Las 16 mejores ideas emocionantes de proyectos de aprendizaje profundo para principiantes [2022]

Ideas de proyectos de aprendizaje profundo

Aunque es un nuevo avance tecnológico, el alcance del aprendizaje profundo se está expandiendo exponencialmente. Esta tecnología pretende imitar la red neuronal biológica, es decir, del cerebro humano. Si bien los orígenes del aprendizaje profundo se remontan a la década de 1950, solo con el avance y la adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se convirtió en el centro de atención. Entonces, si es un principiante de ML, lo mejor que puede hacer es trabajar en algunas ideas de proyectos de aprendizaje profundo.

Nosotros, aquí en upGrad, creemos en un enfoque práctico ya que el conocimiento teórico por sí solo no será de ayuda en un entorno de trabajo en tiempo real. En este artículo, exploraremos algunas ideas interesantes de proyectos de aprendizaje profundo en las que los principiantes pueden trabajar para poner a prueba sus conocimientos. En este artículo, encontrará las mejores ideas de proyectos de aprendizaje profundo para que los principiantes obtengan experiencia práctica en el aprendizaje profundo.

Un subconjunto de Machine Learning, Deep Learning aprovecha las redes neuronales artificiales organizadas jerárquicamente para realizar tareas específicas de ML. Las redes de aprendizaje profundo utilizan el enfoque de aprendizaje no supervisado: aprenden de datos no estructurados o no etiquetados. Las redes neuronales artificiales son como el cerebro humano, con nodos de neuronas interconectados para formar una estructura similar a una red.

Mientras que los modelos de aprendizaje tradicionales analizan datos con un enfoque lineal, la función jerárquica de los sistemas de aprendizaje profundo está diseñada para procesar y analizar datos con un enfoque no lineal.

Las arquitecturas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales profundas, las redes neuronales recurrentes y las redes de creencias profundas, han encontrado aplicaciones en varios campos, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial, la bioinformática, el reconocimiento de voz, el reconocimiento de audio, la traducción automática, el filtrado de redes sociales, el diseño de fármacos e incluso Programas de juegos de mesa. A medida que se realizan nuevos avances en este dominio, está ayudando a los expertos en ML y aprendizaje profundo a diseñar proyectos de aprendizaje profundo innovadores y funcionales. Cuantas más ideas de proyectos de aprendizaje profundo pruebe, más experiencia ganará.

Hoy, discutiremos los siete mejores proyectos asombrosos de aprendizaje profundo que nos están ayudando a alcanzar nuevas alturas de logros.

En este artículo, hemos cubierto las principales ideas de proyectos de aprendizaje profundo . Comenzamos con algunos proyectos para principiantes que puedes resolver con facilidad. Una vez que termine con estos proyectos simples, le sugiero que regrese, aprenda algunos conceptos más y luego pruebe los proyectos intermedios. Cuando se sienta seguro, puede abordar los proyectos avanzados. Si desea mejorar sus habilidades en el mismo, necesita tener en sus manos estos cursos de aprendizaje profundo.

Entonces, aquí hay algunas ideas de proyectos de aprendizaje profundo en las que los principiantes pueden trabajar:

Ideas de proyectos de aprendizaje profundo: nivel principiante

Esta lista de ideas de proyectos de aprendizaje profundo para estudiantes es adecuada para principiantes y para aquellos que recién comienzan con ML en general. Estas ideas de proyectos de aprendizaje profundo lo pondrán en marcha con todos los aspectos prácticos que necesita para tener éxito en su carrera.

Además, si está buscando ideas de proyectos de aprendizaje profundo para el último año , esta lista debería ayudarlo. Entonces, sin más preámbulos, pasemos directamente a algunas ideas de proyectos de aprendizaje profundo que fortalecerán su base y le permitirán subir la escalera.

1. Clasificación de imágenes con el conjunto de datos CIFAR-10

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar con proyectos prácticos de aprendizaje profundo para estudiantes es trabajar en la clasificación de imágenes. CIFAR-10 es un gran conjunto de datos que contiene más de 60 000 imágenes en color (tamaño 32 × 32) clasificadas en diez clases, donde cada clase tiene 6000 imágenes. El conjunto de entrenamiento contiene 50 000 imágenes, mientras que el conjunto de prueba contiene 10 000 imágenes. El conjunto de entrenamiento se dividirá en cinco secciones separadas, cada una con 10.000 imágenes dispuestas al azar. En cuanto al conjunto de prueba, incluirá 1000 imágenes que se elegirán aleatoriamente de cada una de las diez clases.

En este proyecto, desarrollará un sistema de clasificación de imágenes que puede identificar la clase de una imagen de entrada. La clasificación de imágenes es una aplicación fundamental en el campo del aprendizaje profundo y, por lo tanto, obtendrá conocimientos sobre varios conceptos de aprendizaje profundo mientras trabaja en este proyecto.

2. Sistema de seguimiento visual

Un sistema de seguimiento visual está diseñado para rastrear y localizar objetos en movimiento en un marco de tiempo dado a través de una cámara. Es una herramienta útil que tiene numerosas aplicaciones, como seguridad y vigilancia, imágenes médicas, realidad aumentada, control de tráfico, edición y comunicación de video e interacción humano-computadora.

Este sistema utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo para analizar cuadros de video secuenciales, después de lo cual rastrea el movimiento de los objetos de destino entre los cuadros. Los dos componentes principales de este sistema de seguimiento visual son:

• Representación y localización de objetivos
• Filtrado y asociación de datos

3. Sistema de detección de rostros

Esta es una de las excelentes ideas de proyectos de aprendizaje profundo para principiantes. Con el avance del aprendizaje profundo, la tecnología de reconocimiento facial también ha avanzado enormemente. La tecnología de reconocimiento facial es un subconjunto de la detección de objetos que se enfoca en observar la instancia de los objetos semánticos. Está diseñado para rastrear y visualizar rostros humanos dentro de imágenes digitales.

En este proyecto de aprendizaje profundo, aprenderá cómo realizar el reconocimiento de rostros humanos en tiempo real. Tienes que desarrollar el modelo en Python y OpenCV.

Ideas de proyectos de aprendizaje profundo: nivel intermedio

4. Sistema de reconocimiento de dígitos

Como sugiere el nombre, este proyecto consiste en desarrollar un sistema de reconocimiento de dígitos que pueda clasificar dígitos según los principios establecidos. Aquí, utilizará el conjunto de datos MNIST que contiene imágenes (tamaño 28 X 28).

Este proyecto tiene como objetivo crear un sistema de reconocimiento que pueda clasificar dígitos que van del 0 al 9 utilizando una combinación de red superficial y red neuronal profunda e implementando regresión logística. Softmax Regression o Multinomial Logistic Regression es la opción ideal para este proyecto. Dado que esta técnica es una generalización de la regresión logística, es apta para la clasificación multiclase, suponiendo que todas las clases son mutuamente excluyentes).

5. Chatbot

En este proyecto, modelará un chatbot utilizando la API de IBM Watson. Watson es el principal ejemplo de lo que la IA puede ayudarnos a lograr. La idea detrás de este proyecto es aprovechar las habilidades de aprendizaje profundo de Watson para crear un chatbot que pueda interactuar con humanos como cualquier otro ser humano. Los chatbots son sumamente inteligentes y pueden responder a preguntas o solicitudes humanas en tiempo real. Esta es la razón por la que un número cada vez mayor de empresas en todos los dominios están adoptando chatbots en su infraestructura de atención al cliente.

Este proyecto no es muy desafiante. ¡Todo lo que necesita es tener Python 2/3 en su máquina, una cuenta de Bluemix y, por supuesto, una conexión a Internet activa! Si desea escalarlo un poco más, puede visitar el repositorio de Github y mejorar las características de su chatbot al incluir un tablero de instrumentos animado.

Leer: ¿Cómo hacer un chatbot en Python?

6. Sistema de clasificación de géneros musicales

Esta es una de las interesantes ideas de proyectos de aprendizaje profundo. Este es un excelente proyecto para nutrir y mejorar sus habilidades de aprendizaje profundo. Crearás un modelo de aprendizaje profundo que utiliza redes neuronales para clasificar el género musical automáticamente. Para este proyecto, utilizará un conjunto de datos FMA ( Free Music Archive ). FMA es una biblioteca interactiva que comprende descargas de audio legales y de alta calidad. Es un conjunto de datos de código abierto y de fácil acceso que es excelente para una gran cantidad de tareas MIR, incluida la exploración y la organización de vastas colecciones de música.

Sin embargo, tenga en cuenta que antes de poder usar el modelo para clasificar archivos de audio por género, deberá extraer la información relevante de las muestras de audio (como espectrogramas, MFCC, etc.).

7. Sistema de detección de somnolencia

La somnolencia de los conductores es una de las principales causas de los accidentes de tráfico. Es natural que los conductores que frecuentan rutas largas se queden dormidos al volante. Incluso el estrés y la falta de sueño pueden hacer que los conductores se sientan somnolientos mientras conducen. Este proyecto tiene como objetivo prevenir y reducir este tipo de accidentes mediante la creación de un agente de detección de somnolencia.

Aquí, utilizará Python, OpenCV y Keras para crear un sistema que pueda detectar los ojos cerrados de los conductores y alertarlos si alguna vez se quedan dormidos mientras conducen. Incluso si los ojos del conductor están cerrados durante unos segundos, este sistema informará inmediatamente al conductor, evitando así terribles accidentes de tráfico. OpenCV monitoreará y recopilará las imágenes del conductor a través de una cámara web y las introducirá en el modelo de aprendizaje profundo que clasificará los ojos del conductor como "abiertos" o "cerrados".

8. Generador de leyendas de imágenes

Esta es una de las ideas de proyectos de aprendizaje profundo más populares. Este es un proyecto de aprendizaje profundo basado en Python que aprovecha las redes neuronales convolucionales y LTSM (un tipo de red neuronal recurrente) para crear un modelo de aprendizaje profundo que puede generar subtítulos para una imagen.

Un generador de leyendas de imágenes combina técnicas de procesamiento de lenguaje natural y de visión por computadora para analizar e identificar el contexto de una imagen y describirlas en consecuencia en lenguajes humanos naturales (por ejemplo, inglés, español, danés, etc.). Este proyecto fortalecerá su conocimiento de CNN y LSTM, y aprenderá cómo implementarlos en aplicaciones del mundo real como esta.

9. Colorear fotos antiguas en blanco y negro

Durante mucho tiempo, la coloración automatizada de imágenes en blanco y negro ha sido un tema candente de exploración en el campo de la visión artificial y el aprendizaje profundo. Un estudio reciente indicó que si entrenamos una red neuronal utilizando un conjunto de datos voluminoso y rico, podríamos crear un modelo de aprendizaje profundo que puede alucinar colores dentro de una fotografía en blanco y negro.

En este proyecto de colorización de imágenes, utilizará la arquitectura Python y OpenCV DNN (está entrenado en el conjunto de datos de ImageNet). El objetivo es crear una reproducción en color de imágenes en escala de grises. Para este propósito, utilizará un modelo Caffe previamente entrenado , un archivo prototxt y un archivo NumPy.

Ideas de proyectos de aprendizaje profundo: nivel avanzado

10. Detector

Detectron es un sistema de software de Facebook AI Research (FAIR) diseñado para ejecutar algoritmos de detección de objetos de última generación. Escrito en Python, este proyecto de aprendizaje profundo se basa en el marco de aprendizaje profundo de Caffe2.

Detectron ha sido la base de muchos proyectos de investigación maravillosos, entre ellos Feature Pyramid Networks for Object Detection ; Máscara R-CNN ; Detección y reconocimiento de interacciones humano-objeto ; Pérdida focal para detección de objetos densos ; Redes neuronales no locales y Aprender a segmentar todo , por nombrar algunas.

Detectron ofrece una base de código de alta calidad y alto rendimiento para la investigación de detección de objetos. Incluye más de 50 modelos preentrenados y es extremadamente flexible: admite la implementación y evaluación rápidas de investigaciones novedosas.

11. Onda resplandeciente

Esta es una de las interesantes ideas de proyectos de aprendizaje profundo. WaveGlow es una red generativa basada en flujo para síntesis de voz desarrollada y ofrecida por NVIDIA. Puede generar voz de alta calidad a partir de espectrogramas Mel. Combina los conocimientos obtenidos de WaveNet y Glow para facilitar una síntesis de audio rápida, eficiente y de alta calidad, sin necesidad de una regresión automática.

WaveGlow se puede implementar a través de una sola red y también se puede entrenar usando una función de costo único. El objetivo es optimizar la probabilidad de los datos de entrenamiento, lo que hace que el procedimiento de entrenamiento sea manejable y estable.

12. Open Cog

El proyecto OpenCog incluye los componentes principales y una plataforma para facilitar la I+D de IA. Su objetivo es diseñar un marco de Inteligencia General Artificial (AGI) de código abierto que pueda capturar con precisión el espíritu de la arquitectura y la dinámica del cerebro humano. El bot de IA, Sophia, es uno de los mejores ejemplos de AGI.

OpenCog también abarca OpenCog Prime, una arquitectura avanzada para robots y cognición virtual incorporada que incluye una variedad de componentes que interactúan para dar a luz a la inteligencia artificial general (AGI) equivalente a la humana como un fenómeno emergente del sistema en su conjunto.

13. Mímica Profunda

DeepMimic es un "aprendizaje de refuerzo profundo guiado por ejemplos de habilidades de carácter basadas en la física". En otras palabras, es una red neuronal entrenada aprovechando el aprendizaje por refuerzo para reproducir movimientos capturados por movimiento a través de un humanoide simulado o cualquier otro agente físico.

El funcionamiento de DeepMimic es bastante simple. Primero, debe configurar una simulación de lo que desea animar (puede capturar a alguien haciendo movimientos específicos e intentar imitarlo). Ahora, utiliza los datos de captura de movimiento para entrenar una red neuronal a través del aprendizaje por refuerzo. La entrada aquí es la configuración de los brazos y las piernas en diferentes puntos de tiempo, mientras que la recompensa es la diferencia entre la realidad y la simulación en puntos de tiempo específicos.

14. IBM Watson

Uno de los ejemplos más excelentes de Machine Learning y Deep Learning es IBM Watson. El mejor aspecto de IBM Watson es que permite que los científicos de datos y los ingenieros/desarrolladores de ML colaboren en una plataforma integrada para mejorar y automatizar el ciclo de vida de la IA. Watson puede simplificar, acelerar y administrar las implementaciones de IA, lo que permite a las empresas aprovechar el potencial de ML y Deep Learning para aumentar el valor comercial.

IBM Watson está integrado con Watson Studio para empoderar a los equipos multifuncionales para implementar, monitorear y optimizar los modelos ML/Deep Learning de manera rápida y eficiente. Puede generar API automáticamente para ayudar a sus desarrolladores a incorporar AI en sus aplicaciones fácilmente. Además de eso, viene con paneles intuitivos que facilitan que los equipos administren modelos en producción sin problemas.

15. Cerebro de Google

Esta es una de las excelentes ideas de proyectos de aprendizaje profundo. El proyecto Google Brain es una investigación de inteligencia artificial de aprendizaje profundo que comenzó en 2011 en Google. El equipo de Google Brain dirigido por el becario de Google Jeff Dean, el investigador de Google Greg Corrado y el profesor de la Universidad de Stanford Andrew Ng se propusieron llevar el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático fuera de los confines del laboratorio al mundo real. Diseñaron una de las redes neuronales más grandes para ML: constaba de 16,000 procesadores de computadora conectados entre sí.

Para probar las capacidades de una red neuronal de este tamaño masivo, el equipo de Google Brain alimentó la red con miniaturas aleatorias de imágenes de gatos extraídas de 10 millones de videos de YouTube. Sin embargo, el problema es que no entrenaron al sistema para reconocer el aspecto de un gato. Pero el sistema inteligente dejó a todos asombrados: ¡aprendió por sí mismo cómo identificar gatos y luego pasó a ensamblar las características de un gato para completar la imagen de un gato!

El proyecto Google Brain demostró con éxito que las redes neuronales basadas en software pueden imitar el funcionamiento del cerebro humano, donde cada neurona está entrenada para detectar objetos particulares. Cómo los algoritmos de aprendizaje profundo están transformando nuestra vida cotidiana

16. Algoritmo de detección de cáncer de pulmón de 12 Sigma

12 Sigma ha desarrollado un algoritmo de IA que puede reducir los errores de diagnóstico asociados con el cáncer de pulmón en sus primeras etapas y detectar signos de cáncer de pulmón mucho más rápido que los enfoques tradicionales.

Según Xin Zhong, cofundador y director ejecutivo de Sigma Technologies, por lo general, las prácticas convencionales de detección del cáncer toman tiempo para detectar el cáncer de pulmón. Sin embargo, el sistema de algoritmos de IA de 12 Sigma puede reducir el tiempo de diagnóstico, lo que lleva a una mejor tasa de supervivencia para los pacientes con cáncer de pulmón.

En general, los médicos diagnostican el cáncer de pulmón examinando cuidadosamente las imágenes de tomografía computarizada para detectar pequeños nódulos y clasificarlos como benignos o malignos. Los médicos pueden tardar más de diez minutos en inspeccionar visualmente las imágenes de TC del paciente en busca de nódulos, más tiempo adicional para clasificar los nódulos como benignos o malignos.

No hace falta decir que siempre queda una alta posibilidad de errores humanos. 12 Sigma sostiene que su algoritmo de IA puede inspeccionar las imágenes de TC y clasificar los nódulos en dos minutos .

Conclusión

Estas son solo algunas de las aplicaciones del mundo real de Deep Learning realizadas hasta ahora. La tecnología aún es muy joven: se está desarrollando mientras hablamos. Deep Learning tiene inmensas posibilidades para dar a luz a innovaciones pioneras que pueden ayudar a la humanidad a abordar algunos de los desafíos fundamentales del mundo real .

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