Задать вопрос
ChicoId
@ChicoId
IT Specialist

Какой интересный проект можно сделать по машинному обучению?

Какой можно взять интересный проект для демонстрации работы машинного обучения. Искал в интернете разные идеи. Но большинство уже довольно заезженные. Вроде анализа тональности текста или определения спама или прогнозирования цены на автомобили. Может кто-нибудь подкинет идею. Какую интересненькую проблему взять для решения с помощью машинного обучения ?
  • Вопрос задан
  • 5026 просмотров
Подписаться 14 Оценить Комментировать
Решения вопроса 4
@Grebenshchikov_Alex
Зав. Лаб.
Оценка интегрируемости нового человека в коллектив на аналитике профилей соц сетей каждого члена коллектива.
Ответ написан
Комментировать
yorko
@yorko
Data Scientist
Еще не заезжена и, наоборт, развивается задача телематики - определение профиля вождения по данным гироскопа, акселерометра и GPS-трекера. Интересно по профилю вождения рассчитвать стоимость страховки.
Ответ написан
@pollino
В юриспруденции - мировые суды (самые простенькие дела например лишение прав/штрафы за вождение - сейчас многие камеры фиксируют нарушения и потом это вручную обрабатывается органами), страхование или налоги (почему бы не упразднить депутатов?). В медицине - человек вводит симптомы и изображение+датчики/данные лабораторных анализов, потом программа выдает решение.
Ответ написан
Комментировать
pro_co_ru
@pro_co_ru
Старший инженер-программист
Откопал такую задачку:

Искусственный муравей (Artificial Ant). Представляет чрезвычайно сложную задачу15
для
генетического программирования. В данной задаче необходимо найти простой алгоритм
управления роботом-муравьем, который находит и съедает наибольшее количество пищи за
400 тактов модельного времени16
. Муравей может двигаться вперед, поворачивать налево и
направо. Если во время движения он проходит через ячейку с пищей, то он съедает ее.
Муравей также может «почуять», есть ли в клетке перед ним пища. Решетка с миром, в
котором живет искусственный муравей показана на рис. 69. След ячеек с пищей известен как
«След Санта Фе». Мир тороидальный: выход за границы приводит к появлению муравья с
противоположной стороны.

Особь искусственного муравья состоит из одного дерева. Оценка приспособленности
производится следующим образом. Муравей начинает путь с левого верхнего угла и
повернут направо. Затем начинается исполнение дерева: при активации узла движения или
сенсора, муравей соответственно двигается или чувствует. Когда исполнение дерева
заканчивается, оно начинает исполняться с самого начала. Каждое движение занимает 1 такт
времени. Оценка заканчивается, когда муравей съел всю пищу в мире, либо когда
закончилось 400 шагов. Приспособленность равна количеству съеденной пищи.
Задача искусственного муравья отличается от задачи символьной регрессии и булевских
задач тем, что сами значения на выходах узлов дерева игнорируются. Единственно важным
является то, как влияет действие узла на сам мир, т.е. побочный эффект от активации узла:
движение муравья, поворот и т.д. Это означает, что для искусственного муравья порядок
исполнения узлов определяет действия особи, в то время как для предыдущих задач
очередность исполнения узлов дерева не играла особой роли. Пример решения (очень
компактного) для задачи искусственного муравья: (progn3 (if-food-ahead move
(progn2 left (progn2 (progn3 right right right) (if-food-ahead
move right)))) move right).
Ответ написан
Комментировать
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 4
sim3x
@sim3x
Все суперинтересные иде начинаються со скучного вложения денег в ручное создание массивов с обучающей выборкой.

Для обучения лучше брать суперскучные задачи, которые уже много раз все делали и обучающие выборки есть в открытом доступе
Ответ написан
Комментировать
@ivodopyanov
NLP, python, numpy, tensorflow
Оглянитесь вокруг себя. Посмотрите, какие задачи есть, которые требуют сложных решений + есть данные для обучения. Какие из них интересны и выгодны лично вам.
Ответ написан
Комментировать
@e-developer
Научитесь определять функциональные элементы веб-страницы: меню, реклама, основное содержание и т.д.
Ответ написан
@doktr
Data Scientist
Возьмите задачу классификации изображений: определить, кто на фотографии - кошка или собака. Для обучения возьмите пару тысяч фотоизображений кошек и собак. Было бы интересно увидеть результат, хотя, возможно, кто-то уже добился успеха в данной теме.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Похожие вопросы