Los 10 mejores proyectos de aprendizaje automático de Kaggle para convertirse en científico de datos en 2024

Los 10 proyectos de aprendizaje automático de Kaggle más destacados para convertirse en científico de datos en 2024

 

En el siempre cambiante panorama de la tecnología, el papel de los científicos de datos y analistas se ha vuelto crucial para cada organización para encontrar ideas basadas en datos para la toma de decisiones. Kaggle, una plataforma que reúne a científicos de datos y entusiastas de la ingeniería de aprendizaje automático, se convierte en una plataforma central para mejorar las habilidades de ciencia de datos y aprendizaje automático. A medida que avanzamos hacia 2024, la demanda de científicos de datos competentes sigue aumentando significativamente, lo que lo convierte en un momento oportuno para acelerar su carrera en este campo dinámico. 

Entonces, en este artículo, conocerá los 10 mejores proyectos de aprendizaje automático de Kaggle para abordar en 2024, que pueden ayudarlo a adquirir experiencia práctica en la resolución de problemas de ciencia de datos. Al implementar estos proyectos, obtendrá una experiencia de aprendizaje integral que abarcará diversos aspectos de la ciencia de datos, desde el preprocesamiento de datos y el análisis exploratorio de datos hasta el desarrollo avanzado de modelos de aprendizaje automático. 

Exploremos juntos el emocionante mundo de la ciencia de datos y eleve sus habilidades a nuevas alturas en 2024.

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Proyecto 1: Clasificación de Razas de Perros

 

Idea: En este proyecto, debe implementar un modelo de aprendizaje profundo que ayude a reconocer y clasificar la raza de un perro en función de las imágenes de entrada proporcionadas por el usuario en el entorno de prueba. Al explorar esta tarea clásica de clasificación de imágenes, aprenderá sobre una de las arquitecturas más famosas de aprendizaje profundo, es decir, las redes neuronales convolucionales (CNN), y su aplicación a problemas del mundo real.

Conjunto de datos: Dado que es un problema supervisado, el conjunto de datos consistiría en imágenes etiquetadas de diversas razas de perros. Una de las opciones más populares para implementar esta tarea es el “Stanford Dogs Dataset”, disponible de forma gratuita en Kaggle.

  

Tecnologías: Según su experiencia, se pueden utilizar bibliotecas y frameworks de Python como TensorFlow o PyTorch para implementar esta tarea de clasificación de imágenes.

Implementación: En primer lugar, debe preprocesar las imágenes, diseñar una arquitectura CNN con diferentes capas involucradas, entrenar el modelo y evaluar su rendimiento utilizando métricas de evaluación como precisión y matriz de confusión.

 

Proyecto 2: Implementar su modelo de aprendizaje automático con Gradio

 

Idea: En este proyecto, aprenderá los aspectos prácticos de implementar un modelo de aprendizaje automático utilizando Gradio. Esta biblioteca fácil de usar facilita la implementación del modelo con casi ninguna necesidad de código. Este proyecto enfatiza hacer que los modelos de aprendizaje automático sean accesibles a través de una interfaz sencilla y utilizados en un entorno de producción en tiempo real.

Conjunto de datos: Según el enunciado del problema, que va desde la clasificación de imágenes hasta tareas de procesamiento de lenguaje natural, puede elegir el conjunto de datos correspondiente y, en consecuencia, se puede realizar la selección del algoritmo teniendo en cuenta diferentes factores como la latencia para la predicción y la precisión, etc., y luego implementarlo.

Tecnologías: Gradio para la implementación, junto con las bibliotecas necesarias para el desarrollo del modelo (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch).

Implementación: En primer lugar, entrenar un modelo, luego guardar los pesos, que son los parámetros aprendidos que ayudan a realizar la predicción, y finalmente integrarlos con Gradio para crear una interfaz de usuario simple e implementar el modelo para predicciones interactivas.

 

Proyecto 3: Detección de Noticias Falsas con NLP

 

Idea: En este proyecto, debe desarrollar un modelo de aprendizaje automático que ayude a encontrar la diferencia entre noticias reales y falsas recopiladas de diferentes aplicaciones de redes sociales utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural. Este proyecto implica el preprocesamiento de texto, la extracción de características y la clasificación.

Conjunto de datos: Utilice conjuntos de datos que contengan noticias etiquetadas, como el “Conjunto de datos de noticias falsas” en Kaggle.

  

Tecnologías: Bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural como NLTK o spaCy y algoritmos de aprendizaje automático como Naive Bayes o modelos de aprendizaje profundo.

Implementación: Se tokenizará y limpiará los datos de texto, se extraerán características relevantes, se entrenará un modelo de clasificación y se evaluará su rendimiento utilizando métricas como precisión, recuperación y puntuación F1.

Proyecto 4: Sistema de Recomendación de Películas

Idea: En este proyecto, debes construir un sistema de recomendación que sugiera automáticamente películas o series web a los usuarios basado en sus visualizaciones pasadas a través de las plataformas correlacionadas. Los sistemas de recomendación como Netflix y Amazon Prime se utilizan ampliamente en medios de transmisión para mejorar la experiencia del usuario.

Conjunto de datos: Los conjuntos de datos comúnmente utilizados incluyen MovieLens o IMDb, que contienen calificaciones de usuarios e información de películas.

Tecnologías: Algoritmos de filtrado colaborativo, factorización de matrices y frameworks de sistemas de recomendación como Surprise o LightFM.

Implementación: Se explorarán las interacciones entre usuarios y elementos, se construirá un algoritmo de recomendación, se evaluará su rendimiento utilizando métricas como el error absoluto medio y se ajustará el modelo para obtener mejores predicciones.

Proyecto 5: Segmentación de Clientes

Idea: En este proyecto, debes crear un modelo de aprendizaje automático para segmentar clientes en función de su comportamiento de compra pasado, de modo que cuando el mismo cliente vuelva, el sistema pueda recomendar cosas pasadas para aumentar las ventas. De esta manera, al utilizar la segmentación, las organizaciones pueden dirigirse al marketing y servicios personalizados para todos los clientes.

Conjunto de datos: Dado que se trata de un problema de aprendizaje no supervisado, no se requerirán etiquetas para estas tareas, y puedes utilizar conjuntos de datos que contengan datos de transacciones de clientes, conjuntos de datos minoristas en línea o cualquier conjunto de datos relacionado con el comercio electrónico, como los de Amazon, Flipkart, etc.

Tecnologías: Diferentes algoritmos de agrupación de la clase de algoritmos de aprendizaje automático no supervisado, como K-means o clasificación jerárquica (divisiva o aglomerativa), para segmentar clientes en función de su comportamiento.

Implementación: En primer lugar, se deben procesar los datos de transacciones, incluida la visualización de los datos y luego aplicar diferentes algoritmos de agrupación, visualizar los segmentos de clientes basados en otros grupos formados por el modelo, analizar las características de cada segmento para obtener información de marketing y luego evaluarlo utilizando diferentes métricas como el puntaje Silueta, etc.

Proyecto 6: Predicción de Precios de Acciones

Idea: El comportamiento de las acciones es un poco aleatorio, pero mediante el uso del aprendizaje automático, se pueden predecir los precios aproximados de las acciones utilizando datos financieros históricos al capturar la varianza en los datos. Este proyecto implica análisis y pronóstico de series temporales para modelar la dinámica de diferentes precios de acciones en múltiples sectores como la banca, la automoción, etc.

Conjunto de datos: Se necesitan los precios históricos de las acciones, que incluyen Apertura, Máximo, Mínimo, Cierre, Volumen, etc., en diferentes marcos de tiempo, incluidos los precios diarios o por minutos y las cantidades negociadas.

Tecnologías: Puedes utilizar diferentes técnicas para analizar los modelos de series temporales, como la función de autocorrelación y modelos de pronóstico, como el modelo Autorregresivo Integrado de Promedio Móvil (ARIMA), redes de memoria a largo plazo (LSTM), etc.

Implementación: En primer lugar, se deben procesar los datos de series temporales, incluyendo su descomposición en componentes cíclicos, estacionales, aleatorios, etc., luego elegir un modelo de pronóstico adecuado para entrenar el modelo y finalmente evaluar su rendimiento utilizando métricas como el Error Cuadrático Medio, Error Absoluto Medio o Error Cuadrático Medio.

Proyecto 7: Reconocimiento de Emociones en el Habla

Idea: En este proyecto, debes desarrollar un modelo que pueda reconocer diferentes tipos de emociones en el lenguaje hablado, como enojo, felicidad, locura, etc., lo que implica el procesamiento de los datos de audio capturados de varias personas y la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la clasificación de emociones.

Conjunto de datos: Utiliza conjuntos de datos con fragmentos de audio etiquetados, como el conjunto de datos “RAVDESS” que contiene grabaciones de habla emocional.

Tecnologías: Técnicas de procesamiento de señales para extracción de características, modelos de aprendizaje profundo para análisis de audio.

Implementación: Extraerás características de datos de audio, diseñarás una red neuronal para el reconocimiento de emociones, entrenarás el modelo y evaluarás su rendimiento utilizando métricas como la precisión y la matriz de confusión.

 

Proyecto 8: Sistema de Pronóstico de Ventas

 

Idea: En este proyecto, debes construir un sistema para predecir las ventas futuras en base a datos históricos de ventas. Este proyecto es esencial para que las empresas optimicen su inventario y planifiquen la demanda futura.

Dataset: Datos históricos de ventas de productos o servicios, incluyendo información sobre el volumen de ventas, el tiempo y factores relevantes.

Tecnologías: Métodos de pronóstico de series temporales, modelos de regresión y frameworks de aprendizaje automático.

Implementación: En primer lugar, preprocesarás los datos de ventas, elegirás un modelo de pronóstico o regresión apropiado, entrenarás el modelo y evaluarás su rendimiento utilizando métricas como el error cuadrático medio o R-cuadrado.

 

Proyecto 9: Sistema de Clasificación de Dígitos con el Conjunto de Datos MNIST

 

Idea: En este proyecto, debes crear un modelo para clasificar dígitos escritos a mano utilizando el conjunto de datos MNIST. Este proyecto es una introducción fundamental a la clasificación de imágenes y a menudo se considera un punto de partida para aquellos que son nuevos en el aprendizaje profundo.

Dataset: El conjunto de datos MNIST consiste en imágenes en escala de grises de dígitos escritos a mano (0-9).

  

Tecnologías: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) utilizando frameworks como TensorFlow o PyTorch.

Implementación: En primer lugar, debes preprocesar los datos de la imagen, diseñar una arquitectura de CNN, entrenar el modelo y evaluar su rendimiento utilizando métricas como la precisión y la matriz de confusión.

 

Proyecto 10: Detección de Fraudes en Tarjetas de Crédito

 

Idea: En este proyecto, debes desarrollar un modelo de aprendizaje automático para detectar transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito, lo cual es crucial para las instituciones financieras para mejorar la seguridad, proteger a los usuarios de actividades fraudulentas y facilitar el entorno para diferentes transacciones.

 Imagen de ResearchGate 

Dataset: Dado que es un problema de aprendizaje supervisado, debes recopilar el conjunto de datos, que contiene conjuntos de datos de transacciones con tarjetas de crédito con casos etiquetados de transacciones fraudulentas y no fraudulentas.

Tecnologías: Algoritmos de detección de anomalías, modelos de clasificación como Random Forest o Máquinas de Vectores de Soporte, y frameworks de aprendizaje automático para la implementación.

Implementación: En primer lugar, debes preprocesar los datos de las transacciones, entrenar un modelo de detección de fraudes, ajustar los parámetros para un rendimiento óptimo y evaluar el modelo utilizando métricas de evaluación de clasificación como precisión, recall y ROC-AUC.

 

Conclusión

 

En conclusión, explorar los 10 principales proyectos de aprendizaje automático de Kaggle ha sido fantástico. Desde descubrir los misterios de las razas de perros y desplegar modelos de aprendizaje automático con Gradio hasta combatir las noticias falsas y predecir los precios de las acciones, cada proyecto ha ofrecido una característica única en el diversificado campo de la ciencia de datos. Estos proyectos ayudan a obtener ideas invaluables para resolver desafíos del mundo real.

Recuerda, convertirse en científico de datos en 2024 no solo se trata de dominar algoritmos o frameworks, sino de crear soluciones para problemas complejos, comprender conjuntos de datos diversos y adaptarse constantemente al panorama tecnológico en constante evolución. Sigue explorando, mantente curioso y deja que las ideas de estos proyectos te guíen para hacer contribuciones impactantes al mundo de la ciencia de datos. ¡Salud a tu continuo viaje en el dinámico y siempre creciente campo de la ciencia de datos!

[Aryan Garg](https://www.linkedin.com/in/aryan-garg-1bbb791a3/) es un estudiante de Ingeniería Eléctrica en B.Tech., actualmente en el último año de su licenciatura. Su interés se encuentra en el campo del desarrollo web y el aprendizaje automático. Ha seguido este interés y está ansioso por trabajar más en estas direcciones.

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