Giriş

In veri bilimiİnovasyonun fırsatlarla buluştuğu yerde, vasıflı profesyonellere olan talep hızla artmaya devam ediyor. Veri bilimi yalnızca bir kariyer değildir; karmaşık sorunları çözmeye, yeniliği teşvik etmeye ve geleceği şekillendirmeye açılan bir kapıdır. Sektörün yıllık büyüme oranının aşılmasıyla birlikte %36, veri biliminde kariyer hem maddi ödüller hem de entelektüel tatmin vaat ediyor. Bu dinamik ortamda başarılı olmak için teorik bilgi ve pratik deneyimin bir karışımı çok önemlidir. Veri bilimindeki rehberli projeler, teori ve uygulama arasındaki köprü olarak ortaya çıkıyor ve mentorların dikkatli rehberliği altında uygulamalı bir öğrenme deneyimi sunuyor.

Veri Biliminde Rehberli Projeler Nelerdir?

Rehberli projeler hakkında bilgi edinmeden önce, veri biliminde bir kariyerin cazibesini kavramak çok önemlidir. Veri bilimi, karmaşık algoritmaların ve geniş veri kümelerinin ötesinde, gerçek dünyadaki zorlukları çözmede ön saflarda yer alıyor ve endüstrileri ileriye taşıyor. Son sektör raporları, veri bilimcilerin ortalama maaşının ortalamayı aştığını ve bunun da cazip bir kariyer seçimi haline geldiğini vurguluyor. Sektörün hızlı büyümesi, doğru beceri ve uzmanlığa sahip olanlar için fırsatları daha da artırıyor.

Bağımsız Veri Bilimi Projelerindeki Zorluklar

Zorluklar devasa veri kümelerini yönetmekten karmaşık algoritmalar uygulamaya ve anlamlı içgörüler elde etmeye kadar uzanıyor. Gerçek dünyadaki veri bilimi senaryoları, hem teknik karmaşıklıkların hem de alana özgü nüansların incelikli bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Rehberli projelerin önemi burada yatıyor; yapılandırılmış bir yaklaşım ve uzman mentorluğu sağlayarak göz korkutucu yolculuğu aydınlatıcı bir öğrenme deneyimine dönüştürüyorlar.

Size Yardımcı Olabileceğimiz En İyi 15 Rehberli Proje

Aşağıdaki projeler kapsamımızda yer almaktadır. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi BlackBelt+ Programı. Uzmanlarımız olağanüstü mentorluklarıyla bu konunun karmaşıklıklarına dalmanıza yardımcı olacaklar.

1. NYC Taksi Tahmini

NYC Taksi Tahmini projesi, katılımcıları ulaşım analitiğinin dinamik dünyasına çekiyor. Katılımcılar, geçmiş taksi yolculuğu verilerinden yararlanarak New York City'nin çeşitli yerlerindeki taksi talebini tahmin etmek için tahmine dayalı modellemeyi derinlemesine inceliyorlar. Bu proje, regresyon analizi ve zaman serisi tahmin becerilerini geliştirir ve mekansal veri görselleştirmesine ilişkin içgörüler sağlar. Taksi talebini anlamak ve tahmin etmek, filo yönetimini optimize etmek, müşteri hizmetlerini iyileştirmek ve verimli kentsel ulaşım sistemlerine katkıda bulunmak için çok önemlidir.

2. Sahne Sınıflandırma Mücadelesi

Sahne Sınıflandırma Yarışmasında katılımcılara, görüntüleri önceden tanımlanmış sınıflara doğru şekilde kategorize edebilen güçlü bir görüntü sınıflandırma modeli geliştirme görevi verilir. Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve transfer öğrenimi gibi derin öğrenme tekniklerinden yararlanan katılımcılar, görüntü tanıma konusunda uygulamalı deneyim kazanırlar. Bu proje, doğru modeller oluşturmak ve görüntü sınıflandırma bağlamında özellik çıkarma, model eğitimi ve doğrulamanın inceliklerini anlamakla ilgilidir.

3. Pascal VOC Görüntü Segmentasyonu

Pascal VOC Görüntü Segmentasyonu projesi, katılımcılara görüntü segmentasyonunun büyüleyici dünyasını tanıtıyor. Katılımcılar, Pascal VOC veri kümesini kullanarak görüntülerdeki nesnelerin ana hatlarını doğru bir şekilde çizmeyi öğreniyorlar. Bu proje, bir görüntüdeki her pikseli belirli bir nesne sınıfına atamanın amaçlandığı semantik bölümlemenin inceliklerini araştırıyor. Görüntü segmentasyonuna hakim olmak, bilgisayarlı görme, tıbbi görüntüleme ve otonom araçlardaki uygulamalar için çok önemlidir.

4. Sahne Oluşturma

Sahne Oluşturma, katılımcıları üretken modellere, özellikle de Üretken Rekabetçi Ağlara (GAN'ler) götürür. Amaç, gerçek dünya senaryolarına benzeyen görüntüler üreterek gerçekçi sahneler yaratmaktır. Katılımcılar GAN'ların ilkelerini, rakip eğitimi ve gizli alan manipülasyonunu keşfederler. Bu proje, üretken modelleme becerilerini geliştirir ve yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin işlenmesi için yaratıcı bir çıkış noktası sağlar.

5. Büyük Mart Satış Tahmini

Big Mart Satış Tahmini projesi, katılımcıları perakende analitiği alanına çekiyor. Katılımcılar, geçmiş satış verilerini analiz ederek farklı satış noktalarında çeşitli ürünlerin satışını tahmin ediyor. Bu proje regresyon analizi, özellik mühendisliği ve model değerlendirme tekniklerini içerir. Elde edilen bilgiler, envanteri optimize etmeyi, promosyonları etkili bir şekilde planlamayı ve genel satış performansını artırmayı amaçlayan perakendeciler için çok değerlidir.

6. Cinsiyet Sınıflandırması

Cinsiyet Sınıflandırması, katılımcıların yüz özelliklerine göre bireylerin cinsiyetini sınıflandırmak için bir model oluşturduğu bir bilgisayarlı görme projesidir. Bu proje, görüntülerin ön işlenmesini, ilgili yüz özelliklerinin çıkarılmasını ve sınıflandırma için bir makine öğrenimi modelinin eğitilmesini içerir. Cinsiyet sınıflandırmasını anlamanın güvenlik sistemleri, kişiselleştirilmiş pazarlama ve kullanıcı deneyiminin kişiselleştirilmesi dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulamaları vardır.

7. Duyguları Tanımlayın

Duyguları Tanımla projesi, doğal dil işleme (NLP) ve duygu analizi konularına girişiyor. Katılımcılar, duyguları olumlu, olumsuz veya tarafsız olarak sınıflandırmak için ürün incelemeleri veya sosyal medya yorumları gibi metinsel verileri analiz eder. Bu proje, metin ön işlemeyi, özellik çıkarımını ve duygu sınıflandırması için makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasını içermektedir. Duyarlılık analizi, işletmelerin gerçek zamanlı müşteri memnuniyetini ve duyarlılık eğilimlerini ölçmesi açısından çok önemlidir.

8. Kentsel Ses Sınıflandırması

Şehir Sesi Sınıflandırması, katılımcıları şehir seslerini sınıflandırabilen bir makine öğrenimi modeli geliştirmeye zorluyor. Bu proje, ses verilerinin ön işlenmesini, ilgili özelliklerin çıkarılmasını ve bir sınıflandırma modelinin eğitilmesini içermektedir. Kentsel ses sınıflandırmasının uygulamaları, gürültü kirliliğinin izlenmesinden akıllı şehirler için güvenlik sistemlerinin geliştirilmesine kadar uzanır. Katılımcılar sinyal işleme, özellik mühendisliği ve ses verileriyle çalışmanın incelikleri hakkında fikir sahibi olurlar.

9. Görüntü Gürültü Giderme

Image Denoising, gürültüyü ortadan kaldırarak dijital görüntülerin kalitesini artırmaya odaklanan bir projedir. Katılımcılar, filtreler ve derin öğrenmeye dayalı yöntemler de dahil olmak üzere çeşitli gürültü giderme tekniklerini keşfederler. Düşük ışık koşulları veya sıkıştırma bozuklukları gibi faktörler nedeniyle görüntüler bozulduğunda görüntü gürültüsünün giderilmesi çok önemlidir. Bu proje katılımcılara görüntü işleme, filtre tasarımı ve gürültü giderme algoritmalarının içerdiği ödünleşimler hakkında derinlemesine bir anlayış kazandırıyor.

10. Streamlit Kullanarak Görüntü Tabanlı Cinsiyet Sınıflandırma Modelinin Dağıtılması

Streamlit'i kullanarak Görüntü Tabanlı Cinsiyet Sınıflandırma Modelini devreye almak, katılımcıları model geliştirmenin ötesine geçerek dağıtıma götürür. Bu projede katılımcılar, kullanıcı dostu bir web uygulaması çerçevesi olan Streamlit'i kullanarak cinsiyet sınıflandırma modellerini kullanmayı öğreniyorlar. Bu, model dağıtımındaki teknik becerilerini geliştirir ve etkileşimli ve erişilebilir uygulamalar oluşturma konusunda pratik deneyim sağlar. Modelleri dağıtma yeteneği, sonuçları sergilemek ve makine öğrenimi uygulamalarını daha geniş bir kitleye erişilebilir kılmak için çok önemlidir.

11. Flask Kullanarak Kentsel Ses Sınıflandırmasının Dağıtılması

Kentsel Ses Sınıflandırmasının Flask kullanılarak dağıtılması, katılımcılara modellerini üretime geçirme konusunda rehberlik ederek dağıtım deneyimini daha da genişletir. Bu projede katılımcılar, Python için bir web çerçevesi olan Flask'ı kullanarak bir kentsel ses sınıflandırma sistemini kullanmayı öğreniyorlar. Makine öğrenimi modellerinin ölçeklenebilir ve sağlam bir şekilde dağıtılmasına ilişkin bu uygulamalı deneyim, gerçek dünya uygulamaları için çok değerlidir.

12. Vikipedi Metin Üretimi

Vikipedi Metin Oluşturma, doğal dil oluşturmanın (NLG) büyüleyici alanını araştırıyor. Katılımcılar, Vikipedi makalelerine benzeyen bir formatta metin üretebilen bir model oluşturmaya çalışırlar. Bu proje, gelişmiş NLP tekniklerini, dizi oluşturma modellerini ve tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metin oluşturmanın nüanslarını içerir. Metin oluşturmayı anlamak, içerik oluşturma, sohbet robotları ve otomatik özetleme gibi uygulamaların kapılarını açar.

13. Fransızcadan İngilizceye Metin Çevirme

Metni Fransızcadan İngilizceye Çevirmek katılımcılara dil çeviri modellerini tanıtır. Bu projede katılımcılar, metni Fransızcadan İngilizceye çevirmek için bir diziden diziye model oluşturuyorlar. Karmaşıklıklar arasında çok dilli verilerin işlenmesi, kodlayıcı-kod çözücü mimarilerinin eğitimi ve dil çevirisi için ince ayar yapılması yer alır. Dil çeviri modelleri, günümüzün küreselleşmiş dünyasında dil engellerini ortadan kaldırmak için temel öneme sahiptir.

14. Gıda Tahmin Analizi

Gıda Tahmin Analizi, farklı gıda maddelerine yönelik talebi tahmin etmenin pratik zorluklarını ele alır. Katılımcılar, gıda endüstrisinde envanter yönetimini optimize etmek için zaman serisi analizi ve tahmin yöntemlerini uygular. Bu proje, zaman serisi verilerinin incelikleri, mevsimsellik ve talebi etkileyen faktörler hakkında bilgi sağlar. Doğru tahmin, israfı en aza indirmek, ürün kullanılabilirliğini sağlamak ve tedarik zinciri operasyonlarını kolaylaştırmak için çok önemlidir.

15. Tahmin – Enerji Tüketimi

Tahmin: Enerji Tüketimi projesi, enerji tüketimi modellerinin tahmin edilmesine yöneliktir. Katılımcılar zaman serisi tahmin tekniklerini uygulayarak sürdürülebilir enerji yönetimi stratejilerine katkıda bulunurlar. Bu proje, enerji kaynağı tahsisinin optimize edilmesi, verimliliğin artırılması ve yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişin desteklenmesi açısından büyük önem taşıyor. Katılımcılar zaman serisi tahmini, model değerlendirmesi ve enerji politikalarının şekillendirilmesinde verilerin rolü hakkında daha derin bir anlayış kazanırlar.

Sonuç

Bu rehberli projeler yalnızca öğrenme egzersizleri değildir; katılımcılara dinamik veri bilimi alanında başarılı olmak için gerekli beceri ve içgörüleri sağlayan sürükleyici deneyimlerdir. Görüntü sınıflandırma konusunda uzmanlaşmak, doğal dil işlemeye dalmak, modelleri dağıtmak veya gelecekteki trendleri tahmin etmek olsun, her proje benzersiz zorluklar ve öğrenme fırsatları sunar. Bu projeler tek başına üstlenilmez; onlar bizim bir parçamız Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi BlackBelt+ ProgramıMentorluğun uygulamalı öğrenmeyi tamamladığı, veri bilimindeki yolculuğunuzun sadece eğitici değil aynı zamanda dönüştürücü olmasını da sağlayan.

Veri biliminde uzmanlaşmak tek başına değildir; işbirliğine dayalıdır, yönlendirilir ve çok yönlüdür. BlackBelt+ programımız, başarınızı garantilemek için bu birinci sınıf rehberli projelere ve mentorluğa erişim sunar. İster ilk adımlarını atan yeni başlayan biri olun, ister becerilerini geliştirmek isteyen deneyimli bir profesyonel olun, programımız farklı öğrenme ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmıştır.

Veri biliminde geleceğinizi bugün inşa etmeye başlayın! Bize katılın Sertifikalı AI ve ML BlackBelt+ Programı ve rehberli projeler, mentorluk ve sonsuz olasılıklarla dolu bir dünyanın kilidini açın. Veri bilimi yolculuğunuz burada başlıyor!

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/guided-projects-to-sharpen-your-data-science-skills/