Vectơ nền được tạo bởi starline - www.freepik.com

Là một người mới bắt đầu trong ngành khoa học dữ liệu, chắc hẳn bạn đã đọc vô số bài báo mô tả tầm quan trọng của việc tạo ra các dự án khoa học dữ liệu. trong thực tế tôi đảm nhận vai trò khoa học dữ liệu đầu tiên của tôi do các dự án tôi đã giới thiệu trong danh mục đầu tư của mình.

Tuy nhiên, không phải mọi dự án khoa học dữ liệu đều có thể giúp bạn có một vai trò nào đó trong ngành.

Tôi đã xem xét hồ sơ của các ứng viên ngành khoa học dữ liệu trong quá khứ, hầu hết trong số họ đã bị từ chối từ các vị trí đầu vào mà thậm chí không lọt vào giai đoạn phỏng vấn.

Một số ứng viên trong số này đã đưa các dự án vào sơ yếu lý lịch của họ - nhưng các dự án mà họ giới thiệu quá đơn giản. Đây là những dự án mà họ tạo ra tại một bootcamp hoặc khóa học trực tuyến, và gây hại nhiều hơn là có lợi cho ứng dụng của họ.

Các nhà tuyển dụng lướt qua hơn một trăm hồ sơ cho cùng một vị trí công việc. Nếu mọi ứng viên giới thiệu mô hình dự đoán sự sống sót của Titanic trong phần dự án của ứng dụng của họ, thì không có gì khác biệt giữa chúng với nhau. 

Để thực sự nổi bật khi đi xin việc, điều quan trọng là phải xây dựng một thứ gì đó độc đáo và sáng tạo.

Người quản lý tuyển dụng biết rằng bạn không thể nắm vững toàn bộ ngăn xếp công cụ học máy khi đăng ký vai trò cấp đầu vào. Đó không phải là những gì họ đang tìm kiếm. Kỹ năng có thể được mài dũa theo thời gian và có rất nhiều điều bạn có thể học được trong công việc. 

Tất cả những gì bạn cần làm là tiến thêm một bước so với những ứng viên khác. Giới thiệu một dự án sáng tạo và kể một câu chuyện xung quanh nó. Điều này cho thấy rằng bạn đam mê học hỏi - rằng bạn sẽ dành hàng giờ để tạo ra thứ gì đó không phải vì bạn thu được lợi nhuận ngay lập tức từ nó, mà chỉ đơn giản là vì bạn thích làm nó. Sự sẵn sàng học hỏi này là đặc điểm mà hầu hết các nhà quản lý và nhà tuyển dụng giỏi đều tích cực tìm kiếm, vì mọi kỹ năng khác đều có thể được mài giũa theo thời gian.

Trong bài viết này, tôi sẽ cung cấp cho bạn danh sách các ý tưởng dự án trí tuệ nhân tạo sẽ trông tuyệt vời trên sơ yếu lý lịch của bạn. 

Tôi đã nghĩ ra một số dự án này và tự mình xây dựng chúng, đồng thời sẽ cung cấp cho bạn các liên kết đến chúng nếu có. Tôi hy vọng bạn có thể lấy cảm hứng từ một số dự án này và thậm chí có thể tạo ra phiên bản của riêng bạn về chúng.

Người mẫu trông giống người nổi tiếng

 
Đây là một dự án tôi đã tạo vào năm ngoái. Tôi đã tạo một ứng dụng web cho phép người dùng tải lên ảnh của họ hoặc người khác và mô hình học máy cơ bản sẽ dự đoán ngoại hình của người nổi tiếng của họ.

Tôi đã sử dụng cơ sở dữ liệu về người nổi tiếng này để xây dựng mô hình. Tôi đã sử dụng Flask trong back-end và Javascript và HTML cho front-end của ứng dụng. VGG16 - một mạng nơ-ron được đào tạo trước phổ biến đã được sử dụng để đào tạo mô hình.

Bạn có thể tìm thấy lời giải thích chi tiết về dự án này Ở đây.

Dự đoán về tính cách của Harry Potter 

 
Đây là một dự án khác mà tôi đã tạo một thời gian trước. Tôi đã xây dựng một mô hình dự đoán văn bản sẽ dự đoán cặp song sinh nhân cách trong Harry Potter của người dùng dựa trên một câu họ đã nhập.

Tôi đã sử dụng bộ dữ liệu dự đoán tính cách MBTI cho nhiệm vụ này và cũng ánh xạ từng nhân vật Harry Potter với các loại MBTI tương ứng của họ dựa trên thông tin tôi nhận được từ Google Tìm kiếm.

Chính xác cao? Chắc là không. Tuy nhiên, mô hình này rất thú vị khi tạo ra.

Để thực hiện tác vụ này, tôi đã thử nghiệm với mô hình LSTM (đây là một kiến ​​trúc mạng nơ-ron lặp lại thường được sử dụng để dự đoán một trình tự, chẳng hạn như dữ liệu văn bản). Tôi cũng đã thử sử dụng mô hình được đào tạo trước được tích hợp sẵn trong thư viện FastAI và đào tạo lại mô hình đó bằng cách sử dụng tập dữ liệu MBTI.

Cuối cùng, tôi đã tạo một ứng dụng web để người dùng nhập một câu và dự đoán đầu ra sẽ được hiển thị trên màn hình. Giao diện này được tạo bằng một gói có tên là JupyterDash.

Mô hình phát hiện tuổi

 
Đây là một ý tưởng dự án có ứng dụng trong nhiều tình huống trong thế giới thực. Thông thường, người dùng hoặc kẻ săn mồi không được phân cấp cố gắng che giấu tuổi tác của họ trên các nền tảng hẹn hò hoặc tình bạn. Nhiều ứng dụng trong số này không được kiểm duyệt tốt và rất nhiều hồ sơ này cuối cùng không được phát hiện, dẫn đến những trường hợp đáng tiếc.

Một mô hình có độ chính xác cao có thể thu hút độ tuổi của người dùng dựa trên ảnh hồ sơ của họ có thể giúp lọc ra và hạn chế những người dùng không phù hợp với độ tuổi.

Đây là một số tài nguyên có thể giúp bạn bắt đầu xây dựng mô hình này.

Thuật toán hẹn hò / kết hợp tình bạn

 
Bạn đã bao giờ vuốt ve một người trên trang web hẹn hò, chỉ để tham gia vào cuộc trò chuyện vô nghĩa hàng giờ cho đến khi bạn nhận ra mình hoàn toàn không có điểm chung nào với họ?

Bạn có thể tạo một thuật toán phù hợp để giải quyết vấn đề này! Nếu bạn là người mới bắt đầu học máy, bạn có thể bắt đầu với một giải pháp dựa trên mối tương quan đơn giản.

Tạo tập dữ liệu về hồ sơ người dùng và bảng câu hỏi cho từng người trong số họ, cùng với các chi tiết cơ bản về nhân khẩu học và sở thích. Sau đó, bạn có thể tạo ma trận tương quan để đánh giá mức độ giống nhau giữa các câu trả lời của mỗi người dùng và đưa ra các đề xuất tương ứng.

Đây là một hướng dẫn tôi đã tìm thấy về cách tạo thuật toán mai mối của riêng bạn. Hãy thử nó, sau đó thêm vòng quay của riêng bạn vào nó!

Kết luận

 
Các dự án được liệt kê ở trên không quá phức tạp. Chúng đơn giản và có thể được xây dựng bằng các mô hình và mô-đun được đào tạo trước có sẵn trong các gói như OpenCV. 

Điều chính ngăn cách những dự án này với những dự án tôi thường thấy trong hồ sơ ứng viên là sự sáng tạo. Các dự án này khác nhau. Họ cố gắng giải quyết một vấn đề thường xuyên gặp phải trong thế giới thực hoặc họ rất vui khi được chơi cùng.

Hãy suy nghĩ theo những dòng này khi xây dựng một dự án khoa học dữ liệu cho sơ yếu lý lịch của bạn. Tạo giao diện mà người dùng có thể tương tác. Hãy rèn luyện kỹ năng trình bày và kể chuyện dữ liệu của bạn và đừng chỉ để những dự án này nằm trong kho lưu trữ GitHub của bạn.

 
 
Natasha Selvaraj là một nhà khoa học dữ liệu tự học với niềm đam mê viết lách. Bạn có thể kết nối với cô ấy trên LinkedIn.

Nguồn: https://www.kdnuggets.com/2022/01/artinking-intelligence-project-ideas-2022.html