13 interesantes ideas y temas de proyectos de redes neuronales para principiantes [2022]

Las redes neuronales tienen como objetivo reconocer las relaciones subyacentes en conjuntos de datos a través de un proceso que imita el funcionamiento del cerebro humano. Dichos sistemas pueden aprender a realizar tareas sin estar programados con reglas precisas. Puede implementar diferentes proyectos de redes neuronales para comprender todo sobre las arquitecturas de red y cómo funcionan. ¡Siga leyendo para familiarizarse con algunas aplicaciones interesantes!

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Fundamentos de las redes neuronales

Antes de comenzar con nuestra lista de ideas de proyectos de redes neuronales , primero revisemos los conceptos básicos.

• Una red neuronal es una serie de algoritmos que procesan datos complejos
• Puede adaptarse a los cambios de entrada.
• Puede generar los mejores resultados posibles sin necesidad de rediseñar los criterios de salida.
• Los informáticos utilizan redes neuronales para reconocer patrones y resolver diversos problemas.
• Es un ejemplo de aprendizaje automático.
• La frase "aprendizaje profundo" se utiliza para redes neuronales complejas.

Hoy en día, las redes neuronales se aplican a una amplia gama de funciones comerciales, como la investigación de clientes, la previsión de ventas, la validación de datos, la gestión de riesgos, etc. Y adoptar un enfoque de capacitación práctica brinda muchas ventajas si desea seguir una carrera en profundidad. aprendiendo. Entonces, profundicemos en los temas uno por uno. Obtenga más información sobre las aplicaciones de las redes neuronales.

Proyectos de redes neuronales

1. Autocodificadores basados ​​en redes neuronales

Los codificadores automáticos son las arquitecturas de aprendizaje profundo más simples. Son un tipo específico de redes neuronales feedforward donde la entrada se comprime primero en un código de menor dimensión. Luego, la salida se reconstruye a partir de la representación o resumen del código compacto. Por lo tanto, los codificadores automáticos tienen tres componentes integrados en su interior: codificador, código y decodificador. En la siguiente sección, hemos resumido cómo funciona la arquitectura.

• La entrada pasa a través del codificador para producir el código.
• El decodificador (imagen especular de la estructura del codificador) procesa la salida utilizando el código.
• Se genera una salida, que es idéntica a la entrada.

De los pasos anteriores, observará que un codificador automático es un algoritmo de reducción o compresión de dimensionalidad. Para comenzar el proceso de desarrollo, necesitará un método de codificación, un método de decodificación y una función de pérdida. La entropía cruzada binaria y el error cuadrático medio son las dos opciones principales para la función de pérdida. Y para entrenar a los codificadores automáticos, puede seguir el mismo procedimiento que las redes neuronales artificiales a través de la retropropagación. Ahora, analicemos las aplicaciones de estas redes.

Puede crear una herramienta de reconocimiento de escritura a mano utilizando el conjunto de datos MNIST como entrada. MNIST es una fuente de datos manejable y fácil de usar para principiantes que se puede usar para generar imágenes de números escritos a mano. Dado que estas imágenes son ruidosas, necesitan un filtro de eliminación de ruido para clasificar y leer los dígitos correctamente. Y los codificadores automáticos pueden aprender esta función de eliminación de ruido para un conjunto de datos en particular. Puede probar este proyecto usted mismo descargando el código disponible gratuitamente de los repositorios en línea.

2. Modelo de red neuronal convolucional

Las redes neuronales convolucionales o CNN generalmente se aplican para analizar imágenes visuales. Esta arquitectura se puede utilizar para diferentes propósitos, como el procesamiento de imágenes en automóviles autónomos.

Las aplicaciones de conducción autónoma utilizan este modelo para interactuar con el vehículo donde las CNN reciben retroalimentación de la imagen y la transmiten a una serie de decisiones de salida (girar a la derecha/izquierda, detenerse/conducir, etc.). Luego, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo procesan estas decisiones para la conducción. Así es como puede comenzar a crear una aplicación completa por su cuenta:

• Realice un tutorial sobre MNIST o CIFAR-10.
• Familiarícese con los modelos de clasificación de imágenes binarias.
• Conéctese y juegue con el código abierto en su cuaderno Jupyter.

Con este enfoque, puede aprender a importar conjuntos de datos personalizados y experimentar con la implementación para lograr el rendimiento deseado. Puede intentar aumentar la cantidad de épocas, jugar con imágenes, agregar más capas, etc. Además, puede sumergirse en algunos algoritmos de detección de objetos como SSD, YOLO, Fast R-CNN, etc. El reconocimiento facial en la función FaceID del iPhone es uno de los ejemplos más comunes de este modelo.

Una vez que haya repasado sus conceptos, intente construir un sistema de clasificación de señales de tráfico para un automóvil autónomo utilizando CNN y la biblioteca Keras. Puede explorar el conjunto de datos GTSRB para este proyecto. Obtenga más información sobre las redes neuronales convolucionales.

3. Modelo de red neuronal recurrente

A diferencia de las redes feedforward, las redes neuronales recurrentes o RNN pueden manejar secuencias de longitudes variables. Los modelos de secuencia como RNN tienen varias aplicaciones, que van desde chatbots, minería de texto, procesamiento de video hasta predicciones de precios.

Si recién está comenzando, primero debe adquirir una comprensión básica de la puerta LSTN con un RNN de nivel de caracteres. Por ejemplo, puede intentar cargar conjuntos de datos de precios de acciones. Puede entrenar RNN para predecir lo que viene a continuación procesando secuencias de datos reales uno por uno. Hemos explicado este proceso a continuación:

• Suponga que las predicciones son probabilísticas.
• Las iteraciones de muestreo tienen lugar en la distribución de salida de la red.
• La muestra se alimenta como entrada en el siguiente paso.
• La red entrenada genera nuevas secuencias.

Con esto, hemos cubierto los principales tipos de redes neuronales y sus aplicaciones. Veamos ahora algunas ideas de proyectos de redes neuronales más específicas .

4. Aplicaciones criptográficas mediante redes neuronales artificiales

La criptografía se ocupa de mantener la seguridad informática y evitar la fuga de datos en las comunicaciones electrónicas. Puede implementar un proyecto en este campo utilizando diferentes arquitecturas de redes neuronales y algoritmos de entrenamiento.

Suponga que el objetivo de su estudio es investigar el uso de redes neuronales artificiales en criptografía. Para la implementación, puede usar una estructura recurrente simple como la red de Jordan, entrenada por el algoritmo de propagación hacia atrás. Obtendrá una máquina secuencial de estado finito, que se utilizará para los procesos de cifrado y descifrado. Además, las redes neuronales caóticas pueden formar parte integral del algoritmo criptográfico en tales sistemas.

5. Sistema de calificación crediticia

Los morosos pueden generar enormes pérdidas para los bancos y las instituciones financieras. Por lo tanto, tienen que dedicar importantes recursos para evaluar los riesgos crediticios y clasificar las solicitudes. En tal escenario, las redes neuronales pueden proporcionar una excelente alternativa a los modelos estadísticos tradicionales.

Ofrecen una mejor capacidad predictiva y resultados de clasificación más precisos que técnicas como la regresión logística y el análisis discriminante. Entonces, considere emprender un proyecto para probar lo mismo. Puede diseñar un sistema de calificación crediticia basado en redes neuronales artificiales y sacar una conclusión para su estudio a partir de los siguientes pasos:

• Extraiga un conjunto de datos de tarjetas de crédito del mundo real para su análisis.
• Determine la estructura de las redes neuronales para su uso, como la combinación de expertos o la función de base radial.
• Especifique pesos para minimizar los errores totales.
• Explique su técnica o teoría de optimización.
• Compare su sistema de apoyo a la toma de decisiones propuesto con otras aplicaciones de calificación crediticia.

6. Entorno de formación basado en la web

Si desea aprender cómo crear un sistema de educación web avanzado utilizando Internet moderno y tecnologías de desarrollo, consulte el proyecto llamado Socratenon. Le dará una idea de cómo la capacitación basada en la web puede ir más allá de las soluciones tradicionales como los libros de texto virtuales. El paquete del proyecto se finalizó y sus técnicas se probaron para determinar su superioridad sobre otras soluciones disponibles en la literatura abierta.

Socrantenon demuestra cómo se pueden mejorar los entornos de aprendizaje existentes utilizando herramientas sofisticadas, como:

• Modelado de usuarios para personalizar el contenido para los usuarios
• Agentes inteligentes para brindar una mejor asistencia y búsqueda
• Un back-end inteligente que utiliza redes neuronales y razonamiento basado en casos

7. Sistema de seguridad del vehículo mediante reconocimiento facial

Para este proyecto, puede consultar SmartEye, una solución desarrollada por Alfred Ritikos en Universiti Teknologi Malaysia . Abarca varias técnicas, desde el reconocimiento facial hasta la óptica y el desarrollo de software inteligente.

A lo largo de los años, los sistemas de seguridad se han beneficiado de muchos productos innovadores que facilitan la identificación, verificación y autenticación de personas. Y SmartEye intenta conceptualizar estos procesos mediante simulación. Además, experimenta con las tecnologías de reconocimiento facial existentes mediante la combinación de descomposición wavelet multinivel y redes neuronales.

8. Generación automática de música

Con el aprendizaje profundo, es posible hacer música real sin saber tocar ningún instrumento. Puede crear un generador de música automático utilizando datos de archivos MIDI y construyendo un modelo LSTM para generar nuevas composiciones.

MuseNet de OpenAI sirve como ejemplo apropiado para este tipo de proyecto. MuseNet es una red neuronal profunda programada para aprender de los patrones descubiertos de armonía, estilo y ritmo y predecir los próximos tokens para generar composiciones musicales. Puede producir piezas de cuatro minutos de duración con diez instrumentos diferentes y combinar formas como la música country y la música rock.

Más información: Introducción al aprendizaje profundo y las redes neuronales

9. Aplicación para la detección del cáncer

Las implementaciones de redes neuronales tienen el potencial de introducir eficiencia en el diagnóstico médico, y particularmente en el campo de la detección del cáncer. Dado que las células cancerosas son diferentes de las células sanas, es posible detectar la dolencia mediante imágenes histológicas. Por ejemplo, una arquitectura de red neuronal de varios niveles le permite clasificar el tejido mamario en maligno y benigno. Puede practicar la creación de este clasificador de cáncer de mama utilizando un conjunto de datos IDC de Kaggle, que está disponible en el dominio público.

10. Resumen de texto

El resumen automático de texto implica condensar un fragmento de texto en una versión más corta. Para este proyecto, aplicará redes neuronales profundas mediante el procesamiento de lenguaje natural. El proceso manual de escribir resúmenes es laborioso y requiere mucho tiempo. Por lo tanto, los resúmenes automáticos de texto han adquirido una importancia inmensa en el área de la investigación académica.

11. Chatbot inteligente

Las empresas modernas están utilizando chatbots para atender solicitudes de rutina y mejorar el servicio al cliente. Algunos de estos bots también pueden identificar el contexto de las consultas y luego responder con respuestas relevantes. Entonces, hay varias formas de implementar un sistema de chatbot.

Puede implementar un proyecto en chatbots basados ​​en recuperación utilizando NLTK y Keras. O puede optar por modelos generativos que se basan en redes neuronales profundas y no requieren respuestas predefinidas.

Leer: ¿Cómo hacer un chatbot en Python?

12. Proyecto de estimación de pose humana

Este proyecto abarcará detectar el cuerpo humano en una imagen y luego estimar sus puntos clave como ojos, cabeza, cuello, rodillas, codos, etc. Es la misma tecnología que usan Snapchat e Instagram para fijar filtros faciales en una persona. Puede usar el conjunto de datos MPII Human Pose para crear su versión.

13. Proyecto de reconocimiento de actividad humana

También puede implementar un modelo basado en redes neuronales para detectar actividades humanas, por ejemplo, sentarse en una silla, caerse, levantar algo, abrir o cerrar una puerta, etc. Este es un proyecto de clasificación de video, que incluirá combinar una serie de imágenes y clasificar la acción. Puede usar una base de datos de clips de video etiquetados, como 20BN-algo-algo.

Las redes neuronales y el aprendizaje profundo han traído transformaciones significativas al mundo de la inteligencia artificial. En la actualidad, estos métodos han penetrado en una amplia gama de industrias, desde la medicina y los sistemas biomédicos hasta la banca y las finanzas, pasando por el marketing y la venta al por menor.

Conclusión

Es probable que el mercado laboral del futuro prefiera personas con capacitación en aprendizaje automático, junto con habilidades metodológicas adecuadas. Por lo tanto, mejore su conocimiento de la materia y sus capacidades prácticas con estos proyectos de redes neuronales para obtener una ventaja competitiva.

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