أفضل 10 مشاريع وأفكار للتعلم الآلي

أفضل 10 مشاريع وأفكار لتعلم الآلة
يغيّر التعلم الآلي العالم. فهو يسمح للشركات بمعالجة المشاكل الجديدة والتعامل مع المشاكل القديمة بمنظور جديد. ومع ظهور الذكاء الاصطناعي، يلعب التعلم الآلي دوراً أكثر أهمية من أي وقت مضى. هناك الآلاف من المشاريع والأفكار التي تتضمن التعلم الآلي. ولكن ليست جميعها متاحة لشخص ليس مطورًا أو عالم بيانات متمرسًا.
قد يكون من الصعب معرفة من أين تبدأ إذا كنت قد بدأت للتو في تعلم الآلة. يحتوي تعلّم الآلة على العديد من المجالات الفرعية المختلفة، مثل الانحدار والتصنيف والتجميع وغيرها. ستركز هذه المقالة على بعض المشاريع الرائعة التي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف لحل مشاكل العالم الحقيقي. واجهة برمجة تطبيقات توصيات السفر باستخدام التعلم الآلي
غالبًا ما توصي شركات الطيران والفنادق ومواقع السفر بالوجهات بناءً على عمليات البحث السابقة. على سبيل المثال، إذا كنت قد بحثت عن رحلات طيران رخيصة إلى لندن، فقد تبدأ في رؤية لندن كوجهة موصى بها على مواقع السفر الأخرى. هذا مثال على التصفية التعاونية، وهي تقنية تعلُّم آلي تستخدم ما قمت به بالفعل للتنبؤ بسلوكك المستقبلي. يمكن تطبيق هذه التقنية لإنشاء واجهة برمجة تطبيقات لتوصيات السفر.
يمكن للمستخدمين إرسال سجل سفرهم السابق ووجهاتهم المفضلة، وستوصي واجهة برمجة التطبيقات بأهداف جديدة بناءً على أذواقهم. يمكن أن تكون هذه طريقة رائعة لتحقيق الدخل من المواقع الإلكترونية والتطبيقات. يمكن إنشاء واجهة برمجة تطبيقات توصيات السفر باستخدام إطار عمل للتعلم الآلي. أولاً، قم بإنشاء قاعدة بيانات لتخزين سجل سفر المستخدمين وتوصياتهم. بعد ذلك، قم بإنشاء نموذج للتوصية بالوجهات بناءً على سجل سفر المستخدمين. كشف الاحتيال باستخدام التعلّم الآلي
يُعد اكتشاف الاحتيال أحد أكثر تطبيقات التعلُّم الآلي شيوعاً. فغالباً ما يشكل نموذجاً يراقب المعاملات ويبحث عن الحالات الشاذة التي قد تشير إلى الاحتيال.
على سبيل المثال، تقوم شركات بطاقات الائتمان بمراجعة حوالي 10% من المعاملات التجارية يدوياً، وحوالي 0.5% منها ينتج عنها رسوم احتيالية. يمكن لنموذج التعلّم الآلي الذي يكتشف الاحتيال قبل أن يصبح مشكلة أن يوفر مليارات الدولارات على الصناعة. يبحث النموذج القياسي للكشف عن الاحتيال عن الأعداد الكبيرة غير المعتادة من المعاملات الفاشلة في أوقات أو تواريخ معينة من العام. وهذا مثال ممتاز على استخدام التعلّم الآلي الخاضع للإشراف للتنبؤ بالأحداث النادرة بناءً على البيانات السابقة. يمكن تنفيذ هذا النموذج في لغة Python باستخدام خوارزمية مثل خوارزمية الجيران الأقرب k أو Bayes الساذجة. سيحتاج عالم البيانات إلى الوصول إلى قاعدة بيانات السلاسل الزمنية لتخزين المعاملات السابقة. مصادقة المستخدم القائمة على الصوت باستخدام التعلّم الآلي
التعرف على الصوت هو مثال آخر على التصفية التعاونية. يستخدم العديد من المساعدين الصوتيين، مثل سيري أو مساعد جوجل، التعرّف على الصوت لتحديد المستخدمين الفرديين بناءً على أصواتهم. من الممكن إنشاء واجهة برمجة تطبيقات للتعرّف على الصوت تحدد المستخدم وتصادق على طلباته. يمكن لواجهة برمجة التطبيقات هذه التحكم في أجهزة التشغيل الآلي للمنزل أو بدء المكالمات أو الوصول إلى معلومات حساسة.
سيحتاج عالم البيانات إلى إنشاء قاعدة بيانات لعينات صوتية لكل مستخدم. يجب عليهم أيضاً إكمال نموذج تعلم آلي لمقارنة عينة صوت المستخدم بقاعدة البيانات. يجب أن يتضمن هذا النموذج أيضاً طريقة للتعامل مع المستخدمين المجهولين. الخوارزمية القياسية للتعرف على الصوت هي نماذج ماركوف المخفية. يحدد هذا النموذج الأنماط في العينات الصوتية التي تصف هوية المستخدم. التصنيع الذكي باستخدام التعلم الآلي
يمكن للشركات استخدام التعلم الآلي لتحسين عملياتها.
على سبيل المثال، قد يستخدم مصنع تصنيع ما التعلم الآلي لتحليل خط إنتاجه والعثور على الاختناقات أو غيرها من المشاكل. قد يستخدم متجر بيع بالتجزئة التعلم الآلي للتنبؤ بالمبيعات وإدارة المخزون. قد يتطلب تدريب نموذج يراقب خط الإنتاج الوصول إلى البيانات الداخلية للشركة.
من ناحية أخرى، يمكن بناء نموذج تحليلات البيع بالتجزئة من البيانات العامة. يمكن تنفيذ كلا النموذجين باستخدام لغة بايثون. سيحتاج عالم البيانات إلى الوصول إلى بيانات الشركة الداخلية لنموذج التصنيع. يمكن أن يستخدم نموذج تحليلات البيع بالتجزئة مصادر عامة مثل كتالوج منتجات أمازون. الرؤية الحاسوبية للألعاب باستخدام التعلّم الآلي
غالبًا ما تستخدم الألعاب رؤية الكمبيوتر لتتبع أشياء مثل موقع اللاعب أو النتيجة. يمكن استخدام هذه البيانات لأتمتة مهام محددة أو تصنيف اللاعبين.
على سبيل المثال، قد تتعقب اللعبة مدى تقدمك في اللعبة وتمنحك تلقائياً مكانة مرموقة. تحتاج جميع نماذج الرؤية الحاسوبية إلى صور للتدريب عليها، أو قد تستخدم اللعبة الصور لتتبع مدى تقدم اللاعب. يمكن لهذا النموذج أيضًا تتبع نقاطه، وهي ميزة شائعة في العديد من الألعاب. يمكن تنفيذ نموذج رؤية حاسوبية للألعاب باستخدام Python باستخدام OpenCV. سيحتاج عالم البيانات إلى إنشاء قواعد بيانات للصور لكل لعبة. يجب عليهم أيضاً تسمية هذه الصور للإشارة إلى الميزات الأساسية مثل موقع اللاعب والنتيجة. متنبئ أسعار الأسهم
قد يكون من الصعب التنبؤ بأسعار الأسهم. فهي غالباً ما تتأثر بعوامل مختلفة ليس من السهل دائماً تحديدها. يمكن أن يساعد التعلم الآلي باستخدام البيانات السابقة للتنبؤ بكيفية أداء السهم في المستقبل. يمكن بناء نموذج للتنبؤ بسعر السهم باستخدام خوارزمية، مثل شجرة القرار أو الغابة العشوائية. سيحتاج عالم البيانات إلى الوصول إلى بيانات الأسهم التاريخية. كما يحتاجون أيضًا إلى الوصول إلى البورصة لتحميل معلومات الأسعار الحالية. المتنبئ الرياضي
تتأثر الرياضة أيضاً بالعديد من العوامل التي ليس من السهل دائماً التنبؤ بها. يمكن بناء نموذج تنبؤ رياضي باستخدام بيانات من مباريات سابقة. سيحتاج عالم البيانات إلى الوصول إلى بيانات من مباريات متعددة، بما في ذلك معلومات عن الفرق والطقس وعوامل أخرى. قد يستخدم المتنبئ الرياضي خوارزمية مثل شجرة القرار أو الغابة العشوائية. كما سيحتاج أيضاً إلى تضمين ميزات من البيانات، مثل الطقس واللاعبين. تعزيز الرعاية الصحية
يبحث مقدمو الرعاية الصحية دائماً عن طرق لتحسين خدماتهم. يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بالعوامل التي تؤثر على صحة المرضى، مثل احتمال الإصابة بمرض ما أو الشفاء من إصابة ما. يمكن بناء نموذج للرعاية الصحية باستخدام خوارزمية مثل خوارزمية “بايز الساذج” أو خوارزمية “أقرب الجيران”. سيحتاج عالم البيانات إلى الوصول إلى بيانات المريض، مثل التاريخ الطبي والأدوية والتشخيصات. يمكن أن يتنبأ نموذج الرعاية الصحية باحتمالية الإصابة بمرض مثل الإنفلونزا. كما يمكن أن يشير أيضًا إلى المدة التي سيستغرقها المريض للشفاء من إصابة مثل كسر في الساق. نظام تسعير تذاكر السينما
يمكن أن يكون سعر تذكرة الذهاب إلى السينما موضوعاً مثيراً للجدل. فغالباً ما يعتمد على مدينتك، والوقت من اليوم، واليوم من الأسبوع، وعوامل أخرى. يمكن لخوارزمية تتنبأ بسعر التذكرة لمجموعات مختلفة من هذه العوامل أن تساعد دور السينما على إدارة أعمالها بشكل أفضل. يمكن بناء نظام لتسعير تذاكر السينما باستخدام خوارزمية، مثل شجرة القرار أو الغابة العشوائية. سيحتاج عالم البيانات إلى الوصول إلى بيانات حول الأفلام التي يتم عرضها والمسرح والعوامل الأخرى التي تؤثر على السعر. بعد ذلك، يمكن استخدام نموذج تسعير تذاكر الأفلام للتنبؤ بتكلفة مجموعات مختلفة من العناصر. ويمكنه أيضاً تحديد أفضل استراتيجية لتسعير التذاكر ليوم معين. التعرف على الصور
يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لأكثر من مجرد نمذجة شكل المشهد. على سبيل المثال، يمكن تدريب نموذج الرؤية الحاسوبية على تحديد الأجسام الموجودة في الصورة. يمكن بناء نموذج الرؤية الحاسوبية الذي يحدد الأجسام في الصور باستخدام خوارزمية، مثل آلة ناقلات الدعم. سيحتاج عالم البيانات إلى الوصول إلى الصور التي تحتوي على الأجسام التي يريد تحديدها. كما سيحتاج أيضاً إلى تسمية كل صورة بالشيء الصحيح.
خاتمة
وها أنت ذا – مجموعة من مشاريع التعلم الآلي التي يمكن أن تساعدك على استكشاف هذه التقنية الجديدة والمثيرة. هناك الكثير من الأفكار الرائعة التي يمكن أن تستلهم منها. هل سبق لك أن أنشأت نموذجاً للتعلم الآلي من قبل؟ شارك بأفكارك أدناه!