13 Ide & Topik Proyek Neural Network yang Menarik untuk Pemula [2022]

Jaringan saraf bertujuan untuk mengenali hubungan mendasar dalam kumpulan data melalui proses yang meniru fungsi otak manusia. Sistem tersebut dapat belajar untuk melakukan tugas tanpa diprogram dengan aturan yang tepat. Anda dapat mengimplementasikan berbagai proyek jaringan saraf untuk memahami semua tentang arsitektur jaringan dan cara kerjanya. Baca terus untuk membiasakan diri Anda dengan beberapa aplikasi menarik!

Pelajari kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Dasar-dasar jaringan saraf

Sebelum kita mulai dengan daftar ide proyek jaringan saraf , mari kita merevisi dasar-dasarnya terlebih dahulu.

• Jaringan saraf adalah serangkaian algoritma yang memproses data yang kompleks
• Itu dapat beradaptasi dengan perubahan input.
• Ini dapat menghasilkan hasil terbaik tanpa mengharuskan Anda mendesain ulang kriteria keluaran.
• Ilmuwan komputer menggunakan jaringan saraf untuk mengenali pola dan memecahkan beragam masalah.
• Ini adalah contoh pembelajaran mesin.
• Ungkapan "pembelajaran mendalam" digunakan untuk jaringan saraf yang kompleks.

Saat ini, jaringan saraf diterapkan ke berbagai fungsi bisnis, seperti riset pelanggan, perkiraan penjualan, validasi data, manajemen risiko, dll. Dan mengadopsi pendekatan pelatihan langsung membawa banyak keuntungan jika Anda ingin mengejar karir di bidang yang mendalam. sedang belajar. Jadi, mari kita selami topik satu per satu. Pelajari lebih lanjut tentang aplikasi jaringan saraf.

Proyek Jaringan Saraf

1. Autoencoder berdasarkan jaringan saraf

Autoencoder adalah arsitektur pembelajaran mendalam yang paling sederhana. Mereka adalah jenis khusus dari jaringan saraf umpan maju di mana input pertama kali dikompresi menjadi kode dimensi yang lebih rendah. Kemudian, output direkonstruksi dari representasi atau ringkasan kode kompak. Oleh karena itu, autoencoder memiliki tiga komponen yang dibangun di dalamnya – encoder, code, dan decoder. Di bagian selanjutnya, kami telah merangkum cara kerja arsitektur.

• Input melewati encoder untuk menghasilkan kode.
• Decoder (gambar cermin struktur encoder) memproses output menggunakan kode.
• Output yang dihasilkan, yang identik dengan input.

Dari langkah-langkah di atas, Anda akan mengamati bahwa autoencoder adalah pengurangan dimensi atau algoritma kompresi. Untuk memulai proses pengembangan, Anda memerlukan metode encoding, metode decoding, dan fungsi loss. Entropi silang biner dan kesalahan kuadrat rata-rata adalah dua pilihan teratas untuk fungsi kerugian. Dan untuk melatih autoencoder, Anda dapat mengikuti prosedur yang sama seperti jaringan syaraf tiruan melalui back-propagation. Sekarang, mari kita bahas aplikasi dari jaringan ini.

Anda dapat membuat alat pengenalan tulisan tangan menggunakan set data MNIST sebagai input. MNIST adalah sumber data yang mudah dikelola dan ramah pemula yang dapat digunakan untuk menghasilkan gambar angka tulisan tangan. Karena gambar-gambar ini berisik, mereka membutuhkan filter penghilang kebisingan untuk mengklasifikasikan dan membaca angka dengan benar. Dan autoencoder dapat mempelajari fitur penghilang derau ini untuk kumpulan data tertentu. Anda dapat mencoba proyek ini sendiri dengan mengunduh kode yang tersedia secara gratis dari repositori online.

2. Model jaringan saraf convolutional

Jaringan saraf convolutional atau CNN biasanya diterapkan untuk menganalisis citra visual. Arsitektur ini dapat digunakan untuk tujuan yang berbeda, seperti untuk pemrosesan gambar pada mobil yang dapat mengemudi sendiri.

Aplikasi mengemudi otonom menggunakan model ini untuk berinteraksi dengan kendaraan di mana CNN menerima umpan balik gambar dan meneruskannya ke serangkaian keputusan keluaran (belok kanan/kiri, berhenti/berkendara, dll.) Kemudian, algoritma Pembelajaran Penguatan memproses keputusan ini untuk mengemudi. Inilah cara Anda dapat mulai membangun aplikasi lengkap sendiri:

• Ikuti tutorial tentang MNIST atau CIFAR-10.
• Kenali model klasifikasi citra biner.
• Pasang dan mainkan dengan kode terbuka di notebook Jupyter Anda.

Dengan pendekatan ini, Anda dapat mempelajari cara mengimpor kumpulan data khusus dan bereksperimen dengan implementasi untuk mencapai kinerja yang diinginkan. Anda dapat mencoba meningkatkan jumlah epoch, bermain-main dengan gambar, menambahkan lebih banyak lapisan, dll. Selain itu, Anda dapat menyelami beberapa algoritma deteksi objek seperti SSD, YOLO, Fast R-CNN, dll. Pengenalan wajah di fitur FaceID iPhone adalah salah satunya. contoh paling umum dari model ini.

Setelah Anda memoles konsep Anda, cobalah membangun sistem klasifikasi rambu lalu lintas untuk mobil yang dapat mengemudi sendiri menggunakan CNN dan perpustakaan Keras. Anda dapat menjelajahi set data GTSRB untuk proyek ini. Pelajari lebih lanjut tentang jaringan saraf convolutional.

3. Model jaringan saraf berulang

Tidak seperti jaring umpan maju, jaringan saraf berulang atau RNN dapat menangani urutan dengan panjang variabel. Model sequence seperti RNN memiliki beberapa aplikasi, mulai dari chatbots, text mining, video processing, hingga prediksi harga.

Jika Anda baru memulai, Anda harus terlebih dahulu memperoleh pemahaman dasar tentang gerbang LSTN dengan RNN level-char. Misalnya, Anda dapat mencoba memuat set data harga saham. Anda dapat melatih RNN untuk memprediksi apa yang terjadi selanjutnya dengan memproses urutan data nyata satu per satu. Kami telah menjelaskan proses ini di bawah ini:

• Asumsikan bahwa prediksi adalah probabilistik.
• Iterasi pengambilan sampel terjadi dalam distribusi keluaran jaringan.
• Sampel diumpankan sebagai input pada langkah berikutnya.
• Jaringan terlatih menghasilkan urutan baru.

Dengan ini, kami telah membahas jenis utama jaringan saraf dan aplikasinya. Sekarang mari kita lihat beberapa ide proyek jaringan saraf yang lebih spesifik .

4. Aplikasi kriptografi menggunakan jaringan syaraf tiruan

Kriptografi berkaitan dengan menjaga keamanan komputasi dan menghindari kebocoran data dalam komunikasi elektronik. Anda dapat mengimplementasikan proyek di bidang ini dengan menggunakan arsitektur jaringan saraf dan algoritme pelatihan yang berbeda.

Misalkan tujuan penelitian Anda adalah untuk menyelidiki penggunaan jaringan saraf tiruan dalam kriptografi. Untuk implementasinya, Anda dapat menggunakan struktur rekuren sederhana seperti jaringan Jordan, yang dilatih oleh algoritma back-propagation. Anda akan mendapatkan mesin finite state sekuensial, yang akan digunakan untuk proses enkripsi dan dekripsi. Selain itu, jaring saraf yang kacau dapat membentuk bagian integral dari algoritma kriptografi dalam sistem tersebut.

5. Sistem penilaian kredit

mangkir pinjaman dapat merangsang kerugian besar bagi bank dan lembaga keuangan. Oleh karena itu, mereka harus mendedikasikan sumber daya yang signifikan untuk menilai risiko kredit dan mengklasifikasikan aplikasi. Dalam skenario seperti itu, jaringan saraf dapat memberikan alternatif yang sangat baik untuk model statistik tradisional.

Mereka menawarkan kemampuan prediksi yang lebih baik dan hasil klasifikasi yang lebih akurat daripada teknik seperti regresi logistik dan analisis diskriminan. Jadi, pertimbangkan untuk mengambil proyek untuk membuktikan hal yang sama. Anda dapat merancang sistem penilaian kredit berdasarkan jaringan saraf tiruan, dan menarik kesimpulan untuk studi Anda dari langkah-langkah berikut:

• Ekstrak kumpulan data kartu kredit dunia nyata untuk analisis.
• Tentukan struktur jaringan saraf untuk digunakan, seperti campuran pakar atau fungsi basis radial.
• Tentukan bobot untuk meminimalkan kesalahan total.
• Jelaskan teknik atau teori pengoptimalan Anda.
• Bandingkan sistem pendukung keputusan yang Anda usulkan dengan aplikasi penilaian kredit lainnya.

6. Lingkungan pelatihan berbasis web

Jika Anda ingin mempelajari cara membuat sistem pendidikan web canggih menggunakan internet modern dan teknologi pengembangan, lihat proyek yang disebut Socratenon. Ini akan memberi Anda gambaran tentang bagaimana pelatihan berbasis web dapat melampaui solusi tradisional seperti buku teks virtual. Paket proyek telah diselesaikan, dan tekniknya telah diuji keunggulannya dibandingkan solusi lain yang tersedia dari literatur terbuka.

Socrtenon menunjukkan bagaimana lingkungan belajar yang ada dapat ditingkatkan menggunakan alat canggih, seperti:

• Pemodelan pengguna untuk mempersonalisasi konten bagi pengguna
• Agen cerdas untuk memberikan bantuan dan pencarian yang lebih baik
• Sebuah back-end cerdas menggunakan jaringan saraf dan penalaran berbasis kasus

7. Sistem keamanan kendaraan menggunakan pengenalan wajah

Untuk proyek ini, Anda dapat merujuk ke SmartEye, solusi yang dikembangkan oleh Alfred Ritikos di Universiti Teknologi Malaysia . Ini mencakup beberapa teknik, mulai dari pengenalan wajah hingga optik dan pengembangan perangkat lunak cerdas.

Selama bertahun-tahun, sistem keamanan telah memperoleh manfaat dari banyak produk inovatif yang memfasilitasi identifikasi, verifikasi, dan otentikasi individu. Dan SmartEye mencoba membuat konsep proses ini dengan simulasi. Selain itu, ia bereksperimen dengan teknologi pengenalan wajah yang ada dengan menggabungkan dekomposisi wavelet bertingkat dan jaringan saraf.

8. Pembuatan musik otomatis

Dengan pembelajaran yang mendalam, dimungkinkan untuk membuat musik nyata tanpa mengetahui cara memainkan instrumen apa pun. Anda dapat membuat generator musik otomatis menggunakan data file MIDI dan membangun model LSTM untuk menghasilkan komposisi baru.

MuseNet OpenAI berfungsi sebagai contoh yang tepat untuk jenis proyek ini. MuseNet adalah jaringan saraf dalam yang diprogram untuk belajar dari pola harmoni, gaya, dan ritme yang ditemukan dan memprediksi token berikutnya untuk menghasilkan komposisi musik. Ini dapat menghasilkan karya sepanjang empat menit dengan sepuluh instrumen berbeda dan menggabungkan bentuk seperti musik country dan musik rock.

Pelajari lebih lanjut: Pengantar Deep Learning & Neural Networks

9. Aplikasi untuk deteksi kanker

Implementasi jaringan saraf memiliki potensi untuk memperkenalkan efisiensi dalam diagnosis medis, dan khususnya di bidang deteksi kanker. Karena sel kanker berbeda dari sel sehat, penyakit ini dapat dideteksi menggunakan gambar histologi. Misalnya, arsitektur jaringan saraf multi-tier memungkinkan Anda untuk mengklasifikasikan jaringan payudara menjadi ganas dan jinak. Anda dapat berlatih membuat pengklasifikasi kanker payudara ini menggunakan set data IDC dari Kaggle, yang tersedia di domain publik.

10. Peringkas teks

Peringkasan teks otomatis melibatkan pemadatan sepotong teks menjadi versi yang lebih pendek. Untuk proyek ini, Anda akan menerapkan jaringan saraf dalam menggunakan pemrosesan bahasa alami. Proses manual menulis ringkasan sangat melelahkan dan memakan waktu. Jadi, peringkas teks otomatis menjadi sangat penting dalam bidang penelitian akademis.

11. Chatbot cerdas

Bisnis modern menggunakan chatbot untuk menangani permintaan rutin dan meningkatkan layanan pelanggan. Beberapa bot ini juga dapat mengidentifikasi konteks kueri dan kemudian merespons dengan jawaban yang relevan. Jadi, ada beberapa cara untuk menerapkan sistem chatbot.

Anda dapat mengimplementasikan proyek pada chatbot berbasis pengambilan menggunakan NLTK dan Keras. Atau Anda dapat menggunakan model generatif yang didasarkan pada jaringan saraf yang dalam dan tidak memerlukan respons yang telah ditentukan sebelumnya.

Baca: Bagaimana cara membuat chatbot dengan Python?

12. Proyek estimasi pose manusia

Proyek ini akan mencakup pendeteksian tubuh manusia dalam sebuah gambar dan kemudian memperkirakan titik-titik kuncinya seperti mata, kepala, leher, lutut, siku, dll. Ini adalah teknologi yang sama yang digunakan Snapchat dan Instagram untuk memperbaiki filter wajah pada seseorang. Anda dapat menggunakan dataset MPII Human Pose untuk membuat versi Anda.

13. Proyek pengenalan aktivitas manusia

Anda juga dapat menerapkan model berbasis jaringan saraf untuk mendeteksi aktivitas manusia – misalnya, duduk di kursi, jatuh, mengambil sesuatu, membuka atau menutup pintu, dll. Ini adalah proyek klasifikasi video, yang akan mencakup penggabungan rangkaian gambar dan mengklasifikasikan tindakan. Anda dapat menggunakan database klip video berlabel, seperti 20BN-something-something.

Jaringan saraf dan pembelajaran mendalam telah membawa transformasi signifikan ke dunia kecerdasan buatan. Saat ini, metode ini telah merambah berbagai industri, mulai dari kedokteran dan sistem biomedis hingga perbankan dan keuangan hingga pemasaran dan ritel.

Kesimpulan

Pasar kerja masa depan cenderung lebih memilih individu dengan pelatihan dalam pembelajaran mesin, bersama dengan keterampilan metodologi yang memadai. Jadi, tingkatkan pengetahuan subjek dan kemampuan praktis Anda dengan proyek jaringan saraf ini untuk mendapatkan keunggulan kompetitif!

Jika Anda tertarik untuk mendapatkan sertifikasi Pembelajaran Mesin , lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.