13 interessante Ideen und Themen für neuronale Netzwerkprojekte für Anfänger [2022]

Neuronale Netze zielen darauf ab, zugrunde liegende Beziehungen in Datensätzen durch einen Prozess zu erkennen, der die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Solche Systeme können lernen, Aufgaben auszuführen, ohne mit genauen Regeln programmiert zu werden. Sie können verschiedene neuronale Netzwerkprojekte implementieren , um alles über Netzwerkarchitekturen und ihre Funktionsweise zu verstehen. Lesen Sie weiter, um sich mit einigen spannenden Anwendungen vertraut zu machen!

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Grundlagen neuronaler Netze

Bevor wir mit unserer Liste von Projektideen für neuronale Netze beginnen , lassen Sie uns zunächst die Grundlagen wiederholen.

• Ein neuronales Netzwerk ist eine Reihe von Algorithmen, die komplexe Daten verarbeiten
• Es kann sich an wechselnde Eingaben anpassen.
• Es kann die bestmöglichen Ergebnisse erzielen, ohne dass Sie die Ausgabekriterien neu entwerfen müssen.
• Informatiker nutzen neuronale Netze, um Muster zu erkennen und vielfältige Probleme zu lösen.
• Es ist ein Beispiel für maschinelles Lernen.
• Der Ausdruck „Deep Learning“ wird für komplexe neuronale Netze verwendet.

Heutzutage werden neuronale Netze auf eine breite Palette von Geschäftsfunktionen angewendet, wie z. B. Kundenforschung, Verkaufsprognosen, Datenvalidierung, Risikomanagement usw. Und die Übernahme eines praktischen Trainingsansatzes bringt viele Vorteile mit sich, wenn Sie eine Karriere in der Tiefe verfolgen möchten Lernen. Lassen Sie uns also nacheinander in die Themen eintauchen. Erfahren Sie mehr über die Anwendungen neuronaler Netze.

Neuronale Netzwerkprojekte

1. Autoencoder basierend auf neuronalen Netzen

Autoencoder sind die einfachste Deep-Learning-Architektur. Sie sind eine bestimmte Art von neuronalen Feedforward-Netzen, bei denen die Eingabe zunächst in einen niederdimensionalen Code komprimiert wird. Dann wird die Ausgabe aus der kompakten Codedarstellung oder Zusammenfassung rekonstruiert. Daher sind in Autoencodern drei Komponenten eingebaut – Encoder, Code und Decoder. Im nächsten Abschnitt haben wir zusammengefasst, wie die Architektur funktioniert.

• Die Eingabe durchläuft den Encoder, um den Code zu erzeugen.
• Der Decoder (Spiegelbild der Struktur des Encoders) verarbeitet die Ausgabe anhand des Codes.
• Es wird eine Ausgabe erzeugt, die mit der Eingabe identisch ist.

Aus den obigen Schritten werden Sie feststellen, dass ein Autoencoder ein Dimensionsreduktions- oder Komprimierungsalgorithmus ist. Um mit dem Entwicklungsprozess zu beginnen, benötigen Sie eine Codierungsmethode, eine Decodierungsmethode und eine Verlustfunktion. Die binäre Kreuzentropie und der mittlere quadratische Fehler sind die beiden besten Optionen für die Verlustfunktion. Und um die Autoencoder zu trainieren, können Sie wie bei künstlichen neuronalen Netzen über Backpropagation vorgehen. Lassen Sie uns nun die Anwendungen dieser Netzwerke diskutieren.

Sie können ein Handschrifterkennungstool erstellen, indem Sie den MNIST-Datensatz als Eingabe verwenden. MNIST ist eine überschaubare, anfängerfreundliche Datenquelle, die verwendet werden kann, um Bilder von handgeschriebenen Zahlen zu generieren. Da diese Bilder verrauscht sind, benötigen sie einen Rauschunterdrückungsfilter, um die Ziffern richtig zu klassifizieren und zu lesen. Und Autoencoder können diese Rauschentfernungsfunktion für einen bestimmten Datensatz erlernen. Sie können dieses Projekt selbst ausprobieren, indem Sie frei verfügbaren Code aus Online-Repositories herunterladen.

2. Faltungsneuronales Netzwerkmodell

Convolutional Neural Networks oder CNNs werden typischerweise zur Analyse visueller Bilder eingesetzt. Diese Architektur kann für unterschiedliche Zwecke genutzt werden, etwa für die Bildverarbeitung in selbstfahrenden Autos.

Autonome Fahranwendungen verwenden dieses Modell als Schnittstelle zum Fahrzeug, wo CNNs Bildfeedback empfangen und an eine Reihe von Ausgabeentscheidungen weiterleiten (rechts/links abbiegen, anhalten/fahren usw.). Anschließend verarbeiten Reinforcement-Learning-Algorithmen diese Entscheidungen für das Fahren. So können Sie selbst mit der Erstellung einer vollwertigen Anwendung beginnen:

• Nehmen Sie an einem Tutorial zu MNIST oder CIFAR-10 teil.
• Machen Sie sich mit binären Bildklassifizierungsmodellen vertraut.
• Plug-and-Play mit dem offenen Code in Ihrem Jupyter-Notebook.

Mit diesem Ansatz können Sie lernen, wie Sie benutzerdefinierte Datasets importieren und mit der Implementierung experimentieren, um die gewünschte Leistung zu erzielen. Sie können versuchen, die Anzahl der Epochen zu erhöhen, mit Bildern zu spielen, weitere Ebenen hinzuzufügen usw. Darüber hinaus können Sie in einige Objekterkennungsalgorithmen wie SSD, YOLO, Fast R-CNN usw. eintauchen. Die Gesichtserkennung in der FaceID-Funktion des iPhone ist eine davon der häufigsten Beispiele für dieses Modell.

Sobald Sie Ihre Konzepte aufpoliert haben, versuchen Sie, mithilfe von CNN und der Keras-Bibliothek ein Klassifizierungssystem für Verkehrszeichen für ein selbstfahrendes Auto zu erstellen. Sie können den GTSRB-Datensatz für dieses Projekt durchsuchen. Erfahren Sie mehr über Convolutional Neural Networks.

3. Rekurrentes neurales Netzwerkmodell

Im Gegensatz zu Feedforward-Netzen können rekurrente neuronale Netze oder RNNs mit Sequenzen variabler Länge umgehen. Sequenzmodelle wie RNN haben mehrere Anwendungen, die von Chatbots, Text Mining, Videoverarbeitung bis hin zu Preisvorhersagen reichen.

Wenn Sie gerade erst anfangen, sollten Sie sich zunächst mit einem RNN auf Zeichenebene ein grundlegendes Verständnis des LSTN-Gatters aneignen. Sie können beispielsweise versuchen, Aktienkursdatensätze zu laden. Sie können RNNs trainieren, vorherzusagen, was als nächstes kommt, indem Sie echte Datensequenzen einzeln verarbeiten. Wir haben diesen Vorgang im Folgenden erklärt:

• Nehmen Sie an, dass die Vorhersagen probabilistisch sind.
• Sampling-Iterationen finden in der Ausgabeverteilung des Netzwerks statt.
• Die Probe wird im nächsten Schritt als Input zugeführt.
• Das trainierte Netzwerk erzeugt neuartige Sequenzen.

Damit haben wir die Haupttypen neuronaler Netze und ihre Anwendungen abgedeckt. Sehen wir uns nun einige spezifischere Projektideen für neuronale Netze an .

4. Kryptografische Anwendungen mit künstlichen neuronalen Netzen

Bei der Kryptografie geht es darum, die Rechensicherheit aufrechtzuerhalten und Datenlecks in der elektronischen Kommunikation zu vermeiden. Sie können ein Projekt in diesem Bereich implementieren, indem Sie verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen und Trainingsalgorithmen verwenden.

Angenommen, das Ziel Ihrer Studie besteht darin, die Verwendung künstlicher neuronaler Netze in der Kryptographie zu untersuchen. Für die Implementierung können Sie eine einfache rekurrente Struktur wie das Jordan-Netzwerk verwenden, die durch den Back-Propagation-Algorithmus trainiert wird. Sie erhalten eine sequentielle Finite-State-Maschine, die für die Verschlüsselungs- und Entschlüsselungsprozesse verwendet wird. Zusätzlich können chaotische neuronale Netze einen integralen Bestandteil des kryptografischen Algorithmus in solchen Systemen bilden.

5. Kredit-Scoring-System

Kreditausfälle können Banken und Finanzinstituten enorme Verluste bescheren. Daher müssen sie erhebliche Ressourcen für die Bewertung von Kreditrisiken und die Klassifizierung von Anträgen aufwenden. In einem solchen Szenario können neuronale Netze eine hervorragende Alternative zu herkömmlichen statistischen Modellen darstellen.

Sie bieten eine bessere Vorhersagefähigkeit und genauere Klassifizierungsergebnisse als Techniken wie die logistische Regression und die Diskriminanzanalyse. Erwägen Sie also, ein Projekt aufzunehmen, um dasselbe zu beweisen. Sie können ein Kredit-Scoring-System auf Basis künstlicher neuronaler Netze entwerfen und aus den folgenden Schritten ein Fazit für Ihre Studie ziehen:

• Extrahieren Sie einen realen Kreditkartendatensatz zur Analyse.
• Bestimmen Sie die Struktur der zu verwendenden neuronalen Netze, wie z. B. die Expertenmischung oder die radiale Basisfunktion.
• Geben Sie Gewichtungen an, um die Gesamtfehler zu minimieren.
• Erklären Sie Ihre Optimierungstechnik oder -theorie.
• Vergleichen Sie Ihr vorgeschlagenes Entscheidungsunterstützungssystem mit anderen Kreditbewertungsanwendungen.

6. Webbasierte Trainingsumgebung

Wenn Sie lernen möchten, wie Sie mit modernen Internet- und Entwicklungstechnologien ein fortschrittliches Web-Bildungssystem erstellen, lesen Sie das Projekt namens Socratenon. Es gibt Ihnen einen Einblick, wie webbasiertes Training über traditionelle Lösungen wie virtuelle Lehrbücher hinausgehen kann. Das Paket des Projekts wurde fertiggestellt, und seine Techniken wurden auf ihre Überlegenheit gegenüber anderen Lösungen getestet, die aus der offenen Literatur verfügbar sind.

Socrantenon demonstriert, wie bestehende Lernumgebungen mit ausgefeilten Tools verbessert werden können, wie zum Beispiel:

• Benutzermodellierung zur Personalisierung von Inhalten für Benutzer
• Intelligente Agenten für bessere Unterstützung und Suche
• Ein intelligentes Back-End mit neuronalen Netzen und fallbasiertem Schließen

7. Fahrzeugsicherheitssystem mit Gesichtserkennung

Für dieses Projekt können Sie sich auf SmartEye beziehen, eine Lösung , die von Alfred Ritikos an der Universiti Teknologi Malaysia entwickelt wurde . Es deckt mehrere Techniken ab, von der Gesichtserkennung über die Optik bis hin zur intelligenten Softwareentwicklung.

Im Laufe der Jahre haben Sicherheitssysteme von vielen innovativen Produkten profitiert, die die Identifizierung, Verifizierung und Authentifizierung von Personen erleichtern. Und SmartEye versucht, diese Prozesse durch Simulation zu konzeptualisieren. Außerdem experimentiert es mit den bestehenden Gesichtserkennungstechnologien, indem es mehrstufige Wavelet-Zerlegung und neuronale Netze kombiniert.

8. Automatische Musikerzeugung

Mit Deep Learning ist es möglich, echte Musik zu machen, ohne zu wissen, wie man ein Instrument spielt. Sie können einen automatischen Musikgenerator erstellen, indem Sie MIDI-Dateidaten verwenden und ein LSTM-Modell erstellen, um neue Kompositionen zu generieren.

MuseNet von OpenAI dient als geeignetes Beispiel für diese Art von Projekt. MuseNet ist ein tiefes neuronales Netzwerk, das darauf programmiert ist, aus entdeckten Harmonie-, Stil- und Rhythmusmustern zu lernen und die nächsten Token zur Generierung musikalischer Kompositionen vorherzusagen. Es kann vierminütige Stücke mit zehn verschiedenen Instrumenten produzieren und Formen wie Country- und Rockmusik kombinieren.

Erfahren Sie mehr: Einführung in Deep Learning und neuronale Netze

9. Antrag auf Krebserkennung

Implementierungen neuronaler Netze haben das Potenzial, Effizienz in der medizinischen Diagnose und insbesondere im Bereich der Krebserkennung einzuführen. Da sich Krebszellen von gesunden Zellen unterscheiden, ist es möglich, die Krankheit anhand histologischer Bilder zu erkennen. Beispielsweise können Sie mit einer mehrschichtigen neuronalen Netzwerkarchitektur Brustgewebe in bösartig und gutartig klassifizieren. Sie können den Aufbau dieses Brustkrebsklassifikators mit einem IDC-Datensatz von Kaggle üben, der gemeinfrei verfügbar ist.

10. Textzusammenfassung

Bei der automatischen Textzusammenfassung wird ein Textstück zu einer kürzeren Version komprimiert. Für dieses Projekt wenden Sie tiefe neuronale Netze unter Verwendung natürlicher Sprachverarbeitung an. Der manuelle Prozess des Schreibens von Zusammenfassungen ist sowohl mühsam als auch zeitaufwändig. Daher haben automatische Textzusammenfassungen im Bereich der akademischen Forschung eine immense Bedeutung erlangt.

11. Intelligenter Chatbot

Moderne Unternehmen verwenden Chatbots, um sich um Routineanfragen zu kümmern und den Kundenservice zu verbessern. Einige dieser Bots können auch den Kontext der Anfragen erkennen und dann mit relevanten Antworten antworten. Es gibt also mehrere Möglichkeiten, ein Chatbot-System zu implementieren.

Sie können ein Projekt zu abrufbasierten Chatbots mit NLTK und Keras implementieren. Oder Sie entscheiden sich für generative Modelle, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren und keine vordefinierten Antworten erfordern.

Lesen Sie: Wie erstelle ich einen Chatbot in Python?

12. Projekt zur Schätzung der menschlichen Pose

Dieses Projekt umfasst die Erkennung des menschlichen Körpers in einem Bild und die anschließende Schätzung seiner Schlüsselpunkte wie Augen, Kopf, Nacken, Knie, Ellbogen usw. Es ist dieselbe Technologie, die Snapchat und Instagram verwenden, um Gesichtsfilter an einer Person anzubringen. Sie können das MPII Human Pose-Dataset verwenden, um Ihre Version zu erstellen.

13. Projekt zur Erkennung menschlicher Aktivitäten

Sie können auch ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Modell implementieren, um menschliche Aktivitäten zu erkennen – zum Beispiel auf einem Stuhl sitzen, hinfallen, etwas aufheben, eine Tür öffnen oder schließen usw. Dies ist ein Videoklassifizierungsprojekt, das das Kombinieren einer Serie umfassen wird von Bildern und die Einordnung der Handlung. Sie können eine beschriftete Videoclip-Datenbank verwenden, wie z. B. 20BN-etwas-etwas.

Neuronale Netze und Deep Learning haben die Welt der künstlichen Intelligenz erheblich verändert. Heute haben diese Methoden eine Vielzahl von Branchen durchdrungen, von Medizin und biomedizinischen Systemen über Banken und Finanzen bis hin zu Marketing und Einzelhandel.

Fazit

Der Arbeitsmarkt der Zukunft dürfte Personen mit einer Ausbildung im maschinellen Lernen sowie ausreichenden Methodenkompetenzen bevorzugen. Verbessern Sie also Ihr Fachwissen und Ihre praktischen Fähigkeiten mit diesen neuronalen Netzwerkprojekten , um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen!

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