Η τεχνητή νοημοσύνη και το Machine Learning έχουν διευκολύνει δραστικά τη ζωή μας, με τα πολύτιμα πλεονεκτήματα που προσφέρουν.

Πολλοί κλάδοι όπως η επιστήμη των δεδομένων, με τον υπέρογκο όγκο δεδομένων που καλούνται να αναλύσουν, χρησιμοποιούν το Machine Learning για την διευκόλυνση της όλης διαδικασίας.

Για όσους ασχολούνται επαγγελματικά ή είναι στα πρώτα τους βήματα με το data science, το Machine Learning αποτελεί βασικό θεμέλιο και επιλογή όσον αφορά την ανάπτυξη και δημιουργία projects, ενισχύοντας το portfolio τους.

Για αυτό, στο σημερινό άρθρο θα δούμε:

 Πού χρησιμοποιείται το Machine Learning

 5 Machine Learning Projects για να ξεκινήσεις σαν αρχάριος

Ας ξεκινήσουμε εξηγώντας ορισμένα βασικά πράγματα για το Machine Learning.

 Πού Χρησιμοποιείται το Machine Learning

Όπως έχουμε δει και σε παλαιότερα άρθρα μας, το Machine Learning είναι ένα παρακλάδι της τεχνητής νοημοσύνης (AI), που βασίζεται στην ιδέα πως οι υπολογιστές μαθαίνουν από τα δεδομένα που συλλέγουν και μέσα από την ανάλυσή τους μπορούν να αναγνωρίζουν μοτίβα και κάνουν προβλέψεις για το μέλλον.

Το Machine Learning χρησιμοποιείται σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών και από πολλές γνωστές εταιρείες.

Το Facebook για παράδειγμα, χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση για να εξατομικεύει τον τρόπο προβολής της ροής κάθε μέλους.

Επίσης, οι έξυπνοι βοηθοί (smart assistants) συνήθως συνδυάζουν εποπτευόμενα και μη εποπτευόμενα μοντέλα μηχανικής μάθησης για τη ερμηνεία της φυσικής ομιλίας (NLP).

Ακόμη, το λογισμικό CRM μπορεί να χρησιμοποιήσει μοντέλα μηχανικής μάθησης για να αναλύσει τα διάφορα emails, ώστε τα μέλη της ομάδας πωλήσεων και marketing μιας επιχείρησης να απαντήσουν πρώτα στα πιο σημαντικά μηνύματα.

Ακολούθως, ας δούμε κάποια Machine Learning projects που μπορείς να ξεκινήσεις αν είσαι αρχάριος και θέλεις να χτίσεις τις γνώσεις σου.

 5 Machine Learning Projects που Μπορείς να Ξεκινήσεις

Μερικά ενδιαφέροντα Machine Learning projects που μπορείς να ξεκινήσεις σαν αρχάριος είναι τα ακόλουθα.

   Project #1: Αναγνώριση Ανθρώπινης Δραστηριότητας με Smartphones

Πολλές κινητές συσκευές έχουν σχεδιαστεί προκειμένου να ανιχνεύουν αυτόματα πότε συμμετέχουμε σε μια δραστηριότητα, όπως το τρέξιμο ή η ποδηλασία.

Για να εξασκηθείς σε αυτόν τον τύπο project, μπορείς να χρησιμοποιήσεις ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει αρχεία δραστηριότητας φυσικής κατάστασης που έχουν συλλεχθεί μέσω κινητών συσκευών εξοπλισμένων με αδρανειακούς αισθητήρες.

Έπειτα, θα μπορείς να δημιουργήσεις μοντέλα ταξινόμησης που θα προβλέπουν μελλοντικές δραστηριότητες.

   Project #2: Προβλέψεις Τιμών Μετοχών

Οι προβλέψεις τιμών μετοχών, βασίζονται σε σύνολα δεδομένων από προηγούμενες τιμές και δείκτες μεταβλητότητας.

Εάν είσαι αρχάριος, μπορείς να ξεκινήσεις με ένα τέτοιο project και να χρησιμοποιήσεις σύνολα δεδομένων χρηματιστηριακής αγοράς για να δημιουργήσεις προβλέψεις τους επόμενους μήνες.

Το συγκεκριμένο λοιπόν project είναι ένας καλός τρόπος για να εξοικειωθείς με τη δημιουργία προβλέψεων που βασίζονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων (Big Data).

   Project #3: Αναγνώριση Χειρόγραφων Χαρακτήρων

Ένα από τα δυσκολότερα ζητήματα για τις εφαρμογές λογισμικού ήταν να κατανοήσουν ποιο κείμενο περιείχε μια ορισμένη εικόνα, ειδικά στην περίπτωση που η εικόνα είχε κάποιο χειρόγραφο κείμενο πάνω της.

Εδώ είναι που έρχεται το Machine Learning, χάρη στο οποίο το περίπλοκο αυτό πρόβλημα είναι αρκετά εύκολο να λυθεί.

Ας δούμε ακολούθως με ποιο τρόπο.

Στη μηχανική μάθηση, το μόνο που χρειάζεται είναι η πρόσβαση σε ένα καλά επισημασμένο σύνολο δεδομένων που περιέχει χειρόγραφους χαρακτήρες και ετικέτες που μας λένε τι είναι γραμμένο.

Έπειτα, μπορείς να χρησιμοποιήσεις αλγόριθμους Machine Learning για να εκπαιδεύσεις ένα μοντέλο που μπορεί να χρησιμοποιηθεί στο μέλλον για την πραγματοποίηση προβλέψεων.

Αυτό το project μηχανικής μάθησης μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την καλή χρήση διαφορετικών τεχνικών βαθιάς μάθησης (deep learning) και νευρωνικών δικτύων.

Η ακρίβεια του μοντέλου εξαρτάται σε σημαντικό βαθμό από τους αλγορίθμους, καθώς και από το σύνολο δεδομένων.

Για την εκμάθηση από εικόνες, μπορείς φυσικά να χρησιμοποιήσεις το μοντέλο συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN), ένα μοντέλο νευρωνικού δικτύου που μπορεί να κατασκευαστεί και να εκπαιδευτεί χρησιμοποιώντας το TensorFlow και το Keras, μεταξύ άλλων.

   Project #4: Σύστημα Αναγνώρισης Νοηματικής Γλώσσας

Ένας μεγάλος αριθμός εργαλείων αναπτύσσονται προκειμένου να κάνουν τη ζωή των ατόμων με αναπηρία λίγο πιο εύκολη.

Καθώς πολλοί άνθρωποι που δεν μπορούν να μιλήσουν χρησιμοποιούν τη νοηματική γλώσσα για να επικοινωνήσουν με τους γύρω τους, ένα εργαλείο που μπορεί να τους βοηθήσει, ειδικά ως προς τη βελτίωση της προσβασιμότητας, είναι ένα σύστημα αναγνώρισης νοηματικής γλώσσας.

Σε αυτό το σύστημα, μπορείς να χρησιμοποιήσεις την υπολογιστική όραση (Computer Vision) για να αναλύσεις και να ανιχνεύσεις χειρονομίες χρηστών, καθώς και για την παροχή εντολών σε ένα σύστημα ή μια εφαρμογή.

Το σύστημα αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παροχή φωνητικών βοηθών σε άτομα που αδυνατούν να μιλήσουν, αλλά φυσικά και να εκπαιδευτεί με λεξιλόγιο νοηματικής γλώσσας, προκειμένου οι άνθρωποι αυτοί να μετατρέψουν τη νοηματική τους γλώσσα σε μορφή κειμένου ή ήχου, ώστε να μπορούν οι άλλοι να το ερμηνεύουν και να το κατανοούν.

   Project #5: Πρόβλεψη των Αποτελεσμάτων Αθλητικών Αγώνων

Όπως είδαμε και νωρίτερα, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης τροφοδοτούνται με τεράστιες ποσότητες δεδομένων από τα οποία μαθαίνουν και πραγματοποιούν προβλέψεις.

Στο ποδόσφαιρο, για παράδειγμα, τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται συχνά από αθλητικούς αναλυτές, περιλαμβάνουν τις επιδόσεις της ομάδας και των παικτών, όπως ο αριθμός των γκολ για κάθε παίκτη, όπως επίσης και τα αποτελέσματα προηγούμενων αγώνων μεταξύ των ομάδων.

Στο project αυτό της μηχανικής μάθησης για αθλητικές προβλέψεις, μεγάλη σημασία έχει η δημιουργία ενός μοντέλου ταξινόμησης που βασίζεται σε ένα σύνολο δεδομένων προπόνησης.

Υπάρχουν δύο μέθοδοι εκπαίδευσης, η εποπτευόμενη και η χωρίς επίβλεψη.

Η πρώτη μέθοδος δημιουργεί μοντέλα πρόβλεψης που βασίζονται τόσο σε δεδομένα εισόδου όσο και σε δεδομένα εξόδου, ενώ η δεύτερη μέθοδος περιλαμβάνει μόνο δεδομένα εισόδου.

Φυσικά, βασικό κομμάτι της πρόβλεψης των αποτελεσμάτων με το Machine Learning είναι η ποιότητα των δεδομένων και η επιλογή του σωστού συνόλου δεδομένων.

Η χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων (ANN) επιτρέπει την προσθήκη ακόμη περισσότερων παραγόντων, οδηγώντας σε πιο ακριβείς προβλέψεις.

 Με Λίγα Λόγια

Αν θέλεις λοιπόν να ξεκινήσεις την καριέρα σου πάνω στο Machine Learning και να δημιουργήσεις όλο και καλύτερα projects, ενισχύοντας το βιογραφικό σου, πάρε μέρος στο Data Science Bootcamp της Big Blue!

Με τη συμμετοχή σου στο Bootcamp αυτό, θα λάβεις ουσιαστική πρακτική γνώση, αποκτώντας επαγγελματικό πλεονέκτημα στην αγορά εργασίας.