Технология машинного обучения (ML) — это процесс, который делает машины более похожими на людей в своем поведении. Это помогает им принимать решения самостоятельно. Машинное обучение также может применяться во многих отраслях и приложениях. Это делает их более эффективными, а также интеллектуальными. Сегодня это важный навык для всех амбициозных аналитиков данных и специалистов по данным. Итак, если вы новичок, самое главное, что вам нужно сделать, это выбрать несколько лучших тем проекта машинного обучения и работать над ними. Проектное обучение делает студентов готовыми к работе.

Почему машинное обучение важно?

Машинное обучение очень важно в наше время. На самом деле главная причина в том, что он может решать реальные проблемы, которые усложняют жизнь людей. Для всех предприятий данные являются источником жизненной силы. Поэтому решения, основанные на данных, важны для бизнес-организаций. Машинное обучение также может быть важным фактором для бизнеса при анализе данных о клиентах. Таким образом, они могут принимать важные решения, благодаря которым компания остается впереди конкурентов.

Где найти лучшие темы проектов по машинному обучению?

Pantech eLearning Chennai является поставщиком услуг онлайн-обучения. Они предоставляют некоторые последние темы проекта по машинному обучению. Темы проекта по машинному обучению помогут вам глубже изучить и понять технологию, чтобы построить успешную карьеру.

Ниже приведены 10 лучших тем проекта машинного обучения:

1. Поддельная идентификация профиля

В этом проекте мы придумали фреймворк, с помощью которого мы можем обнаружить поддельный профиль с помощью алгоритмов машинного обучения, чтобы социальная жизнь людей стала безопасной.

2. Распознавание жестов рук

Целью этого проекта является обсуждение нового подхода к распознаванию жестов рук, основанного на обнаружении некоторых базовых функций формы.

3. Анализ успеваемости учащихся

После изучения факторов, которые ранее использовались для прогнозирования успеваемости учащегося, мы выбираем наиболее релевантные атрибуты на основе их обоснования, а также корреляции с успеваемостью.

4. Прогноз уровня грунтовых вод

Модели для прогнозирования глубины грунтовых вод были разработаны на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) с различными комбинациями гидрологических параметров.

5. Прогнозирование результатов выборов на основе данных Twitter.

Здесь мы собираем все данные твиттера. Используя данные, мы извлекаем все будущее, а также получаем больше числовых данных. Поэтому мы применяем модель логистической регрессии для классификации значений и получаем более высокую оценку точности, например, выше 80%.

6. Обнаружение фейковых новостей с помощью машинного обучения

Этот проект предлагает применение методов Random Forest для обнаружения поддельных вводящих в заблуждение новостей, поступающих из ненадежных источников.

7. Обнаружение сердечных заболеваний с использованием больших данных

В нашем проекте предлагаемая система является точным прогнозированием проблемы сердечно-сосудистых заболеваний в здравоохранении. Легче анализировать масштабируемость больших данных здравоохранения, а также меньше затрат времени на эффективность данных при сердечных заболеваниях.

8. Обнаружение злоупотребления служебным положением на экзамене

В статье предлагается рабочий процесс для автоматического обнаружения аномального поведения в экзаменационном зале для автоматизированного прокторинга тестов в классах.

9. Обнаружение вторжений с использованием классификации

Система обнаружения вторжений (IDS) — это система, которая отслеживает и анализирует данные для обнаружения любого вторжения в систему или сеть. В этом проекте также представлена ​​модель Spark-Chi-SVM для обнаружения вторжений.

10. Обнаружение разжигания ненависти

Это направлено на классификацию текстового контента на ненавистнические или ненавистнические высказывания, и в этом случае метод может также определить целевые характеристики (т. е. типы ненависти, такие как раса и религия) в ненавистнических высказываниях.