Le 16 migliori idee per progetti di deep learning per principianti [2022]

Idee per progetti di deep learning

Sebbene si tratti di un nuovo progresso tecnologico, l'ambito del Deep Learning si sta espandendo in modo esponenziale. Questa tecnologia mira a imitare la rete neurale biologica, cioè il cervello umano. Mentre le origini del Deep Learning risalgono agli anni '50, è solo con il progresso e l'adozione dell'Intelligenza Artificiale e dell'Apprendimento Automatico che è venuto alla ribalta. Quindi, se sei un principiante di ML, la cosa migliore che puoi fare è lavorare su alcune idee per progetti di Deep learning.

Noi di upGrad crediamo in un approccio pratico poiché la conoscenza teorica da sola non sarà di aiuto in un ambiente di lavoro in tempo reale. In questo articolo, esploreremo alcune idee interessanti di progetti di deep learning su cui i principianti possono lavorare per mettere alla prova le loro conoscenze. In questo articolo troverai le migliori idee per progetti di deep learning per i principianti per fare esperienza pratica sul deep learning.

Un sottoinsieme di Machine Learning, il Deep Learning sfrutta le reti neurali artificiali disposte gerarchicamente per eseguire specifiche attività di ML. Le reti di deep learning utilizzano l'approccio di apprendimento non supervisionato: apprendono da dati non strutturati o senza etichetta. Le reti neurali artificiali sono proprio come il cervello umano, con nodi neuronali interconnessi per formare una struttura simile al web.

Mentre i modelli di apprendimento tradizionali analizzano i dati utilizzando un approccio lineare, la funzione gerarchica dei sistemi di Deep Learning è progettata per elaborare e analizzare i dati in un approccio non lineare.

Le architetture di apprendimento profondo come le reti neurali profonde, le reti neurali ricorrenti e le reti di credenze profonde hanno trovato applicazioni in vari campi tra cui elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale, bioinformatica, riconoscimento vocale, riconoscimento audio, traduzione automatica, filtraggio dei social network, progettazione di farmaci e persino programmi di giochi da tavolo. Man mano che vengono fatti nuovi progressi in questo settore, aiuta gli esperti di ML e Deep Learning a progettare progetti di Deep Learning innovativi e funzionali. Più idee per progetti di deep learning provi, più esperienza acquisisci.

Oggi parleremo dei sette migliori progetti di Deep Learning che ci stanno aiutando a raggiungere nuovi traguardi.

In questo articolo, abbiamo trattato le migliori idee per progetti di deep learning . Abbiamo iniziato con alcuni progetti per principianti che puoi risolvere con facilità. Una volta che hai finito con questi semplici progetti, ti consiglio di tornare indietro, imparare qualche altro concetto e poi provare i progetti intermedi. Quando ti senti sicuro, puoi quindi affrontare i progetti avanzati. Se desideri migliorare le tue abilità allo stesso modo, devi mettere le mani su questi corsi di deep learning.

Quindi, ecco alcune idee di Deep Learning Project su cui i principianti possono lavorare:

Idee per progetti di deep learning: livello principianti

Questo elenco di idee per progetti di deep learning per studenti è adatto ai principianti e a coloro che hanno appena iniziato con il machine learning in generale. Queste idee per progetti di deep learning ti daranno tutte le pratiche necessarie per avere successo nella tua carriera.

Inoltre, se stai cercando idee per progetti di deep learning per l'ultimo anno , questo elenco dovrebbe aiutarti. Quindi, senza ulteriori indugi, passiamo subito ad alcune idee di progetti di deep learning che rafforzeranno la tua base e ti permetteranno di salire la scala.

1. Classificazione delle immagini con set di dati CIFAR-10

Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti pratici di deep learning per gli studenti è lavorare sulla classificazione delle immagini. CIFAR-10 è un set di dati di grandi dimensioni contenente oltre 60.000 immagini a colori (dimensioni 32 × 32) classificate in dieci classi, in cui ogni classe ha 6.000 immagini. Il set di addestramento contiene 50.000 immagini, mentre il set di test contiene 10.000 immagini. Il set di formazione sarà diviso in cinque sezioni separate, ciascuna con 10.000 immagini disposte in modo casuale. Per quanto riguarda il set di prova, includerà 1000 immagini scelte casualmente da ciascuna delle dieci classi.

In questo progetto svilupperai un sistema di classificazione delle immagini in grado di identificare la classe di un'immagine di input. La classificazione delle immagini è un'applicazione fondamentale nel campo del deep learning e, quindi, acquisirai conoscenze su vari concetti di deep learning mentre lavori a questo progetto.

2. Sistema di tracciamento visivo

Un sistema di tracciamento visivo è progettato per tracciare e localizzare oggetti in movimento in un determinato lasso di tempo tramite una telecamera. È uno strumento utile che ha numerose applicazioni come sicurezza e sorveglianza, imaging medico, realtà aumentata, controllo del traffico, editing video e comunicazione e interazione uomo-computer.

Questo sistema utilizza un algoritmo di deep learning per analizzare i fotogrammi video sequenziali, dopodiché tiene traccia del movimento degli oggetti target tra i fotogrammi. I due componenti principali di questo sistema di tracciamento visivo sono:

• Rappresentazione e localizzazione del bersaglio
• Filtraggio e associazione dati

3. Sistema di rilevamento del volto

Questa è una delle eccellenti idee per progetti di deep learning per principianti. Con l'avanzare del deep learning, anche la tecnologia di riconoscimento facciale è migliorata enormemente. La tecnologia di riconoscimento facciale è un sottoinsieme di Object Detection che si concentra sull'osservazione dell'istanza di oggetti semantici. È progettato per tracciare e visualizzare i volti umani all'interno di immagini digitali.

In questo progetto di deep learning imparerai come eseguire il riconoscimento facciale umano in tempo reale. Devi sviluppare il modello in Python e OpenCV.

Idee per progetti di deep learning: livello intermedio

4. Sistema di riconoscimento delle cifre

Come suggerisce il nome, questo progetto prevede lo sviluppo di un sistema di riconoscimento delle cifre in grado di classificare le cifre in base ai principi stabiliti. Qui utilizzerai il set di dati MNIST contenente immagini (dimensioni 28 X 28).

Questo progetto mira a creare un sistema di riconoscimento in grado di classificare cifre comprese tra 0 e 9 utilizzando una combinazione di rete superficiale e rete neurale profonda e implementando la regressione logistica. La regressione Softmax o la regressione logistica multinomiale è la scelta ideale per questo progetto. Poiché questa tecnica è una generalizzazione della regressione logistica, è adatta per la classificazione multiclasse, assumendo che tutte le classi si escludano a vicenda).

5. Chatbot

In questo progetto, modellerai un chatbot utilizzando l'API di IBM Watson. Watson è il primo esempio di ciò che l'IA può aiutarci a realizzare. L'idea alla base di questo progetto è sfruttare le capacità di apprendimento profondo di Watson per creare un chatbot in grado di interagire con gli umani proprio come un altro essere umano. I chatbot sono estremamente intelligenti e possono rispondere a domande o richieste umane in tempo reale. Questo è il motivo per cui un numero crescente di aziende in tutti i domini sta adottando i chatbot nella propria infrastruttura di assistenza clienti.

Questo progetto non è molto impegnativo. Tutto ciò di cui hai bisogno è avere Python 2/3 nella tua macchina, un account Bluemix e, naturalmente, una connessione Internet attiva! Se desideri ampliarlo di un livello, puoi visitare il repository Github e migliorare le funzionalità del tuo chatbot includendo un dashboard dell'auto animato.

Leggi: Come creare chatbot in Python?

6. Sistema di classificazione dei generi musicali

Questa è una delle idee interessanti del progetto di deep learning. Questo è un progetto eccellente per coltivare e migliorare le tue capacità di apprendimento profondo. Creerai un modello di deep learning che utilizza le reti neurali per classificare automaticamente il genere musicale. Per questo progetto, utilizzerai un set di dati FMA ( Free Music Archive ). FMA è una libreria interattiva che comprende download audio legali e di alta qualità. È un set di dati open source e facilmente accessibile, ottimo per una serie di attività MIR, inclusa la navigazione e l'organizzazione di vaste raccolte musicali.

Tuttavia, tieni presente che prima di poter utilizzare il modello per classificare i file audio per genere, dovrai estrarre le informazioni rilevanti dai campioni audio (come spettrogrammi, MFCC, ecc.).

7. Sistema di rilevamento della sonnolenza

La sonnolenza dei conducenti è una delle ragioni principali degli incidenti stradali. È naturale per i conducenti che frequentano lunghi percorsi sonnecchiare quando si è al volante. Anche lo stress e la mancanza di sonno possono causare sonnolenza ai conducenti durante la guida. Questo progetto mira a prevenire e ridurre tali incidenti creando un agente di rilevamento della sonnolenza.

Qui utilizzerai Python, OpenCV e Keras per costruire un sistema in grado di rilevare gli occhi chiusi dei conducenti e avvisarli se si addormentano durante la guida. Anche se gli occhi del guidatore vengono chiusi per alcuni secondi, questo sistema informerà immediatamente il guidatore, prevenendo così terribili incidenti stradali. OpenCV monitorerà e raccoglierà le immagini del conducente tramite una webcam e le inserirà nel modello di deep learning che classificherà gli occhi del conducente come "aperti" o "chiusi".

8. Generatore di didascalie dell'immagine

Questa è una delle idee di progetto di deep learning di tendenza. Questo è un progetto di deep learning basato su Python che sfrutta le reti neurali convoluzionali e LTSM (un tipo di rete neurale ricorrente) per costruire un modello di deep learning in grado di generare didascalie per un'immagine.

Un generatore di didascalie di immagini combina sia la visione artificiale che le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare e identificare il contesto di un'immagine e descriverlo di conseguenza nelle lingue umane naturali (ad esempio, inglese, spagnolo, danese, ecc.). Questo progetto rafforzerà la tua conoscenza di CNN e LSTM e imparerai come implementarli in applicazioni del mondo reale in questo modo.

9. Colorare vecchie foto in bianco e nero

Per molto tempo, la colorazione automatizzata delle immagini in bianco e nero è stata un argomento caldo di esplorazione nel campo della visione artificiale e del deep learning. Uno studio recente ha affermato che se addestriamo una rete neurale utilizzando un set di dati voluminoso e ricco, potremmo creare un modello di apprendimento profondo in grado di allucinare i colori all'interno di una fotografia in bianco e nero.

In questo progetto di colorazione delle immagini, utilizzerai l'architettura Python e OpenCV DNN (è addestrata sul set di dati ImageNet). L'obiettivo è creare una riproduzione a colori di immagini in scala di grigi. A tale scopo, utilizzerai un modello Caffe pre-addestrato , un file prototxt e un file NumPy.

Idee per progetti di deep learning – Livello avanzato

10. Rilevatore

Detectron è un sistema software di Facebook AI Research (FAIR) progettato per eseguire ed eseguire algoritmi di rilevamento oggetti all'avanguardia. Scritto in Python, questo progetto di Deep Learning si basa sul framework di deep learning Caffe2.

Detectron è stata la base per molti meravigliosi progetti di ricerca, tra cui Feature Pyramid Networks for Object Detection ; Maschera R-CNN ; Rilevamento e riconoscimento delle interazioni uomo-oggetto ; Perdita focale per il rilevamento di oggetti densi ; Reti neurali non locali e Imparare a segmentare ogni cosa , solo per citarne alcuni.

Detectron offre una base di codice di alta qualità e prestazioni elevate per la ricerca sul rilevamento di oggetti. Comprende oltre 50 modelli preformati ed è estremamente flessibile: supporta una rapida implementazione e valutazione di nuove ricerche.

11. Onda bagliore

Questa è una delle idee interessanti del progetto di deep learning. WaveGlow è una rete generativa per sintesi vocale basata sul flusso sviluppata e offerta da NVIDIA. Può generare un discorso di alta qualità da mel-spectograms. Unisce le informazioni ottenute da WaveNet e Glow per facilitare la sintesi audio veloce, efficiente e di alta qualità, senza richiedere l'auto-regressione.

WaveGlow può essere implementato tramite un'unica rete e anche addestrato utilizzando un'unica funzione di costo. L'obiettivo è ottimizzare la probabilità dei dati di allenamento, rendendo così la procedura di allenamento gestibile e stabile.

12. OpenCog

Il progetto OpenCog include i componenti principali e una piattaforma per facilitare la ricerca e lo sviluppo dell'IA. Mira a progettare un framework AGI (Artificial General Intelligence) open source in grado di catturare accuratamente lo spirito dell'architettura e della dinamica del cervello umano. Il robot AI, Sophia è uno dei migliori esempi di AGI.

OpenCog comprende anche OpenCog Prime, un'architettura avanzata per robot e cognizione virtuale incorporata che include un assortimento di componenti interagenti per dare vita all'intelligenza generale artificiale (AGI) equivalente all'uomo come fenomeno emergente del sistema nel suo insieme.

13. DeepMimic

DeepMimic è un "apprendimento di rinforzo profondo guidato da esempi delle abilità dei personaggi basate sulla fisica". In altre parole, è una rete neurale addestrata sfruttando l'apprendimento per rinforzo per riprodurre movimenti catturati dal movimento tramite un umanoide simulato o qualsiasi altro agente fisico.

Il funzionamento di DeepMimic è piuttosto semplice. Innanzitutto, devi impostare una simulazione della cosa che desideri animare (puoi catturare qualcuno che fa movimenti specifici e provare a imitarlo). Ora usi i dati di motion capture per addestrare una rete neurale attraverso l'apprendimento per rinforzo. L'input qui è la configurazione delle braccia e delle gambe in momenti diversi, mentre la ricompensa è la differenza tra la cosa reale e la simulazione in momenti specifici.

14. IBM Watson

Uno degli esempi più eccellenti di Machine Learning e Deep Learning è IBM Watson. L'aspetto più importante di IBM Watson è che consente a data scientist e ingegneri/sviluppatori di ML di collaborare su una piattaforma integrata per migliorare e automatizzare il ciclo di vita dell'IA. Watson può semplificare, accelerare e gestire le implementazioni dell'IA, consentendo così alle aziende di sfruttare il potenziale di ML e Deep Learning per aumentare il valore aziendale.

IBM Watson è integrato con Watson Studio per consentire ai team interfunzionali di distribuire, monitorare e ottimizzare i modelli ML/Deep Learning in modo rapido ed efficiente. Può generare automaticamente API per aiutare i tuoi sviluppatori a incorporare prontamente l'IA nelle loro applicazioni. Inoltre, viene fornito con dashboard intuitivi che rendono conveniente per i team gestire i modelli in produzione senza interruzioni.

15. Cervello di Google

Questa è una delle eccellenti idee per progetti di deep learning. Il progetto Google Brain è la ricerca Deep Learning AI iniziata nel 2011 presso Google. Il team di Google Brain guidato dal Google Fellow Jeff Dean, dal ricercatore di Google Greg Corrado e dal professor Andrew Ng della Stanford University mirava a portare Deep Learning e Machine Learning fuori dai confini del laboratorio nel mondo reale. Hanno progettato una delle più grandi reti neurali per ML: comprendeva 16.000 processori di computer collegati tra loro.

Per testare le capacità di una rete neurale di queste enormi dimensioni, il team di Google Brain ha alimentato la rete con miniature casuali di immagini di gatti provenienti da 10 milioni di video di YouTube. Tuttavia, il problema è che non hanno addestrato il sistema a riconoscere l'aspetto di un gatto. Ma il sistema intelligente ha lasciato tutti sbalorditi: ha imparato da solo come identificare i gatti e ha poi assemblato le caratteristiche di un gatto per completare l'immagine di un gatto!

Il progetto Google Brain ha dimostrato con successo che le reti neurali basate su software possono imitare il funzionamento del cervello umano, in cui ogni neurone è addestrato a rilevare oggetti particolari. Come gli algoritmi di deep learning stanno trasformando la nostra vita quotidiana

16. 12 Algoritmo di rilevamento del cancro del polmone di Sigma

12 Sigma ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale in grado di ridurre gli errori diagnostici associati al cancro del polmone nelle sue fasi iniziali e di rilevare i segni del cancro del polmone molto più velocemente rispetto agli approcci tradizionali.

Secondo Xin Zhong, co-fondatore e CEO di Sigma Technologies, di solito le pratiche convenzionali di rilevamento del cancro richiedono tempo per rilevare il cancro ai polmoni. Tuttavia, il sistema dell'algoritmo AI di 12 Sigma può ridurre i tempi di diagnosi, portando a un migliore tasso di sopravvivenza per i pazienti con cancro ai polmoni.

In genere, i medici diagnosticano il cancro ai polmoni esaminando attentamente le immagini della TAC per verificare la presenza di piccoli noduli e classificarli come benigni o maligni. Possono essere necessari più di dieci minuti prima che i medici ispezionino visivamente le immagini TC del paziente alla ricerca di noduli, oltre a tempo aggiuntivo per classificare i noduli come benigni o maligni.

Inutile dire che rimane sempre un'elevata possibilità di errori umani. 12 Sigma sostiene che il suo algoritmo AI può ispezionare le immagini TC e classificare i noduli entro due minuti .

Conclusione

Queste sono solo una manciata delle applicazioni reali di Deep Learning realizzate finora. La tecnologia è ancora molto giovane: si sta sviluppando mentre parliamo. Il Deep Learning offre immense possibilità di dare vita a innovazioni pionieristiche che possono aiutare l'umanità ad affrontare alcune delle sfide fondamentali del mondo reale .

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