50 Projekte für maschinelles Lernen für Anfänger

Laut dem Bericht "Future of Jobs Report 2025" des Weltwirtschaftsforums gilt maschinelles Lernen als einer der am schnellsten wachsenden Berufe in allen Branchen weltweit. Die Gründe dafür liegen auf der Hand.

Wenn Sie neu auf dem Feld des maschinellen Lernens sind, kann es sich wie ein Schritt in ein Labyrinth aus komplexen Algorithmen und Fachjargon anfühlen. Der beste Weg nach vorne ist, praktische Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens zu sammeln.

In diesem Blogbeitrag stellen wir die besten Projekte für maschinelles Lernen für Anfänger vor, die Ihnen helfen, Schritt für Schritt mehr Selbstvertrauen zu gewinnen.

Warum mit Projekten zum maschinellen Lernen beginnen?

Das Lesen über KI und Algorithmen für maschinelles Lernen bringt Sie nur bis zu einem gewissen Punkt weiter; echtes Verständnis entsteht durch praktische Erfahrung. Wenn Sie tools für maschinelles Lernen verwenden, verstehen Sie, wie verschiedene Modelle arbeiten, wie sich Daten auf die Ergebnisse auswirken und wie Sie Probleme in Echtzeit beheben können.

Hier erfahren Sie, wie die Arbeit an Projekten zum maschinellen Lernen Ihrer Karriere zugutekommen kann:

Anstatt also zu warten, bis Sie genug wissen, um loszulegen, wählen Sie einfache Projekte im Bereich maschinelles Lernen, die Sie begeistern, und beginnen Sie mit dem Programmieren. Sie werden viel mehr lernen (und mehr Spaß haben), wenn Sie die Dinge nach und nach herausfinden.

Die 50 besten Projekte für maschinelles Lernen für Anfänger

Der Einstieg in das maschinelle Lernen mag zunächst schwierig erscheinen, aber die richtigen Projekte können den Weg erheblich erleichtern. Sie helfen dabei, Konzepte in echte Fähigkeiten umzusetzen, und ermöglichen es Ihnen, ein beeindruckendes Portfolio für maschinelles Lernen aufzubauen. Sehen wir uns einige der besten Projekte für maschinelles Lernen an, die das Lernen praktisch und interessant machen.

1. Klassifizierung von Schwertlilien

Das Projekt "Iris flower dataset" ist ein Klassiker des maschinellen Lernens und eignet sich perfekt für Anfänger, die Klassifizierung lernen möchten. Dabei wird ein Modell trainiert, um Irisblumen anhand von Messungen der Blüten- und Kelchblätter in drei Arten zu kategorisieren: Setosa, Versicolor und Virginica. Dieses Projekt bietet eine hervorragende Einführung in die Datenvisualisierung, die Auswahl von Features und die Modellbewertung.

🎯 Ziel: Klassifizierungskonzepte verstehen und lernen, wie man die Modellleistung mithilfe von Genauigkeits- und Visualisierungstechniken bewertet.

2. Erkennung von Spam-E-Mails

Spam-E-Mails sind ärgerlich, aber woher weiß Google Mail, welche E-Mails direkt in Ihren Spam-Ordner verschoben werden sollen? Bei diesem ML-Projekt geht es um die Erstellung eines E-Mail-Klassifikators, der Spam von legitimen Nachrichten trennen kann.

Sie werden mit echten Datensätzen von E-Mails arbeiten, nützliche Text-Features extrahieren und ein Modell trainieren, um Spam anhand von Mustern im Text zu erkennen.

🎯 Ziel: Lernen Sie, wie Sie Textdaten verarbeiten und bereinigen und ML-Klassifikatoren wie Naïve Bayes und logistische Regression verstehen.

3. Filmtippsystem

Streaming-Plattformen wie Netflix und Hulu verlassen sich auf Empfehlungssysteme, um die Benutzer zu binden, indem sie Filme vorschlagen, die auf ihren Zinsen basieren. Diese Systeme analysieren Ansichtsmuster, vergleichen Benutzereinstellungen und sagen voraus, was jemand als Nächstes mögen könnte.

In diesem Projekt erstellen Sie ein System für Filmempfehlungen unter Verwendung des MovieLens-Datensatzes, der Tausende von Bewertungen von Benutzern enthält. Sie erkunden verschiedene Ansätze wie kollaboratives Filtern und inhaltsbasiertes Filtern, die beide in realen Anwendungen weit verbreitet sind.

🎯 Ziel: Verstehen, wie Empfehlungsalgorithmen arbeiten, indem man den Unterschied zwischen benutzerbasierten und elementbasierten Empfehlungen versteht.

So würden das Modellierungssystem und die Ergebnisse für dieses Projekt aussehen:

4. Vorhersage von Immobilienpreisen

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Immobilien-Websites die Preise von Häusern schätzen? Dieses Projekt hilft Ihnen, ein Modell zu erstellen, das den Wert von Immobilien auf der Grundlage von Faktoren wie Speicherort, Nummer der Schlafzimmer, Quadratmeterzahl und mehr vorhersagt.

Die Vorhersage von Immobilienpreisen ist ein klassisches Beispiel für Regressionsanalyse, die in der Immobilienbranche weit verbreitet ist, um Käufern, Verkäufern und Investoren dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie werden mit Immobiliendatensätzen arbeiten, Daten bereinigen und vorverarbeiten und maschinelles Lernen einsetzen, um genaue Vorhersagen zu treffen.

🎯 Ziel: Verständnis der linearen Regression und anderer Vorhersagemodelle und Erkundung des Feature Engineering zur Verbesserung von Vorhersagen.

5. Vorhersage der Kundenabwanderung

Unternehmen möchten ihre Kunden nicht verlieren, aber wie können sie erkennen, ob jemand kurz davor steht, das Unternehmen zu verlassen?

Geschäfte wie Netflix und Spotify sowie Anbieter von Telekommunikationsdiensten nutzen maschinelles Lernen, um vorherzusagen, wann Kunden ihre Abonnements möglicherweise kündigen.

Hier ist ein Referenzarchitekturentwurf für Ihr Projekt:

In diesem Projekt arbeiten Sie mit Kundendaten – wie früheren Einkäufen, Nutzungsmustern und Beschwerden – um ein Modell zu erstellen, das die Abwanderung vorhersagt. Sie werden auch die Bedeutung der Auswahl von Features in Geschäftsanwendungen verstehen.

🎯 Ziel: Lernen Sie, wie Sie Kundendaten und Verhaltensmuster mithilfe von Klassifizierungsmodellen wie Entscheidungsbäumen und zufälligen Wäldern analysieren können.

6. Handschriftliche Ziffernerkennung

Sie müssen mit dem Unterschreiben auf einem Touchscreen oder der Eingabe einer Nummer auf einem digitalen Block vertraut sein. Aber wie erkennen Maschinen diese handschriftlichen Eingaben?

Dieses ML-Projekt befasst sich mit dem Training eines Modells zur Erkennung von Ziffern (0-9) aus handschriftlichen Bildern. Sie verwenden den berühmten MNIST-Datensatz, der Tausende von handschriftlichen Beispielen für Nummern enthält, und trainieren ein neuronales Netzwerk, um diese korrekt zu klassifizieren.

🎯 Ziel: Arbeit mit Bilddaten und faltenden neuronalen Netzen (CNNs), um zu verstehen, wie neuronale Netze visuelle Muster verarbeiten.

7. Erkennung von Fake News

Durch die explosionsartige Zunahme von Online-Inhalten verbreiten sich Fake News schneller als je zuvor. Kann maschinelles Lernen dabei helfen, echte von falschen Nachrichten zu unterscheiden?

In diesem Projekt trainieren Sie ein Modell, um Nachrichtenartikel anhand ihres Inhalts zu klassifizieren, indem Sie Sprachmuster, Wortgebrauch und Schreibstile analysieren. Mithilfe von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), wie Tokenisierung und Worteinbettung, erstellen Sie ein tool, das potenziell irreführende Artikel kennzeichnen kann – etwas, woran Social-Media-Plattformen und Faktenprüfer derzeit aktiv arbeiten.

🎯 Ziel: Lernen Sie, wie Sie NLP-Techniken anwenden, um Klassifizierungsmodelle wie Naïve Bayes und SVM zu trainieren und Fehlinformationen zu erkennen.

8. Stimmungsanalyse von Produktbewertungen

Haben Sie schon einmal eine Produktbewertung auf Amazon oder Yelp abgegeben? Unternehmen analysieren Tausende von Bewertungen, um die Kundenzufriedenheit zu verstehen, und in diesem Projekt lernen Sie, wie Sie Ihr eigenes Stimmungsanalyse-Modell erstellen können.

Sie trainieren ein Modell, um Produktbewertungen durch die Analyse von Texten als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren. Dieses Projekt ist eine großartige Möglichkeit, NLP-Techniken und Textklassifizierung zu erforschen, während Sie mit echtem Kundenfeedback arbeiten.

🎯 Ziel: Verstehen, wie man mit NLP-Techniken die Stimmung aus einem Text extrahiert.

9. Dialoggenerator für Filme

Dieses Projekt konzentriert sich auf das Training eines Modells zur Generierung realistischer Filmdialoge durch die Analyse von Drehbüchern berühmter Filme.

Sie werden mit NLP-Techniken arbeiten, um Ihrem Modell beizubringen, wie Zeichen sprechen, und so einen KI-gestützten Geschichtenerzähler erstellen. Ob Sie sich für kreatives Schreiben oder Deep Learning interessieren, dies ist eine faszinierende Möglichkeit, mit KI-generiertem Storytelling und der Erstellung von Dialogen zu experimentieren.

🎯 Ziel: Arbeit mit Sequenzdaten und Modellen natürlicher Sprache und Training eines wiederkehrenden neuronalen Netzwerks (RNN) zur Generierung von Text.

10. Verkehrszeichenerkennung

Selbstfahrende Autos sind auf KI angewiesen, um Straßenschilder sofort zu erkennen. Bei diesem Projekt wird ein Modell trainiert, um verschiedene Verkehrszeichen anhand von Bilddaten zu klassifizieren.

Sie werden Faltungsneuronale Netze (CNNs) verwenden, eine leistungsstarke Deep-Learning-Technik für die Bildverarbeitung, um einem Modell beizubringen, wie man Verkehrsschilder sieht und richtig erkennt. Wenn Sie sich für KI für autonome Fahrzeuge interessieren, ist dieses Projekt ein guter Ausgangspunkt.

🎯 Ziel: Erfahren Sie, wie Bilderkennungsmodelle visuelle Daten verarbeiten und trainieren Sie ein CNN, um Verkehrszeichen anhand ihrer Features zu klassifizieren.

11. Personalisierter Fitness-Tracker

Fitness-Apps können mehr als nur Schritte zählen – sie analysieren Ihre Aktivitäten und geben Ihnen individuelle Trainingsempfehlungen.

Wenn Sie sich für Fitness interessieren oder einfach nur neugierig auf KI in der Gesundheitstechnologie sind, können Sie ein Modell für maschinelles Lernen erstellen, das den Kalorienverbrauch vorhersagt oder auf der Grundlage von Daten des Benutzers Übungen vorschlägt. Dieses Projekt ist eine großartige Einführung in die Zeitreihenanalyse und die prädiktive Modellierung.

🎯 Ziel: Arbeit mit Zeitreihen-Gesundheits- und Fitnessdaten und Training eines Modells zur Analyse von Trainingstrends und Abgabe von Empfehlungen.

12. Aktienkursprognose

Aktienkurse schwanken aufgrund unzähliger Faktoren, wie z. B. der Unternehmensleistung, globaler Ereignisse und der Anlegerstimmung. Sie können ein Modell erstellen, um historische Aktienkurse zu analysieren und zukünftige Bewegungen mithilfe von Zeitreihenanalysen und Regressionsmodellen vorherzusagen.

🎯 Ziel: Erfahren Sie, wie ML-Modelle mit Finanzdaten umgehen und Muster erkennen, die Händler für ihre Entscheidungsfindung nutzen.

13. Erkennung von Wildtierarten

Die Identifizierung von Wildtierarten anhand von Bildern ist eine wichtige Aufgabe für Naturschützer und Forscher. Bei diesem Projekt wurde ein ML-Modell trainiert, um Tiere anhand ihrer physischen Merkmale zu klassifizieren. Durch die Arbeit mit Biodiversitätsdatensätzen werden Sie erforschen, wie KI bei der Überwachung, Erforschung und Erhaltung von Wildtieren helfen kann.

🎯 Ziel: Entwicklung eines Trainingsmodells zur Klassifizierung verschiedener Arten und Untersuchung, wie KI zur ökologischen Forschung und zum Naturschutz beiträgt.

14. Vorhersage des Überlebens der Titanic

Die Titanic-Katastrophe ist eines der bekanntesten historischen Ereignisse, aber was wäre, wenn man vorhersagen könnte, wer überlebt hätte?

Dieses Projekt verwendet reale Passagierdaten – wie Alter, Geschlecht, Ticketklasse und Tarif – und trainiert ein Modell, um die Wahrscheinlichkeit des Überlebens zu bestimmen. Sie erhalten praktische Erfahrung in der Arbeit mit strukturierten Daten, deren Bereinigung und der Anwendung von Klassifizierungsalgorithmen , um Muster in den Überlebensraten aufzudecken.

🎯 Ziel: Lernen Sie, wie Sie reale Datensätze bereinigen und vorverarbeiten und Klassifizierungsmodelle wie logistische Regression und Entscheidungsbäume anwenden.

15. KI-gestützter Lebenslauf-Screener

In diesem Projekt erstellen Sie ein Modell für maschinelles Lernen, das Lebensläufe scannt und sie nach ihrer Relevanz für eine Stellenbeschreibung ordnet. Durch die Arbeit mit NLP und Keyword-Analyse erhalten Sie einen Einblick hinter die Kulissen, wie Einstellungssoftware funktioniert (und wie man sie überlistet!).

🎯 Ziel: Verarbeitung und Analyse von Texten aus Lebensläufen und Abgleich von Fähigkeiten mit Stellenbeschreibungen mithilfe von NLP-Techniken.

16. Vorhersage der Weinqualität

Möchten Sie die Weinqualität anhand von Faktoren wie Säuregehalt, Zuckergehalt und Alkoholgehalt analysieren? Analysieren Sie einen Datensatz, der die chemischen Eigenschaften verschiedener Weine enthält, und trainieren Sie ein maschinelles Lernmodell, um die Weinqualität anhand von Bewertungen durch Experten vorherzusagen. Solche Projekte werden in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie häufig zur Aufrechterhaltung der Qualitätskontrolle eingesetzt.

🎯 Objekt: Arbeit mit strukturierten Datensätzen im Zusammenhang mit chemischen Eigenschaften, um zu verstehen, wie ML in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie eingesetzt wird.

17. Erkennung menschlicher Aktivitäten

Fitness-Apps und Smartwatches verwenden Sensoren zur Nachverfolgung menschlicher Aktivitäten wie Gehen, Laufen und Schlafen. Bei diesem Projekt wird ein ML-Modell trainiert, um verschiedene Aktivitäten auf der Grundlage von Sensordaten von Beschleunigungsmessern und Gyroskopen zu erkennen. Sie werden lernen, wie tragbare Geräte KI zur Nachverfolgung von Fitness und täglichen Routinen verwenden.

🎯 Objekt: Trainiere ein Klassifizierungsmodell, um menschliche Aktivitäten zu identifizieren.

18. Vorhersage von Zinssätzen

Zinssätze schwanken je nach Inflation, Markttrends und Zentralbankpolitik. Finanzinstitute verwenden ML-Modelle, um diese Bewegungen vorherzusagen und ihre Kreditvergabestrategien anzupassen.

Hier arbeiten Sie mit Finanzdaten und entwickeln ein Regressionsmodell, das die Entwicklung von Zinssätzen vorhersagt. Es ist eine großartige Möglichkeit, Zeitreihendaten zu untersuchen und zu verstehen, wie Wirtschaftsprognosen erstellt werden.

🎯 Objekt: Trainiere ein Regressionsmodell, um Änderungen des Zinssatzes vorherzusagen.

19. Identifizierung von Pflanzenarten

Botaniker, Forscher und sogar Hobbyisten müssen Pflanzenarten oft nur anhand von Bildern identifizieren. Mit maschinellem Lernen können Sie ein Modell erstellen, das Pflanzenarten anhand der Form, Textur und Farbe der Blätter erkennt. Bei diesem Projekt werden Computer-Vision-Techniken verwendet, um einen Klassifikator zu trainieren, der verschiedene Pflanzen kategorisieren kann.

🎯 Ziel: Arbeit mit Bildklassifizierungs- und Deep-Learning-Modellen zur Identifizierung von Pflanzenarten anhand von Bildern.

20. Optimierung der Einzelhandelspreise

Einzelhändler müssen ihre Produktpreise häufig an die Marktnachfrage, die Preise der Mitbewerber und das Kundenverhalten anpassen. Sie können diesen Prozess vereinfachen, indem Sie ein Modell erstellen, das optimale Produktpreise vorhersagt, indem es Preistrends und Verkaufsdaten analysiert. Unternehmen verwenden ähnliche maschinelle Lernmodelle, um dynamische Preisstrategien umzusetzen, den Gewinn zu maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben.

🎯 Objekt: Trainiere ein Modell, um Preisanpassungen basierend auf der Nachfrage zu empfehlen.

21. Vorhersage der Kreditwürdigkeit

In diesem Projekt analysieren Sie reale Finanzdaten und trainieren ein Modell, um die Kreditwürdigkeit von Antragstellern zu bestimmen. So lernen Sie die Arbeit der Kreditrisikobewertung und die Rolle von ML bei Kreditentscheidungen kennen.

🎯 Objective: Trainiere ein Modell, um Kreditantragsteller als berechtigt oder nicht berechtigt einzustufen und zu verstehen, wie die Risikobewertung im Bankwesen erledigt wird

22. Prognose des Lagerbedarfs

Einzelhändler und Lagerhäuser müssen ihre Bestände effizient verwalten, um Über- oder Unterbestände zu vermeiden. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Verwendung von ML zur Analyse vergangener Verkaufsdaten, saisonaler Trends und externer Faktoren (wie Feiertage), um ein Modell zur Bedarfsprognose zu erstellen.

Dieses Modell hilft Geschäften, ihre Lieferkette zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

🎯 Objective: Arbeit mit Zeitreihenprognoseverfahren in ML.

23. KI-Chatbot für FAQs

Chatbots sind überall, von Kundenservice-Websites bis hin zu mobilen Apps. Aber wie verstehen und beantworten sie eigentlich Fragen?

In diesem Projekt erstellen Sie einen einfachen KI-gestützten Chatbot, der auf häufig gestellte Fragen antwortet. Indem Sie Ihr Modell mit einem Datensatz aus häufigen Fragen und Antworten trainieren, erstellen Sie einen Bot, der Abfragen von Benutzern korrekt beantworten kann.

🎯 Objective: Trainieren Sie einen Chatbot mithilfe von Techniken zur Klassifizierung von Texten, um Abfragen von Benutzern zu verstehen und zu verarbeiten.

24. Erkennung von Spam-Anrufen

Wenn Ihr Telefon klingelt und "Betrug wahrscheinlich" angezeigt wird, haben Sie diese Warnung der KI zu verdanken. Telekommunikationsunternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Spam-Anrufe zu erkennen und zu blockieren, bevor sie Sie belästigen.

In diesem Projekt erstellen Sie ein ML-Modell, das Anrufmuster, Dauer und Berichte von Benutzern analysiert, um unerwünschte Anrufe zu kennzeichnen.

🎯 Objective: Trainiere ein Modell, um Spam-Anrufe zu identifizieren.

25. Rechner für handgeschriebene mathematische Gleichungen

Haben Sie sich jemals gewünscht, dass ein Computer Ihre handschriftlichen Mathehausaufgaben lösen könnte? Genau darum geht es in diesem Projekt.

Wenn Sie ein Deep-Learning-Modell darauf trainieren, Nummern, Symbole und Gleichungen in Bildern zu erkennen, erhalten Sie einen Einblick, wie KI Handschriften liest und interpretiert – genau wie Apps wie Photomath.

🎯 Objective: Trainiere ein Modell, um Ziffern und Symbole zu erkennen und lerne, wie KI visuelle Daten zur Problemlösung verarbeitet.

26. Klassifizierung von Musikgenres

Wie können Apps wie Spotify sofort erkennen, ob ein Lied zu Rock, Jazz oder Hip-Hop gehört? Das ist keine Zauberei, sondern maschinelles Lernen! In diesem Projekt können Sie ein Modell trainieren, um Songs anhand ihrer Audio-Features in Genres wie Rock, Jazz oder Hip-Hop zu klassifizieren.

Durch die Analyse von Tempo, Tonhöhe und Rhythmus lernt Ihr Modell, verschiedene Musikstile zu unterscheiden.

🎯 Objective: Verstehen, wie man mit Audiodaten und Klassifizierungsalgorithmen arbeitet.

27. Vorhersage der Kategorie von Videos auf YouTube

Jeden Tag werden Millionen von Videos hochgeladen, und YouTube weiß immer genau, was Sie als Nächstes sehen möchten. Das ist maschinelles Lernen bei der Arbeit.

Dieses Projekt trainiert ein Modell zur Kategorisierung von Videos anhand ihres Titels, ihrer Beschreibung und ihrer Metadaten. Es hilft Plattformen, Inhalte zu organisieren und Empfehlungen zu verbessern.

🎯 Objective: Trainiere ein Modell, um Videos in Kategorien wie Bildung, Unterhaltung und Technik zu klassifizieren.

28. KI-gestützte Buchempfehlung

Die Wahl Ihres nächsten Buches muss kein Schuss ins Blaue sein. Ein KI-gestütztes Empfehlungssystem kann Bücher auf der Grundlage des Leseverlaufs, der Bewertungen und der Vorlieben der Benutzer vorschlagen.

Dieses Projekt hilft Ihnen dabei, ein Modell für maschinelles Lernen zu trainieren, das Muster in den Vorlieben von Menschen versteht, ähnlich wie die Algorithmen, die in Kindle und Goodreads verwendet werden.

🎯 Objective: Trainieren Sie ein Empfehlungsmodell mithilfe von kollaborativer Filterung, um zu verstehen, wie KI Leseerfahrungen personalisiert.

29. Vorhersage des Ergebnisses von Sportwettkämpfen

Die Vorhersage von Sportergebnissen ist nicht nur etwas für eingefleischte Fans. Sportanalysten und Wettbüros nutzen KI, um vergangene Spiele, Spielerstatistiken und die Leistung von Teams zu analysieren und Ergebnisse vorherzusagen. Dieses Projekt bietet praktische Erfahrung in der Sportanalyse und hilft Ihnen, ein Modell für datengesteuerte Vorhersagen zu erstellen.

🎯 Objective: Trainiere ein Klassifizierungsmodell, um Gewinner vorherzusagen und zu erforschen, wie KI die Sportanalyse und -prognose verbessert.

30. KI-basierte Wettervorhersage

Bei Wettervorhersagen geht es nicht nur darum, den Himmel auf Wolken zu überprüfen. Maschinelles Lernen kann historische Wettermuster analysieren und Temperaturen, Niederschläge und andere Bedingungen mit beeindruckender Genauigkeit vorhersagen.

Dieses Projekt umfasst Wettervorhersagen unter Verwendung des linearen Regressionsalgorithmus und des Nave-Bayes-Klassifikationsalgorithmus.

🎯 Objective: Trainiere ein Modell zur Vorhersage von Temperatur und Niederschlag in der Atmosphäre.

31. Persönlichkeits-Quiz mit KI

Online-Persönlichkeitstests mögen zwar unterhaltsam erscheinen, aber sie verwenden auch ernstzunehmende datenwissenschaftliche Techniken, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Algorithmen für maschinelles Lernen können Umfrageantworten analysieren, um Persönlichkeitsmerkmale zu bestimmen, und sind somit für alles von der Berufsberatung bis hin zu Dating-Apps nützlich.

Bei diesem Projekt wird ein Modell mithilfe von K-Means-Clustering, einer Technik des unüberwachten maschinellen Lernens, trainiert, um Muster in Umfragedaten zu erkennen und verschiedene Persönlichkeitstypen zu klassifizieren.

🎯 Objektiv: Erstellen Sie ein ML-Modell zur Klassifizierung von Persönlichkeitsmerkmalen und zur Durchführung von Verhaltensanalysen

32. Klassifizierung von Kundenbeschwerden

Niemand mag es, sich durch endlose Kundenbeschwerden zu arbeiten, und Geschäfte brauchen eine effiziente Möglichkeit, sie zu verwalten. Maschinelles Lernen erleichtert dies, indem es Beschwerden in Themen wie Abrechnungsprobleme, Produktfehler oder Serviceprobleme kategorisiert.

Dieses Projekt konzentriert sich auf das Training eines Modells, das die Klassifizierung von Beschwerden automatisiert und den Kundensupport schneller und effizienter macht.

🎯 Objective: Lerne, wie du NLP einsetzen kannst, um Beschwerden in verschiedene Kategorien einzuteilen.

33. KI-basierte Trendanalyse in den sozialen Medien

Mit den Trends in den sozialen Medien Schritt zu halten, ist ein Vollzeitjob, aber KI kann die Schwerstarbeit übernehmen. Dieses Projekt erstellt ein Modell zur Nachverfolgung von Trendthemen, zur Analyse der Stimmung der Benutzer und zur Identifizierung von Mustern auf allen Plattformen.

Unternehmen, Influencer und Marketingfachleute können diese Erkenntnisse nutzen, um immer einen Schritt voraus zu sein.

🎯 Objective: Arbeiten Sie mit Echtzeit-Daten aus sozialen Medien und NLP-Modellen und trainieren Sie ein KI-System, um Trends zu erkennen und Stimmungsanalysen durchzuführen.

34. Automatische Zusammenfassung von Videos

Sie haben nicht genug Zeit, um sich ein ganzes Video anzusehen? KI- und ML-Tools können die Schlüsselmomente für Sie herausfiltern. Dieses Projekt trainiert ein Modell, um lange Videos zu analysieren und Zusammenfassungen zu erstellen, sodass es einfacher ist, sich über Nachrichten, Vorträge oder trendige Inhalte auf dem Laufenden zu halten.

🎯 Objective: Arbeit mit Video-Datensätzen und Deep-Learning-Modellen, um ein KI-System zu trainieren, das wichtige Segmente identifiziert und extrahiert.

35. Vorschläge für die Inneneinrichtung mit KI

Einen Raum zu dekorieren kann überwältigend sein – zu viele Möglichkeiten und zu wenig Zeit. Dieses Projekt erstellt ein KI-Modell, das Möbel, Farben und Layouts basierend auf Raumbildern und den Vorlieben der Benutzer vorschlägt.

🎯 Objective: Arbeiten Sie mit Modellen zur Bilderkennung und zum Stiltransfer und erstellen Sie ein ML-Modell, um Dekor basierend auf Designtrends vorzuschlagen.

36. KI-basierte automatische Vervollständigung von Code

Das Schreiben von Code kann sich wiederholen, aber KI kann es reibungsloser machen. Dieses Projekt trainiert ein Modell, um während der Eingabe relevante Code-Snippets vorzuschlagen, wodurch das Programmieren schneller wird und Fehler reduziert werden.

🎯 Objective: Trainieren Sie ein KI-Projektmanagement-Modell für kontextbezogene Code-Vorhersagen, indem Sie große Repositorys und Programmierdatensätze verwenden.

37. Stimmungsanalyse von Filmkritiken

Dieses Projekt erstellt ein Modell zur Stimmungsanalyse, das Filmkritiken als positiv, neutral oder negativ einstuft. Es ist eine großartige Möglichkeit, um in die Verarbeitung natürlicher Sprache einzusteigen und zu sehen, wie KI menschliche Emotionen in Texten interpretiert.

🎯 Objective: Verarbeiten Sie große Datensätze von Filmkritiken und trainieren Sie ein Stimmungsanalyse-Modell mit NLP-Techniken

38. Vorhersage von Flugverspätungen

Bei diesem Projekt werden Flugdaten aus der Vergangenheit analysiert, um vorherzusagen, ob ein Flug pünktlich oder verspätet sein wird. Anhand von Informationen wie Wetterbedingungen, Abflugzeit und Vorgeschichte der Fluggesellschaft trainieren Sie ein Modell, das Reisenden hilft, bessere Planungsentscheidungen zu treffen.

🎯 Objective: Trainiere ein Modell, um Flüge als pünktlich oder verspätet zu klassifizieren und lerne, wie KI in der Luftfahrt für Planung und Logistik eingesetzt wird.

39. Bildbeschriftungssystem

Dieses Projekt erstellt ein Deep-Learning-Modell, das Bildunterschriften generiert, sodass diese für Benutzer mit Sehbehinderungen durchsuchbar und zugänglich sind. Der ML-Modus nimmt ein Bild als Eingabe und generiert eine beschreibende Bildunterschrift dafür. Er kombiniert Computer Vision (um das Bild zu verstehen) und natürliche NLP (um Text zu generieren).

🎯 Objective: Trainiere ein Modell, um natürlich klingende Bildunterschriften für Bilder zu generieren.

40. Vorhersage medizinischer Diagnosen

Maschinelles Lernen hat einen echten Einfluss auf das Gesundheitswesen, insbesondere auf die Früherkennung von Krankheiten. Bei diesem Projekt wird ein Modell zur Analyse von Patientendaten wie Symptomen, Krankengeschichte und Ergebnissen von Tests trainiert, um potenzielle Bedingungen vorherzusagen. Sie lernen, wie ML-Modelle Daten mit Techniken wie Entscheidungsbäumen, zufälligen Wäldern oder neuronalen Netzen analysieren.

🎯 Objective: Arbeiten Sie mit strukturierten medizinischen Datensätzen und erstellen Sie ein Modell zur Klassifizierung von Krankheiten auf der Grundlage von Symptomen und Ergebnissen.

41. Virtuelle Anprobe mit KI für den Einkauf

Online-Shopping ist bequem, aber was wäre, wenn Sie vor dem Kauf sehen könnten, wie Kleidung oder Accessoires an Ihnen aussehen? Dieses Projekt erstellt ein Computer-Vision-Modell, mit dem Benutzer ein Foto hochladen und verschiedene Stile virtuell anprobieren können. Es verwendet Computer Vision und Deep Learning, um Produkte in Echtzeit auf dem Bild oder Video einer Person zu kartieren.

🎯 Objective: Arbeit mit Bildverarbeitungs- und Gesichtserkennungsmodellen.

42. KI-gestützter Sprachübersetzer

Wenn Sie schon einmal einen Online-Übersetzer verwendet haben und am Ende etwas völlig Falsches erhalten haben, wissen Sie, wie knifflig die Sprachumwandlung sein kann. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Erstellung eines Übersetzungsmodells, das den Kontext tatsächlich versteht und nicht nur Wort-für-Wort-Austausch ist. Es verwendet Neuronale Maschinelle Übersetzung (NMT), die auf Deep-Learning-Modellen basiert.

🎯 Objective: Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Techniken wie Transformern.

43. KI-gestützter Smart-Home-Assistent

Smart-Home-Geräte sind cool, aber was wäre, wenn sie tatsächlich intelligent wären? Dieses Projekt bringt die Automatisierung auf die nächste Stufe, indem es einen Assistenten erstellt, der Ihre Gewohnheiten lernt – das Einstellen von Licht und Temperaturen und sogar das Aufbrühen von Kaffee, bevor Sie aufwachen. Sie lernen die Arbeit von ML-Modellen in den Bereichen Spracherkennung (NLP), Intentionserkennung, Authentifizierung per Sprache und adaptives Lernen kennen.

🎯 Objective: Arbeiten Sie mit echten APIs für Smart-Home-Geräte und trainieren Sie ein Modell, um Routinen von Benutzern zu erkennen und vorherzusagen.

44. KI-gestützter Podcast-Zusammenfasser

Podcasts sind vollgepackt mit großartigen Inhalten, aber wer hat die Zeit, sich stundenlang Audio anzuhören, nur um die wichtigsten Erkenntnisse zu finden? Dieses Projekt erstellt eine KI, die das Zuhören für Sie erledigt – sie wählt die wichtigsten Punkte aus und liefert eine kurze, leicht verdauliche Zusammenfassung. Sie verarbeitet Audio-Eingaben, transkribiert Sprache in Text und extrahiert wichtige Erkenntnisse mithilfe von NLP-Techniken.

🎯 Objective: Konvertieren von Sprache in Text mithilfe fortschrittlicher Audioverarbeitungstechniken.

45. Speech-to-text transcription tool

Die manuelle Transkription von Audio ist mühsam, und selbst herkömmliche tools zur Umwandlung von Sprache in Text können mit unterschiedlichen Akzenten, Hintergrundgeräuschen und mehreren Sprechern Probleme haben.

Dieses Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung eines robusten Transkriptionsmodells, das Sprache präzise in Text umwandelt und dabei Herausforderungen wie überlappende Unterhaltungen und verschiedene Dialekte bewältigt. Es verwendet Deep Neural Networks (DNNs) oder Recurrent Neural Networks (RNNs), um Phoneme (grundlegende Klangeinheiten) zu verstehen.

Von der Erstellung von Untertiteln für Videos bis hin zur Unterstützung beim Erstellen von Notizen – dieses KI-System macht gesprochene Inhalte leichter zugänglich.

🎯 Objective: Implementieren Sie Deep-Learning-Modelle für die Spracherkennung und verbessern Sie die Genauigkeit, indem Sie Hintergrundgeräusche herausfiltern und zwischen den Sprechern unterscheiden.

46. Reiseplaner

Die Planung einer Reise kann genauso anstrengend sein wie die Reise selbst – die besten Orte finden, Zeitpläne verwalten und sicherstellen, dass alles zusammenpasst.

Dieses Projekt erstellt einen KI-Reiseassistenten, der personalisierte Reiserouten basierend auf den Vorlieben, dem Budget und dem Zeitplan eines Reisenden erstellt. Er kann die besten Attraktionen, Restaurants und Aktivitäten vorschlagen und dabei die Reisezeit und das Budget optimieren. Der Planer benötigt kollaboratives Filtern und inhaltsbasiertes Filtern, um Orte, Restaurants und Aktivitäten vorzuschlagen.

🎯 Objective: Scrape relevante Daten, um Informationen über Reiseziele, Unterkünfte und Aktivitäten zu sammeln und ein Empfehlungssystem zu implementieren, das personalisierte Reiserouten vorschlägt.

47. KI-basiertes Kassensystem für Supermärkte

Selbstbedienungskassen sollen schnell sein, aber das Scannen jedes einzelnen Elements nimmt immer noch Zeit in Anspruch. Was wäre, wenn KI Produkte ohne Strichcodes erkennen könnte?

Dieses Projekt zielt darauf ab, dieses Problem durch die Schaffung eines automatisierten Systems zu lösen, das den Bezahlvorgang beschleunigt, indem es Produkte anhand ihrer Form, Farbe und Verpackung identifiziert. Das System verwendet Computer Vision, um Produkte zu identifizieren.

🎯 Objective: Sammeln und Beschreiben von Bildern verschiedener Produkte und Trainieren eines Modells zur Erkennung von Elementen aus verschiedenen Blickwinkeln.

48. Automatisiertes Bewertungssystem für Aufsätze

Die Benotung von Aufsätzen ist eine dieser Aufgaben, die ewig dauert, und seien wir ehrlich – es ist nicht die aufregendste Sache der Welt. Bei diesem Projekt geht es darum, ein Modell zu trainieren, um Aufsätze anhand von Grammatik, Struktur und Klarheit zu bewerten. Es verwendet Support Vector Machines (SVM), Random Forest oder neuronale Netze, um die Punktzahl von Aufsätzen vorherzusagen.

Als Ergebnis können Lehrer schneller benoten und die Schüler erhalten schneller Feedback.

🎯 Objective: Trainiere ein maschinelles Lernmodell, um die Qualität und Kohärenz von Texten zu analysieren.

49. Rezeptvorschläge mit KI

Dieses Projekt erstellt ein Modell, das eine Liste verfügbarer Zutaten verwendet und mithilfe von NLP-Techniken Rezepte empfiehlt. Die KI durchsucht eine Rezeptdatenbank, findet die besten Übereinstimmungen und schlägt Mahlzeiten vor, was Küchenentscheidungen erheblich erleichtert.

Für dieses Projekt können Sie die maschinellen Lerntechniken Collaborative Filtering (Identifizierung von Benutzern mit ähnlichen Geschmacksprofilen) und Content-Based Filtering (Empfehlungen basierend auf Rezeptattributen) verwenden.

🎯 Objective: Trainiere ein Empfehlungsmodell für personalisierte Kochvorschläge.

50. Echtzeit-Emotionserkennung in der Sprache

Menschliche Sprache ist mehr als nur Worte; sie transportiert Emotionen. Bei diesem Projekt wird ein KI-Modell darauf trainiert, Stimmlage, Tonhöhe und Sprachmuster zu analysieren, um Emotionen wie Glück, Frustration oder Traurigkeit zu erkennen. Es ist nützlich für die Analyse des Kundendienstes, die Überwachung der psychischen Gesundheit und KI-gesteuerte Assistenten.

🎯 Objective: Arbeit mit Sprachdatensätzen und Extraktion von Audio-Features und Training eines Modells zur Klassifizierung von Emotionen in Echtzeit-Unterhaltungen.

Wie man Projekte im Bereich maschinelles Lernen angeht

Maschinelles Lernen ist mehr als nur Code. Ein klarer Plan hilft Ihnen, konzentriert zu bleiben, von der Datenerfassung bis zur Bereitstellung eines Modells, das Ergebnisse liefert. Mit dem richtigen Ansatz und der richtigen Strategie können Sie weniger Zeit mit mühsamen Aufgaben verbringen und mehr Zeit in die Verfeinerung Ihres Modells investieren.

Schritt 1: Identifizieren Sie das Problem

Die Definition des Problems bildet eine solide Grundlage für alle nachfolgenden Schritte, von der Datenaufbereitung und Modellierungstechniken bis hin zur Einstellung realistischer Erwartungen an den Erfolg.

Daher ist es wichtig, vor dem Codieren genau zu wissen, was man erreichen möchte.

Eine klar definierte Problemstellung sorgt dafür, dass das Projekt fokussiert bleibt und unnötige Komplexität vermieden wird. Aber seien wir ehrlich – es ist nicht immer einfach, von Anfang an alles strukturiert zu halten.

ClickUp ist die Alles-App für die Arbeit, die selbst die komplexesten Projekte vereinfacht. Anstatt mit mehreren tools zu jonglieren, können Sie die All-in-One-Softwareentwicklungsplattform verwenden, um Ihr gesamtes maschinelles Lernprojekt an einem Ort zu planen, alles zu organisieren und Ihr Team auf Kurs zu halten.

Mit ClickUp Docs können Sie:

Schritt 2: Sammeln und Aufbereiten der Daten

Daten sind die Grundlage jedes Projekts im Bereich maschinelles Lernen. Wenn Ihre Daten unübersichtlich oder irrelevant sind, helfen selbst die besten Algorithmen nicht weiter. Deshalb ist die richtige Vorbereitung Ihrer Daten einer der wichtigsten Schritte. So stellen Sie sicher, dass Ihr Modell aus hochwertigen Informationen lernt und genaue Vorhersagen trifft.

Klingt nach viel? Das kann es auch sein. Aber Sie müssen nicht alles manuell verwalten. ClickUp Checklisten sorgen für die Nachverfolgung jedes Schritts – Datenerfassung, -bereinigung, -formatierung – damit nichts übersehen wird. Haken Sie die Dinge einfach nach und nach ab.

Sie können auch benutzerdefinierte Status verwenden, um Ihren Workflow zu organisieren. Beschreiben Sie Aufgaben als "Rohdaten", "In Bearbeitung" und "Bereit für das Training", damit jeder auf einen Blick genau weiß, wo die Dinge stehen.

Schritt 3: Wählen Sie die richtigen tools und Technologien

Jetzt, da Ihre Daten bereinigt und einsatzbereit sind, ist es an der Zeit, zu entscheiden, welche tools und Technologien Ihnen beim Aufbau und Training Ihres Modells helfen werden.

Die richtige Wahl hängt von der Art des Problems, das Sie lösen möchten, der Komplexität Ihrer Daten und Ihrer Vertrautheit mit verschiedenen Rahmenbedingungen für maschinelles Lernen ab.

Wenn Sie frühzeitig die richtigen tools auswählen, verläuft die Entwicklung reibungsloser und Sie können sich auf die Lösung des Problems konzentrieren, anstatt sich mit dem Setup herumzuschlagen. Für Projekte im Bereich maschinelles Lernen sind in der Regel folgende Dinge erforderlich:

Hier ist eine kurze Übersicht über häufig verwendete tools und wofür sie am besten geeignet sind:

Glücklicherweise unterstützt ClickUp Integrations über 1.000 Tools für die Arbeit, sodass Sie keine Zeit damit verschwenden müssen, zwischen Plattformen zu wechseln. Sie können AWS, Microsoft Azure, TensorFlow, scikit-learn und mehr direkt in Ihrem Workspace verbinden.

Müssen Sie Datensätze aus der Cloud abrufen? Synchronisierung mit AWS oder Azure. Führen Sie Experimente durch? Nachverfolgung von Versionen mit TensorFlow. Welche tools Sie auch verwenden, ClickUp führt sie zusammen, sodass Sie alles von einem Ort aus ohne zusätzlichen Aufwand verwalten können.

Schritt 4: Entwerfen Sie die Modellarchitektur

Hier legen Sie fest, wie Ihr Modell aus den Daten lernt. Ein gut konzipiertes Modell erfasst wichtige Muster, ohne übermäßig komplex zu sein, wodurch es effektiv und effizient ist.

🧐 Wählen Sie die richtige Art von Modell: Finden Sie zunächst heraus, welche Art von Problem Sie lösen möchten

⚙️ Fangen Sie einfach an und passen Sie die Komplexität an: Beginnen Sie mit einem grundlegenden Algorithmus wie logistischer Regression oder Entscheidungsbäumen. Wenn die Genauigkeit nicht gut genug ist, wechseln Sie zu komplexeren Modellen wie Gradientenverstärkung oder neuronalen Netzen

🎯 Wählen Sie die wichtigsten Features aus: Ihr Datensatz kann viele Spalten enthalten, aber nicht alle sind hilfreich. Wenn Sie Immobilienpreise vorhersagen, sind der Speicherort und die Quadratmeterzahl nützlicher als die Farbe. Durch das Entfernen unnötiger Daten wird das Modell effizienter

Schritt 5: Trainieren und optimieren Sie das Modell

Bis jetzt haben Sie sich vorbereitet – Daten gesammelt, die richtigen Tools ausgewählt und das Modell entworfen. Aber ein gut entworfenes Modell ist nutzlos, wenn es nicht weiß, wie es Daten sinnvoll nutzen kann. Durch Training wird aus einem zufälligen Rater etwas, das Muster erkennen und Vorhersagen treffen kann.

Das Training von Modellen ist kein einmaliger Prozess. Wenn das Modell nicht gut funktioniert, müssen Sie möglicherweise die Einstellungen des Modells (auch bekannt als Hyperparameter) anpassen, einen anderen Algorithmus ausprobieren oder sogar zurückgehen und Ihre Daten verbessern. Es geht um Testversionen, Fehler und Verbesserungen.

Möchten Sie die Leistung Ihrer ML-Modelle in Echtzeit nachverfolgen? Probieren Sie ClickUp Dashboards aus. Mit über 50 benutzerdefinierten Widgets erleichtern diese personalisierten Dashboards die Überwachung des Fortschritts Ihres Projekts und seiner Leistung in Echtzeit. Dies ermöglicht sofortige Iterationen, um die Effizienz des Teams und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Erfahren Sie, wie Sie Ihr Dashboard in ClickUp einrichten! 👇

Schritt 6: Einsatz in der Praxis

Ein großartiges Modell zu erstellen ist spannend, aber die eigentliche Wirkung entfaltet sich erst, wenn Menschen es tatsächlich nutzen können. Bei der Bereitstellung wird Ihr Modell von einem Experiment zu einem praktischen Tool, das Vorhersagen auf der Grundlage von Live-Daten trifft. Dieser Schritt stellt sicher, dass Ihr Modell zugänglich, effizient und in das System integriert ist, wo es benötigt wird.

Die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen ist mit vielen beweglichen Teilen verbunden, aber die ClickUp-Software für das Projektmanagement macht es einfach, mit Visualisierungstools den Überblick über jede Aufgabe zu behalten:

ClickUp Ansichten bieten Ihnen eine Echtzeit-Momentaufnahme Ihrer Bereitstellung, sodass Sie nicht nur die Daumen drücken und auf das Beste hoffen müssen. Alles bleibt auf Kurs und es gibt keine Überraschungen in letzter Minute.

Schritt 7: Überwachen, aktualisieren und verbessern

Herzlichen Glückwunsch! Ihr Modell ist live und erstellt Vorhersagen – aber Ihre Arbeit ist noch lange nicht erledigt.

Im Laufe der Zeit verschieben sich Daten, Trends ändern sich und ein einst genaues Modell kann anfangen, Fehler zu machen. Um es zuverlässig zu halten, müssen Sie seine Leistung überwachen, es mit frischen Daten aktualisieren und Verbesserungen auf der Grundlage von Feedback aus der Praxis vornehmen.

Ein Modell ist nichts, was man einmal erstellt und dann vergisst. ClickUp Recurring Reminders kann Ihnen dabei helfen, regelmäßige Check-ins zu planen, um die Leistung zu verfolgen, Daten zu aktualisieren und Ihr Modell bei Bedarf neu zu trainieren. Auf diese Weise bleibt es genau, passt sich neuen Trends an und liefert weiterhin echten Wert.

Tipps für Anfänger

Maschinelles Lernen ist eine Reise, und die Grundlagen richtig zu verstehen, macht den Unterschied. Ein wenig Planung und die richtige Einstellung können viel bewirken. Hier sind einige Schlüssel-Tipps, die Sie beachten sollten.

ClickUp Brain zum Beispiel fungiert wie ein intelligenter Assistent, mit dem man maschinelles Lernen üben kann. Es fasst Aktualisierungen zusammen, organisiert Projektdaten und automatisiert Routineaufgaben, sodass Sie sich auf die Erstellung Ihres Modells konzentrieren können.

Kostenlose Vorlage erhalten

Testen Sie ClickUp – das ultimative Tool für Projektmanagement im Bereich maschinelles Lernen

Der Einstieg in einfache Projekte zum maschinellen Lernen ist der beste Weg, um sich mit KI-Techniken vertraut zu machen. Es geht darum, durch praktische Erfahrung zu lernen – Modelle zu optimieren, Muster zu erkennen und zu sehen, wie Ihre Ideen zum Leben erweckt werden. Jedes Projekt lehrt etwas Neues, sodass das nächste noch einfacher in Angriff genommen werden kann.

Und um alles zu organisieren, ohne den Überblick über die Ideen für Projekte im Bereich maschinelles Lernen zu verlieren, ist ClickUp für Sie da. Verwalten Sie Datensätze, verfolgen Sie den Fortschritt und dokumentieren Sie Schlüsselergebnisse – alles an einem Ort.

Melden Sie sich bei ClickUp an und machen Sie Ihre Reise in die Welt des maschinellen Lernens einfacher!