Starline tarafından oluşturulan arka plan vektörü – www.freepik.com

Veri bilimi endüstrisinde yeni başlayan biri olarak, veri bilimi projeleri oluşturmanın önemini anlatan sayısız makale okumuş olmalısınız. aslında ben ilk veri bilimi rolümü aldım Portföyümde sergilediğim projelerden dolayı.

Ancak, her veri bilimi projesi size sektörde bir rol yükleyemez.

Geçmişte, çoğu giriş seviyesindeki pozisyonlardan reddedilen veri bilimi adaylarının özgeçmişlerini inceledim ve görüşme aşamasına bile gelmedi.

Bu adaylardan bazıları özgeçmişlerinde projeler içeriyordu - ancak sergiledikleri projeler çok basitti. Bunlar, bir eğitim kampında veya çevrimiçi kursta oluşturdukları projelerdi ve uygulamalarına yarardan çok zarar verdi.

İşverenler, aynı iş pozisyonu için yüzden fazla özgeçmişe göz gezdirir. Her aday, başvurularının proje bölümünde bir Titanik hayatta kalma tahmin modeli sergiliyorsa, onları birbirinden ayıran hiçbir şey yoktur. 

Bir işe başvururken gerçekten öne çıkmak için benzersiz ve yaratıcı bir şey inşa etmek önemlidir.

İşe alım yöneticileri, giriş seviyesi bir role başvururken tüm makine öğrenimi araç yığınına hakim olmanızın mümkün olmadığını bilir. Aradıkları bu değil. Beceri zamanla geliştirilebilir ve işte öğrenebileceğiniz birçok şey vardır. 

Yapmanız gereken tek şey diğer başvuru sahiplerinden bir adım daha ileri gitmek. Yaratıcı bir proje sergileyin ve çevresinde bir hikaye anlatın. Bu, öğrenme konusunda tutkulu olduğunuzu gösterir - bir şey yaratmak için saatler harcayacağınızı, bundan hemen bir kazanç elde ettiğiniz için değil, sadece yapmaktan zevk aldığınız için. Bu öğrenme isteği, diğer tüm beceriler zamanla geliştirilebileceğinden, çoğu iyi yöneticinin ve işe alım uzmanının aktif olarak aradığı bir özelliktir.

Bu yazıda size özgeçmişinizde harika görünecek yapay zeka proje fikirlerinin bir listesini sunacağım. 

Bu projelerden bazılarını ben buldum ve kendim oluşturdum ve eğer varsa size linkler vereceğim. Umarım bu projelerden bazılarından ilham alabilir ve hatta belki de kendi versiyonlarınızı oluşturabilirsiniz.

Ünlü Benzer Model

 
Bu geçen yıl oluşturduğum bir projeydi. Kullanıcının kendisinin veya başka bir kişinin resmini yüklemesine izin veren bir web uygulaması oluşturdum ve temel alınan makine öğrenimi modeli, ünlülerin benzerliğini tahmin edecekti.

Modeli oluşturmak için bu ünlü veritabanını kullandım. Uygulamanın arka ucunda Flask, ön ucunda ise Javascript ve HTML kullandım. VGG16 — model eğitimi için popüler bir önceden eğitilmiş sinir ağı kullanıldı.

Bu projenin ayrıntılı bir açıklamasını bulabilirsiniz okuyun.

Harry Potter Kişilik Tahmini 

 
Bu, bir süre önce yarattığım başka bir proje. Bir kullanıcının girdiği bir cümleye dayanarak Harry Potter kişilik ikizini tahmin edecek bir metin tahmin modeli oluşturdum.

Bu görev için MBTI kişilik tahmini veri setini kullandım ve ayrıca bir Google Aramasından aldığım bilgilere dayanarak her Harry Potter karakterini kendi MBTI türleriyle eşleştirdim.

Büyük oranda kesin? Muhtemelen değil. Yine de, modeli oluşturmak eğlenceliydi.

Bu görevi gerçekleştirmek için bir LSTM modeli denedim (bu, metin verileri gibi bir diziyi tahmin etmek için yaygın olarak kullanılan tekrarlayan bir sinir ağı mimarisidir). Ayrıca FastAI kitaplığında yerleşik önceden eğitilmiş bir model kullanmayı denedim ve MBTI veri kümesini kullanarak onu yeniden eğittim.

Son olarak, kullanıcıların bir cümle girmeleri için bir web uygulaması oluşturdum ve çıktı tahmini ekranda işlenecekti. Bu arayüz, JupyterDash adlı bir paket kullanılarak oluşturulmuştur.

Yaş Tespit Modeli

 
Bu, birçok gerçek dünya senaryosunda uygulamaları olan bir proje fikridir. Genellikle yaşı tutmayan kullanıcılar veya yırtıcılar, arkadaşlık veya flört platformlarında yaşlarını gizlemeye çalışır. Bu uygulamaların çoğu çok iyi yönetilmiyor ve bu profillerin çoğu tespit edilemiyor ve talihsiz durumlara yol açıyor.

Bir kullanıcının profil resmine göre yaşını çekebilen oldukça hassas bir model, yaşa uygun olmayan kullanıcıları filtrelemeye ve kısıtlamaya yardımcı olabilir.

İşte Bu modeli oluşturmaya başlamanıza yardımcı olabilecek bazı kaynaklar.

Flört/Arkadaşlık Eşleştirme Algoritması

 
Bir flört sitesinde bir kişiyi doğruca kaydırıp, onlarla kesinlikle hiçbir ortak noktanız olmadığını anlayana kadar saatlerce anlamsız bir sohbete daldınız mı?

Bu sorunu çözmek için bir eşleştirme algoritması oluşturabilirsiniz! Makine öğrenimine yeni başlıyorsanız, basit bir korelasyon tabanlı çözümle başlayabilirsiniz.

Temel demografik ve ilgi alanı ayrıntılarıyla birlikte bir kullanıcı profili veri kümesi ve her biri için bir anket oluşturun. Ardından, her kullanıcının yanıtları arasındaki benzerliği puanlamak için bir korelasyon matrisi oluşturabilir ve buna göre önerilerde bulunabilirsiniz.

İşte kendi çöpçatanlık algoritmanızı oluşturma konusunda bulduğum bir eğitimdir. Deneyin, ardından kendi dönüşünüzü ekleyin!

Sonuç

 
Yukarıda listelenen projeler çok karmaşık değildir. Basittirler ve önceden eğitilmiş modeller ve OpenCV gibi paketlerde bulunan modüllerle oluşturulabilirler. 

Bu projeleri adayların özgeçmişlerinde düzenli olarak gördüğüm projelerden ayıran en önemli şey yaratıcılıktır. Bu projeler farklı. Gerçek dünyada sıkça karşılaşılan bir sorunu çözmeye çalışırlar ya da oynaması eğlencelidir.

Özgeçmişiniz için bir veri bilimi projesi oluştururken bu satırları düşünün. Kullanıcıların etkileşimde bulunabileceği bir arayüz oluşturun. Veri sunumu ve hikaye anlatma becerileriniz üzerinde çalışın ve bu projelerin sadece GitHub deponuzda kalmasına izin vermeyin.

 
 
Nataşa Selvaraj yazma tutkusuna sahip, kendi kendini yetiştirmiş bir veri bilimcisidir. onunla bağlantı kurabilirsin LinkedIn.

Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2022/01/artificial-intelligence-project-ideas-2022.html