13 Idee e argomenti interessanti per progetti di rete neurale per principianti [2022]

Le reti neurali mirano a riconoscere le relazioni sottostanti nei set di dati attraverso un processo che imita il funzionamento del cervello umano. Tali sistemi possono imparare a svolgere compiti senza essere programmati con regole precise. Puoi implementare diversi progetti di reti neurali per comprendere tutto sulle architetture di rete e su come funzionano. Continua a leggere per familiarizzare con alcune applicazioni entusiasmanti!

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Fondamenti di reti neurali

Prima di iniziare con il nostro elenco di idee per progetti di reti neurali , rivediamo innanzitutto le nozioni di base.

• Una rete neurale è una serie di algoritmi che elaborano dati complessi
• Può adattarsi al cambiamento di input.
• Può generare i migliori risultati possibili senza richiedere la riprogettazione dei criteri di output.
• Gli informatici utilizzano le reti neurali per riconoscere i modelli e risolvere diversi problemi.
• È un esempio di apprendimento automatico.
• La frase "apprendimento profondo" è usata per reti neurali complesse.

Oggi, le reti neurali vengono applicate a un'ampia gamma di funzioni aziendali, come la ricerca dei clienti, le previsioni di vendita, la convalida dei dati, la gestione del rischio, ecc. E l'adozione di un approccio di formazione pratica comporta molti vantaggi se si desidera intraprendere una carriera approfondita apprendimento. Quindi, tuffiamoci negli argomenti uno per uno. Ulteriori informazioni sulle applicazioni delle reti neurali.

Progetti di reti neurali

1. Autoencoder basati su reti neurali

Gli autoencoder sono la più semplice delle architetture di deep learning. Sono un tipo specifico di reti neurali feedforward in cui l'input viene prima compresso in un codice di dimensioni inferiori. Quindi, l'output viene ricostruito dalla rappresentazione o dal riepilogo del codice compatto. Pertanto, gli autoencoder hanno tre componenti integrati al loro interno: codificatore, codice e decodificatore. Nella prossima sezione, abbiamo riassunto come funziona l'architettura.

• L'input passa attraverso l'encoder per produrre il codice.
• Il decoder (immagine speculare della struttura dell'encoder) elabora l'output utilizzando il codice.
• Viene generato un output identico all'input.

Dai passaggi precedenti, osserverai che un codificatore automatico è un algoritmo di riduzione o compressione della dimensionalità. Per iniziare il processo di sviluppo, avrai bisogno di un metodo di codifica, un metodo di decodifica e una funzione di perdita. L'entropia incrociata binaria e l'errore quadratico medio sono le due scelte migliori per la funzione di perdita. E per addestrare gli autoencoder, puoi seguire la stessa procedura delle reti neurali artificiali tramite back-propagation. Ora, discutiamo le applicazioni di queste reti.

È possibile creare uno strumento di riconoscimento della grafia utilizzando il set di dati MNIST come input. MNIST è una fonte di dati gestibile e adatta ai principianti che può essere utilizzata per generare immagini di numeri scritti a mano. Poiché queste immagini sono rumorose, hanno bisogno di un filtro di rimozione del rumore per classificare e leggere correttamente le cifre. E gli autoencoder possono apprendere questa funzione di rimozione del rumore per un particolare set di dati. Puoi provare tu stesso questo progetto scaricando il codice disponibile gratuitamente dai repository online.

2. Modello di rete neurale convoluzionale

Le reti neurali convoluzionali o CNN vengono in genere applicate per analizzare le immagini visive. Questa architettura può essere utilizzata per diversi scopi, ad esempio per l'elaborazione delle immagini nelle auto a guida autonoma.

Le applicazioni di guida autonoma utilizzano questo modello per interfacciarsi con il veicolo in cui le CNN ricevono il feedback dell'immagine e lo trasmettono a una serie di decisioni di output (svolta a destra/sinistra, stop/guida, ecc.). Quindi, gli algoritmi di Reinforcement Learning elaborano queste decisioni per la guida. Ecco come puoi iniziare a creare un'applicazione a tutti gli effetti da solo:

• Fai un tutorial su MNIST o CIFAR-10.
• Familiarizzare con i modelli di classificazione delle immagini binarie.
• Plug and play con il codice aperto nel tuo notebook Jupyter.

Con questo approccio, puoi imparare come importare set di dati personalizzati e sperimentare l'implementazione per ottenere le prestazioni desiderate. Puoi provare ad aumentare il numero di epoche, a giocare con le immagini, ad aggiungere più livelli, ecc. Inoltre, puoi immergerti in alcuni algoritmi di rilevamento di oggetti come SSD, YOLO, Fast R-CNN, ecc. Il riconoscimento facciale nella funzione FaceID dell'iPhone è uno degli esempi più comuni di questo modello.

Dopo aver rispolverato i tuoi concetti, prova a costruire un sistema di classificazione dei segnali stradali per un'auto a guida autonoma utilizzando la CNN e la libreria Keras. Puoi esplorare il set di dati GTSRB per questo progetto. Ulteriori informazioni sulle reti neurali convoluzionali.

3. Modello di rete neurale ricorrente

A differenza delle reti feedforward, le reti neurali ricorrenti o le RNN possono gestire sequenze di lunghezza variabile. I modelli di sequenza come RNN hanno diverse applicazioni, che vanno dai chatbot, all'estrazione di testo, all'elaborazione video, alle previsioni dei prezzi.

Se hai appena iniziato, dovresti prima acquisire una comprensione di base del gate LSTN con un RNN a livello di caratteri. Ad esempio, puoi provare a caricare set di dati sui prezzi delle azioni. Puoi addestrare le RNN a prevedere cosa verrà dopo elaborando sequenze di dati reali una per una. Abbiamo spiegato questo processo di seguito:

• Assumiamo che le previsioni siano probabilistiche.
• Le iterazioni di campionamento avvengono nella distribuzione di output della rete.
• Il campione viene alimentato come input nel passaggio successivo.
• La rete addestrata genera nuove sequenze.

Con questo, abbiamo coperto i principali tipi di reti neurali e le loro applicazioni. Diamo ora un'occhiata ad alcune idee di progetto di rete neurale più specifiche .

4. Applicazioni crittografiche che utilizzano reti neurali artificiali

La crittografia si occupa di mantenere la sicurezza computazionale ed evitare perdite di dati nelle comunicazioni elettroniche. È possibile implementare un progetto in questo campo utilizzando diverse architetture di reti neurali e algoritmi di addestramento.

Supponiamo che l'obiettivo del tuo studio sia quello di indagare l'uso delle reti neurali artificiali nella crittografia. Per l'implementazione, puoi utilizzare una semplice struttura ricorrente come la rete Jordan, addestrata dall'algoritmo di back-propagation. Otterrai una macchina sequenziale a stati finiti, che verrà utilizzata per i processi di crittografia e decrittografia. Inoltre, le reti neurali caotiche possono costituire una parte integrante dell'algoritmo crittografico in tali sistemi.

5. Sistema di punteggio del credito

Gli inadempienti sui prestiti possono stimolare enormi perdite per banche e istituzioni finanziarie. Pertanto, devono dedicare risorse significative alla valutazione dei rischi di credito e alla classificazione delle domande. In tale scenario, le reti neurali possono fornire un'ottima alternativa ai modelli statistici tradizionali.

Offrono una migliore capacità predittiva e risultati di classificazione più accurati rispetto a tecniche come la regressione logistica e l'analisi discriminante. Quindi, prendi in considerazione l'idea di intraprendere un progetto per dimostrare lo stesso. Puoi progettare un sistema di punteggio di credito basato su reti neurali artificiali e trarre una conclusione per il tuo studio dai seguenti passaggi:

• Estrai un set di dati di carte di credito reali per l'analisi.
• Determinare la struttura delle reti neurali da utilizzare, come la miscela di esperti o la funzione della base radiale.
• Specificare i pesi per ridurre al minimo gli errori totali.
• Spiega la tua tecnica o teoria di ottimizzazione.
• Confronta il tuo sistema di supporto decisionale proposto con altre applicazioni di credit scoring.

6. Ambiente di formazione basato sul Web

Se vuoi imparare come creare un sistema avanzato di web education utilizzando le moderne tecnologie internet e di sviluppo, fai riferimento al progetto chiamato Socratenon. Ti darà una sbirciatina su come la formazione basata sul web può andare oltre le soluzioni tradizionali come i libri di testo virtuali. Il pacchetto del progetto è stato finalizzato e le sue tecniche sono state testate per la loro superiorità rispetto ad altre soluzioni disponibili dalla letteratura aperta.

Socrantenon dimostra come gli ambienti di apprendimento esistenti possono essere migliorati utilizzando strumenti sofisticati, come:

• Modellazione utente per personalizzare il contenuto per gli utenti
• Agenti intelligenti per fornire una migliore assistenza e ricerca
• Un back-end intelligente che utilizza reti neurali e ragionamento basato sui casi

7. Sistema di sicurezza del veicolo tramite riconoscimento facciale

Per questo progetto puoi fare riferimento a SmartEye, una soluzione sviluppata da Alfred Ritikos presso Universiti Teknologi Malaysia . Copre diverse tecniche, dal riconoscimento facciale all'ottica e allo sviluppo di software intelligente.

Nel corso degli anni, i sistemi di sicurezza hanno beneficiato di molti prodotti innovativi che facilitano l'identificazione, la verifica e l'autenticazione delle persone. E SmartEye cerca di concettualizzare questi processi mediante la simulazione. Inoltre, sperimenta le tecnologie di riconoscimento facciale esistenti combinando la decomposizione wavelet multilivello e le reti neurali.

8. Generazione automatica di musica

Con il deep learning è possibile fare musica vera senza saper suonare nessuno strumento. È possibile creare un generatore musicale automatico utilizzando i dati dei file MIDI e costruendo un modello LSTM per generare nuove composizioni.

MuseNet di OpenAI funge da esempio appropriato per questo tipo di progetto. MuseNet è una rete neurale profonda programmata per imparare dai modelli scoperti di armonia, stile e ritmo e prevedere i prossimi token per generare composizioni musicali. Può produrre brani di quattro minuti con dieci strumenti diversi e combinare forme come la musica country e la musica rock.

Ulteriori informazioni: Introduzione all'apprendimento profondo e alle reti neurali

9. Domanda di rilevamento del cancro

Le implementazioni della rete neurale hanno il potenziale per introdurre efficienza nella diagnosi medica e in particolare nel campo dell'individuazione del cancro. Poiché le cellule tumorali sono diverse dalle cellule sane, è possibile rilevare il disturbo utilizzando immagini istologiche. Ad esempio, un'architettura di rete neurale a più livelli consente di classificare il tessuto mammario in maligno e benigno. Puoi esercitarti a costruire questo classificatore di cancro al seno utilizzando un set di dati IDC di Kaggle, che è disponibile nel pubblico dominio.

10. Riassunto del testo

Il riepilogo automatico del testo comporta la condensazione di una parte di testo in una versione più breve. Per questo progetto applicherai reti neurali profonde utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale. Il processo manuale di scrittura dei riepiloghi è sia laborioso che dispendioso in termini di tempo. Quindi, i riassunti di testo automatici hanno acquisito un'enorme importanza nell'area della ricerca accademica.

11. Chatbot intelligente

Le aziende moderne utilizzano i chatbot per soddisfare le richieste di routine e migliorare il servizio clienti. Alcuni di questi bot possono anche identificare il contesto delle query e quindi rispondere con risposte pertinenti. Quindi, ci sono diversi modi per implementare un sistema di chatbot.

Puoi implementare un progetto su chatbot basati sul recupero utilizzando NLTK e Keras. Oppure puoi optare per modelli generativi basati su reti neurali profonde e che non richiedono risposte predefinite.

Leggi: Come creare chatbot in Python?

12. Progetto di stima della posa umana

Questo progetto comprenderà il rilevamento del corpo umano in un'immagine e quindi la stima dei suoi punti chiave come occhi, testa, collo, ginocchia, gomiti, ecc. È la stessa tecnologia utilizzata da Snapchat e Instagram per fissare i filtri per il viso su una persona. Puoi usare il set di dati MPII Human Pose per creare la tua versione.

13. Progetto di riconoscimento delle attività umane

Puoi anche implementare un modello basato su rete neurale per rilevare le attività umane, ad esempio sedersi su una sedia, cadere, raccogliere qualcosa, aprire o chiudere una porta, ecc. Questo è un progetto di classificazione video, che includerà la combinazione di una serie di immagini e classificare l'azione. È possibile utilizzare un database di clip video etichettato, ad esempio 20BN-qualcosa-qualcosa.

Le reti neurali e il deep learning hanno portato trasformazioni significative nel mondo dell'intelligenza artificiale. Oggi, questi metodi sono penetrati in un'ampia gamma di settori, dalla medicina e dai sistemi biomedici al settore bancario e finanziario, al marketing e al dettaglio.

Conclusione

È probabile che il mercato del lavoro del futuro preferisca individui con una formazione in machine learning, insieme a competenze metodologiche adeguate. Quindi, migliora la tua conoscenza della materia e le tue capacità pratiche con questi progetti di reti neurali per ottenere un vantaggio competitivo!

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