5 ML-проектов для начинающих
Генеративные модели, NLP, CV, рекомендательные системы… Темы для ML проектов перечислять можно долго, а уж решить, какую из них выбрать для своей практической в портфолио, и потом вспомнить, что эти темы разделяются ещё на подтемы…. Это не просто смело, а очень смело. И сложно.
Поэтому мы и решили выпустить пост, в котором расскажем о простых и полезных ML-проектах, с которыми смогут справиться новички.
Вдохновляйтесь!
Система автоматического распределения на категории электронных писем по темам
Система может классифицировать всю входящую почту на различные категории, такие как "Обращения клиентов", "Запросы на информацию", "Рекламные предложения" и другие категории.
Как это будет работать?
Система будет использовать алгоритмы для анализа текста сообщений. Входные данные будут представлены в виде писем, которые будут подвергаться предварительной обработке, например, удалению стоп-слов, лемматизации и векторизации текста.
Затем на основе этих векторизованных представлений текста будет обучена модель классификации, которая будет относить каждое письмо к одной из заранее определенных категорий (например, "Обращения клиентов", "Запросы на информацию", "Рекламные предложения").
Для обучения модели может использоваться датасет из писем и соответствующих им категорий.
Анализатор тональности отзывов
Этот инструмент анализирует отзывы (например, на товары, услуги, заведения общепита) и определяет их настроение: плохое, хорошее или нейтральное.
Как это будет работать?
Для анализа тональности отзывов будет использоваться алгоритм машинного обучения, способный классифицировать тексты на позитивные, негативные или нейтральные. Для этого отзывы будут проходить через предварительную обработку: очистку от стоп-слов, лемматизацию и векторизацию текста.
После этого обработанные тексты будут подаваться на вход обученной модели классификации тональности, которая с помощью предварительно обученных весов и параметров определит тональность каждого отзыва.
Такой анализатор может быть полезен для компаний, чтобы быстро оценивать общее мнение клиентов о своих продуктах, услугах или заведении, а не копаться несколько часов в простынях текстов, чтобы выявить то, что нравится клиентам, что не нравится, и к чему они равнодушны.
Система для планирования запасов товаров
Такой инструмент использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса на товары в будущем на основе исторических данных о продажах. Это позволяет компаниям оптимизировать свои запасы и избежать недостатка или избытка товаров.
Как это будет работать?
Система будет анализировать исторические данные о продажах товаров, а также другие важные факторы, такие как сезонность, маркетинговые мероприятия, праздники и т. д. На основе этой информации она будет строить модель прогнозирования спроса на будущий период времени. Затем эта модель может использоваться для оптимизации планирования запасов и принятия решений о закупках.
Где это будет работать?
Предсказательная система для планирования запасов товаров может быть интегрирована в программное обеспечение управления ресурсами предприятия (ERP), системы управления цепочками поставок (SCM) или специализированные программы для управления запасами. Она может быть доступна как в виде веб-приложения, так и в виде API, которое можно интегрировать с другими бизнес-системами или использовать в собственных разработках приложений.
Система автоматической категоризации документов
Этот инструмент классифицирует документы (например, отчеты, контракты, письма) на различные категории или темы на основе их содержания. Это может помочь организациям быстро находить нужную информацию.
Как это будет работать?
Сначала текст документов обрабатывается, удаляются ненужные слова и приводится к стандартному формату. Затем каждый документ представляется в виде числового вектора, а модель обучается на размеченном наборе данных, чтобы понять связь между словами и категориями. После обучения система способна автоматически определять категорию для новых документов.
Бот-помощник по подбору персонала
Бот анализирует резюме соискателей и требования к вакансии, чтобы автоматически подбирать наиболее подходящих кандидатов для определенной должности.
Такой бот может значительно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на процесс подбора персонала вручную.
Как это будет работать?
Сначала нужно создать бота через BotFather, получить его токен и настроить команды и функции. Затем уже можно написать скрипт на Python, который будет обрабатывать входящие запросы и выполнять логику бота.
Для анализа резюме и рекомендаций кандидатов потребуется использовать инструменты машинного обучения, а также API для работы с базой данных или платформой для поиска вакансий. Эти инструменты позволят боту анализировать информацию о кандидатах и предлагать подходящие вакансии в соответствии с запросами рекрутера.