8 Projetos de IA e ML para Impulsionar sua Carreira | Simplilearn

Tabela de Conteúdos:

1. 🎯 Introdução ao Aprendizado de Máquina
2. 🌟 Importância de ter um portfólio
3. 💼 Projeto 1: Sistema de Aprovação de Empréstimo
4. 💬 Projeto 2: Sistema de Detecção de Notícias Falsas
5. 🧠 Projeto 3: Sistema de Previsão de Personalidade
6. 🏥 Projeto 4: Sistema de Diagnóstico de Parkinson
7. 😃 Projeto 5: Análise de Sentimentos
8. 📷 Projeto 6: Classificação de Imagens usando CNN
9. 👥 Projeto 7: Sistema de Reconhecimento Facial
10. 🎬 Projeto 8: Sistema de Recomendação de Filmes
11. 🎓 Conclusão

Introdução ao Aprendizado de Máquina 🎯

Com o avanço tecnológico, encontrar um emprego adequado na área de Aprendizado de Máquina está se tornando cada vez mais difícil. Uma forma ideal de mostrar suas habilidades nesse campo é através de um portfólio de projetos. Esses projetos ilustram que você pode utilizar suas habilidades de aprendizado de máquina em seu perfil. Existem inúmeros projetos na área de aprendizado de máquina que podem aprimorar suas habilidades de programação e torná-lo mais competitivo no mercado de trabalho.

Importância de ter um portfólio 🌟

Segundo estudos recentes, as vagas de emprego relacionadas ao aprendizado de máquina aumentaram em 344% nos últimos cinco anos. Empresas em todo o mundo estão em busca de profissionais capazes de aproveitar o poder dos dados e construir sistemas inteligentes. Além disso, a média salarial para profissionais de aprendizado de máquina nos Estados Unidos é de US$150.000 por ano, e na Índia é de 15 lakh rupias. Portanto, não há melhor momento para se capacitar nessa empolgante área.

Se você está procurando um curso que abranja desde os fundamentos até técnicas avançadas, como desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado não supervisionado, não precisa procurar mais. O programa de pós-graduação em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina da Caltech, em parceria com a IBM, oferece exatamente o que você precisa. Este curso abrange as mais recentes ferramentas e tecnologias do ecossistema de IA, contando com aulas ministradas por professores da Caltech e especialistas da IBM. Além disso, o programa inclui hackathons e sessões de perguntas e respostas. Não perca essa oportunidade e inscreva-se agora para desbloquear emocionantes oportunidades em IA e aprendizado de máquina. O link está na descrição abaixo.

Projeto 1: Sistema de Aprovação de Empréstimo 💼

Neste projeto focado em aprendizado de máquina, o objetivo é analisar e prever o resultado do processo de aprovação de empréstimos para indivíduos. Esse é um problema de classificação, onde o objetivo é determinar se um empréstimo será aprovado ou não. Problemas de classificação envolvem a previsão de rótulos de classe para exemplos de dados de entrada e englobam diversas tarefas, como identificação de e-mails de spam, detecção de câncer e análise de sentimentos.

Para entender melhor o problema de classificação e aprender como construir um sistema de previsão de empréstimo, você pode consultar o link do projeto fornecido na descrição.

Projeto 2: Sistema de Detecção de Notícias Falsas 💬

Você pode confiar em tudo o que encontra nas redes sociais? Nem todas as notícias são confiáveis, não é mesmo? Mas como identificar notícias falsas? O aprendizado de máquina é fundamental para resolver esse problema. Ao se envolver nesse projeto de detecção de notícias falsas, você desenvolverá a capacidade de diferenciar entre informações verdadeiras e fabricadas. O foco desse projeto de aprendizado de máquina é discernir entre notícias falsas e verdadeiras, utilizando um vetorizador TF-IDF da biblioteca SK Learn em um conjunto de dados. O modelo é treinado utilizando um classificador passivo-agressivo pré-inicializado. Por fim, o desempenho do modelo é avaliado por meio da pontuação de acurácia e da matriz de confusão.

Para mais detalhes, você pode encontrar o link do projeto na descrição abaixo.

Projeto 3: Sistema de Previsão de Personalidade 🧠

A personalidade de uma pessoa tem um impacto significativo em sua vida pessoal e profissional. Atualmente, muitas empresas estão selecionando candidatos com base em seus traços de personalidade, visando aumentar a eficiência no trabalho, pois cada indivíduo é designado para tarefas que se alinham com suas habilidades e aptidões. Nesse projeto, o objetivo é combinar técnicas de aprendizado de máquina, como SVD, Naïve Bayes e regressão logística, para prever a personalidade de uma pessoa. Além disso, utiliza-se o método de frequência de palavras para prever seus talentos. Esse modelo ou abordagem permite que os usuários identifiquem facilmente seus traços de personalidade e habilidades técnicas.

Para saber mais detalhes sobre esse projeto, consulte o link fornecido na descrição.

Projeto 4: Sistema de Diagnóstico de Parkinson 🏥

O Parkinson é um distúrbio progressivo do sistema nervoso central que afeta os movimentos e causa sintomas como tremores e rigidez. Esse distúrbio possui cinco estágios e afeta mais de 1 milhão de pessoas em todo o mundo anualmente. Nesse projeto de aprendizado de máquina, o objetivo é desenvolver um modelo de Máquina de Vetor de Suporte (SVM) utilizando vários módulos Python, como Scikit-Learn, NumPy, Pandas e Sckit-learn, para importar os dados, extrair as características e as etiquetas, fazer a escala das características, dividir o conjunto de dados, projetar o modelo SVM e avaliar sua precisão. Por fim, será possível utilizar o modelo desenvolvido para diagnosticar a presença do Parkinson em um indivíduo.

Para mais detalhes sobre esse projeto, consulte o link fornecido na descrição.

Projeto 5: Análise de Sentimentos 😃

A análise de sentimentos, também conhecida como mineração de opiniões, envolve a tarefa de identificar as emoções ou atitudes expressas em um determinado texto. Seu objetivo é decifrar as intenções subjacentes do autor ao escrever Algo, identificando potenciais informações pessoais. Nesse projeto, iremos utilizar uma gama de técnicas de processamento de linguagem natural e análise de texto. O objetivo é detectar, extrair e quantificar essas informações do texto, permitindo a classificação e manipulação de dados. Usaremos o conjunto de dados de avaliações de clientes da Amazon para realizar a análise de sentimentos.

Para mais informações sobre esse projeto, consulte o link fornecido na descrição.

Projeto 6: Classificação de Imagens usando CNN 📷

O aprendizado profundo, também conhecido como deep learning, é uma área extremamente popular e em rápido crescimento nos dias de hoje. Diversos projetos e problemas em várias áreas dependem fortemente de técnicas de deep learning. Quando nos deparamos com um problema de visão computacional, muitos de nós, inclusive eu, optaríamos por uma rede neural convencional como a abordagem padrão de deep learning. Neste projeto em particular, utilizaremos redes neurais convolucionais (CNNs) para desenvolver um projeto de processamento de imagens e obter insights sobre suas capacidades e as razões por trás de sua popularidade generalizada. Vamos nos aprofundar em cada estágio de criação de um modelo convolucional e embarcar em um projeto verdadeiramente notável. Para este projeto, utilizaremos o conjunto de dados CIFAR-10, que é comumente utilizado em tarefas de classificação de imagens.

Para obter mais informações sobre este projeto, consulte o link fornecido na descrição.

Projeto 7: Sistema de Reconhecimento Facial 👥

Os avanços tecnológicos nunca deixam de surpreender as pessoas, à medida que continuam a introduzir invenções incríveis que aumentam a conveniência e o conforto em nossas vidas. Entre essas inovações, o reconhecimento facial se mostrou a forma menos intrusiva e mais rápida de verificação biométrica atualmente. Neste projeto, utilizaremos as bibliotecas OpenCV e face recognition para desenvolver um sistema de detecção facial. O OpenCV oferece um conjunto poderoso de ferramentas, bibliotecas e hardware para aplicações de visão computacional em tempo real. Com o OpenCV, podemos criar projetos inspiradores em tempo real. Este projeto permitirá que você obtenha informações sobre o processo de construção de um sistema de reconhecimento facial.

Para saber mais detalhes sobre esse projeto, consulte o link fornecido na descrição.

Projeto 8: Sistema de Recomendação de Filmes 🎬

Hoje em dia, a maioria das pessoas confia na tecnologia para assistir a filmes e programas de TV. No entanto, às vezes pode ser desanimador decidir o que assistir em seguida. Felizmente, sistemas de recomendação baseados no histórico de visualização e preferências dos espectadores se tornaram comuns. Essas recomendações são alimentadas pelo aprendizado de máquina e podem ser um projeto agradável e acessível para iniciantes em programação. Os programadores em parceria podem praticar sua codificação utilizando dados do conjunto de dados do MovieLens, que é gerado por mais de 6000 usuários. Se você está interessado em aprender a criar recomendações personalizadas de filmes para você ou seus entes queridos, você pode encontrar o link do projeto na descrição.

Esses foram os oito projetos de aprendizado de máquina para dar início à sua carreira nesse campo. Muito obrigado por estar aqui hoje! Se você gostou deste vídeo, inscreva-se em nosso canal no YouTube e deixe um like no vídeo. Continue aprendendo e se mantendo à frente em sua carreira. O aprendizado contínuo é fundamental para o sucesso. Se você é um estudante que deseja adquirir habilidades de ponta ou um profissional em busca de crescimento na carreira, temos tudo o que você precisa. Explore nosso incrível catálogo de programas de certificação em áreas de ponta, como ciência de dados, computação em nuvem, segurança cibernética, IA, aprendizado de máquina e marketing digital. Nossos programas são desenvolvidos em colaboração com principais universidades e empresas, e ministrados por especialistas da indústria. Escolha qualquer um de nossos programas e faça a diferença em sua carreira. Clique no link da descrição para saber mais.

• Recursos:
  • Programa de Mestrado em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina da Caltech em parceria com a IBM Link
  • Projeto 1: Sistema de Aprovação de Empréstimo Link
  • Projeto 2: Sistema de Detecção de Notícias Falsas Link
  • Projeto 3: Sistema de Previsão de Personalidade Link
  • Projeto 4: Sistema de Diagnóstico de Parkinson Link
  • Projeto 5: Análise de Sentimentos Link
  • Projeto 6: Classificação de Imagens usando CNN Link
  • Projeto 7: Sistema de Reconhecimento Facial Link
  • Projeto 8: Sistema de Recomendação de Filmes Link

Conclusão 🎓

Neste artigo, exploramos diversos projetos de aprendizado de máquina que podem aprimorar seu portfólio e ajudá-lo a conseguir um emprego como engenheiro de aprendizado de máquina. Desde a previsão de aprovação de empréstimos até a análise de sentimentos e sistemas de recomendação de filmes, há uma ampla variedade de projetos para você escolher. Não perca a oportunidade de se capacitar nessa empolgante área e aproveitar as diversas oportunidades de carreira disponíveis. Lembre-se, o aprendizado contínuo e o aperfeiçoamento de suas habilidades são fundamentais para se manter relevante no mercado de trabalho em constante evolução. Então, escolha um projeto que desperte seu interesse e comece a construir seu portfólio de aprendizado de máquina hoje mesmo!

FAQ:

• Q: Quais são os requisitos para iniciar esses projetos?

  • R: Para iniciar esses projetos em aprendizado de máquina, é recomendado ter conhecimentos básicos de programação e Python. Além disso, é vantajoso ter uma compreensão dos conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, como classificação, regressão e redes neurais.

• Q: Esses projetos são adequados para iniciantes?

  • R: Sim, esses projetos são adequados para iniciantes em aprendizado de máquina. Eles são projetados para fornecer uma introdução prática e prazerosa ao aprendizado de máquina, permitindo que você aplique seus conhecimentos e construa seu portfólio.

• Q: Preciso de um ambiente especial para executar esses projetos?

  • R: Para a maioria desses projetos, é recomendado ter um ambiente Python configurado em seu computador. Além disso, alguns projetos podem exigir a instalação de bibliotecas específicas, como o OpenCV e o Scikit-learn.

• Q: Esses projetos são de código aberto?

  • R: Sim, a maioria desses projetos é de código aberto e você pode acessar o código-fonte e os conjuntos de dados necessários nos links fornecidos na descrição.