Top 16 Ide Proyek Pembelajaran Mendalam yang Menyenangkan untuk Pemula [2022]

Ide Proyek Pembelajaran Mendalam

Meskipun kemajuan teknologi baru, ruang lingkup Deep Learning berkembang secara eksponensial. Teknologi ini bertujuan untuk meniru jaringan saraf biologis, yaitu otak manusia. Sementara asal-usul Deep Learning berasal dari tahun 1950-an, hanya dengan kemajuan dan adopsi Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin yang menjadi pusat perhatian. Jadi, jika Anda seorang pemula ML, hal terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengerjakan beberapa ide proyek Deep learning.

Kami, di upGrad, percaya pada pendekatan praktis karena pengetahuan teoretis saja tidak akan membantu dalam lingkungan kerja waktu nyata. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi beberapa ide proyek pembelajaran mendalam yang menarik yang dapat dikerjakan oleh pemula untuk menguji pengetahuan mereka. Dalam artikel ini, Anda akan menemukan ide proyek pembelajaran mendalam teratas untuk pemula untuk mendapatkan pengalaman langsung dalam pembelajaran mendalam.

Bagian dari Machine Learning, Deep Learning memanfaatkan jaringan saraf tiruan yang diatur secara hierarkis untuk melakukan tugas ML tertentu. Jaringan Deep Learning menggunakan pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan – mereka belajar dari data yang tidak terstruktur atau tidak berlabel. Jaringan saraf tiruan sama seperti otak manusia, dengan simpul-simpul neuron yang saling berhubungan untuk membentuk struktur seperti web.

Sementara model pembelajaran tradisional menganalisis data menggunakan pendekatan linier, fungsi hierarkis sistem Deep Learning dirancang untuk memproses dan menganalisis data dalam pendekatan nonlinier.

Arsitektur Deep Learning seperti jaringan saraf dalam, jaringan saraf berulang, dan jaringan kepercayaan mendalam telah menemukan aplikasi di berbagai bidang termasuk pemrosesan bahasa alami, visi komputer, bioinformatika, pengenalan suara, pengenalan audio, terjemahan mesin, penyaringan jaringan sosial, desain obat, dan bahkan program permainan papan. Seiring kemajuan baru yang dibuat dalam domain ini, ini membantu para ahli ML dan Deep Learning untuk merancang proyek Deep Learning yang inovatif dan fungsional. Semakin banyak ide proyek pembelajaran mendalam yang Anda coba, semakin banyak pengalaman yang Anda peroleh.

Hari ini, kita akan membahas tujuh proyek Deep Learning yang luar biasa yang membantu kita mencapai tingkat pencapaian yang baru.

Dalam artikel ini, kami telah membahas ide proyek pembelajaran mendalam teratas. Kami memulai dengan beberapa proyek pemula yang dapat Anda selesaikan dengan mudah. Setelah Anda selesai dengan proyek sederhana ini, saya sarankan Anda kembali, mempelajari beberapa konsep lagi dan kemudian mencoba proyek perantara. Ketika Anda merasa percaya diri, Anda kemudian dapat menangani proyek-proyek lanjutan. Jika Anda ingin meningkatkan keterampilan Anda dalam hal yang sama, Anda perlu mengikuti kursus pembelajaran mendalam ini.

Jadi, berikut adalah beberapa ide Proyek Pembelajaran Mendalam yang dapat dikerjakan oleh pemula:

Ide Proyek Pembelajaran Mendalam: Tingkat Pemula

Daftar ide proyek pembelajaran mendalam untuk siswa ini cocok untuk pemula, dan mereka yang baru memulai dengan ML secara umum. Ide- ide proyek pembelajaran mendalam ini akan membuat Anda maju dengan semua kepraktisan yang Anda butuhkan untuk berhasil dalam karir Anda.

Selanjutnya, jika Anda mencari ide proyek pembelajaran mendalam untuk tahun terakhir , daftar ini akan membantu Anda. Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari langsung masuk ke beberapa ide proyek pembelajaran mendalam yang akan memperkuat basis Anda dan memungkinkan Anda untuk menaiki tangga.

1. Klasifikasi Gambar dengan kumpulan data CIFAR-10

Salah satu ide terbaik untuk mulai bereksperimen dengan proyek pembelajaran mendalam untuk siswa adalah mengerjakan klasifikasi Gambar. CIFAR-10 adalah kumpulan data besar yang berisi lebih dari 60.000 (ukuran 32×32) gambar berwarna yang dikategorikan ke dalam sepuluh kelas, di mana setiap kelas memiliki 6.000 gambar. Set pelatihan berisi 50.000 gambar, sedangkan set pengujian berisi 10.000 gambar. Set pelatihan akan dibagi menjadi lima bagian terpisah, masing-masing memiliki 10.000 gambar yang disusun secara acak. Adapun set tes, itu akan mencakup 1000 gambar yang dipilih secara acak dari masing-masing dari sepuluh kelas.

Dalam proyek ini, Anda akan mengembangkan sistem klasifikasi gambar yang dapat mengidentifikasi kelas dari gambar masukan. Klasifikasi gambar adalah aplikasi penting dalam bidang pembelajaran mendalam, dan karenanya, Anda akan memperoleh pengetahuan tentang berbagai konsep pembelajaran mendalam saat mengerjakan proyek ini.

2. Sistem pelacakan visual

Sistem pelacakan visual dirancang untuk melacak dan menemukan objek bergerak dalam kerangka waktu tertentu melalui kamera. Ini adalah alat praktis yang memiliki banyak aplikasi seperti keamanan dan pengawasan, pencitraan medis, augmented reality, kontrol lalu lintas, pengeditan dan komunikasi video, dan interaksi manusia-komputer.

Sistem ini menggunakan algoritme pembelajaran mendalam untuk menganalisis bingkai video berurutan, setelah itu melacak pergerakan objek target di antara bingkai. Dua komponen inti dari sistem pelacakan visual ini adalah:

• Target representasi dan lokalisasi
• Penyaringan dan asosiasi data

3. Sistem deteksi wajah

Ini adalah salah satu ide proyek pembelajaran mendalam yang sangat baik untuk pemula. Dengan kemajuan pembelajaran yang mendalam, teknologi pengenalan wajah juga telah berkembang pesat. Teknologi pengenalan wajah adalah bagian dari Deteksi Objek yang berfokus pada pengamatan instance objek semantik. Ini dirancang untuk melacak dan memvisualisasikan wajah manusia dalam gambar digital.

Dalam proyek pembelajaran mendalam ini, Anda akan belajar cara melakukan pengenalan wajah manusia secara real-time. Anda harus mengembangkan model dengan Python dan OpenCV.

Ide Proyek Pembelajaran Mendalam: Tingkat Menengah

4. Sistem Pengenalan Digit

Seperti namanya, proyek ini melibatkan pengembangan sistem pengenalan digit yang dapat mengklasifikasikan digit berdasarkan prinsip yang ditetapkan. Di sini, Anda akan menggunakan dataset MNIST yang berisi gambar (ukuran 28 X 28).

Proyek ini bertujuan untuk membuat sistem pengenalan yang dapat mengklasifikasikan angka mulai dari 0 hingga 9 menggunakan kombinasi jaringan dangkal dan jaringan saraf dalam dan dengan menerapkan regresi logistik. Regresi Softmax atau Regresi Logistik Multinomial adalah pilihan ideal untuk proyek ini. Karena teknik ini merupakan generalisasi dari regresi logistik, teknik ini cocok untuk klasifikasi multi-kelas, dengan asumsi bahwa semua kelas saling eksklusif).

5. Chatbot

Dalam proyek ini, Anda akan membuat model chatbot menggunakan API IBM Watson. Watson adalah contoh utama dari apa yang AI dapat membantu kita mencapainya. Ide di balik proyek ini adalah untuk memanfaatkan kemampuan deep learning Watson untuk membuat chatbot yang dapat berinteraksi dengan manusia seperti manusia lainnya. Chatbots sangat cerdas dan dapat menjawab pertanyaan atau permintaan manusia secara real-time. Inilah alasan mengapa semakin banyak perusahaan di semua domain yang mengadopsi chatbots dalam infrastruktur dukungan pelanggan mereka.

Proyek ini tidak terlalu menantang. Yang Anda butuhkan hanyalah memiliki Python 2/3 di mesin Anda, akun Bluemix, dan tentu saja, koneksi Internet aktif! Jika Anda ingin meningkatkannya, Anda dapat mengunjungi repositori Github dan meningkatkan fitur chatbot Anda dengan menyertakan dasbor mobil animasi.

Baca: Bagaimana cara membuat chatbot dengan Python?

6. Sistem klasifikasi genre musik

Ini adalah salah satu ide proyek pembelajaran mendalam yang menarik. Ini adalah proyek yang sangat baik untuk memelihara dan meningkatkan keterampilan belajar mendalam Anda. Anda akan membuat model pembelajaran mendalam yang menggunakan jaringan saraf untuk mengklasifikasikan genre musik secara otomatis. Untuk proyek ini, Anda akan menggunakan dataset FMA ( Free Music Archive ). FMA adalah perpustakaan interaktif yang terdiri dari unduhan audio berkualitas tinggi dan legal. Ini adalah kumpulan data sumber terbuka dan mudah diakses yang sangat bagus untuk sejumlah tugas MIR, termasuk menelusuri dan mengatur koleksi musik yang luas.

Namun, perlu diingat bahwa sebelum Anda dapat menggunakan model untuk mengklasifikasikan file audio menurut genre, Anda harus mengekstrak informasi yang relevan dari sampel audio (seperti spektogram, MFCC, dll.).

7. Sistem deteksi kantuk

Kantuknya pengemudi adalah salah satu alasan utama di balik kecelakaan lalu lintas. Wajar bagi pengemudi yang sering menempuh rute panjang untuk tertidur saat berada di belakang kemudi. Bahkan stres dan kurang tidur dapat menyebabkan pengemudi merasa mengantuk saat mengemudi. Proyek ini bertujuan untuk mencegah dan mengurangi kecelakaan tersebut dengan membuat agen pendeteksi kantuk.

Di sini, Anda akan menggunakan Python, OpenCV, dan Keras untuk membangun sistem yang dapat mendeteksi mata tertutup pengemudi dan memperingatkan mereka jika mereka tertidur saat mengemudi. Bahkan jika mata pengemudi tertutup selama beberapa detik, sistem ini akan segera memberi tahu pengemudi, sehingga mencegah kecelakaan di jalan yang mengerikan. OpenCV akan memantau dan mengumpulkan gambar pengemudi melalui webcam dan memasukkannya ke dalam model pembelajaran mendalam yang akan mengklasifikasikan mata pengemudi sebagai 'terbuka' atau 'tertutup.'

8. Pembuat keterangan gambar

Ini adalah salah satu ide proyek pembelajaran mendalam yang sedang tren. Ini adalah proyek pembelajaran mendalam berbasis Python yang memanfaatkan Convolutional Neural Networks dan LTSM (sejenis Recurrent Neural Network) untuk membangun model pembelajaran mendalam yang dapat menghasilkan teks untuk gambar.

Generator keterangan gambar menggabungkan visi komputer dan teknik pemrosesan bahasa alami untuk menganalisis dan mengidentifikasi konteks gambar dan menggambarkannya sesuai dengan bahasa alami manusia (misalnya, Inggris, Spanyol, Denmark, dll.). Proyek ini akan memperkuat pengetahuan Anda tentang CNN dan LSTM, dan Anda akan belajar bagaimana menerapkannya dalam aplikasi dunia nyata seperti ini.

9. Mewarnai foto B&W lama

Untuk waktu yang lama, pewarnaan gambar otomatis dari gambar B&W telah menjadi topik hangat eksplorasi di bidang visi komputer dan pembelajaran mendalam. Sebuah studi baru -baru ini menyatakan bahwa jika kita melatih jaringan saraf menggunakan kumpulan data yang banyak dan kaya, kita dapat membuat model pembelajaran mendalam yang dapat memperhalus warna dalam foto hitam putih.

Dalam proyek pewarnaan gambar ini, Anda akan menggunakan arsitektur Python dan OpenCV DNN (dilatih pada dataset ImageNet). Tujuannya adalah untuk membuat reproduksi berwarna dari gambar skala abu-abu. Untuk tujuan ini, Anda akan menggunakan model Caffe yang telah dilatih sebelumnya , file prototxt, dan file NumPy.

Ide Proyek Pembelajaran Mendalam – Tingkat Mahir

10. Detektor

Detectron adalah sistem perangkat lunak Facebook AI Research (FAIR) yang dirancang untuk mengeksekusi dan menjalankan algoritme Deteksi Objek yang canggih. Ditulis dengan Python, proyek Deep Learning ini didasarkan pada kerangka kerja deep learning Caffe2.

Detectron telah menjadi dasar bagi banyak proyek penelitian yang luar biasa termasuk Jaringan Piramida Fitur untuk Deteksi Objek ; Masker R-CNN ; Mendeteksi dan Mengenali Interaksi Manusia-Objek ; Focal Loss untuk Deteksi Objek Padat ; Neural Networks Non-lokal , dan Belajar Segmentasi Setiap Hal , untuk beberapa nama.

Detectron menawarkan basis kode berkualitas tinggi dan berkinerja tinggi untuk penelitian deteksi objek. Ini mencakup lebih dari 50 model pra-terlatih dan sangat fleksibel - mendukung implementasi cepat dan evaluasi penelitian baru.

11. Gelombang Cahaya

Ini adalah salah satu ide proyek pembelajaran mendalam yang menarik. WaveGlow adalah Jaringan Generatif berbasis aliran untuk Sintesis Ucapan yang dikembangkan dan ditawarkan oleh NVIDIA. Hal ini dapat menghasilkan pidato berkualitas tinggi dari mel-spektogram. Ini memadukan wawasan yang diperoleh dari WaveNet dan Glow untuk memfasilitasi sintesis audio yang cepat, efisien, dan berkualitas tinggi, tanpa memerlukan regresi otomatis.

WaveGlow dapat diimplementasikan melalui jaringan tunggal dan juga dilatih menggunakan fungsi biaya tunggal. Tujuannya adalah untuk mengoptimalkan kemungkinan data pelatihan, sehingga membuat prosedur pelatihan dapat dikelola dan stabil.

12. OpenCog

Proyek OpenCog mencakup komponen inti dan platform untuk memfasilitasi R&D AI. Ini bertujuan untuk merancang kerangka kerja Artificial General Intelligence (AGI) open-source yang dapat secara akurat menangkap semangat arsitektur dan dinamika otak manusia. Bot AI, Sophia adalah salah satu contoh terbaik AGI.

OpenCog juga mencakup OpenCog Prime – arsitektur canggih untuk robot dan kognisi yang diwujudkan secara virtual yang mencakup bermacam-macam komponen yang berinteraksi untuk melahirkan kecerdasan umum buatan (AI) yang setara dengan manusia sebagai fenomena yang muncul dari sistem secara keseluruhan.

13. DeepMimic

DeepMimic adalah "Pembelajaran Penguatan Mendalam yang dipandu dengan contoh keterampilan karakter berbasis Fisika." Dengan kata lain, ini adalah jaringan saraf yang dilatih dengan memanfaatkan pembelajaran penguatan untuk mereproduksi gerakan yang ditangkap melalui humanoid yang disimulasikan, atau agen fisik lainnya.

Fungsi DeepMimic cukup sederhana. Pertama, Anda perlu menyiapkan simulasi dari benda yang ingin Anda animasikan (Anda dapat menangkap seseorang yang membuat gerakan tertentu dan mencoba menirunya). Sekarang, Anda menggunakan data penangkapan gerak untuk melatih jaringan saraf melalui pembelajaran penguatan. Input di sini adalah konfigurasi lengan dan kaki pada titik waktu yang berbeda sedangkan hadiahnya adalah perbedaan antara hal yang nyata dan simulasi pada titik waktu tertentu.

14. IBM Watson

Salah satu contoh Machine Learning dan Deep Learning yang paling baik adalah IBM Watson. Aspek terbesar dari IBM Watson adalah memungkinkan Ilmuwan Data dan Insinyur/Pengembang ML untuk berkolaborasi pada platform terintegrasi untuk meningkatkan dan mengotomatiskan siklus hidup AI. Watson dapat menyederhanakan, mempercepat, dan mengelola penerapan AI, sehingga memungkinkan perusahaan memanfaatkan potensi ML dan Deep Learning untuk meningkatkan nilai bisnis.

IBM Watson Terintegrasi dengan Watson Studio untuk memberdayakan tim lintas fungsi untuk menerapkan, memantau, dan mengoptimalkan model ML/Deep Learning dengan cepat dan efisien. Itu dapat secara otomatis menghasilkan API untuk membantu pengembang Anda memasukkan AI ke dalam aplikasi mereka dengan mudah. Selain itu, ia hadir dengan dasbor intuitif yang memudahkan tim untuk mengelola model dalam produksi dengan mulus.

15. Google Otak

Ini adalah salah satu ide proyek pembelajaran mendalam yang sangat baik. Proyek Google Brain adalah penelitian Deep Learning AI yang dimulai pada 2011 di Google. Tim Google Brain yang dipimpin oleh Google Fellow Jeff Dean, Peneliti Google Greg Corrado, dan Profesor Universitas Stanford Andrew Ng bertujuan untuk membawa Deep Learning dan Machine Learning keluar dari batas lab ke dunia nyata. Mereka merancang salah satu jaringan saraf terbesar untuk ML – terdiri dari 16.000 prosesor komputer yang terhubung bersama.

Untuk menguji kemampuan jaringan saraf sebesar ini, tim Google Brain memberi makan jaringan dengan gambar mini acak gambar kucing yang bersumber dari 10 juta video YouTube. Namun, masalahnya adalah mereka tidak melatih sistem untuk mengenali seperti apa kucing itu. Tetapi sistem cerdas membuat semua orang tercengang – ia belajar sendiri bagaimana mengidentifikasi kucing dan selanjutnya merakit fitur kucing untuk melengkapi gambar kucing!

Proyek Google Brain berhasil membuktikan bahwa jaringan saraf berbasis perangkat lunak dapat meniru fungsi otak manusia, di mana setiap neuron dilatih untuk mendeteksi objek tertentu. Bagaimana Algoritma Deep Learning Mengubah Kehidupan Sehari-hari kita

16. 12 Algoritma deteksi Kanker Paru-paru Sigma

12 Sigma telah mengembangkan algoritma AI yang dapat mengurangi kesalahan diagnostik yang terkait dengan kanker paru-paru pada tahap awal dan mendeteksi tanda-tanda kanker paru-paru jauh lebih cepat daripada pendekatan tradisional.

Menurut Xin Zhong, Co-founder dan CEO Sigma Technologies, biasanya praktik deteksi kanker konvensional membutuhkan waktu untuk mendeteksi kanker paru-paru. Namun, sistem algoritma AI 12 Sigma dapat mengurangi waktu diagnosis, yang mengarah pada tingkat kelangsungan hidup yang lebih baik bagi pasien kanker paru-paru.

Umumnya, dokter mendiagnosis kanker paru-paru dengan memeriksa gambar CT scan secara hati-hati untuk memeriksa nodul kecil dan mengklasifikasikannya sebagai jinak atau ganas. Diperlukan waktu lebih dari sepuluh menit bagi dokter untuk memeriksa gambaran CT pasien untuk mencari nodul, ditambah waktu tambahan untuk mengklasifikasikan nodul sebagai jinak atau ganas.

Tak perlu dikatakan, selalu ada kemungkinan besar kesalahan manusia. 12 Sigma menyatakan bahwa algoritma AI-nya dapat memeriksa gambar CT dan mengklasifikasikan nodul dalam waktu dua menit .

Kesimpulan

Ini hanya segelintir aplikasi Deep Learning dunia nyata yang dibuat sejauh ini. Teknologinya masih sangat muda – sedang berkembang saat ini. Deep Learning memiliki kemungkinan besar untuk melahirkan inovasi perintis yang dapat membantu umat manusia untuk mengatasi beberapa tantangan mendasar di dunia nyata .

Lihat Program Sertifikasi Lanjutan dalam Pembelajaran Mesin & Cloud dengan IIT Madras, sekolah teknik terbaik di negara ini untuk membuat program yang mengajarkan Anda tidak hanya pembelajaran mesin tetapi juga penerapannya secara efektif menggunakan infrastruktur cloud. Tujuan kami dengan program ini adalah untuk membuka pintu institut paling selektif di negara ini dan memberi pelajar akses ke fakultas & sumber daya yang luar biasa untuk menguasai keterampilan yang tinggi & berkembang