Secondo il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, l'apprendimento automatico è considerato uno dei lavori in più rapida crescita in tutti i settori a livello globale. Le ragioni sono piuttosto evidenti.
Se sei nuovo nel campo dell'apprendimento automatico, può sembrare di entrare in un labirinto di algoritmi complessi e gergo tecnico. Il modo migliore per procedere è quello di fare esperienza pratica nell'apprendimento automatico.
In questo post del blog analizzeremo i migliori progetti di machine learning per principianti che ti aiuteranno a prendere confidenza, un passaggio alla volta.
⏰ Riepilogo/riassunto di 60 secondi
- Esplorare progetti di machine learning adatti ai principianti permette di acquisire conoscenze teoriche e abilità pratiche
- Inizia con progetti più semplici, come la "classificazione dei fiori di iris" e il "rilevamento di email di spam" per scomporre i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico senza inutili complessità
- Acquisire esperienza pratica rafforza le basi per affrontare progetti e sfide di machine learning più avanzati
- I progetti reali aiutano i professionisti del machine learning a rimanere flessibili e a perfezionare le loro capacità di risoluzione dei problemi e a comprendere le tecniche di ML, come la regressione lineare e gli alberi decisionali
- Affronta i progetti di apprendimento automatico con obiettivi chiari, dai priorità alla qualità dei dati e perfeziona i modelli attraverso l'iterazione
- Tieni traccia dei tuoi progetti di apprendimento automatico con ClickUp, prova diverse tecniche e sfrutta gli strumenti di IA per semplificare le attività ripetitive
Perché iniziare con i progetti di apprendimento automatico?
Leggere di IA e algoritmi di apprendimento automatico può portarti solo fino a un certo punto; la vera comprensione viene dall'esperienza pratica. Quando si utilizzano strumenti di apprendimento automatico, si capisce come lavorano i diversi modelli, come i dati influenzano i risultati e come risolvere i problemi in tempo reale.
Ecco come il lavoro su progetti di apprendimento automatico può essere utile alla tua carriera:
- *trasforma la teoria in competenze reali: le tecniche di apprendimento automatico possono sembrare astratte finché non le vedi in azione. I progetti ti aiutano ad applicare ciò che stai imparando, facendo sì che tutto si metta in moto più velocemente
- Crea un portfolio che si distingua: se vuoi diventare un ingegnere di machine learning, ai reclutatori non interessa solo ciò che sai, ma anche ciò che hai costruito. I progetti pratici ti danno qualcosa di solido da mostrare
- Impara a risolvere le sfide del mondo reale: l'apprendimento automatico non consiste solo nello scegliere il modello giusto. Dovrai gestire dati disordinati, mettere a punto algoritmi di apprendimento profondo e risolvere errori (abilità che contano davvero nella pratica)
- Rendi l'apprendimento entusiasmante: la sola teoria può diventare noiosa in fretta. Ma se lavori su qualcosa di divertente, come rilevare email di spam o prevedere i prezzi futuri delle azioni, rimarrai motivato
- Abbraccia la versione di prova e l'errore: Nessuno ottiene il ML giusto al primo tentativo. I progetti ti danno uno spazio sicuro per sperimentare, sbagliare e imparare le abilità di apprendimento automatico
Quindi, invece di aspettare di sapere abbastanza per iniziare, scegli progetti di machine learning facili che ti appassionano e inizia a scrivere codice. Imparerai molto di più (e ti divertirai di più) a capire le cose man mano che procedi.
📖 Leggi di più: Come trovare lavoro nel campo dell'IA: ottieni il lavoro dei tuoi sogni
I 50 migliori progetti di machine learning per principianti
Iniziare a imparare a usare il machine learning potrebbe sembrare difficile all'inizio, ma i progetti giusti possono rendere il viaggio molto più facile. Aiutano a trasformare i concetti in abilità reali, consentendo al contempo di costruire un portfolio di machine learning impressionante. Esploriamo alcuni dei migliori progetti di machine learning che rendono l'apprendimento pratico e coinvolgente.
1. Classificazione dei fiori di iris
Il progetto Iris flower dataset è un classico dell'apprendimento automatico, perfetto per i principianti che vogliono imparare la classificazione. Si tratta di addestrare un modello per classificare i fiori di iris in tre specie (Setosa, Versicolor e Virginica) in base alle misure dei petali e dei sepali. Questo progetto offre un'eccellente introduzione alla visualizzazione dei dati, alla selezione delle funzionalità/funzioni e alla valutazione dei modelli.
🎯 Obiettivo: Comprendere i concetti di classificazione e imparare a valutare le prestazioni del modello utilizzando tecniche di accuratezza e visualizzazione.
2. Rilevamento di email di spam
Le email di spam sono fastidiose, ma come fa Gmail a sapere quali email inviare direttamente alla cartella dello spam? Questo progetto di ML prevede la creazione di un classificatore di email in grado di separare lo spam dai messaggi legittimi.
Lavorerai con set di dati reali relativi alle email, estrarrai funzionalità/funzioni utili dal testo e addestrerai un modello per rilevare lo spam in base a modelli nel testo.
🎯 Obiettivo: Imparare a elaborare e pulire i dati di testo e comprendere i classificatori ML come Naïve Bayes e la regressione logistica.
3. Sistema di raccomandazione di film
Le piattaforme di streaming come Netflix e Hulu si affidano a sistemi di raccomandazione per mantenere gli utenti coinvolti suggerendo film in base ai loro interessi. Questi sistemi analizzano i modelli di visualizzazione, confrontano le preferenze degli utenti e prevedono cosa potrebbe piacere a qualcuno in futuro.
In questo progetto, costruirai un sistema di raccomandazione di film utilizzando il set di dati MovieLens, che contiene migliaia di valutazioni degli utenti. Esplorerai diversi approcci come il filtraggio collaborativo e il filtraggio basato sui contenuti, entrambi ampiamente utilizzati nelle applicazioni del mondo reale.
🎯 Obiettivo: Comprendere come lavorano gli algoritmi di raccomandazione, capendo la differenza tra raccomandazioni basate sull'utente e raccomandazioni basate sull'elemento.
Ecco come apparirebbero il sistema di modellazione e i risultati per questo progetto:
✨ Curiosità: i dirigenti di Netflix hanno rivelato nel loro articolo di ricerca, The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation, che il loro sistema di raccomandazione basato sull'IA fa risparmiare all'azienda l'incredibile cifra di 1 miliardo di dollari all'anno.
4. Previsione dei prezzi delle case
Vi siete mai chiesti come i siti web immobiliari stimano i prezzi delle case? Questo progetto vi aiuta a costruire un modello che preveda il valore delle proprietà in base a fattori quali la posizione, il numero di camere da letto, la metratura e altro ancora.
La previsione del prezzo delle case è un classico esempio di analisi di regressione, ampiamente utilizzata nel settore immobiliare per aiutare acquirenti, venditori e investitori a prendere decisioni informate. Lavorerai con set di dati immobiliari, pulirai ed elaborerai i dati e utilizzerai l'apprendimento automatico per fare previsioni accurate.
🎯 Obiettivo: Comprendere la regressione lineare e altri modelli predittivi ed esplorare l'ingegneria delle funzionalità/funzioni per migliorare le previsioni.
5. Previsione dell'abbandono dei clienti
Le aziende non vogliono perdere clienti, ma come possono sapere se qualcuno sta per andarsene?
Aziende come Netflix e Spotify, e provider di telecomunicazioni utilizzano il machine learning per prevedere quando i clienti potrebbero annullare le loro sottoscrizioni.
Ecco un progetto di architettura di riferimento per il tuo progetto:
In questo progetto lavorerai con i dati dei clienti, come acquisti passati, modelli di utilizzo e reclami, per costruire un modello che preveda il tasso di abbandono. Capirai anche l'importanza della selezione delle funzionalità/funzioni nelle applicazioni aziendali.
🎯 Obiettivo: Imparare ad analizzare i dati dei clienti e i modelli di comportamento utilizzando modelli di classificazione come alberi decisionali e foreste casuali.
6. Riconoscimento di numeri scritti a mano
Devi essere abituato a firmare con il tuo nome su un touchscreen o a inserire un numero su un pad digitale. Ma come fanno le macchine a riconoscere questi input scritti a mano?
Questo progetto di apprendimento automatico si concentra sull'addestramento di un modello per il riconoscimento di cifre (0-9) da immagini scritte a mano. Utilizzerai il famoso dataset MNIST, che contiene migliaia di campioni di numeri scritti a mano, e addestrerai una rete neurale per classificarli correttamente.
🎯 Obiettivo: Lavorare con dati di immagini e reti neurali convoluzionali (CNN) per capire come le reti neurali elaborano i modelli visivi.
7. Rilevamento di fake news
Con l'esplosione dei contenuti online, le fake news si diffondono più velocemente che mai. L'apprendimento automatico può aiutare a distinguere tra notizie vere e false?
In questo progetto, addestrerai un modello per classificare gli articoli di notizie in base al loro contenuto, analizzando i modelli linguistici, l'uso delle parole e gli stili di scrittura. Utilizzando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), come la tokenizzazione e l'incorporamento di parole, costruirai uno strumento in grado di segnalare articoli potenzialmente fuorvianti, qualcosa su cui le piattaforme di social media e i fact-checker stanno attualmente lavorando attivamente.
🎯 Obiettivo: Imparare ad applicare tecniche di NLP per addestrare modelli di classificazione come Naïve Bayes e SVM per rilevare la disinformazione.
📖 Per saperne di più: i migliori corsi di IA per aiutarti a sviluppare le tue conoscenze in materia di IA
8. Analisi del sentiment nelle recensioni dei prodotti
Hai mai lasciato una recensione su Amazon o Yelp? Le aziende analizzano migliaia di recensioni per capire il grado di soddisfazione dei clienti e questo progetto ti insegna come costruire il tuo modello di analisi del sentiment.
Addestrerai un modello per classificare le recensioni dei prodotti come positive, negative o neutre analizzando il testo. Questo progetto è un ottimo modo per esplorare le tecniche di NLP e la classificazione del testo mentre si lavora con il feedback dei clienti del mondo reale.
🎯 Obiettivo: Capire come estrarre il sentimento da un testo usando tecniche NLP.
9. Generatore di dialoghi per film
Questo progetto si concentra sull'addestramento di un modello per generare dialoghi realistici di film, analizzando le sceneggiature di film famosi.
Lavorerai con tecniche di NLP per insegnare al tuo modello come parlano i caratteri, creando un narratore basato sull'IA. Che tu sia interessato alla scrittura creativa o al deep learning, questo è un modo affascinante per sperimentare la narrazione e la creazione di dialoghi generati dall'IA.
🎯 Obiettivo: Lavorare con dati sequenziali e modelli di linguaggio naturale e addestrare una rete neurale ricorrente (RNN) per generare testo.
10. Riconoscimento dei segnali stradali
Le auto a guida autonoma si affidano all'IA per riconoscere istantaneamente i segnali stradali. Questo progetto prevede l'addestramento di un modello per classificare diversi segnali stradali utilizzando dati di immagini.
Utilizzerai reti neurali convoluzionali (CNN), una potente tecnica di deep learning per l'elaborazione delle immagini, per insegnare a un modello a vedere e identificare correttamente i segnali stradali. Se sei interessato all'IA per i veicoli autonomi, questo progetto è un ottimo punto di partenza.
🎯 Obiettivo: Imparare come i modelli di riconoscimento delle immagini elaborano i dati visivi e addestrare una CNN a classificare i segnali stradali in base alle loro funzionalità/funzioni.
11. Tracker fitness personalizzato
Le app per il fitness non si limitano a contare i passaggi, ma analizzano la tua attività e forniscono consigli personalizzati per l'allenamento.
Se ti piace il fitness o sei semplicemente curioso di sapere come l'IA possa essere applicata alla tecnologia sanitaria, puoi costruire un modello di apprendimento automatico che preveda il consumo di calorie o suggerisca esercizi basati sui dati dell'utente. Questo progetto è un'ottima introduzione all'analisi delle serie temporali e alla modellazione predittiva.
🎯 Obiettivo: Lavorare con dati sanitari e di fitness in serie temporali e addestrare un modello per analizzare le tendenze dell'allenamento e formulare raccomandazioni.
12. Previsione del prezzo delle azioni
I prezzi delle azioni fluttuano in base a innumerevoli fattori, come la performance dell'azienda, gli eventi globali e il sentiment degli investitori. È possibile costruire un modello per analizzare i prezzi storici delle azioni e prevedere i movimenti futuri utilizzando analisi delle serie temporali e modelli di regressione.
🎯 Obiettivo: Imparare come i modelli di ML gestiscono i dati finanziari e identificare i modelli che i trader utilizzano per prendere decisioni.
📖 Per saperne di più: Come utilizzare l'IA per le ricerche di mercato
13. Riconoscimento delle specie animali
Identificare le specie selvatiche dalle immagini è un'attività fondamentale per gli ambientalisti e i ricercatori. Questo progetto prevedeva l'addestramento di un modello di apprendimento automatico per classificare gli animali in base alle loro caratteristiche fisiche. Lavorando con set di dati sulla biodiversità, esplorerai come l'IA può aiutare nel monitoraggio della fauna selvatica, nella ricerca e nel lavoro richiesto per la sua conservazione.
🎯 Obiettivo: Sviluppare un modello di addestramento per classificare diverse specie ed esplorare come l'IA contribuisce alla ricerca ecologica e alla conservazione.
14. Previsione di sopravvivenza sul Titanic
Il disastro del Titanic è uno degli eventi storici più noti, ma se si potesse prevedere chi sarebbe sopravvissuto?
Questo progetto prende i dati reali dei passeggeri, come età, sesso, classe del biglietto e tariffa, e allena un modello per determinare le probabilità di sopravvivenza. Avrai un'esperienza pratica lavorando con dati strutturati, ripulendoli e applicando algoritmi di classificazione per scoprire modelli nei tassi di sopravvivenza.
🎯 Obiettivo: Imparare a pulire e pre-elaborare set di dati reali e applicare modelli di classificazione come la regressione logistica e gli alberi decisionali.
15. Selezionatore di curriculum basato sull'IA
In questo progetto, costruirai un modello di apprendimento automatico che scansiona i curriculum e li classifica in base alla rilevanza rispetto alla descrizione di un lavoro. Lavorando con la PNL e l'analisi delle parole chiave, potrai dare un'occhiata dietro le quinte a come funziona il software di assunzione (e come batterlo!).
🎯 Obiettivo: Elaborare e analizzare i dati di testo dei curriculum e abbinare le competenze alle descrizioni delle mansioni utilizzando tecniche di NLP.
16. Previsione della qualità del vino
Vuoi analizzare la qualità del vino in base a fattori quali acidità, contenuto di zucchero e livelli di alcol? Analizza un set di dati contenente le proprietà chimiche di diversi vini e addestra un modello di apprendimento automatico per prevedere la qualità del vino in base alle valutazioni degli esperti. Tali progetti sono ampiamente utilizzati nell'industria alimentare e delle bevande per mantenere il controllo della qualità.
🎯 Obiettivo: Lavorare con set di dati strutturati relativi alle proprietà chimiche per capire come viene utilizzato l'ML nell'industria alimentare e delle bevande.
17. Riconoscimento dell'attività umana
Le app per il fitness e gli smartwatch utilizzano sensori per monitorare le attività umane come camminare, correre e dormire. Questo progetto prevede l'addestramento di un modello ML per riconoscere diverse attività sulla base dei dati dei sensori provenienti da accelerometri e giroscopi. Imparerai come i dispositivi indossabili utilizzano l'IA per monitorare il fitness e le routine quotidiane.
🎯 Obiettivo: Addestrare un modello di classificazione per identificare le attività umane.
18. Previsione del tasso di interesse
I tassi di interesse fluttuano in base all'inflazione, alle tendenze di mercato e alle politiche della banca centrale. Gli istituti finanziari utilizzano modelli di apprendimento automatico per prevedere questi movimenti e adeguare le loro strategie di prestito.
Qui lavorerai con dati finanziari e svilupperai un modello di regressione che prevede l'andamento dei tassi di interesse. È un ottimo modo per esplorare i dati delle serie temporali e capire come vengono fatte le previsioni economiche.
🎯 Obiettivo: Addestrare un modello di regressione per prevedere le variazioni dei tassi di interesse.
19. Identificazione delle specie vegetali
Botanici, ricercatori e persino hobbisti hanno spesso bisogno di identificare le specie di piante solo dalle immagini. Con l'apprendimento automatico, è possibile costruire un modello che riconosce le specie di piante in base alla forma, alla consistenza e al colore delle foglie. Questo progetto prevede l'utilizzo di tecniche di visione artificiale per addestrare un classificatore in grado di classificare diverse piante.
🎯 Obiettivo: Lavorare con la classificazione delle immagini e modelli di deep learning per identificare le specie vegetali dalle immagini.
20. Ottimizzazione del prezzo al dettaglio
I rivenditori devono adeguare frequentemente i prezzi dei prodotti in base alla domanda del mercato, ai prezzi della concorrenza e al comportamento dei clienti. È possibile semplificare questo processo costruendo un modello che preveda i prezzi ottimali dei prodotti analizzando le tendenze dei prezzi e i dati commerciali. Le aziende utilizzano modelli di apprendimento automatico simili per attuare strategie di determinazione dinamica dei prezzi, massimizzando i profitti e rimanendo competitive.
🎯 Obiettivo: Addestrare un modello per consigliare adeguamenti dei prezzi in base alla domanda.
21. Previsione dell'idoneità al prestito
In questo progetto analizzerai dati finanziari reali e addestrerai un modello per determinare l'idoneità dei richiedenti al prestito. Questo ti aiuterà a capire come funziona la valutazione del rischio di credito e il ruolo del ML nelle decisioni di prestito.
🎯 Objective: Addestrare un modello per classificare i richiedenti di prestito come idonei o non idonei e capire come viene effettuata la valutazione del rischio nel settore bancario
22. Previsione della domanda di inventario
I rivenditori e i magazzini devono gestire le scorte in modo efficiente per evitare di avere troppe o troppo poche scorte. Questo progetto si concentra sull'utilizzo dell'apprendimento automatico per analizzare i dati commerciali passati, le tendenze stagionali e i fattori esterni (come le vacanze) per costruire un modello di previsione della domanda.
Questo modello aiuta le aziende a ottimizzare la propria catena di fornitura e a migliorare la soddisfazione del cliente.
🎯 Obiettivo: Lavorare con tecniche di previsione delle serie temporali in ML.
23. Chatbot IA per le FAQ
I chatbot sono ovunque, dai siti web di assistenza clienti alle app mobili. Ma come fanno a capire e rispondere alle domande?
In questo progetto, costruirai un semplice chatbot basato sull'IA che risponde alle domande più frequenti. Addestrando il tuo modello con un set di dati di domande e risposte comuni, creerai un bot in grado di rispondere correttamente alle query degli utenti.
🎯 Obiettivo: Addestrare un chatbot utilizzando tecniche di classificazione del testo per comprendere ed elaborare le query degli utenti.
📖 Per saperne di più: Casi d'uso e applicazioni dell'IA per i team aziendali
24. Rilevamento delle chiamate spam
Se il tuo telefono squilla ed è "Scam Likely", devi ringraziare l'IA per questo avviso. Le società di telecomunicazioni utilizzano l'apprendimento automatico per rilevare e bloccare le chiamate spam prima che ti infastidiscano.
In questo progetto, costruirai un modello ML che analizzi i modelli di chiamata, la durata e i report degli utenti per segnalare le chiamate indesiderate.
🎯 Objective: Addestrare un modello per identificare le chiamate spam.
25. Risoluzione di equazioni matematiche scritte a mano
Hai mai desiderato che un computer potesse risolvere i tuoi compiti di matematica scritti a mano? Questo progetto si occupa proprio di questo.
Allenando un modello di deep learning per riconoscere numeri, simboli ed equazioni dalle immagini, potrai farti un'idea di come l'IA legge e interpreta la scrittura a mano, proprio come app come Photomath.
🎯 Objective: Addestrare un modello per riconoscere cifre e simboli e imparare come l'IA elabora i dati visivi per la risoluzione dei problemi.
26. Classificazione dei generi musicali
Come fanno app come Spotify a sapere all'istante se una canzone appartiene al rock, al jazz o all'hip-hop? Non è magia, è apprendimento automatico! Questo progetto ti permette di addestrare un modello per classificare le canzoni in generi come rock, jazz o hip-hop in base alle loro funzionalità audio.
Analizzando elementi come tempo, tonalità e ritmo, il tuo modello imparerà a distinguere diversi stili musicali.
🎯 Obiettivo: Capire come lavorare con dati audio e algoritmi di classificazione.
27. Previsione delle categorie dei video su YouTube
Ogni giorno vengono caricati milioni di video e YouTube sa sempre esattamente cosa vuoi guardare dopo. Questo è il machine learning al lavoro.
Questo progetto allena un modello per classificare i video in base al titolo, alla descrizione e ai metadati. Aiuta le piattaforme a organizzare i contenuti e a migliorare i consigli.
🎯 Objective: Addestrare un modello per classificare i video in categorie come istruzione, intrattenimento e tecnologia.
28. Raccomandazione di libri basata sull'IA
Scegliere il prossimo libro non deve essere un'impresa impossibile. Un sistema di raccomandazione basato sull'IA può suggerire libri in base alla cronologia di lettura, alle valutazioni e alle preferenze dell'utente.
Questo progetto ti aiuta ad addestrare un modello di apprendimento automatico che comprenda i modelli di ciò che piace alle persone, in modo molto simile agli algoritmi utilizzati in Kindle e Goodreads.
🎯 Objective: Addestrare un modello di raccomandazione utilizzando il filtraggio collaborativo per capire come l'IA personalizza le esperienze di lettura.
29. Previsione dell'esito delle partite sportive
Prevedere i risultati delle partite non è solo per i fan sfegatati. Gli analisti sportivi e le società di scommesse utilizzano l'IA per analizzare le partite passate, le statistiche dei giocatori e le prestazioni dei team per prevedere i risultati. Questo progetto fornisce un'esperienza pratica nell'analisi sportiva e aiuta a costruire un modello per fare previsioni basate sui dati.
🎯 Objective: Addestrare un modello di classificazione per prevedere i vincitori ed esplorare come l'IA migliora l'analisi e la previsione sportiva.
30. Previsioni meteo basate sull'IA
Le previsioni del tempo non si limitano a controllare il cielo per individuare le nuvole. L'apprendimento automatico può analizzare i modelli meteorologici storici e prevedere la temperatura, le precipitazioni e altre condizioni con una precisione impressionante.
Questo progetto riguarda la previsione meteo utilizzando l'algoritmo di regressione lineare e l'algoritmo di classificazione bayesiana.
🎯 Objective: Addestrare un modello per la previsione di temperatura e precipitazioni nell'atmosfera.
31. Quiz sulla personalità basato sull'IA
I quiz online sulla personalità possono sembrare divertenti, ma utilizzano anche tecniche scientifiche avanzate per ottenere risultati accurati. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare le risposte ai sondaggi per determinare i tratti della personalità, rendendoli utili per tutto, dall'orientamento professionale alle app di incontri.
Questo progetto prevede l'addestramento di un modello utilizzando il clustering K-Means, una tecnica di apprendimento automatico non supervisionato, per riconoscere modelli nei dati dei sondaggi e classificare diversi tipi di personalità.
🎯 Obiettivo: Creare un modello di apprendimento automatico per classificare i tratti della personalità e condurre un'analisi comportamentale
32. Classificazione dei reclami dei clienti
A nessuno piace spulciare tra le infinite lamentele dei clienti e le aziende hanno bisogno di un modo efficiente per gestirle. L'apprendimento automatico rende tutto più semplice, classificando i reclami in categorie come problemi di fatturazione, difetti del prodotto o problemi di assistenza.
Questo progetto si concentra sull'addestramento di un modello che automatizza la classificazione dei reclami, rendendo il supporto clienti più veloce ed efficiente.
🎯 Objective: Imparare a usare la PNL per classificare i reclami in diverse categorie.
33. Analisi delle tendenze dei social media basata sull'IA
Tenere il passo con le tendenze dei social media è un lavoro a tempo pieno, ma l'IA può fare il lavoro pesante. Questo progetto costruisce un modello che tiene traccia degli argomenti di tendenza, analizza i sentimenti degli utenti e identifica i modelli tra le piattaforme.
Aziende, influencer e addetti al marketing possono utilizzare queste informazioni per essere sempre un passo avanti.
🎯 Objective: Lavoro con dati dei social media in tempo reale e modelli NLP e addestramento di un sistema di IA per rilevare tendenze ed eseguire analisi del sentiment.
34. Riepilogo/riassunto automatico dei video
Non hai abbastanza tempo per guardare un video completo? Gli strumenti di IA e ML possono estrapolare i momenti chiave per te. Questo progetto allena un modello per analizzare video lunghi e generare riepiloghi/riassunti, rendendo più facile mettersi al passo con notizie, conferenze o contenuti di tendenza.
🎯 Objective: Lavorare con set di dati video e modelli di deep learning per addestrare un sistema di IA a identificare ed estrarre segmenti importanti.
35. Suggerimenti di interior design basati sull'IA
Decorare uno spazio può essere opprimente: troppe scelte e troppo poco tempo. Questo progetto costruisce un modello di IA che suggerisce mobili, combinazioni di colori e layout basati sulle immagini della stanza e sulle preferenze dell'utente.
🎯 Objective: Lavorare con modelli di riconoscimento delle immagini e di trasferimento dello stile e costruire un modello ML per suggerire decorazioni basate sulle tendenze del design.
36. Completamento automatico del codice basato sull'IA
Scrivere codice può essere ripetitivo, ma l'IA può renderlo più fluido. Questo progetto allena un modello per suggerire frammenti di codice pertinenti durante la digitazione, rendendo la programmazione più veloce e riducendo gli errori.
🎯 Objective: Train an AI project management model for contextual code predictions by using large code repositories and programming datasets.
37. Analisi del sentiment delle recensioni dei film
Questo progetto costruisce un modello di analisi del sentiment che classifica le recensioni dei film come positive, neutre o negative. È un ottimo modo per iniziare con l'elaborazione del linguaggio naturale e vedere come l'IA interpreta le emozioni umane nel testo.
🎯 Objective: Elaborare grandi set di dati di recensioni di film e addestrare un modello di analisi del sentiment utilizzando tecniche di NLP
38. Previsione dei ritardi dei voli
Questo progetto prevede l'analisi dei dati di volo passati per prevedere se un volo sarà in orario o in ritardo. Utilizzando informazioni quali le condizioni meteorologiche, l'orario di partenza e la cronologia della compagnia aerea, si addestrerà un modello che aiuterà i viaggiatori a prendere decisioni migliori in materia di pianificazione.
🎯 Objective: Addestrare un modello per classificare i voli come in orario o in ritardo e imparare come l'IA viene utilizzata nel settore dell'aviazione per la programmazione e la logistica.
39. Sistema di didascalie delle immagini
Questo progetto crea un modello di deep learning che genera didascalie per le immagini, rendendole ricercabili e accessibili agli utenti ipovedenti. La modalità ML prende un'immagine come input e genera una didascalia descrittiva. Combina la visione artificiale (per comprendere l'immagine) e la PNL naturale (per generare testo).
🎯 Objective: Addestrare un modello per generare didascalie dal suono naturale per le immagini.
40. Previsione di diagnosi mediche
L'apprendimento automatico sta avendo un impatto reale nel settore sanitario, soprattutto nell'individuazione precoce delle malattie. Questo progetto prevede l'addestramento di un modello per analizzare i dati dei pazienti, come sintomi, anamnesi e risultati dei test, per prevedere potenziali condizioni. Imparerai come i modelli di ML analizzano i dati con tecniche come alberi decisionali, foreste casuali o reti neurali.
🎯 Objective: Lavoro con set di dati medici strutturati e creazione di un modello per la classificazione delle malattie in base ai sintomi e ai risultati dei test.
41. Prova virtuale basata sull'IA per lo shopping
Lo shopping online è comodo, ma se potessi vedere come ti stanno i vestiti o gli accessori prima di acquistarli? Questo progetto costruisce un modello di visione artificiale che consente agli utenti di caricare una foto e provare virtualmente diversi stili. Utilizza la visione artificiale e il deep learning per mappare i prodotti sull'immagine o sul video di una persona in tempo reale.
🎯 Objective: Lavoro con modelli di elaborazione delle immagini e riconoscimento facciale.
42. Traduttore di lingue basato sull'IA
Se hai mai usato un traduttore online e ti sei ritrovato con qualcosa di completamente sbagliato, sai quanto può essere complicata la conversione linguistica. Questo progetto si concentra sulla costruzione di un modello di traduzione che comprenda effettivamente il contesto, non solo scambi parola per parola. Utilizza la traduzione automatica neurale (NMT), che si basa su modelli di deep learning.
🎯 Objective: Acquisire esperienza pratica con tecniche di deep learning come i trasformatori.
43. Assistente per la casa intelligente basato sull'IA
I dispositivi per la casa intelligente sono fantastici, ma se fossero davvero intelligenti? Questo progetto porta l'automazione a un livello superiore creando un assistente che impara le tue abitudini, regolando le luci, impostando le temperature e persino preparando il caffè prima che ti svegli. Imparerai come lavorano i modelli di apprendimento automatico sul riconoscimento vocale (NLP), il rilevamento dell'intento, l'autenticazione vocale e l'apprendimento adattivo.
🎯 Objective: Lavoro con API di dispositivi smart home reali e addestramento di un modello per riconoscere e prevedere le routine dell'utente.
44. Podcast riepilogatore basato sull'IA
I podcast sono pieni di ottimi contenuti, ma chi ha il tempo di ascoltare ore di audio solo per trovare gli elementi chiave? Questo progetto crea un'IA che ascolta per te, individuando i punti più importanti e fornendo un breve riepilogo/riassunto di facile comprensione. Elabora gli input audio, trascrive il parlato in testo ed estrae le informazioni chiave utilizzando tecniche di NLP.
🎯 Objective: Convertire il parlato in testo utilizzando tecniche avanzate di elaborazione audio.
45. Strumento di trascrizione da voce a testo
Trascrivere l'audio manualmente è noioso e anche i tradizionali strumenti di conversione della voce in testo possono avere difficoltà con accenti diversi, rumore di fondo e più parlanti.
Questo progetto si concentra sullo sviluppo di un solido modello di trascrizione che converta accuratamente il parlato in testo, gestendo al contempo sfide come conversazioni sovrapposte e vari dialetti. Utilizza reti neurali profonde (DNN) o reti neurali ricorrenti (RNN) per comprendere i fonemi (unità sonore di base).
Dalla generazione di sottotitoli per i video all'assistenza nella presa di note, questo sistema di IA rende i contenuti parlati più accessibili.
🎯 Objective: Implementare modelli di deep learning per il riconoscimento vocale e migliorare la precisione filtrando il rumore di fondo e distinguendo tra i parlanti.
46. Pianificatore di itinerari di viaggio
Pianificare un viaggio può essere faticoso tanto quanto il viaggio stesso: trovare i posti migliori da visitare, gestire gli orari e assicurarsi che tutto vada per il verso giusto.
Questo progetto crea un assistente di viaggio con IA che crea itinerari personalizzati in base alle preferenze, al budget e al programma del viaggiatore. Può suggerire le migliori attrazioni, ristoranti e attività ottimizzando il tempo di viaggio e il budget. Il pianificatore richiederà filtraggio collaborativo e filtraggio basato sul contenuto per suggerire luoghi, ristoranti e attività.
🎯 Objective: Raccogliere dati rilevanti per ottenere informazioni su destinazioni, alloggi e attività e implementare un sistema di raccomandazione che suggerisca itinerari personalizzati.
47. Sistema di cassa del supermercato basato sull'IA
Le casse automatiche dovrebbero essere veloci, ma la scansione di ogni singolo elemento richiede comunque tempo. E se l'IA potesse riconoscere i prodotti senza codici a barre?
Questo progetto mira a risolvere il problema creando un sistema automatizzato che velocizzi il checkout identificando i prodotti in base a forma, colore e confezione. Il sistema utilizza la visione artificiale per identificare i prodotti.
🎯 Objective: Raccogliere ed etichettare immagini di diversi prodotti e addestrare un modello a riconoscere gli elementi da più angolazioni.
48. Sistema automatico di valutazione dei saggi
La correzione dei temi è una di quelle attività che richiede un'eternità e, siamo sinceri, non è la cosa più eccitante del mondo. Questo progetto consiste nell'addestrare un modello per valutare i temi in base alla grammatica, alla struttura e alla chiarezza. Utilizza macchine a vettori di supporto (SVM), foreste casuali o reti neurali per prevedere i punteggi dei temi.
Il risultato è che gli insegnanti possono valutare più velocemente e gli studenti possono ricevere un feedback più rapido.
🎯 Objective: Addestrare un modello di machine learning per analizzare la qualità e la coerenza della scrittura.
49. Suggerimento di ricetta basato sull'IA
Questo progetto crea un modello che prende un elenco di ingredienti disponibili e consiglia ricette utilizzando tecniche di NLP. L'IA scansiona un database di ricette, trova le migliori corrispondenze e suggerisce i pasti, rendendo le decisioni in cucina molto più facili.
Per questo progetto è possibile utilizzare tecniche di apprendimento automatico basate sul filtraggio collaborativo (identificazione di utenti con profili di gusto simili) e sul filtraggio basato sul contenuto (raccomandazioni basate sugli attributi delle ricette).
🎯 Objective: Train a recommendation model for personalized cooking suggestions.
50. Riconoscimento delle emozioni vocali in tempo reale
Il linguaggio umano è più di semplici parole; trasmette emozioni. Questo progetto prevede l'addestramento di un modello di IA per analizzare il tono di voce, l'intonazione e i modelli di discorso per rilevare emozioni come felicità, frustrazione o tristezza. È utile per l'analisi del servizio clienti, il monitoraggio della salute mentale e gli assistenti basati sull'IA.
🎯 Objective: Lavoro con set di dati vocali ed estrazione di funzionalità audio e addestramento di un modello per classificare le emozioni nelle conversazioni in tempo reale.
Come affrontare i progetti di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico non è solo codice. Un piano chiaro ti aiuta a rimanere concentrato, dalla raccolta dei dati all'implementazione di un modello che fornisce risultati. Con l'approccio e la strategia giusti, puoi dedicare meno tempo alle attività noiose e più tempo a perfezionare il tuo modello.
🧠 Lo sapevi? Quasi l'87% dei progetti di data science non arriva mai alla produzione! Con la complessità dell'apprendimento automatico e le infinite decisioni sugli strumenti, non sorprende che molti rimangano bloccati prima ancora di decollare.
Passaggio 1: identificare il problema
La definizione del problema pone solide basi per tutti i passaggi successivi, dalla preparazione dei dati e dalle tecniche di modellazione all'impostazione di aspettative realistiche per un esito positivo.
Pertanto, prima di codificare, è essenziale avere una comprensione cristallina di ciò che si intende ottenere.
- L'attività è basata sulla previsione, sulla ricerca di modelli o sul processo decisionale?
- Qual è l'applicazione nel mondo reale o l'obiettivo aziendale?
- Da fare: Quali vincoli hai (precisione, interpretabilità, risorse)?
Una definizione del problema ben strutturata mantiene il progetto focalizzato ed evita inutili complessità. Ma siamo onesti: mantenere tutto strutturato fin dall'inizio non è sempre facile.
ClickUp è l'app Tutto per il lavoro, progettata per semplificare anche i progetti più complessi. Invece di destreggiarti tra più strumenti, puoi utilizzare la piattaforma di sviluppo software all-in-one per mappare l'intero progetto di machine learning in un unico posto, mantenendo tutto organizzato e il tuo team allineato.
Con ClickUp Docs, puoi:
- *definisci l'ambito del tuo progetto: Delinea chiaramente il problema, gli obiettivi e i vincoli chiave in un documento strutturato
- *collaborazione in tempo reale: condivisione di idee, commenti e perfezionamento degli obiettivi con il team in tempo reale
- *trasforma le idee in azione: converti facilmente sezioni del tuo documento in attività, assicurandoti che ogni intuizione porti a uno stato
Passaggio 2: raccogliere e preparare i dati
I dati sono alla base di qualsiasi progetto di apprendimento automatico. Se i dati sono disordinati o irrilevanti, anche i migliori algoritmi non saranno di aiuto. Ecco perché preparare correttamente i dati è uno dei passaggi più importanti. In questo modo il modello apprende da informazioni di alta qualità ed è in grado di fare previsioni accurate.
Come preparare ed elaborare i dati per l'apprendimento automatico:
- 📊 Trova il set di dati giusto: puoi ottenere dati da fonti online, registri aziendali, API o persino raccoglierli tu stesso. Assicurati solo che siano rilevanti per il tuo problema e che contengano abbastanza esempi da cui imparare
- 🔍 Correggi i valori mancanti: i dati del mondo reale sono spesso disordinati. Alcune voci potrebbero essere vuote o errate. Dovrai rimuoverle, inserirle o stimare quali dovrebbero essere
- 🧹 Pulire e formattare i dati: Assicurarsi che tutto sia nel formato corretto. Le date devono avere lo stesso aspetto, il testo deve essere coerente e le voci duplicate devono essere rimosse
- Rendere i dati più utili: A volte, è necessario modificare i dati per renderli più utili. Ad esempio, se si conosce l'anno di nascita di una persona, è possibile trasformarlo nella sua età, che potrebbe essere più utile per le previsioni
Sembra molto? Può essere. Ma non è necessario gestire tutto manualmente. Le liste di controllo ClickUp tengono traccia di ogni passaggio (raccolta dati, pulizia, formattazione) in modo che nulla venga trascurato. Basta spuntare le cose man mano che si procede.
Puoi anche utilizzare gli stati personalizzati per organizzare il flusso di lavoro. Etichetta le attività come "Dati grezzi", "Pulizia in corso" e "Pronto per la formazione", in modo che tutti sappiano esattamente a che punto sono le cose a colpo d'occhio.
Passaggio 3: scegliere gli strumenti e le tecnologie giusti
Bene, ora che i dati sono puliti e pronti per essere utilizzati, è il momento di decidere quali strumenti e tecnologie ti aiuteranno a costruire e addestrare il tuo modello.
La scelta giusta dipende dal tipo di problema che stai risolvendo, dalla complessità dei tuoi dati e dalla tua familiarità con i diversi framework di machine learning.
Scegliere gli strumenti giusti fin dall'inizio rende lo sviluppo più agevole e ti aiuta a concentrarti sulla risoluzione del problema piuttosto che sulla configurazione. I progetti di apprendimento automatico richiedono in genere:
- Un linguaggio di programmazione
- Librerie per la manipolazione dei dati, la visualizzazione e la creazione di modelli
- Un ambiente di sviluppo in cui è possibile scrivere e testare il codice
Ecco un breve promemoria degli strumenti comunemente usati e per cosa sono più adatti:
| Strumento | Categoria | Caso d'uso |
| TensorFlow | Libreria | Creazione e addestramento di modelli di deep learning |
| scikit-learn | Libreria | Algoritmi classici di apprendimento automatico |
| Jupyter Notebook | IDE | Esplorazione, visualizzazione e prototipazione dei dati |
| Panda | Libreria | Manipolazione e pre-elaborazione dei dati |
| Matplotlib | Libreria | Creazione di grafici e visualizzazioni |
Fortunatamente, ClickUp Integrations supporta oltre 1.000 strumenti di lavoro, quindi non dovrai perdere tempo a saltare da una piattaforma all'altra. Puoi connettere AWS, Microsoft Azure, TensorFlow, scikit-learn e altro, direttamente all'interno della tua area di lavoro.
Hai bisogno di importare set di dati dal cloud? Sincronizzazione con AWS o Azure. Sperimentazioni in corso? Monitoraggio delle versioni dei modelli con TensorFlow. Qualunque strumento tu stia utilizzando, ClickUp li riunisce in modo da poter gestire tutto da un unico posto senza ulteriori problemi.
Passaggio 4: progettare l'architettura del modello
Qui è dove si forma il modo in cui il modello apprende dai dati. Un modello ben progettato cattura modelli importanti senza essere eccessivamente complesso, rendendolo efficace ed efficiente.
🧐 Scegli il tipo di modello giusto: Per prima cosa, cerca di capire che tipo di problema stai risolvendo
| Problema | Tecniche di apprendimento automatico |
| Classificazione (ad esempio, rilevamento di spam, rilevamento di frodi) | Regressione logistica, alberi decisionali e reti neurali |
| Regressione (ad esempio, previsione del prezzo delle case, previsione delle azioni) | Regressione lineare, foreste casuali e gradient boosting |
| Clustering (ad esempio, segmentazione dei clienti) | K-Means e clustering gerarchico |
⚙️ Inizia in modo semplice e aumenta la complessità: inizia con un algoritmo di base come la regressione logistica o gli alberi decisionali. Se la precisione non è sufficiente, passa a modelli più complessi come il gradient boosting o le reti neurali
🎯 Scegli le funzionalità/funzioni più importanti: il tuo set di dati potrebbe avere molte colonne, ma non tutte sono utili. Se stai prevedendo i prezzi delle case, la posizione e la metratura sono più utili del colore della vernice. Rimuovere i dati non necessari rende il modello più efficiente
💡Suggerimento da professionista: usa le dipendenze delle attività di ClickUp per mappare ogni fase dello sviluppo del modello, in modo che il tuo team sappia cosa deve accadere prima di andare avanti!
Passaggio 5: addestrare e mettere a punto il modello
Finora ti sei preparato, raccogliendo dati, scegliendo gli strumenti giusti e progettando il modello. Ma un modello ben progettato è inutile se non sa dare un senso ai dati. L'addestramento è ciò che lo trasforma da un indovino casuale in qualcosa in grado di riconoscere schemi e fare previsioni.
- Dividi correttamente i dati: non vuoi che il tuo modello memorizzi solo ciò che vede; deve fare buone previsioni sui nuovi dati. Ecco perché i set di dati sono solitamente divisi in: Set di addestramento: dove il modello apprende i modelli Set di convalida: utilizzato per modificare le impostazioni ed evitare l'overfitting Set di test: il controllo finale per vedere come si comporta su dati non visti
- Set di addestramento: dove il modello apprende i modelli
- Set di convalida: utilizzato per modificare le impostazioni ed evitare l'overfitting
- Set di prova: il controllo finale per vedere come si comporta con dati non visti
- Inserisci i dati nel modello: Il tuo modello riceve input, fa una previsione e la confronta con la risposta effettiva. Se sbaglia (cosa che accadrà all'inizio), regola le sue impostazioni interne per migliorare
- Allenati in cicli: il modello passa più volte attraverso i dati, perfezionandosi dopo ogni ciclo. Troppo pochi passaggi e non imparerà molto; troppi e potrebbe semplicemente memorizzare i dati invece di comprenderli
- Set di addestramento: dove il modello apprende i modelli
- Set di convalida: utilizzato per modificare le impostazioni ed evitare l'overfitting
- Set di prova: il controllo finale per vedere come funziona su dati non visti
L'addestramento del modello non è un processo terminato una volta per tutte. Se il modello non funziona bene, potrebbe essere necessario regolare le impostazioni del modello (ovvero gli iperparametri), provare un algoritmo diverso o persino tornare indietro e migliorare i dati. Si tratta di una versione di prova, di errori e miglioramenti.
Vuoi monitorare le prestazioni dei modelli di ML in tempo reale? Prova ClickUp Dashboards. Con oltre 50 widget personalizzati, queste dashboard personalizzate rendono più facile monitorare lo stato del tuo progetto e le sue prestazioni in tempo reale. Questo aiuta a fare iterazioni istantanee per aumentare l'efficienza del team e la soddisfazione del cliente.
Impara come impostare la tua dashboard in ClickUp!👇
💡 Suggerimento: Monitorare manualmente ogni esperimento, ogni modifica agli iperparametri e ogni metrica di precisione? È un mal di testa di cui non hai bisogno. I campi personalizzati di ClickUp ti consentono di registrare metriche chiave come precisione, richiamo e punteggio F1 direttamente nella visualizzazione delle attività, in modo da avere sempre un quadro chiaro di ciò che funziona e ciò che non funziona, senza dover scavare in infiniti quaderni.
Passaggio 6: implementazione per l'uso nel mondo reale
Costruire un ottimo modello è entusiasmante, ma il vero impatto arriva quando le persone possono effettivamente utilizzarlo. L'implementazione è il passaggio in cui il modello passa da esperimento a strumento pratico, effettuando previsioni su dati in tempo reale. Questo passaggio garantisce che il modello sia accessibile, efficiente e integrato nel sistema dove è necessario.
L'implementazione di modelli di apprendimento automatico comporta molte parti in movimento, ma il software di project management ClickUp rende facile tenere sotto controllo ogni attività grazie agli strumenti di visualizzazione:
- *bacheche Kanban: spostare facilmente le attività attraverso fasi come "Configurazione", "Test" e "Live" con una semplice interfaccia drag-and-drop. Vedere rapidamente cosa è in corso, cosa è completato e cosa richiede ancora attenzione
- vista Gantt :* Disposizione dell'intera sequenza di distribuzione, monitoraggio delle dipendenze e regolazione delle pianificazioni in tempo reale. Identificazione di potenziali colli di bottiglia e garanzia che le attività cardine vengano svolte senza ritardi
- Vista Sequenza: Panoramica strutturata di tutte le attività, completate, in corso e imminenti. Condivisione degli aggiornamenti con il team e informazioni immediate per gli interessati
ClickUp ti offre una istantanea in tempo reale della tua implementazione, così non dovrai solo incrociare le dita e sperare per il meglio. Tutto rimane sotto controllo e non ci sono sorprese dell'ultimo minuto.
📖 Ulteriori informazioni: Apprendimento automatico supervisionato vs. non supervisionato
Passaggio 7: monitorare, aggiornare e migliorare
Congratulazioni! Il tuo modello è attivo e sta facendo previsioni, ma il tuo lavoro è ben lungi dall'essere terminato.
Nel corso del tempo, i dati cambiano, le tendenze cambiano e un modello un tempo accurato può iniziare a commettere errori. Per mantenerlo affidabile, è necessario monitorarne le prestazioni, aggiornarlo con dati freschi e apportare miglioramenti basati sul feedback del mondo reale.
- Monitoraggio regolare delle prestazioni: Monitoraggio delle metriche chiave come accuratezza e precisione. Se iniziano a diminuire, è segno che il modello ha bisogno di attenzione
- Raccogli il feedback degli utenti: gli utenti reali possono individuare problemi che le metriche potrebbero non rilevare. Presta attenzione alle loro intuizioni e usale per migliorare il tuo modello
- Riqualifica e perfeziona: che si tratti di modificare le impostazioni, aggiungere nuovi dati o persino passare a un approccio diverso, gli aggiornamenti periodici mantengono efficace il tuo modello
- Tieni informate le parti interessate: se il tuo modello influisce sulle decisioni o sull'esperienza degli utenti, comunica gli aggiornamenti principali in modo che tutti sappiano cosa aspettarsi
Un modello non è qualcosa che si costruisce una volta per tutte e poi si dimentica. ClickUp Recurring Reminders può aiutarti a programmare controlli regolari per il monitoraggio delle prestazioni, l'aggiornamento dei dati e l'aggiornamento del modello secondo necessità. In questo modo, il modello rimane accurato, si adatta alle nuove tendenze e continua a fornire un valore reale.
📮ClickUp Insight: I team con prestazioni scarse sono 4 volte più propensi a destreggiarsi con più di 15 strumenti, mentre i team con prestazioni elevate mantengono l'efficienza limitando il loro toolkit a 9 o meno piattaforme. Ma che ne dite di utilizzare una sola piattaforma?
Essendo l'app per il lavoro che fa tutto, ClickUp riunisce attività, progetti, documenti, wiki, chat e chiamate in un'unica piattaforma, completa di flussi di lavoro basati sull'IA. Pronto a lavorare in modo più intelligente? ClickUp funziona per ogni team, rende visibile il lavoro e ti permette di concentrarti su ciò che conta mentre l'IA si occupa del resto.
Consigli per principianti
L'apprendimento automatico è un viaggio e capire bene le basi fa la differenza. Un po' di piano e la giusta mentalità fanno molta strada. Ecco alcuni consigli chiave da tenere a mente.
- Definisci chiaramente il tuo problema: non affrettarti a scrivere il codice. Prenditi il tempo necessario per capire cosa stai risolvendo, il tipo di dati che hai e l'approccio migliore per affrontarlo. Un obiettivo ben definito evita di sprecare lavoro richiesto
- Concentrati sulla qualità dei dati: un ottimo modello non può correggere dati errati. Dati puliti, pertinenti e ben strutturati sono più importanti della complessità dell'algoritmo. Dedica del tempo alla pre-elaborazione e alla selezione delle funzionalità/funzioni giuste
- Sfruttare l'IA per l'efficienza: L'intelligenza artificiale può velocizzare tutto, dalla regolazione degli iperparametri all'automazione dei flussi di lavoro. Utilizzare le piattaforme IA per analizzare i dati, scoprire modelli e prendere decisioni informate più velocemente
ClickUp Brain, ad esempio, agisce come un assistente intelligente per esercitarsi nell'apprendimento automatico. Riepiloga gli aggiornamenti, organizza i dati del progetto e automatizza le attività di routine, in modo da potersi concentrare sulla costruzione del modello.
- *il debug fa parte del processo: se il tuo modello non funziona bene, controlla se ci sono problemi comuni come overfitting, perdita di dati o dati sbilanciati. Sperimentare tecniche diverse migliorerà le tue capacità
- Documenta tutto: potresti pensare di ricordare ogni esperimento, modifica e risultato, ma i dettagli si perdono velocemente. Tenere un registro rende più facile perfezionare il modello e risolvere i problemi in seguito
💡 Suggerimento: il modello di project management di ClickUp può memorizzare tutto, dall'inizio alla fine. Registra i dettagli chiave come i titolari delle attività, i livelli di priorità, la durata stimata, le metriche di esito positivo e i potenziali rischi in un unico posto.
Prova ClickUp: lo strumento di project management definitivo per l'apprendimento automatico
Iniziare con semplici progetti di apprendimento automatico è il modo migliore per prendere confidenza con le tecniche di IA. Si tratta di imparare facendo, modificando modelli, individuando schemi e vedendo le proprie idee prendere vita. Ogni progetto insegna qualcosa di nuovo, rendendo il successivo ancora più facile da affrontare.
E per mantenere tutto organizzato senza perdere di vista le idee per i progetti di machine learning, ClickUp è al tuo fianco. Gestisci i set di dati, monitora lo stato e documenta le intuizioni chiave, tutto in un unico posto.
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