Top 16 des idées de projets d'apprentissage en profondeur passionnantes pour les débutants [2022]

Idées de projets d'apprentissage en profondeur

Bien qu'il s'agisse d'une nouvelle avancée technologique, la portée du Deep Learning se développe de manière exponentielle. Cette technologie vise à imiter le réseau neuronal biologique, c'est-à-dire le cerveau humain. Alors que les origines du Deep Learning remontent aux années 1950, ce n'est qu'avec l'avancement et l'adoption de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique qu'il a pris le devant de la scène. Donc, si vous êtes un débutant en ML, la meilleure chose à faire est de travailler sur des idées de projets d'apprentissage en profondeur.

Chez upGrad, nous croyons en une approche pratique car les connaissances théoriques seules ne seront pas utiles dans un environnement de travail en temps réel. Dans cet article, nous allons explorer quelques idées intéressantes de projets d'apprentissage en profondeur sur lesquelles les débutants peuvent travailler pour mettre leurs connaissances à l'épreuve. Dans cet article, vous trouverez les meilleures idées de projets d'apprentissage en profondeur pour les débutants afin d'acquérir une expérience pratique de l'apprentissage en profondeur.

Sous-ensemble du Machine Learning, le Deep Learning exploite des réseaux de neurones artificiels organisés de manière hiérarchique pour effectuer des tâches ML spécifiques. Les réseaux d'apprentissage en profondeur utilisent l'approche d'apprentissage non supervisé - ils apprennent à partir de données non structurées ou non étiquetées. Les réseaux de neurones artificiels sont comme le cerveau humain, avec des nœuds de neurones interconnectés pour former une structure en forme de toile.

Alors que les modèles d'apprentissage traditionnels analysent les données selon une approche linéaire, la fonction hiérarchique des systèmes d'apprentissage en profondeur est conçue pour traiter et analyser les données selon une approche non linéaire.

Les architectures d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones profonds, les réseaux de neurones récurrents et les réseaux de croyances profondes ont trouvé des applications dans divers domaines, notamment le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la bioinformatique, la reconnaissance vocale, la reconnaissance audio, la traduction automatique, le filtrage des réseaux sociaux, la conception de médicaments et même programmes de jeux de société. Au fur et à mesure que de nouvelles avancées sont réalisées dans ce domaine, il aide les experts en ML et en Deep Learning à concevoir des projets de Deep Learning innovants et fonctionnels. Plus vous essayez d'idées de projets d'apprentissage en profondeur, plus vous gagnez en expérience.

Aujourd'hui, nous allons discuter des sept meilleurs projets d'apprentissage en profondeur qui nous aident à atteindre de nouveaux sommets de réussite.

Dans cet article, nous avons couvert les meilleures idées de projets d'apprentissage en profondeur . Nous avons commencé avec quelques projets pour débutants que vous pouvez résoudre facilement. Une fois que vous avez terminé avec ces projets simples, je vous suggère de revenir en arrière, d'apprendre quelques concepts supplémentaires, puis d'essayer les projets intermédiaires. Lorsque vous vous sentez en confiance, vous pouvez alors vous attaquer aux projets avancés. Si vous souhaitez améliorer vos compétences sur le même sujet, vous devez mettre la main sur ces cours d'apprentissage en profondeur.

Voici donc quelques idées de projets d'apprentissage en profondeur sur lesquelles les débutants peuvent travailler :

Idées de projets d'apprentissage en profondeur : niveau débutant

Cette liste d' idées de projets d' apprentissage en profondeur pour les étudiants convient aux débutants et à ceux qui débutent avec le ML en général. Ces idées de projets d'apprentissage en profondeur vous permettront de démarrer avec tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour réussir dans votre carrière.

De plus, si vous recherchez des idées de projets d'apprentissage en profondeur pour la dernière année , cette liste devrait vous aider à démarrer. Alors, sans plus tarder, passons directement à quelques idées de projets d'apprentissage en profondeur qui renforceront votre base et vous permettront de gravir les échelons.

1. Classification des images avec l'ensemble de données CIFAR-10

L'une des meilleures idées pour commencer à expérimenter vos projets pratiques d'apprentissage en profondeur pour les étudiants est de travailler sur la classification des images. CIFAR-10 est un grand ensemble de données contenant plus de 60 000 images couleur (taille 32 × 32) classées en dix classes, chaque classe contenant 6 000 images. L'ensemble d'apprentissage contient 50 000 images, tandis que l'ensemble de test contient 10 000 images. L'ensemble de formation sera divisé en cinq sections distinctes, chacune ayant 10 000 images disposées de manière aléatoire. Quant au jeu de test, il comprendra 1000 images choisies au hasard dans chacune des dix classes.

Dans ce projet, vous allez développer un système de classification d'images capable d'identifier la classe d'une image d'entrée. La classification d'images est une application essentielle dans le domaine de l'apprentissage en profondeur, et par conséquent, vous acquerrez des connaissances sur divers concepts d'apprentissage en profondeur tout en travaillant sur ce projet.

2. Système de suivi visuel

Un système de suivi visuel est conçu pour suivre et localiser un ou plusieurs objets en mouvement dans un laps de temps donné via une caméra. C'est un outil pratique qui a de nombreuses applications telles que la sécurité et la surveillance, l'imagerie médicale, la réalité augmentée, le contrôle du trafic, le montage et la communication vidéo et l'interaction homme-machine.

Ce système utilise un algorithme d'apprentissage en profondeur pour analyser des images vidéo séquentielles, après quoi il suit le mouvement des objets cibles entre les images. Les deux composants principaux de ce système de suivi visuel sont :

• Représentation et localisation des cibles
• Filtrage et association de données

3. Système de détection de visage

C'est l'une des excellentes idées de projets d'apprentissage en profondeur pour les débutants. Avec les progrès de l'apprentissage en profondeur, la technologie de reconnaissance faciale a également énormément progressé. La technologie de reconnaissance faciale est un sous-ensemble de la détection d'objets qui se concentre sur l'observation de l'instance d'objets sémantiques. Il est conçu pour suivre et visualiser des visages humains dans des images numériques.

Dans ce projet d'apprentissage en profondeur, vous apprendrez à effectuer une reconnaissance de visage humain en temps réel. Vous devez développer le modèle en Python et OpenCV.

Idées de projets d'apprentissage en profondeur : niveau intermédiaire

4. Système de reconnaissance des chiffres

Comme son nom l'indique, ce projet consiste à développer un système de reconnaissance de chiffres capable de classer les chiffres en fonction des principes établis. Ici, vous utiliserez le jeu de données MNIST contenant des images (taille 28 X 28).

Ce projet vise à créer un système de reconnaissance capable de classer les chiffres allant de 0 à 9 en utilisant une combinaison de réseau superficiel et de réseau neuronal profond et en mettant en œuvre une régression logistique. Softmax Regression ou Multinomial Logistic Regression est le choix idéal pour ce projet. Comme cette technique est une généralisation de la régression logistique, elle est adaptée à la classification multi-classes, en supposant que toutes les classes s'excluent mutuellement).

5. Chatbot

Dans ce projet, vous allez modéliser un chatbot à l'aide de l'API d'IBM Watson. Watson est le meilleur exemple de ce que l'IA peut nous aider à accomplir. L'idée derrière ce projet est d'exploiter les capacités d'apprentissage en profondeur de Watson pour créer un chatbot qui peut interagir avec les humains comme un autre être humain. Les chatbots sont extrêmement intelligents et peuvent répondre aux questions ou demandes humaines en temps réel. C'est la raison pour laquelle un nombre croissant d'entreprises dans tous les domaines adoptent des chatbots dans leur infrastructure de support client.

Ce projet n'est pas très difficile. Tout ce dont vous avez besoin est d'avoir Python 2/3 dans votre machine, un compte Bluemix, et bien sûr, une connexion Internet active ! Si vous souhaitez l'augmenter d'un cran, vous pouvez visiter le référentiel Github et améliorer les fonctionnalités de votre chatbot en incluant un tableau de bord de voiture animé.

Lire : Comment créer un chatbot en Python ?

6. Système de classification des genres musicaux

C'est l'une des idées intéressantes de projets d'apprentissage en profondeur. Il s'agit d'un excellent projet pour développer et améliorer vos compétences d'apprentissage en profondeur. Vous allez créer un modèle d'apprentissage en profondeur qui utilise des réseaux de neurones pour classer automatiquement le genre de musique. Pour ce projet, vous utiliserez un jeu de données FMA ( Free Music Archive ). FMA est une bibliothèque interactive comprenant des téléchargements audio de haute qualité et légaux. Il s'agit d'un ensemble de données open source et facilement accessible, idéal pour une multitude de tâches MIR, notamment la navigation et l'organisation de vastes collections de musique.

Cependant, gardez à l'esprit qu'avant de pouvoir utiliser le modèle pour classer les fichiers audio par genre, vous devrez extraire les informations pertinentes des échantillons audio (comme les spectrogrammes, MFCC, etc.).

7. Système de détection de somnolence

La somnolence des conducteurs est l'une des principales causes des accidents de la route. Il est naturel que les conducteurs qui fréquentent de longs trajets s'assoupissent au volant. Même le stress et le manque de sommeil peuvent rendre les conducteurs somnolents au volant. Ce projet vise à prévenir et à réduire ces accidents en créant un agent de détection de la somnolence.

Ici, vous utiliserez Python, OpenCV et Keras pour créer un système capable de détecter les yeux fermés des conducteurs et de les alerter s'ils s'endorment en conduisant. Même si les yeux du conducteur sont fermés pendant quelques secondes, ce système informera immédiatement le conducteur, évitant ainsi de terribles accidents de la route. OpenCV surveillera et collectera les images du conducteur via une webcam et les alimentera dans le modèle d'apprentissage en profondeur qui classera les yeux du conducteur comme "ouverts" ou "fermés".

8. Générateur de légendes d'image

C'est l'une des idées de projets d'apprentissage en profondeur les plus en vogue. Il s'agit d'un projet d'apprentissage en profondeur basé sur Python qui exploite les réseaux de neurones convolutifs et LTSM (un type de réseau de neurones récurrent) pour créer un modèle d'apprentissage en profondeur capable de générer des légendes pour une image.

Un générateur de légendes d'images combine à la fois des techniques de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel pour analyser et identifier le contexte d'une image et les décrire en conséquence dans des langues humaines naturelles (par exemple, l'anglais, l'espagnol, le danois, etc.). Ce projet renforcera vos connaissances sur CNN et LSTM, et vous apprendrez à les mettre en œuvre dans des applications réelles comme celle-ci.

9. Colorier de vieilles photos N&B

Pendant longtemps, la colorisation automatisée des images en noir et blanc a été un sujet d'exploration brûlant dans le domaine de la vision par ordinateur et de l'apprentissage en profondeur. Une étude récente a déclaré que si nous formons un réseau de neurones à l'aide d'un ensemble de données volumineux et riche, nous pourrions créer un modèle d'apprentissage en profondeur capable d'halluciner les couleurs d'une photographie en noir et blanc.

Dans ce projet de colorisation d'images, vous utiliserez l'architecture Python et OpenCV DNN (elle est formée sur le jeu de données ImageNet). L'objectif est de créer une reproduction colorée d'images en niveaux de gris. Pour cela, vous utiliserez un modèle Caffe pré-entraîné , un fichier prototxt et un fichier NumPy.

Idées de projets d'apprentissage en profondeur - Niveau avancé

10. Détecteur

Detectron est un système logiciel de Facebook AI Research (FAIR) conçu pour exécuter et exécuter des algorithmes de détection d'objets de pointe. Écrit en Python, ce projet Deep Learning est basé sur le framework d'apprentissage profond Caffe2.

Detectron a été à la base de nombreux projets de recherche merveilleux, notamment les réseaux pyramidaux de fonctionnalités pour la détection d'objets ; Masque R-CNN ; Détecter et Reconnaître les Interactions Homme-Objet ; Perte focale pour la détection d'objets denses ; Réseaux de neurones non locaux et Apprendre à segmenter tout , pour n'en nommer que quelques-uns.

Detectron offre une base de code de haute qualité et performante pour la recherche en détection d'objets. Il comprend plus de 50 modèles pré-formés et est extrêmement flexible - il prend en charge la mise en œuvre et l'évaluation rapides de nouvelles recherches.

11. WaveGlow

C'est l'une des idées intéressantes de projets d'apprentissage en profondeur. WaveGlow est un réseau génératif basé sur les flux pour la synthèse vocale développé et proposé par NVIDIA. Il peut générer un discours de haute qualité à partir de mel-spectogrammes. Il combine les informations obtenues à partir de WaveNet et de Glow pour faciliter une synthèse audio rapide, efficace et de haute qualité, sans nécessiter d'auto-régression.

WaveGlow peut être mis en œuvre via un seul réseau et également formé à l'aide d'une fonction de coût unique. L'objectif est d'optimiser la vraisemblance des données d'entraînement, rendant ainsi la procédure d'entraînement gérable et stable.

12. OpenCog

Le projet OpenCog comprend les composants de base et une plate-forme pour faciliter la R&D en IA. Il vise à concevoir un cadre open source d'intelligence générale artificielle (AGI) capable de capturer avec précision l'esprit de l'architecture et de la dynamique du cerveau humain. Le bot AI, Sophia est l'un des plus beaux exemples d'AGI.

OpenCog englobe également OpenCog Prime - une architecture avancée pour la cognition incarnée robotique et virtuelle qui comprend un assortiment de composants interactifs pour donner naissance à l' intelligence générale artificielle (AGI) équivalente à l'homme en tant que phénomène émergent du système dans son ensemble.

13. DeepMimic

DeepMimic est un "apprentissage par renforcement profond des compétences de personnage basé sur la physique, guidé par des exemples". En d'autres termes, il s'agit d'un réseau de neurones formé en tirant parti de l'apprentissage par renforcement pour reproduire des mouvements capturés par le mouvement via un humanoïde simulé ou tout autre agent physique.

Le fonctionnement de DeepMimic est assez simple. Tout d'abord, vous devez configurer une simulation de la chose que vous souhaitez animer (vous pouvez capturer quelqu'un faisant des mouvements spécifiques et essayer de l'imiter). Maintenant, vous utilisez les données de capture de mouvement pour former un réseau de neurones grâce à l'apprentissage par renforcement. L'entrée ici est la configuration des bras et des jambes à différents moments, tandis que la récompense est la différence entre la réalité et la simulation à des moments précis.

14. IBM Watson

IBM Watson est l'un des meilleurs exemples d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Le plus grand aspect d'IBM Watson est qu'il permet aux scientifiques des données et aux ingénieurs/développeurs ML de collaborer sur une plate-forme intégrée pour améliorer et automatiser le cycle de vie de l'IA. Watson peut simplifier, accélérer et gérer les déploiements d'IA, permettant ainsi aux entreprises d'exploiter le potentiel du ML et du Deep Learning pour augmenter la valeur commerciale.

IBM Watson est intégré à Watson Studio pour permettre aux équipes interfonctionnelles de déployer, surveiller et optimiser les modèles ML/Deep Learning rapidement et efficacement. Il peut générer automatiquement des API pour aider vos développeurs à intégrer facilement l'IA dans leurs applications. En plus de cela, il est livré avec des tableaux de bord intuitifs qui permettent aux équipes de gérer facilement les modèles en production.

15. Google Cerveau

C'est l'une des excellentes idées de projets d'apprentissage en profondeur. Le projet Google Brain est une recherche sur le Deep Learning AI qui a débuté en 2011 chez Google. L'équipe Google Brain dirigée par Google Fellow Jeff Dean, le chercheur Google Greg Corrado et le professeur Andrew Ng de l'Université de Stanford visait à faire sortir l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique des limites du laboratoire au monde réel. Ils ont conçu l'un des plus grands réseaux neuronaux pour ML - il comprenait 16 000 processeurs informatiques connectés ensemble.

Pour tester les capacités d'un réseau neuronal de cette taille massive, l'équipe Google Brain a alimenté le réseau avec des vignettes aléatoires d'images de chats provenant de 10 millions de vidéos YouTube. Cependant, le hic, c'est qu'ils n'ont pas entraîné le système à reconnaître à quoi ressemble un chat. Mais le système intelligent a laissé tout le monde étonné – il a appris par lui-même à identifier les chats et a continué à assembler les traits d'un chat pour compléter l'image d'un chat !

Le projet Google Brain a prouvé avec succès que les réseaux de neurones basés sur des logiciels peuvent imiter le fonctionnement du cerveau humain, dans lequel chaque neurone est formé pour détecter des objets particuliers. Comment les algorithmes d'apprentissage en profondeur transforment notre vie quotidienne

16. Algorithme de détection du cancer du poumon de 12 Sigma

12 Sigma a développé un algorithme d'IA qui peut réduire les erreurs de diagnostic associées au cancer du poumon à ses débuts et détecter les signes de cancer du poumon beaucoup plus rapidement que les approches traditionnelles.

Selon Xin Zhong, co-fondateur et PDG de Sigma Technologies, les pratiques conventionnelles de détection du cancer prennent généralement du temps pour détecter le cancer du poumon. Cependant, le système d'algorithme d'IA de 12 Sigma peut réduire le temps de diagnostic, conduisant à un meilleur taux de survie pour les patients atteints d'un cancer du poumon.

Généralement, les médecins diagnostiquent le cancer du poumon en examinant attentivement les images de tomodensitométrie pour rechercher de petits nodules et les classer comme bénins ou malins. Cela peut prendre plus de dix minutes aux médecins pour inspecter visuellement les images CT du patient à la recherche de nodules, plus un temps supplémentaire pour classer les nodules comme bénins ou malins.

Inutile de dire qu'il reste toujours une forte possibilité d'erreurs humaines. 12 Sigma soutient que son algorithme d'IA peut inspecter les images CT et classer les nodules en deux minutes .

Conclusion

Ce ne sont que quelques-unes des applications réelles du Deep Learning réalisées jusqu'à présent. La technologie est encore très jeune – elle se développe en ce moment même. L'apprentissage en profondeur recèle d'immenses possibilités pour donner naissance à des innovations pionnières qui peuvent aider l'humanité à relever certains des défis fondamentaux du monde réel .

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