiado difícil, entonces un reconocimiento de dígitos podría ser una buena idea. También puede aprovechar esto para crear una tubería, por ejemplo, identificar palabras escritas a mano en una página, revisar las palabras y seleccionar los caracteres más probables para cada una, introducir esto en un algoritmo para seleccionar la palabra más probable y tener un sistema OCR básico.
Visite https://www.kaggle.com/ para obtener más ideas.
- Clasificación del cáncer: maligno o no maligno
- Sistemas de recomendación para la compra de artículos.
- Procesamiento de lenguaje natural en AI Chatbot
- Algoritmos de detección de bordes para encontrar características y patrones en los datos.
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