13 idées et sujets de projets de réseau de neurones intéressants pour les débutants [2022]

Les réseaux de neurones visent à reconnaître les relations sous-jacentes dans les ensembles de données grâce à un processus qui imite le fonctionnement du cerveau humain. De tels systèmes peuvent apprendre à effectuer des tâches sans être programmés avec des règles précises. Vous pouvez implémenter différents projets de réseaux de neurones pour tout comprendre sur les architectures de réseau et leur fonctionnement. Lisez la suite pour vous familiariser avec des applications passionnantes !

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Fondamentaux des réseaux de neurones

Avant de commencer avec notre liste d' idées de projets de réseaux de neurones , révisons d'abord les bases.

• Un réseau de neurones est une série d'algorithmes qui traitent des données complexes
• Il peut s'adapter à l'entrée changeante.
• Il peut générer les meilleurs résultats possibles sans vous obliger à reconcevoir les critères de sortie.
• Les informaticiens utilisent des réseaux de neurones pour reconnaître des modèles et résoudre divers problèmes.
• C'est un exemple d'apprentissage automatique.
• L'expression « apprentissage en profondeur » est utilisée pour les réseaux de neurones complexes.

Aujourd'hui, les réseaux de neurones sont appliqués à un large éventail de fonctions commerciales, telles que la recherche de clients, la prévision des ventes, la validation des données, la gestion des risques, etc. Et adopter une approche de formation pratique apporte de nombreux avantages si vous souhaitez poursuivre une carrière en profondeur. apprentissage. Alors, plongeons dans les sujets un par un. En savoir plus sur les applications des réseaux de neurones.

Projets de réseaux de neurones

1. Auto-encodeurs basés sur des réseaux de neurones

Les auto-encodeurs sont la plus simple des architectures d'apprentissage en profondeur. Il s'agit d'un type spécifique de réseaux de neurones à anticipation où l'entrée est d'abord compressée dans un code de dimension inférieure. Ensuite, la sortie est reconstruite à partir de la représentation ou du résumé de code compact. Par conséquent, les auto-encodeurs ont trois composants intégrés : l'encodeur, le code et le décodeur. Dans la section suivante, nous avons résumé le fonctionnement de l'architecture.

• L'entrée passe par l'encodeur pour produire le code.
• Le décodeur (image miroir de la structure du codeur) traite la sortie à l'aide du code.
• Une sortie est générée, qui est identique à l'entrée.

À partir des étapes ci-dessus, vous remarquerez qu'un encodeur automatique est un algorithme de réduction ou de compression de dimensionnalité. Pour commencer le processus de développement, vous aurez besoin d'une méthode d'encodage, d'une méthode de décodage et d'une fonction de perte. L'entropie croisée binaire et l'erreur quadratique moyenne sont les deux premiers choix pour la fonction de perte. Et pour former les auto-encodeurs, vous pouvez suivre la même procédure que les réseaux de neurones artificiels via la rétro-propagation. Abordons maintenant les applications de ces réseaux.

Vous pouvez créer un outil de reconnaissance de l'écriture manuscrite en utilisant le jeu de données MNIST comme entrée. MNIST est une source de données gérable et conviviale pour les débutants qui peut être utilisée pour générer des images de nombres manuscrits. Étant donné que ces images sont bruitées, elles ont besoin d'un filtre antibruit pour classer et lire correctement les chiffres. Et les encodeurs automatiques peuvent apprendre cette fonctionnalité de suppression du bruit pour un ensemble de données particulier. Vous pouvez essayer ce projet vous-même en téléchargeant du code disponible gratuitement à partir de référentiels en ligne.

2. Modèle de réseau neuronal convolutif

Les réseaux de neurones convolutifs ou CNN sont généralement appliqués pour analyser l'imagerie visuelle. Cette architecture peut être utilisée à différentes fins, par exemple pour le traitement d'images dans les voitures autonomes.

Les applications de conduite autonome utilisent ce modèle pour s'interfacer avec le véhicule où les CNN reçoivent un retour d'image et le transmettent à une série de décisions de sortie (tourner à droite/gauche, s'arrêter/conduire, etc.). Ensuite, les algorithmes d'apprentissage par renforcement traitent ces décisions pour la conduite. Voici comment vous pouvez commencer à créer vous-même une application à part entière :

• Suivez un tutoriel sur MNIST ou CIFAR-10.
• Familiarisez-vous avec les modèles de classification d'images binaires.
• Branchez et jouez avec le code ouvert dans votre bloc-notes Jupyter.

Avec cette approche, vous pouvez apprendre à importer des ensembles de données personnalisés et expérimenter la mise en œuvre pour obtenir les performances souhaitées. Vous pouvez essayer d'augmenter le nombre d'époques, de jouer avec des images, d'ajouter plus de calques, etc. De plus, vous pouvez plonger dans certains algorithmes de détection d'objets tels que SSD, YOLO, Fast R-CNN, etc. des exemples les plus courants de ce modèle.

Une fois que vous avez rafraîchi vos concepts, essayez de construire un système de classification des panneaux de signalisation pour une voiture autonome en utilisant CNN et la bibliothèque Keras. Vous pouvez explorer le jeu de données GTSRB pour ce projet. En savoir plus sur les réseaux de neurones convolutionnels.

3. Modèle de réseau neuronal récurrent

Contrairement aux réseaux à anticipation, les réseaux de neurones récurrents ou RNN peuvent traiter des séquences de longueurs variables. Les modèles de séquence comme RNN ont plusieurs applications, allant des chatbots, de l'exploration de texte, du traitement vidéo aux prévisions de prix.

Si vous débutez, vous devez d'abord acquérir une compréhension fondamentale de la porte LSTN avec un RNN de niveau caractère. Par exemple, vous pouvez essayer de charger des ensembles de données sur le cours des actions. Vous pouvez entraîner les RNN à prédire ce qui va suivre en traitant une par une des séquences de données réelles. Nous avons expliqué ce processus ci-dessous :

• Supposons que les prédictions soient probabilistes.
• Les itérations d'échantillonnage ont lieu dans la distribution de sortie du réseau.
• L'échantillon est alimenté en entrée à l'étape suivante.
• Le réseau entraîné génère de nouvelles séquences.

Avec cela, nous avons couvert les principaux types de réseaux de neurones et leurs applications. Voyons maintenant quelques idées de projets de réseaux de neurones plus spécifiques .

4. Applications cryptographiques utilisant des réseaux de neurones artificiels

La cryptographie vise à maintenir la sécurité informatique et à éviter les fuites de données dans les communications électroniques. Vous pouvez mettre en œuvre un projet dans ce domaine en utilisant différentes architectures de réseaux de neurones et algorithmes de formation.

Supposons que l'objectif de votre étude soit d'étudier l'utilisation des réseaux de neurones artificiels en cryptographie. Pour l'implémentation, vous pouvez utiliser une structure récurrente simple comme le réseau Jordan, entraînée par l'algorithme de rétropropagation. Vous obtiendrez une machine séquentielle à états finis, qui sera utilisée pour les processus de chiffrement et de déchiffrement. De plus, les réseaux de neurones chaotiques peuvent faire partie intégrante de l'algorithme cryptographique dans de tels systèmes.

5. Système de pointage de crédit

Les défauts de paiement peuvent générer d'énormes pertes pour les banques et les institutions financières. Par conséquent, ils doivent consacrer des ressources importantes à l'évaluation des risques de crédit et à la classification des demandes. Dans un tel scénario, les réseaux de neurones peuvent fournir une excellente alternative aux modèles statistiques traditionnels.

Ils offrent une meilleure capacité prédictive et des résultats de classification plus précis que des techniques telles que la régression logistique et l'analyse discriminante. Alors, envisagez de prendre un projet pour prouver la même chose. Vous pouvez concevoir un système de notation de crédit basé sur des réseaux de neurones artificiels et tirer une conclusion pour votre étude à partir des étapes suivantes :

• Extrayez un ensemble de données de carte de crédit du monde réel pour analyse.
• Déterminer la structure des réseaux de neurones à utiliser, comme le mélange d'experts ou la fonction de base radiale.
• Spécifiez des pondérations pour minimiser les erreurs totales.
• Expliquez votre technique ou théorie d'optimisation.
• Comparez votre système d'aide à la décision proposé avec d'autres applications d'évaluation du crédit.

6. Environnement de formation en ligne

Si vous souhaitez apprendre à créer un système d'éducation Web avancé à l'aide des technologies Internet et de développement modernes, reportez-vous au projet appelé Socratenon. Il vous donnera un aperçu de la façon dont la formation en ligne peut aller au-delà des solutions traditionnelles comme les manuels virtuels. Le package du projet a été finalisé et ses techniques ont été testées pour leur supériorité sur d'autres solutions disponibles dans la littérature ouverte.

Socrantenon démontre comment les environnements d'apprentissage existants peuvent être améliorés à l'aide d'outils sophistiqués, tels que :

• Modélisation des utilisateurs pour personnaliser le contenu pour les utilisateurs
• Des agents intelligents pour une meilleure assistance et recherche
• Un back-end intelligent utilisant des réseaux de neurones et un raisonnement par cas

7. Système de sécurité du véhicule utilisant la reconnaissance faciale

Pour ce projet, vous pouvez vous référer à SmartEye, une solution développée par Alfred Ritikos à Universiti Teknologi Malaysia . Il couvre plusieurs techniques, de la reconnaissance faciale à l'optique et au développement de logiciels intelligents.

Au fil des ans, les systèmes de sécurité ont bénéficié de nombreux produits innovants qui facilitent l'identification, la vérification et l'authentification des individus. Et SmartEye essaie de conceptualiser ces processus par simulation. En outre, il expérimente les technologies de reconnaissance faciale existantes en combinant la décomposition en ondelettes multiniveaux et les réseaux de neurones.

8. Génération automatique de musique

Avec l'apprentissage en profondeur, il est possible de faire de la vraie musique sans savoir jouer d'aucun instrument. Vous pouvez créer un générateur de musique automatique à l'aide de données de fichiers MIDI et créer un modèle LSTM pour générer de nouvelles compositions.

Le MuseNet d'OpenAI est l'exemple approprié pour ce type de projet. MuseNet est un réseau neuronal profond programmé pour apprendre des modèles d'harmonie, de style et de rythme découverts et prédire les prochains jetons pour générer des compositions musicales. Il peut produire des pièces de quatre minutes avec dix instruments différents et combiner des formes comme la musique country et la musique rock.

En savoir plus : Introduction à l'apprentissage en profondeur et aux réseaux de neurones

9. Demande de détection du cancer

Les implémentations de réseaux de neurones ont le potentiel d'introduire de l'efficacité dans le diagnostic médical, et en particulier dans le domaine de la détection du cancer. Les cellules cancéreuses étant différentes des cellules saines, il est possible de détecter la maladie à l'aide d'images histologiques. Par exemple, une architecture de réseau neuronal à plusieurs niveaux vous permet de classer le tissu mammaire en malin et bénin. Vous pouvez vous entraîner à créer ce classificateur du cancer du sein à l'aide d'un ensemble de données IDC de Kaggle, qui est disponible dans le domaine public.

10. Résumé de texte

La synthèse automatique de texte consiste à condenser un morceau de texte en une version plus courte. Pour ce projet, vous appliquerez des réseaux de neurones profonds utilisant le traitement du langage naturel. Le processus manuel de rédaction des résumés est à la fois laborieux et coûteux en temps. Ainsi, les résumés de texte automatiques ont acquis une immense importance dans le domaine de la recherche universitaire.

11. Chatbot intelligent

Les entreprises modernes utilisent des chatbots pour traiter les demandes de routine et améliorer le service client. Certains de ces robots peuvent également identifier le contexte des requêtes, puis répondre avec des réponses pertinentes. Ainsi, il existe plusieurs façons de mettre en place un système de chatbot.

Vous pouvez implémenter un projet sur des chatbots basés sur la récupération en utilisant NLTK et Keras. Ou vous pouvez opter pour des modèles génératifs basés sur des réseaux de neurones profonds et ne nécessitant pas de réponses prédéfinies.

Lire : Comment créer un chatbot en Python ?

12. Projet d'estimation de pose humaine

Ce projet comprendra la détection du corps humain dans une image, puis l'estimation de ses points clés tels que les yeux, la tête, le cou, les genoux, les coudes, etc. C'est la même technologie que Snapchat et Instagram utilisent pour fixer les filtres faciaux sur une personne. Vous pouvez utiliser le jeu de données MPII Human Pose pour créer votre version.

13. Projet de reconnaissance de l'activité humaine

Vous pouvez également mettre en œuvre un modèle basé sur un réseau de neurones pour détecter les activités humaines - par exemple, s'asseoir sur une chaise, tomber, ramasser quelque chose, ouvrir ou fermer une porte, etc. Il s'agit d'un projet de classification vidéo, qui comprendra la combinaison d'une série d'images et de classer l'action. Vous pouvez utiliser une base de données de clips vidéo étiquetés, telle que 20BN-quelque chose-quelque chose.

Les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur ont apporté des transformations importantes au monde de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, ces méthodes ont pénétré un large éventail d'industries, de la médecine et des systèmes biomédicaux à la banque et à la finance en passant par le marketing et la vente au détail.

Conclusion

Le marché du travail du futur est susceptible de préférer les personnes ayant une formation en apprentissage automatique, ainsi que des compétences méthodologiques adéquates. Alors, améliorez vos connaissances et vos capacités pratiques avec ces projets de réseaux de neurones pour obtenir un avantage concurrentiel !

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