Use o conjunto de dados Iris para criar um modelo que classifique diferentes espécies de flores.
Implemente um modelo de regressão linear para prever uma variável contínua com base em outras variáveis.
Construa um modelo para reconhecer dígitos escritos à mão usando o conjunto de dados MNIST.
Desenvolva um classificador para identificar se um e-mail é spam ou não.
Crie um modelo que analise a polaridade do sentimento em textos, identificando se são positivos, negativos ou neutros.
Use o algoritmo K-Means para agrupar clientes com base em seu comportamento de compra.
Desenvolva um sistema de recomendação de filmes com base nas preferências do usuário.
Crie um modelo para identificar transações fraudulentas em dados de cartões de crédito.
Utilize regressão para prever os preços de imóveis com base em características como localização, número de quartos, etc.
Desenvolva um modelo para classificar objetos em imagens usando o conjunto de dados CIFAR-10.
Construa um modelo que compreenda e gere texto, aplicando técnicas de NLP em tarefas como geração de texto ou tradução.
Crie um modelo para prever se um cliente irá cancelar o serviço com base em seu histórico.
Utilize o algoritmo de agrupamento hierárquico para agrupar dados em diferentes níveis de granularidade.
Implemente um modelo de reconhecimento facial que identifique rostos em imagens.
Realize previsões em séries temporais, como prever vendas mensais ou valores de ações.
Desenvolva um modelo para prever diagnósticos médicos com base em dados clínicos.
Crie um chatbot inteligente utilizando técnicas de processamento de linguagem natural.
Realize análises de sentimentos ou identifique padrões em dados de redes sociais.
Utilize o modelo YOLO para identificar múltiplos objetos em imagens.
Desenvolva um modelo para prever a demanda futura de produtos com base em dados históricos de vendas.
Lembre-se de explorar os conjuntos de dados disponíveis e ajustar os projetos de acordo com seus interesses específicos.
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