Kaggle es un lugar rico donde puedes encontrar muchos proyectos desafiantes de ML. Como mencionaste, Digit Recognizer y Titanic son dos problemas interesantes en Kaggle. El hogar de la ciencia de datos
Aparte de eso, lo que puede hacer es que exista este repositorio de aprendizaje automático UCI que contiene grandes conjuntos de datos. La descripción del problema también se da con ellos. Descárguelos y comience a aplicar sus algos ML.
Por ejemplo, este enlace dirige al conjunto de datos IRIS. Depósito de aprendizaje automático de UCI: conjunto de datos de iris . El problema es identificar (o clasificar) el tipo de planta en función de las características. Explore más y aprenda ..
También puede descargar softwares de código abierto Weka, Rapidminer o Orange para implementar los algoritmos. Personalmente prefiero a Weka.
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¡Feliz aprendizaje!