50 โครงการการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้เริ่มต้น

ตามรายงานอนาคตของงานปี 2025โดยเวิลด์ เอ็กซ์เชนจ์ ฟอรัม การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ถือเป็นหนึ่งในอาชีพที่เติบโตเร็วที่สุดในทุกอุตสาหกรรมทั่วโลก สาเหตุนั้นชัดเจนมาก

หากคุณเป็นมือใหม่ในวงการการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) อาจรู้สึกเหมือนกำลังก้าวเข้าไปในเขาวงกตของอัลกอริทึมที่ซับซ้อนและคำศัพท์ทางเทคนิคที่เข้าใจยาก วิธีที่ดีที่สุดในการก้าวไปข้างหน้าคือการได้รับประสบการณ์การเรียนรู้ของเครื่องแบบลงมือปฏิบัติจริง

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะแยกแยะโปรเจกต์การเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น ที่จะช่วยให้คุณมีความมั่นใจทีละขั้นตอน

ทำไมต้องเริ่มต้นด้วยโครงการแมชชีนเลิร์นนิง?

การอ่านเกี่ยวกับAI และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถพาคุณไปได้ไกลเพียงเท่านั้น; ความเข้าใจที่แท้จริงมาจากการประสบการณ์จริง เมื่อคุณใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะเข้าใจว่าแบบจำลองต่าง ๆ ทำงานอย่างไร ข้อมูลมีผลกระทบต่อผลลัพธ์อย่างไร และวิธีแก้ไขปัญหาในเวลาจริง

นี่คือวิธีที่การทำงานในโครงการแมชชีนเลิร์นนิงสามารถเป็นประโยชน์ต่ออาชีพของคุณ:

ดังนั้น แทนที่จะรอจนกว่าคุณจะรู้มากพอที่จะเริ่มต้น ให้เลือกโปรเจกต์การเรียนรู้ของเครื่องที่ง่ายและทำให้คุณตื่นเต้น แล้วเริ่มเขียนโค้ดเลย คุณจะเรียนรู้ได้มากกว่า (และสนุกมากกว่า) จากการค้นหาคำตอบไปพร้อมกับการทำ

50 โครงการการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น

การเริ่มต้นเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่องอาจดูท้าทายในตอนแรก แต่โครงการที่เหมาะสมสามารถทำให้การเดินทางนี้ง่ายขึ้นมาก โครงการเหล่านี้ช่วยเปลี่ยนแนวคิดให้กลายเป็นทักษะที่แท้จริง พร้อมทั้งเปิดโอกาสให้คุณสร้างผลงานที่น่าประทับใจในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง มาสำรวจโครงการการเรียนรู้ของเครื่องที่น่าสนใจซึ่งทำให้การเรียนรู้เป็นเรื่องที่ปฏิบัติได้จริงและน่าตื่นเต้นกันเถอะ

1. การจำแนกประเภทของดอกไอริส

โครงการชุดข้อมูลดอกไอริสเป็นโครงการคลาสสิกในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้การจำแนกประเภท (Classification) โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกฝนโมเดลเพื่อจำแนกดอกไอริสออกเป็นสามสายพันธุ์ ได้แก่ Setosa, Versicolor และ Virginica โดยอาศัยการวัดขนาดกลีบดอกและกลีบเลี้ยง โครงการนี้ให้ การแนะนำที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับการแสดงข้อมูล (Data Visualization) การคัดเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection) และการประเมินโมเดล (Model Evaluation)

🎯 วัตถุประสงค์: เข้าใจแนวคิดเกี่ยวกับการจำแนกประเภทและเรียนรู้วิธีการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้เทคนิคความแม่นยำและการแสดงผลข้อมูล

2. การตรวจจับอีเมลสแปม

อีเมลขยะน่ารำคาญ แต่ Gmail รู้ได้อย่างไรว่าอีเมลใดควรส่งไปยังโฟลเดอร์สแปมโดยตรง? โครงการ ML นี้เกี่ยวข้องกับการสร้างตัวจำแนกอีเมลที่สามารถแยกอีเมลขยะออกจากข้อความที่ถูกต้อง

คุณจะได้ทำงานกับชุดข้อมูลอีเมลจริง สกัดคุณลักษณะข้อความที่เป็นประโยชน์ และฝึกฝนโมเดลเพื่อตรวจจับสแปมโดยอิงจากรูปแบบในข้อความ

🎯 วัตถุประสงค์: เรียนรู้วิธีการประมวลผลและทำความสะอาดข้อมูลข้อความ และเข้าใจตัวจำแนก ML เช่น Naïve Bayes และ logistic regression.

3. ระบบแนะนำภาพยนตร์

แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งอย่าง Netflix และ Hulu อาศัยระบบแนะนำเพื่อรักษาความสนใจของผู้ใช้โดยการแนะนำภาพยนตร์ตามความสนใจของพวกเขา ระบบเหล่านี้วิเคราะห์รูปแบบการรับชม เปรียบเทียบความชอบของผู้ใช้ และทำนายสิ่งที่ผู้ใช้อาจชอบดูต่อไป

ในโครงการนี้ คุณจะได้สร้างระบบแนะนำภาพยนตร์โดยใช้ชุดข้อมูล MovieLens ซึ่งมีคะแนนการให้ดาวจากผู้ใช้หลายพันคน คุณจะได้ สำรวจแนวทางต่าง ๆ เช่น การคัดกรองแบบร่วมมือ (collaborative filtering) และการคัดกรองตามเนื้อหา (content-based filtering) ซึ่งทั้งสองวิธีนี้ถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชันจริงอย่างแพร่หลาย

🎯 วัตถุประสงค์: เข้าใจวิธีการทำงานของอัลกอริทึมการแนะนำโดยการเข้าใจความแตกต่างระหว่างการแนะนำแบบผู้ใช้และแบบรายการ

นี่คือลักษณะของระบบแบบจำลองและผลลัพธ์ที่จะได้สำหรับโครงการนี้:

4. การทำนายราคาบ้าน

เคยสงสัยไหมว่าเว็บไซต์อสังหาริมทรัพย์ประเมินราคาบ้านอย่างไร? โครงการนี้จะช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์มูลค่าทรัพย์สินโดยอิงจากปัจจัยต่างๆ เช่น ทำเลที่ตั้ง จำนวนห้องนอน พื้นที่ตารางฟุต และอื่นๆ

การพยากรณ์ราคาบ้านเป็นตัวอย่างคลาสสิกของการวิเคราะห์การถดถอย ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์เพื่อช่วยผู้ซื้อ ผู้ขาย และนักลงทุนในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล คุณจะ ทำงานกับชุดข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูล และใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำการพยากรณ์ที่แม่นยำ

🎯 วัตถุประสงค์: เข้าใจการถดถอยเชิงเส้นและแบบจำลองการทำนายอื่น ๆ และสำรวจการสร้างคุณลักษณะเพื่อปรับปรุงการทำนาย

5. การทำนายการสูญเสียลูกค้า

บริษัทไม่ต้องการสูญเสียลูกค้า แต่พวกเขาจะรู้ได้อย่างไรว่าใครกำลังจะจากไป?

ธุรกิจอย่าง Netflix และ Spotify รวมถึงผู้ให้บริการโทรคมนาคมใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายว่าลูกค้าอาจยกเลิกการสมัครสมาชิกเมื่อใด

นี่คือการออกแบบสถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับโครงการของคุณ:

ในโครงการนี้ คุณจะได้ทำงานกับข้อมูลลูกค้า เช่น การซื้อสินค้าในอดีต รูปแบบการใช้งาน และข้อร้องเรียน เพื่อสร้างโมเดลที่ทำนายการเลิกใช้บริการ คุณยังจะได้ เข้าใจถึงความสำคัญของการเลือกคุณลักษณะในการประยุกต์ใช้ทางธุรกิจ

🎯 วัตถุประสงค์: เรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและรูปแบบพฤติกรรมโดยใช้แบบจำลองการจำแนกประเภท เช่น ต้นไม้ตัดสินใจและป่าสุ่ม

6. การจดจำตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ

คุณต้องคุ้นเคยกับการเซ็นชื่อบนหน้าจอสัมผัสหรือการป้อนตัวเลขบนแป้นดิจิทัล แต่เครื่องจักรจะจดจำข้อมูลที่เขียนด้วยมือเหล่านั้นได้อย่างไร?

โครงการ ML นี้เจาะลึกการ ฝึกอบรมโมเดลเพื่อจดจำตัวเลข (0-9) จากภาพลายมือ โดยคุณจะใช้ชุดข้อมูล MNIST ที่มีชื่อเสียง ซึ่งประกอบด้วยตัวอย่างตัวเลขลายมือหลายพันชุด และฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจำแนกตัวเลขเหล่านั้นอย่างถูกต้อง

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานกับข้อมูลภาพและโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNNs) เพื่อทำความเข้าใจว่าโครงข่ายประสาทเทียมประมวลผลรูปแบบภาพอย่างไร

7. การตรวจจับข่าวปลอม

ด้วยการระเบิดของเนื้อหาออนไลน์ ข่าวปลอมแพร่กระจายได้เร็วกว่าที่เคย ML สามารถช่วยแยกแยะระหว่างบทความข่าวจริงและข่าวปลอมได้หรือไม่?

ในโครงการนี้ คุณจะได้ฝึกฝนโมเดลเพื่อจำแนกบทความข่าวตามเนื้อหา โดยวิเคราะห์รูปแบบภาษา การใช้คำ และสไตล์การเขียน ด้วยการใช้ เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น การแยกโทเค็นและการฝังคำ คุณจะสร้างเครื่องมือที่สามารถระบุบทความที่อาจทำให้เข้าใจผิดได้—ซึ่งเป็นสิ่งที่แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียและผู้ตรวจสอบข้อเท็จจริงกำลังดำเนินการอย่างจริงจังในปัจจุบัน

🎯 วัตถุประสงค์: เรียนรู้วิธีการประยุกต์ใช้เทคนิค NLP เพื่อฝึกฝนโมเดลการจำแนกประเภท เช่น Naïve Bayes และ SVM เพื่อตรวจจับข้อมูลเท็จ

8. การวิเคราะห์ความรู้สึกจากรีวิวสินค้า

คุณเคยเขียนรีวิวสินค้าบน Amazon หรือ Yelp ไหม? บริษัทต่างๆ วิเคราะห์รีวิวหลายพันรายการเพื่อทำความเข้าใจความพึงพอใจของลูกค้า และโครงการนี้จะสอนคุณวิธีสร้างโมเดลวิเคราะห์ความรู้สึกของคุณเอง

คุณจะได้ ฝึกฝนโมเดลเพื่อจำแนกบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ว่าเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง โดยการวิเคราะห์ข้อความ โครงการนี้เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสำรวจเทคนิค NLP และการจำแนกประเภทข้อความ ขณะเดียวกันก็ทำงานกับข้อมูลความคิดเห็นของลูกค้าจริง

🎯 วัตถุประสงค์: เข้าใจวิธีการสกัดความรู้สึกจากข้อความโดยใช้เทคนิค NLP

9. เครื่องสร้างบทสนทนาในภาพยนตร์

โครงการนี้มุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อสร้างบทสนทนาในภาพยนตร์ที่สมจริงโดยการวิเคราะห์บทภาพยนตร์จากภาพยนตร์ที่มีชื่อเสียง

คุณจะได้ ทำงานกับเทคนิค NLP เพื่อสอนโมเดลของคุณว่าตัวละครพูดอย่างไร สร้างนักเล่าเรื่องที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่ว่าคุณจะสนใจการเขียนเชิงสร้างสรรค์หรือการเรียนรู้เชิงลึก นี่เป็นวิธีที่น่าหลงใหลในการทดลองกับการเล่าเรื่องและการสร้างบทสนทนาที่สร้างโดย AI

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานกับข้อมูลลำดับและแบบจำลองภาษาธรรมชาติ และฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN) เพื่อสร้างข้อความ

10. การจดจำป้ายจราจร

รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติพึ่งพา AI ในการจดจำป้ายจราจรได้ทันที โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลเพื่อจำแนกประเภทป้ายจราจรต่างๆ โดยใช้ข้อมูลภาพ

คุณจะใช้ เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNNs) ซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกที่ทรงพลังสำหรับการประมวลผลภาพ เพื่อสอนโมเดลให้สามารถมองเห็นและระบุป้ายจราจรได้อย่างถูกต้อง หากคุณสนใจ AI สำหรับยานพาหนะอัตโนมัติ โครงการนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี

🎯 วัตถุประสงค์: เรียนรู้วิธีการที่โมเดลการจดจำภาพประมวลผลข้อมูลภาพและฝึกฝน CNN เพื่อจำแนกประเภทป้ายจราจรตามลักษณะเฉพาะของพวกมัน

11. เครื่องติดตามการออกกำลังกายส่วนบุคคล

แอปฟิตเนสทำได้มากกว่าการนับก้าว—พวกมันวิเคราะห์กิจกรรมของคุณและให้คำแนะนำการออกกำลังกายที่เหมาะกับคุณ

หากคุณสนใจเรื่องฟิตเนสหรือเพียงแค่สงสัยเกี่ยวกับ AI ในเทคโนโลยีสุขภาพ คุณสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่คาดการณ์การเผาผลาญแคลอรี่หรือแนะนำการออกกำลังกายตามข้อมูลผู้ใช้ได้ โครงการนี้เป็น การแนะนำที่ดีเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาและการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานกับข้อมูลสุขภาพและความฟิตแบบอนุกรมเวลา และฝึกฝนโมเดลเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มการออกกำลังกายและให้คำแนะนำ

12. การทำนายราคาหุ้น

ราคาหุ้นมีความผันผวนตามปัจจัยนับไม่ถ้วน เช่น ผลประกอบการของบริษัท เหตุการณ์ระดับโลก และความรู้สึกของนักลงทุน คุณสามารถสร้างแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ราคาหุ้นในอดีตและคาดการณ์การเคลื่อนไหวในอนาคตโดยใช้ การวิเคราะห์อนุกรมเวลาและแบบจำลองการถดถอย

🎯 วัตถุประสงค์: เรียนรู้วิธีที่โมเดล ML จัดการกับข้อมูลทางการเงินและระบุรูปแบบที่นักเทรดใช้ในการตัดสินใจ

13. การรับรู้ชนิดของสัตว์ป่า

การระบุชนิดของสัตว์ป่าจากภาพเป็นภารกิจที่สำคัญอย่างยิ่งสำหรับนักอนุรักษ์และนักวิจัย โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการ ฝึกอบรมแบบจำลอง ML ให้จำแนกสัตว์ตามลักษณะทางกายภาพของพวกมัน ผ่านการทำงานกับชุดข้อมูลความหลากหลายทางชีวภาพ คุณจะได้สำรวจว่า AI สามารถช่วยเหลือในการติดตามสัตว์ป่า การวิจัย และการอนุรักษ์ได้อย่างไร

🎯 วัตถุประสงค์: พัฒนาแบบจำลองการฝึกอบรมเพื่อจำแนกชนิดของสิ่งมีชีวิตต่าง ๆ และสำรวจว่าปัญญาประดิษฐ์มีส่วนช่วยในการวิจัยและอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมอย่างไร

14. การทำนายการรอดชีวิตจากเรือไททานิค

ภัยพิบัติของเรือไททานิค เป็นหนึ่งในเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ที่มีชื่อเสียงที่สุด แต่หากคุณสามารถทำนายได้ว่าใครจะรอดชีวิตได้ล่ะ?

โครงการนี้ใช้ข้อมูลผู้โดยสารจริง เช่น อายุ เพศ ชั้นตั๋ว และค่าโดยสาร เพื่อฝึกฝนโมเดลในการกำหนดความน่าจะเป็นในการรอดชีวิต คุณจะได้รับ ประสบการณ์ตรงในการทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง การทำความสะอาดข้อมูล และการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการจำแนกประเภท เพื่อค้นหาแบบแผนในอัตราการรอดชีวิต

🎯 วัตถุประสงค์: เรียนรู้วิธีการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลชุดข้อมูลจริง และประยุกต์ใช้แบบจำแนกประเภทเช่นการถดถอยโลจิสติกและต้นไม้ตัดสินใจ

15. ระบบคัดกรองประวัติย่อด้วยปัญญาประดิษฐ์

ในโครงการนี้ คุณจะได้สร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถสแกนประวัติการทำงานและจัดอันดับตามความเกี่ยวข้องกับคำอธิบายงาน โดยการทำงานกับ NLP และการวิเคราะห์คำสำคัญ คุณจะได้เห็นเบื้องหลังการทำงานของซอฟต์แวร์การจ้างงาน (และวิธีเอาชนะมัน!)

🎯 วัตถุประสงค์: ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลข้อความจากประวัติย่อและจับคู่ทักษะกับคำอธิบายงานโดยใช้เทคนิค NLP

16. การทำนายคุณภาพไวน์

ต้องการวิเคราะห์คุณภาพของไวน์ตามปัจจัยต่าง ๆ เช่น ความเป็นกรด, ปริมาณน้ำตาล, และระดับแอลกอฮอล์หรือไม่? วิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีสมบัติทางเคมีของไวน์ต่าง ๆ และ ฝึกอบรมแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายคุณภาพของไวน์ตามการให้คะแนนของผู้เชี่ยวชาญ โครงการเช่นนี้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มเพื่อควบคุมคุณภาพ

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานกับชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างเกี่ยวกับคุณสมบัติทางเคมีเพื่อทำความเข้าใจว่า ML ถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มอย่างไร

17. การจดจำกิจกรรมของมนุษย์

แอปพลิเคชันฟิตเนสและสมาร์ทวอทช์ใช้เซ็นเซอร์เพื่อติดตามกิจกรรมของมนุษย์ เช่น การเดิน การวิ่ง และการนอนหลับ โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ให้สามารถจดจำกิจกรรมต่าง ๆ ได้จากข้อมูลเซ็นเซอร์จากเครื่องวัดความเร่ง (accelerometers) และเครื่องวัดการหมุน (gyroscopes) คุณจะได้ เรียนรู้ว่าอุปกรณ์สวมใส่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการติดตามฟิตเนส และกิจวัตรประจำวันอย่างไร

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลการจำแนกประเภทเพื่อระบุกิจกรรมของมนุษย์

18. การคาดการณ์อัตราดอกเบี้ย

อัตราดอกเบี้ยมีการเปลี่ยนแปลงตามอัตราเงินเฟ้อ, แนวโน้มตลาด, และนโยบายของธนาคารกลาง. สถาบันการเงินใช้แบบจำลอง ML เพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้และปรับกลยุทธ์การให้กู้ของพวกเขา.

ที่นี่ คุณจะได้ทำงานกับข้อมูลทางการเงินและ พัฒนาแบบจำลองการถดถอยเพื่อทำนายแนวโน้มอัตราดอกเบี้ย นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสำรวจข้อมูลอนุกรมเวลาและทำความเข้าใจวิธีการทำนายทางเศรษฐกิจ

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลการถดถอยเพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ย

19. การระบุชนิดพันธุ์พืช

นักพฤกษศาสตร์ นักวิจัย และแม้แต่นักสะสมต้นไม้สมัครเล่นมักจำเป็นต้องระบุชนิดของพืชจากภาพถ่ายเพียงอย่างเดียว ด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถสร้างแบบจำลองที่สามารถจดจำชนิดของพืชได้จากรูปร่างของใบไม้ ผิวสัมผัส และสี โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคการมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อฝึกอบรมตัวจำแนกที่สามารถจำแนกพืชต่าง ๆ ได้

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานร่วมกับโมเดลการจำแนกภาพและการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อระบุชนิดของพืชจากภาพ

20. การปรับราคาขายปลีกให้เหมาะสม

ผู้ค้าปลีกจำเป็นต้องปรับราคาสินค้าอยู่บ่อยครั้งตามความต้องการของตลาด, ราคาคู่แข่งขัน, และพฤติกรรมของลูกค้า คุณสามารถทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้นได้โดยการสร้าง แบบจำลองที่ทำนายราคาสินค้าที่เหมาะสมที่สุด โดยการวิเคราะห์แนวโน้มราคาและข้อมูลการขาย บริษัทต่างๆ ใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่คล้ายกันเพื่อนำมาใช้ในกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิก ซึ่งช่วยเพิ่มกำไรให้สูงสุดในขณะที่ยังคงความสามารถในการแข่งขัน

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลเพื่อแนะนำการปรับราคาตามความต้องการ

21. การคาดการณ์คุณสมบัติในการขอสินเชื่อ

ในโครงการนี้ คุณจะได้วิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินจากโลกจริงและฝึกฝนโมเดลเพื่อกำหนดคุณสมบัติของผู้สมัครสินเชื่อ ซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตและ บทบาทของ ML ในการตัดสินใจให้สินเชื่อ

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลเพื่อจำแนกผู้สมัครสินเชื่อว่าผ่านหรือไม่ผ่านคุณสมบัติ และทำความเข้าใจวิธีการประเมินความเสี่ยงในธุรกิจธนาคาร

22. การพยากรณ์ความต้องการสินค้าคงคลัง

ผู้ค้าปลีกและคลังสินค้าจำเป็นต้องบริหารจัดการสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อหลีกเลี่ยงการมีสินค้าเกินหรือสินค้าขาด โครงการนี้มุ่งเน้นการใช้ ML ในการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต แนวโน้มตามฤดูกาล และปัจจัยภายนอก (เช่น วันหยุด) เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ความต้องการ

โมเดลนี้ช่วยให้ธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานและปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า

🎯 เป้าหมาย: ทำงานกับเทคนิคการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาใน ML.

23. แชทบอท AI สำหรับคำถามที่พบบ่อย

แชทบอทมีอยู่ทุกที่ ตั้งแต่เว็บไซต์บริการลูกค้าไปจนถึงแอปพลิเคชันบนมือถือ แต่พวกมันเข้าใจและตอบคำถามได้อย่างไรกันแน่?

ในโครงการนี้ คุณจะได้สร้างแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างง่าย ซึ่งสามารถตอบคำถามที่พบบ่อยได้ โดยการฝึกโมเดลของคุณด้วยชุดข้อมูลคำถามและคำตอบที่พบบ่อย คุณจะได้สร้างบอทที่สามารถตอบคำถามของผู้ใช้ได้อย่างถูกต้อง

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกอบรมแชทบอทโดยใช้เทคนิคการจำแนกประเภทข้อความเพื่อให้เข้าใจและประมวลผลคำถามของผู้ใช้

24. การตรวจจับสายสแปม

หากโทรศัพท์ของคุณดังขึ้นและมีการแจ้งว่า 'น่าจะเป็นสแกม' คุณต้องขอบคุณ AI สำหรับคำเตือนนี้ บริษัทโทรคมนาคมใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับและบล็อกสายสแปมก่อนที่คุณจะถูกทำให้รำคาญ

ในโครงการนี้ คุณจะได้สร้าง โมเดล ML ที่วิเคราะห์รูปแบบการโทร ระยะเวลา และรายงานจากผู้ใช้เพื่อแจ้งเตือนการโทรที่ไม่ต้องการ

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลเพื่อระบุการโทรสแปม

25. เครื่องมือแก้สมการคณิตศาสตร์ที่เขียนด้วยลายมือ

เคยอยากให้คอมพิวเตอร์ช่วยแก้การบ้านคณิตศาสตร์ที่เขียนด้วยลายมือของคุณไหม? นั่นคือสิ่งที่โครงการนี้กำลังพัฒนาอยู่

โดยการ ฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกให้จดจำตัวเลข สัญลักษณ์ และสมการ จากภาพ คุณจะได้เห็นภาพรวมว่า AI อ่านและตีความลายมือได้อย่างไร—เช่นเดียวกับแอปอย่าง Photomath

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลให้สามารถจดจำตัวเลขและสัญลักษณ์ และเรียนรู้วิธีที่ AI ประมวลผลข้อมูลภาพเพื่อการแก้ปัญหา

26. การจัดประเภทแนวดนตรี

แอปอย่าง Spotify รู้ได้อย่างไรว่าเพลงนั้นอยู่ในแนวร็อก แจ๊ส หรือฮิปฮอปทันที? มันไม่ใช่เวทมนตร์—แต่เป็นการเรียนรู้ของเครื่อง! โครงการนี้ให้คุณฝึก โมเดลเพื่อจำแนกเพลงเป็นแนวเพลง เช่น ร็อก แจ๊ส หรือฮิปฮอป โดยอิงจากลักษณะเสียงของเพลง

โดยการวิเคราะห์สิ่งต่าง ๆ เช่น จังหวะ, โทนเสียง, และจังหวะ, แบบจำลองของคุณจะเรียนรู้ที่จะแยกแยะสไตล์เพลงต่าง ๆ ได้

🎯 วัตถุประสงค์: เข้าใจวิธีการ ทำงานกับข้อมูลเสียงและอัลกอริทึมการจำแนกประเภท.

27. การทำนายหมวดหมู่ของวิดีโอ YouTube

มีวิดีโอถูกอัปโหลดนับล้านรายการทุกวัน และ YouTube ก็รู้เสมอว่าคุณต้องการดูอะไรต่อไป นั่นคือการทำงานของการเรียนรู้ของเครื่อง

โครงการนี้ฝึกอบรม โมเดลเพื่อจัดหมวดหมู่วิดีโอโดยอิงจากชื่อเรื่อง คำอธิบาย และข้อมูลเมตา ซึ่งช่วยให้แพลตฟอร์มจัดระเบียบเนื้อหาและปรับปรุงคำแนะนำได้ดียิ่งขึ้น

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกโมเดลเพื่อจำแนกวิดีโอออกเป็นหมวดหมู่ เช่น การศึกษา ความบันเทิง และเทคโนโลยี

28. การแนะนำหนังสือโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

การเลือกหนังสือเล่มต่อไปของคุณไม่จำเป็นต้องเป็นการเดาสุ่มอีกต่อไป ระบบแนะนำหนังสือที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์สามารถแนะนำหนังสือตามประวัติการอ่าน คะแนนรีวิว และความชอบของผู้ใช้

โครงการนี้ช่วยให้คุณฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถเข้าใจรูปแบบในสิ่งที่ผู้คนชื่นชอบ คล้ายกับอัลกอริทึมที่ใช้ใน Kindle และ Goodreads

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลการแนะนำโดยใช้การกรองแบบร่วมมือเพื่อทำความเข้าใจว่า AI ปรับแต่งประสบการณ์การอ่านอย่างไร

29. การทำนายผลการแข่งขันกีฬา

การทำนายผลการแข่งขันไม่ได้เป็นเพียงสำหรับแฟนพันธุ์แท้เท่านั้น นักวิเคราะห์กีฬาและบริษัทพนันใช้ AI ในการวิเคราะห์การแข่งขันที่ผ่านมา สถิติของผู้เล่น และประสิทธิภาพของทีมเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ โครงการนี้มอบประสบการณ์ตรงในด้านการวิเคราะห์กีฬาและช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองสำหรับการทำนายที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลการจำแนกประเภทเพื่อทำนายผู้ชนะและสำรวจวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์และคาดการณ์กีฬา

30. การพยากรณ์อากาศโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

การทำนายสภาพอากาศไม่ได้เป็นเพียงแค่การตรวจสอบท้องฟ้าว่ามีเมฆหรือไม่เท่านั้น การเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์รูปแบบสภาพอากาศในอดีตและทำนายอุณหภูมิ ปริมาณฝน และสภาพอื่นๆ ได้อย่างแม่นยำอย่างน่าประทับใจ

โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์อากาศโดยใช้ อัลกอริทึมการถดถอยเชิงเส้น และอัลกอริทึมการจำแนกประเภทแบบเบย์เซียนของเนฟ

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลเพื่อทำนายอุณหภูมิและปริมาณน้ำฝนในบรรยากาศ

31. แบบทดสอบบุคลิกภาพด้วยปัญญาประดิษฐ์

แบบทดสอบบุคลิกภาพออนไลน์อาจดูสนุก แต่พวกมันยังใช้เทคนิคทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่จริงจังเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ. อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์คำตอบในแบบสอบถามเพื่อกำหนดลักษณะบุคลิกภาพ ทำให้พวกมันมีประโยชน์สำหรับทุกสิ่งตั้งแต่การให้คำแนะนำอาชีพไปจนถึงแอปพลิเคชันหาคู่.

โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการ ฝึกอบรมโมเดลโดยใช้การแบ่งกลุ่มแบบ K-Means ซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้สอน เพื่อจดจำรูปแบบในข้อมูลการสำรวจและจำแนกประเภทบุคลิกภาพที่แตกต่างกัน

🎯 วัตถุประสงค์: สร้างแบบจำลอง ML เพื่อจำแนกคุณลักษณะบุคลิกภาพและวิเคราะห์พฤติกรรม

32. การจำแนกประเภทข้อร้องเรียนของลูกค้า

ไม่มีใครชอบการคัดกรองคำร้องเรียนของลูกค้าที่ไม่มีที่สิ้นสุด และธุรกิจต้องการวิธีที่มีประสิทธิภาพในการจัดการกับพวกมัน การเรียนรู้ของเครื่องทำให้เรื่องนี้ง่ายขึ้นโดยการจัดหมวดหมู่คำร้องเรียนเป็นหัวข้อเช่นปัญหาการเรียกเก็บเงิน, ข้อบกพร่องของสินค้า, หรือปัญหาการให้บริการ

โครงการนี้มุ่งเน้นการฝึกอบรม แบบจำลองที่ทำการจำแนกประเภทข้อร้องเรียนโดยอัตโนมัติ เพื่อทำให้การสนับสนุนลูกค้าเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

🎯 เป้าหมาย: เรียนรู้วิธีการใช้ NLP เพื่อจำแนกข้อร้องเรียนออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ

33. การวิเคราะห์แนวโน้มโซเชียลมีเดียโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

การติดตามเทรนด์โซเชียลมีเดียเป็นงานเต็มเวลา แต่ AI สามารถช่วยทำงานหนักได้ โครงการนี้สร้าง โมเดลที่ติดตามหัวข้อที่กำลังเป็นที่นิยม วิเคราะห์ความรู้สึกของผู้ใช้ และระบุรูปแบบต่างๆ ในหลายแพลตฟอร์ม

ธุรกิจ, อินฟลูเอนเซอร์, และนักการตลาดสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่ออยู่เหนือคู่แข่ง

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานกับข้อมูลโซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์และโมเดล NLP และฝึกฝนระบบ AI เพื่อตรวจจับแนวโน้มและทำการวิเคราะห์ความรู้สึก

34. การสรุปวิดีโอโดยอัตโนมัติ

ไม่มีเวลาดูวิดีโอเต็ม? เครื่องมือ AI และ ML สามารถดึงเอาช่วงเวลาสำคัญออกมาให้คุณได้ โครงการนี้ฝึก โมเดลเพื่อวิเคราะห์วิดีโอที่ยาวและสร้างสรุป ทำให้ง่ายต่อการติดตามข่าวสาร การบรรยาย หรือเนื้อหาที่กำลังเป็นที่นิยม

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานกับชุดข้อมูลวิดีโอและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อฝึกฝนระบบ AI ให้สามารถระบุและดึงส่วนที่สำคัญออกมาได้

35. ข้อเสนอการออกแบบภายในด้วยปัญญาประดิษฐ์

การตกแต่งพื้นที่อาจทำให้รู้สึกหนักใจ—มีตัวเลือกมากเกินไปและเวลาไม่เพียงพอ โครงการนี้สร้าง โมเดล AI ที่แนะนำเฟอร์นิเจอร์, โทนสี, และการจัดวางตามภาพห้องและความชอบของผู้ใช้

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานร่วมกับโมเดลการจดจำภาพและการถ่ายโอนสไตล์ และสร้างโมเดล ML เพื่อแนะนำการตกแต่งตามแนวโน้มการออกแบบ

36. การเติมโค้ดอัตโนมัติด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์

การเขียนโค้ดอาจซ้ำซาก แต่ AI สามารถทำให้ราบรื่นขึ้นได้ โครงการนี้ฝึกฝน โมเดลเพื่อแนะนำโค้ดตัวอย่างที่เกี่ยวข้อง ขณะที่คุณพิมพ์ ทำให้การเขียนโปรแกรมเร็วขึ้นและลดข้อผิดพลาด

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกอบรมโมเดลการจัดการโครงการด้วย AIสำหรับการทำนายโค้ดตามบริบท โดยใช้คลังโค้ดขนาดใหญ่และชุดข้อมูลการเขียนโปรแกรม

37. การวิเคราะห์ความรู้สึกในการวิจารณ์ภาพยนตร์

โครงการนี้สร้าง โมเดลวิเคราะห์ความรู้สึกที่จำแนกบทวิจารณ์ภาพยนตร์ ออกเป็นเชิงบวก เชิงกลาง หรือเชิงลบ เป็นวิธีที่ดีในการเริ่มต้นกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและดูว่า AI ตีความอารมณ์ของมนุษย์ในข้อความได้อย่างไร

🎯 วัตถุประสงค์: ประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของบทวิจารณ์ภาพยนตร์และฝึกฝนโมเดลวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้เทคนิค NLP

38. การทำนายการล่าช้าของเที่ยวบิน

โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลเที่ยวบินในอดีตเพื่อทำนายว่าเที่ยวบินจะตรงเวลาหรือล่าช้า โดยใช้ข้อมูลเช่น สภาพอากาศ เวลาออกเดินทาง และประวัติสายการบิน คุณจะได้ ฝึกฝนโมเดลที่ช่วยให้ผู้เดินทางตัดสินใจวางแผนการเดินทางได้ดีขึ้น

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลเพื่อจำแนกเที่ยวบินว่าตรงเวลาหรือล่าช้า และเรียนรู้ว่า AI ถูกนำมาใช้ในด้านการบินอย่างไรสำหรับการจัดตารางเวลาและการจัดการโลจิสติกส์

39. ระบบการบรรยายภาพ

โครงการนี้สร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่สร้างคำบรรยายสำหรับภาพ ทำให้สามารถค้นหาและเข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางการมองเห็น โหมด ML; รับภาพเป็นอินพุตและสร้างคำบรรยายที่อธิบายภาพนั้น มันรวม การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ (เพื่อทำความเข้าใจภาพ) และ NLP ธรรมชาติ (เพื่อสร้างข้อความ)

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกโมเดลเพื่อสร้างคำบรรยายที่ฟังดูเป็นธรรมชาติสำหรับรูปภาพ

40. การทำนายการวินิจฉัยทางการแพทย์

การเรียนรู้ของเครื่องกำลังสร้างผลกระทบที่แท้จริงในด้านการดูแลสุขภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตรวจหาโรคในระยะเริ่มต้น โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย เช่น อาการ ประวัติทางการแพทย์ และผลการทดสอบ เพื่อทำนายภาวะที่อาจเกิดขึ้น คุณจะได้เรียนรู้ว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง วิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ ป่าสุ่ม หรือโครงข่ายประสาทเทียม

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานกับชุดข้อมูลทางการแพทย์ที่มีโครงสร้างและสร้างแบบจำลองสำหรับการจำแนกโรคตามอาการและผลการทดสอบ

41. การลองสินค้าเสมือนจริงด้วยปัญญาประดิษฐ์สำหรับการช้อปปิ้ง

การช้อปปิ้งออนไลน์สะดวก แต่จะเป็นอย่างไรหากคุณสามารถเห็นเสื้อผ้าหรือเครื่องประดับดูอย่างไรบนตัวคุณก่อนซื้อ? โครงการนี้สร้างแบบจำลองการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอัปโหลดรูปภาพและลองสวมใส่สไตล์ต่าง ๆ ได้เสมือนจริง โดยใช้การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อแมปผลิตภัณฑ์ลงบนภาพหรือวิดีโอของบุคคลในเวลาจริง

🎯 เป้าหมาย: ทำงานกับระบบประมวลผลภาพและแบบจำลองการจดจำใบหน้า

42. เครื่องแปลภาษาที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์

หากคุณเคยใช้เครื่องมือแปลภาษาออนไลน์แล้วได้ผลลัพธ์ที่ผิดเพี้ยนไปจากต้นฉบับ คุณคงทราบดีว่าการแปลงภาษานั้นซับซ้อนเพียงใด โครงการนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจำลองการแปลที่สามารถเข้าใจบริบทได้จริง ไม่ใช่แค่การแปลคำต่อคำเท่านั้น โดยใช้ Neural Machine Translation (NMT) ซึ่งอาศัยโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก

🎯 วัตถุประสงค์: ได้รับประสบการณ์ตรงกับเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เช่น transformers

43. ผู้ช่วยอัจฉริยะในบ้านที่ขับเคลื่อนด้วย AI

อุปกรณ์สมาร์ทโฮมนั้นเจ๋ง แต่ถ้าพวกมันฉลาดจริงๆ ล่ะ? โครงการนี้จะยกระดับระบบอัตโนมัติไปอีกขั้นด้วยการสร้างผู้ช่วยที่เรียนรู้พฤติกรรมของคุณ—ปรับแสงไฟ ตั้งอุณหภูมิ และแม้กระทั่งชงกาแฟให้คุณก่อนที่คุณจะตื่นนอน คุณจะได้เรียนรู้วิธีการทำงานของโมเดล ML ในการ การรู้จำเสียงพูด (NLP), การตรวจจับเจตนา, การยืนยันตัวตนด้วยเสียง, และการเรียนรู้แบบปรับตัว

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานร่วมกับ API ของอุปกรณ์สมาร์ทโฮมจริง และฝึกฝนโมเดลเพื่อจดจำและทำนายกิจวัตรของผู้ใช้

44. ผู้สรุปพอดแคสต์ด้วยปัญญาประดิษฐ์

พอดแคสต์เต็มไปด้วยเนื้อหาที่ยอดเยี่ยม แต่ใครจะมีเวลาฟังเสียงเป็นชั่วโมงเพื่อหาประเด็นสำคัญ? โครงการนี้สร้าง AI ที่ฟังให้คุณ—เลือกจุดสำคัญและสรุปสั้นๆ ที่เข้าใจง่าย มันประมวลผล อินพุตเสียง, ถอดเสียงเป็นข้อความ, และสกัดข้อมูลเชิงลึกโดยใช้เทคนิค NLP

🎯 เป้าหมาย: แปลงเสียงพูดเป็นข้อความโดยใช้เทคนิคการประมวลผลเสียงขั้นสูง

45. เครื่องมือถอดเสียงพูดเป็นข้อความ

การถอดเสียงจากเสียงพูดด้วยตนเองนั้นน่าเบื่อ และแม้แต่เครื่องมือแปลงเสียงเป็นข้อความแบบดั้งเดิมก็อาจประสบปัญหาจากสำเนียงที่แตกต่างกัน เสียงรบกวนในพื้นหลัง และผู้พูดหลายคน

โครงการนี้มุ่งเน้นการพัฒนาแบบจำลองการถอดเสียงที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถแปลงเสียงพูดเป็น ข้อความ ได้อย่างแม่นยำ โดยจัดการกับความท้าทายต่างๆ เช่น การสนทนาซ้อนทับกันและสำเนียงที่หลากหลาย โดยใช้ Deep Neural Networks (DNNs) หรือ Recurrent Neural Networks (RNNs) เพื่อทำความเข้าใจหน่วยเสียงพื้นฐาน (phonemes)

ตั้งแต่การสร้างคำบรรยายสำหรับวิดีโอไปจนถึงการช่วยจดบันทึก ระบบ AI นี้ทำให้เนื้อหาที่พูดเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

🎯 วัตถุประสงค์: นำโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้สำหรับการจดจำเสียงพูดและเพิ่มความแม่นยำโดยการกรองเสียงรบกวนในพื้นหลังและแยกแยะระหว่างผู้พูด

46. ผู้วางแผนการเดินทาง

การวางแผนการเดินทางอาจเหนื่อยไม่แพ้การเดินทางเองเลย—การค้นหาสถานที่ที่ดีที่สุดที่จะไป, การจัดการตารางเวลา, และการตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกอย่างเข้ากันได้

โครงการนี้สร้างผู้ช่วยการเดินทางด้วย AI ที่สร้างแผนการเดินทางที่ปรับให้เหมาะกับผู้เดินทางตามความชอบ งบประมาณ และตารางเวลาของผู้เดินทาง สามารถแนะนำสถานที่ท่องเที่ยว ร้านอาหาร และกิจกรรมที่ดีที่สุดได้ในขณะที่ปรับให้เหมาะสมกับเวลาเดินทางและงบประมาณ ผู้วางแผนจะต้องใช้การคัดกรองแบบร่วมมือกันและการคัดกรองตามเนื้อหาเพื่อแนะนำสถานที่ ร้านอาหาร และกิจกรรม

🎯 วัตถุประสงค์: รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับจุดหมายปลายทาง ที่พัก และกิจกรรมต่าง ๆ และนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ในการพัฒนาระบบแนะนำเส้นทางท่องเที่ยวที่ปรับให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล

47. ระบบชำระเงินในซูเปอร์มาร์เก็ตที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์

แถวชำระเงินด้วยตนเองควรจะเป็นวิธีที่รวดเร็ว แต่การสแกนสินค้าทุกชิ้นก็ยังคงใช้เวลาอยู่ดี แล้วถ้า AI สามารถจดจำสินค้าที่ไม่มีบาร์โค้ดได้ล่ะ?

โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าวโดยการสร้างระบบอัตโนมัติที่ช่วยเร่งความเร็วในการชำระเงินผ่านการระบุสินค้าตามรูปร่าง, สี, และบรรจุภัณฑ์. ระบบใช้ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อระบุสินค้า.

🎯 วัตถุประสงค์: รวบรวมและติดป้ายกำกับภาพของผลิตภัณฑ์ต่างๆ และฝึกโมเดลให้สามารถจดจำสิ่งของจากหลายมุมมอง

48. ระบบการให้คะแนนเรียงความอัตโนมัติ

การให้คะแนนเรียงความเป็นหนึ่งในงานที่ใช้เวลานานมาก และพูดตามตรง—มันไม่ใช่สิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดในโลก โครงการนี้เกี่ยวกับการฝึกฝนโมเดลเพื่อประเมินเรียงความโดยอิงจากไวยากรณ์ โครงสร้าง และความชัดเจน โดยใช้ เครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน (SVM), ป่าสุ่ม หรือโครงข่ายประสาทเทียมในการทำนายคะแนนเรียงความ

ผลที่ตามมาคือ ครูสามารถให้คะแนนได้เร็วขึ้น และนักเรียนสามารถได้รับคำแนะนำที่รวดเร็วขึ้น

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์คุณภาพและความสอดคล้องของการเขียน

49. คำแนะนำสูตรอาหารโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

โครงการนี้สร้างแบบจำลองที่รับรายการส่วนผสมที่มีอยู่และแนะนำสูตรอาหารโดยใช้เทคนิค NLP ระบบ AI จะสแกนฐานข้อมูลสูตรอาหาร ค้นหาการจับคู่ที่ดีที่สุด และแนะนำมื้ออาหาร ทำให้การตัดสินใจในครัวง่ายขึ้นมาก

คุณสามารถใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) แบบ การกรองแบบร่วมมือ (ระบุผู้ใช้ที่มีโปรไฟล์รสนิยมคล้ายกัน) และการกรองตามเนื้อหา (คำแนะนำตามคุณลักษณะของสูตรอาหาร) สำหรับโครงการนี้

🎯 วัตถุประสงค์: ฝึกฝนโมเดลการแนะนำสำหรับคำแนะนำการทำอาหารที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

50. การจดจำอารมณ์จากเสียงพูดแบบเรียลไทม์

การพูดของมนุษย์ไม่ได้เป็นเพียงแค่คำพูดเท่านั้น แต่ยังสื่อถึงอารมณ์ด้วย โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกฝนโมเดล AI ให้วิเคราะห์โทนเสียง ความสูงต่ำของเสียง และรูปแบบการพูดเพื่อตรวจจับอารมณ์ เช่น ความสุข ความหงุดหงิด หรือความเศร้า โครงการนี้มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์การบริการลูกค้า การติดตามสุขภาพจิต และผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI

🎯 วัตถุประสงค์: ทำงานกับชุดข้อมูลเสียงและการสกัดคุณลักษณะเสียง และฝึกฝนโมเดลเพื่อจำแนกอารมณ์ในการสนทนาแบบเรียลไทม์

วิธีการเริ่มต้นโครงการแมชชีนเลิร์นนิง

การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ไม่ใช่เพียงแค่การเขียนโค้ดเท่านั้น แผนงานที่ชัดเจนจะช่วยให้คุณมีสมาธิ ตั้งแต่วิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการนำโมเดลไปใช้งานและให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ด้วยแนวทางและกลยุทธ์ที่เหมาะสม คุณจะสามารถลดเวลาที่ใช้กับงานซ้ำซากและมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงโมเดลของคุณให้ดียิ่งขึ้น

ขั้นตอนที่ 1: ระบุปัญหา

การกำหนดปัญหาอย่างชัดเจนเป็นการวางรากฐานที่มั่นคงสำหรับขั้นตอนต่อไปทั้งหมด ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลและเทคนิคการสร้างแบบจำลอง ไปจนถึงการตั้งความคาดหวังที่สมจริงสำหรับความสำเร็จ

ดังนั้น ก่อนการเขียนโค้ด จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีความเข้าใจอย่างชัดเจนว่าคุณต้องการบรรลุอะไร

การระบุปัญหาอย่างชัดเจนช่วยให้โครงการมีจุดมุ่งหมายที่ชัดเจนและหลีกเลี่ยงความซับซ้อนที่ไม่จำเป็น แต่ต้องยอมรับว่า การรักษาโครงสร้างทุกอย่างให้เป็นระเบียบตั้งแต่เริ่มต้นนั้นไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป

ClickUpคือ แอปสำหรับทุกเรื่องในการทำงาน ที่ออกแบบมาเพื่อทำให้แม้แต่โครงการที่ซับซ้อนที่สุดก็ง่ายขึ้น แทนที่จะต้องสลับไปมาระหว่างเครื่องมือหลายอย่าง คุณสามารถใช้แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์พัฒนาแบบครบวงจรเพื่อ วางแผนโครงการแมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมดของคุณในที่เดียว ทำให้ทุกอย่างเป็นระเบียบและทีมของคุณทำงานไปในทิศทางเดียวกัน

ด้วยClickUp Docs คุณสามารถ:

ขั้นตอนที่ 2: รวบรวมและเตรียมข้อมูล

ข้อมูลคือรากฐานของโครงการเรียนรู้ของเครื่องใด ๆ หากข้อมูลของคุณไม่เรียบร้อยหรือไม่เกี่ยวข้อง แม้แต่ 알고ริทึมที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถช่วยได้ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการเตรียมข้อมูลของคุณอย่างถูกต้องจึงเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุด มันทำให้แน่ใจว่าแบบจำลองของคุณเรียนรู้จากข้อมูลคุณภาพสูงและทำนายได้อย่างถูกต้อง

ฟังดูเยอะใช่ไหม? มันอาจจะใช่ แต่คุณไม่จำเป็นต้องจัดการทุกอย่างด้วยตนเองClickUp Checklistsจะช่วยติดตามทุกขั้นตอน—การเก็บข้อมูล การทำความสะอาด การจัดรูปแบบ—ไม่มีอะไรตกหล่น เพียงทำเครื่องหมายเมื่อทำเสร็จแล้ว

คุณยังสามารถใช้สถานะที่กำหนดเองเพื่อ จัดระเบียบขั้นตอนการทำงานของคุณ ได้อีกด้วย ติดป้ายงานเป็น "ข้อมูลดิบ" "กำลังทำความสะอาด" และ "พร้อมสำหรับการฝึกอบรม" เพื่อให้ทุกคนทราบสถานะของงานได้ทันที

ขั้นตอนที่ 3: เลือกเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสม

เอาล่ะ ตอนนี้ข้อมูลของคุณสะอาดและพร้อมใช้งานแล้ว ถึงเวลาที่จะตัดสินใจว่าจะใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีใดในการสร้างและฝึกฝนโมเดลของคุณ

การเลือกที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาที่คุณกำลังแก้ไข ความซับซ้อนของข้อมูลของคุณ และความคุ้นเคยของคุณกับกรอบการทำงานการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกัน

การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมตั้งแต่เริ่มต้นจะทำให้การพัฒนาเป็นไปอย่างราบรื่นและช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาแทนที่จะต้องเสียเวลาไปกับการตั้งค่า โครงการแมชชีนเลิร์นนิงโดยทั่วไปต้องการ:

นี่คือแผ่นสรุปเครื่องมือที่ใช้บ่อยและสิ่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละเครื่องมือ:

โชคดีที่การผสานการทำงานของ ClickUpรองรับเครื่องมือการทำงานมากกว่า 1,000 รายการ คุณจึงไม่ต้องเสียเวลาสลับไปมาระหว่างแพลตฟอร์มต่างๆ คุณสามารถ เชื่อมต่อ AWS, Microsoft Azure, TensorFlow, scikit-learn และอื่นๆ อีกมากมาย ได้ภายในพื้นที่ทำงานของคุณ

ต้องการดึงชุดข้อมูลจากคลาวด์ใช่ไหม? ซิงค์กับ AWS หรือ Azure ได้เลย กำลังทดลองใช้งานอยู่หรือเปล่า? ติดตามเวอร์ชันของโมเดลด้วย TensorFlow ไม่ว่าคุณจะใช้เครื่องมือใด ClickUp ก็รวมทุกอย่างไว้ด้วยกัน เพื่อให้คุณ จัดการทุกอย่างได้จากที่เดียวโดยไม่ต้องยุ่งยาก

ขั้นตอนที่ 4: ออกแบบสถาปัตยกรรมของโมเดล

นี่คือจุดที่คุณกำหนดรูปแบบการเรียนรู้ของโมเดลจากข้อมูล โมเดลที่ออกแบบมาอย่างดีจะจับลักษณะสำคัญได้โดยไม่ซับซ้อนเกินไป ทำให้มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล

🧐 เลือกประเภทของโมเดลที่เหมาะสม: ก่อนอื่น ให้พิจารณาว่าคุณกำลังแก้ปัญหาประเภทใด

⚙️ เริ่มต้นอย่างง่ายและปรับความซับซ้อน: เริ่มต้นด้วยอัลกอริทึมพื้นฐาน เช่น การถดถอยโลจิสติกหรือต้นไม้ตัดสินใจ หากความแม่นยำไม่เพียงพอ ให้ย้ายไปใช้โมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพแบบไล่ระดับหรือโครงข่ายประสาทเทียม

🎯 เลือกคุณสมบัติที่สำคัญที่สุด: ชุดข้อมูลของคุณอาจมีคอลัมน์มากมาย แต่ไม่ใช่ทุกคอลัมน์ที่มีประโยชน์ หากคุณกำลังทำนายราคาบ้าน ตำแหน่งและขนาดพื้นที่จะมีประโยชน์มากกว่าสีของสีทา การลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นออกไปจะทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ขั้นตอนที่ 5: ฝึกฝนและปรับแต่งโมเดล

จนถึงตอนนี้ คุณได้เตรียมตัวมาโดยตลอด—รวบรวมข้อมูล เลือกเครื่องมือที่เหมาะสม และออกแบบโมเดล แต่โมเดลที่ออกแบบมาอย่างดีจะไร้ประโยชน์หากมันไม่รู้ว่าต้องตีความข้อมูลอย่างไร การฝึกฝนคือสิ่งที่เปลี่ยนมันจากการเดาสุ่มให้กลายเป็นสิ่งที่สามารถจดจำรูปแบบและทำนายผลลัพธ์ได้

การฝึกอบรมโมเดลไม่ใช่กระบวนการที่ทำเพียงครั้งเดียวแล้วจบ หากโมเดลทำงานได้ไม่ดี คุณอาจจำเป็นต้อง ปรับตั้งค่าโมเดล (หรือที่เรียกว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์) ลองใช้อัลกอริทึมอื่น หรือแม้แต่ย้อนกลับไป ปรับปรุงข้อมูลของคุณ ทั้งหมดนี้เป็นเรื่องของการทดลอง ทำซ้ำ และพัฒนาให้ดีขึ้น

ต้องการติดตามประสิทธิภาพของโมเดล ML ของคุณแบบเรียลไทม์หรือไม่? ลองใช้ClickUp Dashboards ด้วยวิดเจ็ตที่กำหนดเองมากกว่า 50 รายการ แดชบอร์ดที่ปรับแต่งตามความต้องการเหล่านี้ช่วยให้คุณติดตามความคืบหน้าของโครงการและประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ได้ง่ายขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถปรับปรุงได้ทันทีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของทีมและความพึงพอใจของลูกค้า

เรียนรู้วิธีตั้งค่าแดชบอร์ดของคุณใน ClickUp!👇

ขั้นตอนที่ 6: ใช้งานจริง

การสร้างโมเดลที่ยอดเยี่ยมนั้นน่าตื่นเต้น แต่ผลกระทบที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อผู้คนสามารถใช้งานได้จริง การนำไปใช้งานคือจุดที่โมเดลของคุณเปลี่ยนจากการทดลองไปสู่เครื่องมือที่ใช้งานได้จริง โดยสามารถทำนายข้อมูลจริงได้ ขั้นตอนนี้ช่วยให้มั่นใจว่าโมเดลของคุณสามารถเข้าถึงได้ มีประสิทธิภาพ และผสานรวมเข้ากับระบบที่ต้องการใช้งานได้อย่างสมบูรณ์

การนำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้จริงมาพร้อมกับองค์ประกอบที่เปลี่ยนแปลงมากมาย แต่ซอฟต์แวร์การจัดการโครงการ ClickUpช่วยให้คุณสามารถติดตามงานแต่ละอย่างได้อย่างง่ายดายด้วยเครื่องมือการแสดงภาพ:

มุมมองของ ClickUpให้คุณเห็น ภาพรวมแบบเรียลไทม์ของการปรับใช้ของคุณ ดังนั้นคุณไม่ต้องแค่ภาวนาและหวังว่าจะออกมาดี ทุกอย่างยังคงเป็นไปตามแผน และไม่มีเรื่องเซอร์ไพรส์ในนาทีสุดท้าย

ขั้นตอนที่ 7: ตรวจสอบ อัปเดต และปรับปรุง

ขอแสดงความยินดี! โมเดลของคุณพร้อมใช้งานและกำลังทำนายแล้ว—แต่การทำงานของคุณยังไม่เสร็จสมบูรณ์

เมื่อเวลาผ่านไป ข้อมูลอาจเปลี่ยนแปลง แนวโน้มอาจเปลี่ยนไป และแบบจำลองที่เคยถูกต้องอาจเริ่มทำผิดพลาดได้ เพื่อให้แบบจำลองนี้เชื่อถือได้ คุณจำเป็นต้องติดตามประสิทธิภาพของมัน อัปเดตข้อมูลใหม่ และปรับปรุงตามคำแนะนำจากโลกจริง

โมเดลไม่ใช่สิ่งที่คุณสร้างเพียงครั้งเดียวแล้วลืมไปClickUp Recurring Remindersสามารถช่วยคุณกำหนดเวลาการตรวจสอบเป็นประจำเพื่อติดตามประสิทธิภาพ อัปเดตข้อมูล และฝึกโมเดลของคุณใหม่ตามความจำเป็น ด้วยวิธีนี้ โมเดลจะยังคงแม่นยำ ปรับตัวเข้ากับแนวโน้มใหม่ๆ และส่งมอบคุณค่าที่แท้จริงอย่างต่อเนื่อง

คำแนะนำสำหรับผู้เริ่มต้น

การเรียนรู้ของเครื่องจักรคือการเดินทาง และการเริ่มต้นด้วยพื้นฐานที่ถูกต้องนั้นสร้างความแตกต่างอย่างมาก การวางแผนเล็กน้อยและทัศนคติที่ถูกต้องสามารถนำไปสู่ความสำเร็จได้มากมาย นี่คือคำแนะนำสำคัญที่ควรจำไว้

ตัวอย่างเช่นClickUp Brain ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะสำหรับการฝึกฝนการเรียนรู้ของเครื่อง มันสรุปการอัปเดต จัดระเบียบข้อมูลโครงการ และทำงานประจำให้เป็นอัตโนมัติ เพื่อให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างโมเดลของคุณได้

รับแม่แบบฟรี

ลองใช้ ClickUp—เครื่องมือการจัดการโครงการที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

การเริ่มต้นด้วยโครงการแมชชีนเลิร์นนิงที่ง่าย ๆ คือวิธีที่ดีที่สุดในการคุ้นเคยกับเทคนิคของเอไอ ทั้งหมดนี้คือการเรียนรู้ผ่านการลงมือทำ—การปรับแต่งแบบจำลอง, การค้นหาแบบแผน, และการเห็นความคิดของคุณกลายเป็นจริง ทุกโครงการสอนสิ่งใหม่ ๆ ให้คุณ ทำให้โครงการต่อไปง่ายขึ้นเรื่อย ๆ

เพื่อให้ทุกอย่างเป็นระเบียบเรียบร้อยโดยไม่พลาดไอเดียโครงการแมชชีนเลิร์นนิง ClickUp พร้อมช่วยคุณ จัดการชุดข้อมูล ติดตามความคืบหน้า และบันทึกข้อมูลสำคัญ ทั้งหมดในที่เดียว

สมัครใช้ ClickUpและทำให้การเดินทางของคุณในด้านการเรียนรู้ของเครื่องราบรื่นขึ้น!