10 Project Machine Learning Untuk Pemula di 2023
Project Machine Learning merupakan sebuah proyek yang menggunakan teknologi Machine Learning untuk memecahkan masalah atau mendapatkan insight dari data. Project Machine Learning memiliki banyak manfaat penting bagi profesional maupun pemula dalam rangka mempelajari dan mengembangkan keahlian di bidang ini.
Melalui Project Machine Learning dapat meningkatkan keterampilan pemrograman dan keahlian karena kita berusaha berlatih menyelesaikan sebuah masalah dengan melibatkan Machine Learning.
Kemudian Project Machine Learning juga dapat meningkatkan kemampuan analitis sebab dalam mengerjakan proyek akan melibatkan banyak data dan analisis data. Selain itu, Project Machine Learning juga dapat memperbesar peluang karir sebab para rekrutmen ingin mencari kandidat yang memiliki bukti kemampuan atau portofolio. \
Tentunya kita sudah menyadari begitu banyak manfaat yang diperoleh dengan membuat Project Machine Learning sehingga mari kita mengenal contoh-contoh Project Machine Learning yang tentunya cocok banget buat kamu pemula di tahun 2023 ini. Yuk pahamin bersama !
1. Klasifikasi Iris
Project machine learning yang menggunakan Dataset Iris Flowers adalah salah satu proyek machine learning yang populer dan sering digunakan oleh para pengembang atau data scientist untuk menguji model machine learning. Dataset ini berisi informasi tentang tiga spesies iris yaitu Iris Setosa, Iris Versicolor, dan Iris Virginica. Setiap spesies memiliki empat fitur yang diukur yaitu panjang dan lebar kelopak bunga serta panjang dan lebar mahkota bunga.
Tujuan dari proyek ini adalah untuk mengembangkan model machine learning yang dapat mengklasifikasikan spesies iris berdasarkan fitur yang diukur. Model machine learning yang dibangun bisa menggunakan berbagai teknik seperti Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, atau Support Vector Machine (SVM). Proyek ini berguna dalam industri pertanian, perkebunan, dan hortikultura, karena dapat membantu mengklasifikasikan tanaman secara akurat berdasarkan fitur yang diukur.
Dataset Tersedia:
- Dataset Iris : Kumpulan data berisi 3 kelas masing-masing 50 instance, di mana setiap kelas mengacu pada jenis tanaman iris.
2. Analisis Sentimen Review Produk
Analisis Sentimen telah menjadi salah satu aplikasi utama dalam bidang penambangan teks dan penelitian linguistik komputasi. Dengan menggunakan teknik-teknik pemrosesan bahasa alami dan algoritma machine learning, analisis sentimen dapat membantu mengungkap sentimen yang mendasari teks sumber. Metode ini membantu perusahaan dan organisasi untuk memahami pandangan pelanggan dan kecenderungan pasar, sehingga memungkinkan mereka untuk mengambil keputusan yang lebih baik dalam hal pengembangan produk dan pemasaran.
Analisis sentimen yang mendalam dapat membedakan antara sentimen positif dan negatif yang terkandung dalam teks sumber. Ini dapat membantu mengungkap pandangan dan pendapat pelanggan tentang produk dan layanan yang ditawarkan oleh sebuah perusahaan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan produk dan layanan mereka secara keseluruhan, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kepuasan pelanggan.
Dalam hal machine learning, analisis sentimen merupakan pilihan yang tepat untuk dijadikan project. Hal ini karena memerlukan teknik-teknik pemrosesan bahasa alami dan algoritma machine learning yang dapat diimplementasikan untuk membangun model yang akurat dalam menganalisis sentimen. Dengan model ini, perusahaan dapat memanfaatkan analisis sentimen untuk memahami sentimen pelanggan dan kecenderungan pasar, dan pada gilirannya memperbaiki produk dan layanan mereka untuk meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
Dataset Tersedia:
- Tinjauan Produk Amazon: Kumpulan data ini dikumpulkan dari ulasan pelanggan produk Amazon. Dapatkan datanya di Kaggle.
- Twitter Sentimen Maskapai AS: Data Twitter diambil dari Februari 2015 tentang masing-masing maskapai besar AS. Dapatkan datanya di Kaggle.
3. Prediksi Harga Saham
Project machine learning tentang prediksi harga saham adalah sebuah usaha untuk membangun model yang dapat memprediksi harga saham di masa depan berdasarkan data historis harga saham dan faktor-faktor lain yang mempengaruhinya.
Untuk membangun model ini, data historis harga saham harus dikumpulkan dan diproses terlebih dahulu, kemudian dipilih dan dilatih dengan algoritma machine learning yang tepat. Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi harga saham termasuk keadaan ekonomi global, perubahan regulasi, kinerja perusahaan, dan lainnya. Dalam mengembangkan model ini, akurasi dan ketepatan prediksi menjadi hal yang penting untuk dicapai, sehingga investor dapat mengambil keputusan investasi yang tepat berdasarkan prediksi harga saham yang diberikan oleh model machine learning.
Memang cukup menantang untuk menghasilkan model Machine Learning yang akurat memprediksi harga saham tetapi ini dapat dilakukan sebagai pembelajaran dan peningkatan keterampilan mengolah data ekonomi.
Dataset Tersedia:
- Kumpulan Data Pasar Saham Besar: Kumpulan data ini adalah kumpulan harga dan volume harian semua saham dan ETF AS. Dapatkan kumpulan datanya di Kaggle.
- Berita Harian untuk Prediksi Pasar Saham: Kumpulan data adalah kumpulan berita utama historis dari Reddit WorldNews Channel dan data saham. Dapatkan datanya di Kaggle.
4. Perkiraan Penjualan
Project machine learning tentang perkiraan penjualan adalah sebuah inisiatif yang bertujuan untuk memprediksi angka penjualan di masa depan berdasarkan data historis. Proyek ini menggunakan algoritma machine learning seperti regresi linier atau pohon keputusan untuk menganalisis pola dari data historis, dan menghasilkan model prediksi yang dapat memberikan perkiraan jumlah penjualan pada periode waktu tertentu di masa depan.
Selain itu, proyek ini juga dapat memberikan insight penting tentang faktor-faktor yang mempengaruhi penjualan, seperti musim, lokasi, dan promosi penjualan. Dengan informasi ini, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang strategi pemasaran dan penjualan mereka di masa depan.
- Prakiraan Penjualan Toko Walmart: Ini adalah kumpulan data penjualan historis untuk 45 toko Walmart yang berlokasi di berbagai wilayah. Dapatkan datanya di Kaggle.
- Peramalan Penjualan Eceran: Kumpulan data ini berisi banyak data penjualan historis yang diambil dari pengecer top Brasil. Dapatkan datanya di Kaggle.
5. Prediksi Harga Tiket Film
Project machine learning Prediksi Harga Tiket Film bertujuan untuk memprediksi harga tiket suatu film berdasarkan sejumlah faktor seperti genre, pemain, sutradara, rating, dan popularitas film tersebut. Dengan menggunakan algoritma machine learning, model akan melakukan analisis terhadap data historis harga tiket dan faktor-faktor terkait untuk menghasilkan prediksi harga tiket yang lebih akurat.
Dengan demikian, proyek ini dapat membantu pihak bioskop dan produsen film untuk membuat keputusan bisnis yang lebih tepat, seperti menentukan harga tiket yang optimal dan memilih genre atau pemain yang paling diminati oleh penonton. Proyek ini juga dapat membantu penonton dalam merencanakan kunjungan ke bioskop dengan memperkirakan biaya yang diperlukan.
Dataset Tersedia:
- Prediksi Box Office TMDB: Dalam kumpulan data ini, Anda diberikan 7.398 film dan berbagai metadata yang diperoleh dari The Movie Database (TMDB). Dapatkan datanya di Kaggle.
- Tiket Bioskop: Ini termasuk data historis penjualan dan detail film misalnya biaya, pemeran dan kru, dan detail proyek lainnya seperti jadwal. Dapatkan datanya di Kaggle.
6. Rekomendasi Musik
Proyek machine learning tentang rekomendasi musik bertujuan untuk memberikan rekomendasi lagu atau musik yang tepat kepada pengguna berdasarkan preferensi mereka. Untuk mencapai tujuan ini, proyek ini memanfaatkan teknik-teknik machine learning seperti collaborative filtering dan content-based filtering.
Collaborative filtering menggunakan data dari pengguna lain dengan preferensi musik yang sama untuk memberikan rekomendasi, sedangkan content-based filtering mencocokkan karakteristik musik dengan preferensi pengguna. Proyek ini dapat memberikan pengalaman mendengarkan musik yang lebih personal dan sesuai dengan selera pengguna, serta dapat membantu pengguna menemukan musik baru yang mungkin belum mereka ketahui sebelumnya.
Dataset Tersedia:
- WSDM – Rekomendasi Musik KKBox: KKBOX menyediakan kumpulan data pelatihan yang terdiri dari informasi peristiwa mendengarkan pertama yang dapat diamati untuk setiap pasangan lagu pengguna yang unik dalam durasi waktu tertentu. Dapatkan datanya di Kaggle.
- Last.FM: Kumpulan data ini berisi informasi jejaring sosial, penandaan, dan artis musik yang mendengarkan dari kumpulan 2k pengguna dari sistem musik online Last.fm. Dapatkan datanya di grouplens.
7. Klasifikasi Angka Tulisan Tangan
Project machine learning tentang klasifikasi angka tulisan tangan adalah salah satu contoh aplikasi dari teknologi pengenalan citra. Dalam project ini, model machine learning dilatih untuk membedakan dan mengklasifikasikan angka-angka yang ditulis dengan tangan pada gambar-gambar digital.
Teknik pengolahan citra seperti grayscale dan thresholding digunakan untuk mempersiapkan data latih yang kemudian diolah menggunakan algoritma Machine Learning seperti Convolutional Neural Network (CNN). Proses ini memungkinkan model untuk belajar dari data latih dan memprediksi dengan akurasi tinggi angka-angka yang ditulis dengan tangan pada gambar-gambar baru.
Project ini memiliki banyak manfaat, salah satunya adalah dapat digunakan dalam sistem pengenalan tulisan tangan yang dapat membantu mempercepat proses identifikasi dan meminimalisir kesalahan dalam pengolahan data.
Dataset Tersedia:
- Digit Recognizer: File data, train.csv dan test.csv, berisi gambar skala abu-abu dari angka yang digambar tangan, dari nol hingga sembilan. Dapatkan datanya di Kaggle.
- Basis Data MNIST: Basis data angka tulisan tangan MNIST memiliki kumpulan pelatihan berisi 60.000 contoh dan kumpulan pengujian berisi 10.000 contoh. Dapatkan datanya di Lecun.
8. Deteksi Berita Palsu
Proyek Machine Learning Deteksi Berita Palsu merupakan pengembangan sistem otomatis yang dapat membedakan berita yang asli dan palsu secara cepat dan akurat. Sistem ini didesain menggunakan teknik-teknik Machine Learning seperti Natural Language Processing (NLP) dan Deep Learning untuk menganalisis karakteristik dari teks berita, seperti frasa, kata kunci, dan gaya penulisan.
Dengan model yang telah dilatih sebelumnya, sistem dapat mengidentifikasi pola yang terkait dengan berita palsu dan kemudian memberikan label pada berita apakah asli atau palsu. Selain itu, sistem ini juga dapat memberikan informasi terkait dengan sumber berita, kredibilitas, dan sejarah berita yang dapat membantu pengguna untuk mengambil keputusan yang lebih baik dalam memahami informasi yang diberikan oleh berita tersebut.
Penggunaan teknologi Machine Learning seperti ini, harapannya adalah dapat membantu masyarakat untuk lebih cerdas dan bijak dalam menyebarluaskan informasi serta mengurangi dampak dari berita palsu di era digital yang semakin kompleks.
Dataset Tersedia:
- Berita Palsu: Termasuk pelatihan dan kumpulan data dengan id unik untuk artikel berita, antara lain penulis artikel berita. Dapatkan datanya di Kaggle.
- Kumpulan Data Inferensi Berita Palsu: Basis data ini disediakan untuk tugas Deteksi Berita Palsu. Dapatkan datanya di dataport.
9. Prediksi Olahraga
Project machine learning Prediksi Olahraga adalah sebuah aplikasi yang menggunakan algoritma machine learning untuk memprediksi hasil pertandingan olahraga.
Aplikasi ini bekerja dengan memanfaatkan data historis pertandingan dan faktor-faktor seperti cuaca, kesehatan pemain, dan performa tim untuk memperkirakan hasil pertandingan yang akan datang. Dengan bantuan teknologi machine learning, aplikasi ini mampu menghasilkan prediksi yang akurat dan membantu para penggemar olahraga untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang performa tim dan pemain.
Selain itu, aplikasi ini juga dapat membantu para pelatih dan manajer tim untuk membuat strategi yang lebih efektif dalam menghadapi lawan-lawan mereka di masa depan. Dengan demikian, aplikasi Prediksi Olahraga dapat digunakan sebagai alat bantu analisis yang sangat berguna bagi para penggemar olahraga dan praktisi olahraga.
Dataset Tersedia:
- Data Tenis Tur Dunia ATP: Kumpulan data ini berisi data tenis dari situs web Tur Dunia ATP. Dapatkan datanya di datahub.
- Dataset FIFA 19: Dataset pemain lengkap FIFA 19 adalah kumpulan atribut terperinci untuk setiap pemain yang terdaftar dalam database FIFA 19 edisi terbaru. Dapatkan datanya di Kaggle.
10. Deteksi Objek
Project machine learning deteksi objek adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dalam gambar atau video secara otomatis.
Dalam project ini, sebuah model machine learning dilatih dengan menggunakan sejumlah besar data gambar atau video yang telah diberi label dengan benar. Model tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi kelas objek pada gambar atau video yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Hasilnya, teknologi deteksi objek dapat digunakan untuk berbagai aplikasi seperti kendaraan tanpa pengemudi, pengawasan keamanan, dan pengolahan citra medis. Meskipun ada beberapa tantangan dalam pengembangan teknologi ini, seperti keterbatasan hardware dan keakuratan deteksi objek yang tidak sempurna, namun potensi dan manfaatnya sangat besar dan terus berkembang pesat di era digital saat ini.
Dataset Tersedia:
- COCO: COCO adalah kumpulan data pendeteksian, segmentasi, dan keterangan objek berskala besar.
- Oxford Pets Dataset: Ini adalah kumpulan gambar dan anotasi yang melabeli berbagai ras anjing dan kucing.
Kesimpulan
Kita telah mengenal gambaran 10 rekomendasi project Machine Learning untuk pemula di 2023 yang disertai referensi penjelasan project lebih lanjut dan dataset.
Rekomendasi tersebut mulai dari yang sangat umum dan populer Klasifikasi Iris, Analisis Sentimen Review Produk hingga Deteksi Objek. Dari 10 rekomendasi tersebut tidak masalah apabila anda hanya membuat proyek dengan memilih beberapa atau satu yang penting tetap mengambil langkah konkret.
Meskipun sebaiknya setelah itu Anda boleh mencoba yang lain atau dari referensi lain, semakin banyak project yang Anda kerjakan semakin baik. Anda juga dapat mempelajari data dan pengolahannya seperti Machine Learning hingga berkarir di dunia data menjadi seorang Data Scientist handal dengan mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati.
Bootcamp ini memiliki keunggulan, yaitu “Learn By Building (LBB)” artinya Anda akan belajar Data Science berbasis project setiap selesai sub materi dan “Lifetime Learner” artinya Anda cukup berinvestasi sekali kemudian setelah lulus Anda dapat mengikuti workshop Data Science Series (DSS) gratis untuk dibimbing menghasilkan project sebagai portofolio dan meningkatkan pengetahuan Anda.
Tentunya keunggulan ini sudah terbukti efektif berdasarkan komitmen berbagai lembaga besar di Indonesia seperti KPK, BCA dan masih banyak lagi untuk melatih SDM mereka. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang, disini!