初心者のためのトップ16のエキサイティングなディープラーニングプロジェクトのアイデア[2022]

ディープラーニングプロジェクトのアイデア

新しい技術の進歩ですが、ディープラーニングの範囲は飛躍的に拡大しています。 この技術は、生物学的神経ネットワーク、つまり人間の脳を模倣することを目的としています。 ディープラーニングの起源は1950年代にさかのぼりますが、それが脚光を浴びたのは、人工知能と機械学習の進歩と採用によってのみです。 したがって、MLの初心者の場合、できる最善のことは、ディープラーニングプロジェクトのアイデアに取り組むことです。

ここupGradでは、理論的な知識だけではリアルタイムの作業環境では役に立たないため、実用的なアプローチを信じています。 この記事では、初心者が知識をテストするために取り組むことができるいくつかの興味深い深層学習プロジェクトのアイデアを探求します。 この記事では、初心者がディープラーニングを実際に体験できるようにするためのディープラーニングプロジェクトのアイデアを紹介します。

機械学習のサブセットであるディープラーニングは、階層的に配置された人工ニューラルネットワークを活用して特定のMLタスクを実行します。 ディープラーニングネットワークは、教師なし学習アプローチを使用します。非構造化データまたはラベルなしデータから学習します。 人工ニューラルネットワークは人間の脳と同じように、ニューロンノードが相互接続されてウェブのような構造を形成しています。

従来の学習モデルは線形アプローチを使用してデータを分析しますが、ディープラーニングシステムの階層機能は、非線形アプローチでデータを処理および分析するように設計されています。

ディープニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワークなどのディープラーニングアーキテクチャは、自然言語処理、コンピュータービジョン、バイオインフォマティクス、音声認識、音声認識、機械翻訳、ソーシャルネットワークフィルタリング、ドラッグデザインなど、さまざまな分野で応用されています。ボードゲームプログラム。 この分野で新たな進歩が見られる中、MLとディープラーニングの専門家が革新的で機能的なディープラーニングプロジェクトを設計するのに役立っています。 ディープラーニングプロジェクトのアイデアを試すほど、より多くの経験を積むことができます。

今日は、達成の新たな高みに到達するのに役立っている上位7つの素晴らしいディープラーニングプロジェクトについて説明します。

この記事では、ディープラーニングプロジェクトのトップアイデアについて説明しました。 私たちはあなたが簡単に解決できるいくつかの初心者プロジェクトから始めました。 これらの単純なプロジェクトが終了したら、戻ってさらにいくつかの概念を学び、中間プロジェクトを試すことをお勧めします。 自信がついたら、高度なプロジェクトに取り組むことができます。 同じスキルを向上させたい場合は、これらのディープラーニングコースを受講する必要があります。

そこで、初心者が取り組むことができるディープラーニングプロジェクトのアイデアをいくつか紹介します。

ディープラーニングプロジェクトのアイデア：初心者レベル

学生向けのディープラーニングプロジェクトのアイデアのこのリストは、初心者、および一般的にMLを始めたばかりの人に適しています。 これらのディープラーニングプロジェクトのアイデアは、キャリアで成功するために必要なすべての実用性を実現します。

さらに、最終年度のディープラーニングプロジェクトのアイデアを探している場合は、このリストを参考にしてください。 ですから、これ以上面倒なことはせずに、基盤を強化し、はしごを登ることができるディープラーニングプロジェクトのアイデアに直接飛び込みましょう。

1.CIFAR-10データセットによる画像分類

学生向けの実践的なディープラーニングプロジェクトの実験を開始するための最良のアイデアの1つは、画像分類に取り組んでいることです。 CIFAR-10は、10のクラスに分類された60,000（32×32サイズ）を超えるカラー画像を含む大規模なデータセットであり、各クラスには6,000の画像があります。 トレーニングセットには50,000枚の画像が含まれていますが、テストセットには10​​,000枚の画像が含まれています。 トレーニングセットは5つのセクションに分割され、それぞれに10,000枚の画像がランダムに配置されます。 テストセットについては、10のクラスのそれぞれからランダムに選択された1000枚の画像が含まれます。

このプロジェクトでは、入力画像のクラスを識別できる画像分類システムを開発します。 画像分類はディープラーニングの分野で極めて重要なアプリケーションであるため、このプロジェクトに取り組んでいる間、さまざまなディープラーニングの概念に関する知識を得ることができます。

2.視覚追跡システム

視覚的追跡システムは、カメラを介して特定の時間枠内で移動するオブジェクトを追跡および特定するように設計されています。 これは、セキュリティと監視、医用画像、拡張現実、トラフィック制御、ビデオ編集と通信、人間とコンピュータの相互作用など、多数のアプリケーションを備えた便利なツールです。

このシステムは、深層学習アルゴリズムを使用して連続するビデオフレームを分析し、その後、フレーム間のターゲットオブジェクトの動きを追跡します。 この視覚的追跡システムの2つのコアコンポーネントは次のとおりです。

• ターゲットの表現とローカリゼーション
• フィルタリングとデータの関連付け

3.顔検出システム

これは、初心者向けの優れたディープラーニングプロジェクトのアイデアの1つです。 ディープラーニングの進歩に伴い、顔認識技術も飛躍的に進歩しました。 顔認識技術は、セマンティックオブジェクトのインスタンスの観察に焦点を当てたオブジェクト検出のサブセットです。 これは、デジタル画像内の人間の顔を追跡および視覚化するように設計されています。

このディープラーニングプロジェクトでは、人間の顔認識をリアルタイムで実行する方法を学習します。 PythonとOpenCVでモデルを開発する必要があります。

ディープラーニングプロジェクトのアイデア：中級レベル

4.数字認識システム

名前が示すように、このプロジェクトには、設定された教義に基づいて数字を分類できる数字認識システムの開発が含まれます。 ここでは、画像（28 X 28サイズ）を含むMNISTデータセットを使用します。

このプロジェクトは、浅いネットワークと深いニューラルネットワークの組み合わせを使用し、ロジスティック回帰を実装することにより、0から9までの数字を分類できる認識システムを作成することを目的としています。 Softmax回帰または多項ロジット回帰は、このプロジェクトにとって理想的な選択肢です。 この手法はロジスティック回帰の一般化であるため、すべてのクラスが相互に排他的であると仮定すると、マルチクラス分類に適しています）。

5.チャットボット

このプロジェクトでは、IBMWatsonのAPIを使用してチャットボットをモデル化します。 ワトソンは、AIが私たちの達成を支援できることの代表的な例です。 このプロジェクトの背後にある考え方は、ワトソンの深層学習能力を利用して、他の人間と同じように人間と関わることができるチャットボットを作成することです。 チャットボットは非常にインテリジェントで、人間の質問や要求にリアルタイムで答えることができます。 これが、すべてのドメインでますます多くの企業がカスタマーサポートインフラストラクチャにチャットボットを採用している理由です。

このプロジェクトはそれほど難しいものではありません。 必要なのは、マシンにPython 2/3、Bluemixアカウント、そしてもちろんアクティブなインターネット接続があることだけです。 ワンランク上のスケールアップが必要な場合は、 Githubリポジトリにアクセスし、アニメーション化された車のダッシュボードを含めることでチャットボットの機能を改善できます。

読む： Pythonでチャットボットを作成する方法は？

6.音楽ジャンル分類システム

これは、興味深い深層学習プロジェクトのアイデアの1つです。 これは、ディープラーニングスキルを育成および向上させるための優れたプロジェクトです。 ニューラルネットワークを使用して音楽のジャンルを自動的に分類する深層学習モデルを作成します。 このプロジェクトでは、FMA（ Free Music Archive ）データセットを使用します。 FMAは、高品質で合法的なオーディオダウンロードで構成されるインタラクティブなライブラリです。 これはオープンソースで簡単にアクセスできるデータセットであり、膨大な音楽コレクションの閲覧や整理など、MIRタスクのホストに最適です。

ただし、モデルを使用してオーディオファイルをジャンル別に分類する前に、オーディオサンプル（スペクトログラム、MFCCなど）から関連情報を抽出する必要があることに注意してください。

7.眠気検知システム

ドライバーの眠気は、交通事故の背後にある主な理由の1つです。 長いルートを頻繁に訪れるドライバーにとって、ハンドルを握っているときに居眠りするのは当然のことです。 ストレスや睡眠不足でさえ、運転中に眠気を感じることがあります。 このプロジェクトは、眠気検知エージェントを作成することにより、このような事故を防止および軽減することを目的としています。

ここでは、Python、OpenCV、およびKerasを使用して、ドライバーの目を閉じていることを検出し、運転中に眠りに落ちた場合にドライバーに警告できるシステムを構築します。 ドライバーの目を数秒間閉じても、このシステムはすぐにドライバーに通知し、ひどい交通事故を防ぎます。 OpenCVは、ウェブカメラを介してドライバーの画像を監視および収集し、ドライバーの目を「開いている」または「閉じている」として分類するディープラーニングモデルにフィードします。

8.画像キャプションジェネレータ

これは、トレンドのディープラーニングプロジェクトのアイデアの1つです。 これは、畳み込みニューラルネットワークとLTSM（リカレントニューラルネットワークの一種）を活用して、画像のキャプションを生成できる深層学習モデルを構築する、Pythonベースの深層学習プロジェクトです。

画像キャプションジェネレータは、コンピュータビジョンと自然言語処理技術の両方を組み合わせて、画像のコンテキストを分析および識別し、それに応じて自然言語（英語、スペイン語、デンマーク語など）で記述します。 このプロジェクトは、CNNとLSTMの知識を強化し、これらを実際のアプリケーションに実装する方法を学びます。

9.古い白黒写真の着色

長い間、白黒画像の自動画像カラー化は、コンピュータビジョンとディープラーニングの分野での探求のホットトピックでした。 最近の研究によると、膨大で豊富なデータセットを使用してニューラルネットワークをトレーニングすると、白黒写真内の色を幻覚化できる深層学習モデルを作成できるとのことです。

この画像の色付けプロジェクトでは、PythonとOpenCV DNNアーキテクチャを使用します（ImageNetデータセットでトレーニングされています）。 目的は、グレースケール画像のカラー複製を作成することです。 この目的のために、事前にトレーニングされたCaffeモデル、prototxtファイル、およびNumPyファイルを使用します。

ディープラーニングプロジェクトのアイデア–上級レベル

10.検出器

Detectronは、最先端のオブジェクト検出アルゴリズムを実行および実行するように設計されたFacebook AI Research（FAIR）ソフトウェアシステムです。 Pythonで記述されたこのディープラーニングプロジェクトは、Caffe2ディープラーニングフレームワークに基づいています。

Detectronは、オブジェクト検出用の機能ピラミッドネットワークを含む多くの素晴らしい研究プロジェクトの基盤となっています。 マスクR-CNN ; 人間と物体の相互作用の検出と認識; 高密度オブジェクト検出の焦点損失; 非ローカルニューラルネットワーク、およびすべてのものをセグメント化することを学ぶ、いくつか例を挙げると。

Detectronは、オブジェクト検出研究のための高品質で高性能なコードベースを提供します。 50以上の事前トレーニング済みモデルが含まれており、非常に柔軟性があり、新しい研究の迅速な実装と評価をサポートします。

11. WaveGlow

これは、興味深い深層学習プロジェクトのアイデアの1つです。 WaveGlowは、NVIDIAによって開発および提供されている音声合成用のフローベースの生成ネットワークです。 メルスペクトログラムから高品質の音声を生成できます。 WaveNetとGlowから得られた洞察をブレンドして、自己回帰を必要とせずに、高速、効率的、高品質のオーディオ合成を促進します。

WaveGlowは、単一のネットワークを介して実装でき、単一のコスト関数を使用してトレーニングすることもできます。 目的は、トレーニングデータの可能性を最適化し、それによってトレーニング手順を管理しやすく安定させることです。

12. OpenCog

OpenCogプロジェクトには、AIの研究開発を促進するためのコアコンポーネントとプラットフォームが含まれています。 これは、人間の脳のアーキテクチャとダイナミクスの精神を正確に捉えることができるオープンソースの人工知能（AGI）フレームワークを設計することを目的としています。 AIボットであるSophiaは、AGIの最も優れた例の1つです。

OpenCogには、OpenCog Primeも含まれています。これは、ロボットと仮想の具体化された認知のための高度なアーキテクチャであり、システム全体の緊急現象として人間と同等の人工知能（AGI）を生み出すためのさまざまな相互作用コンポーネントが含まれています。

13. DeepMimic

DeepMimicは、「物理ベースのキャラクタースキルの例に基づく深層強化学習」です。 言い換えれば、それは、強化学習を活用して、シミュレートされたヒューマノイドまたはその他の物理的エージェントを介してモーションキャプチャされた動きを再現することによってトレーニングされたニューラルネットワークです。

DeepMimicの機能は非常に簡単です。 まず、アニメートしたいもののシミュレーションを設定する必要があります（特定の動きをしている人をキャプチャして、それを模倣しようとすることができます）。 ここで、モーションキャプチャデータを使用して、強化学習を通じてニューラルネットワークをトレーニングします。 ここでの入力は、さまざまな時点での腕と脚の構成ですが、報酬は、特定の時点での本物とシミュレーションの違いです。

14. IBM Watson

機械学習とディープラーニングの最も優れた例の1つは、IBMWatsonです。 IBM Watsonの最大の特徴は、データサイエンティストとMLエンジニア/開発者が統合プラットフォームでコラボレーションして、AIライフサイクルを強化および自動化できることです。 Watsonは、AIの導入を簡素化、加速、管理できるため、企業はMLとディープラーニングの両方の可能性を活用してビジネス価値を高めることができます。

IBMWatsonはWatsonStudioと統合されており、部門の枠を超えたチームがML /ディープラーニングモデルを迅速かつ効率的に展開、監視、最適化できるようにします。 APIを自動的に生成して、開発者がAIをアプリケーションに簡単に組み込むことができるようにします。 さらに、直感的なダッシュボードが付属しているため、チームは本番環境でモデルをシームレスに管理できます。

15.グーグルブレイン

これは、優れたディープラーニングプロジェクトのアイデアの1つです。 Google Brainプロジェクトは、2011年にGoogleで開始されたディープラーニングAI研究です。 GoogleフェローのJeffDean、Google研究者のGreg Corrado、スタンフォード大学のAndrew Ng教授が率いるGoogleBrainチームは、ディープラーニングと機械学習をラボの枠から現実の世界に持ち込むことを目指しました。 彼らは、ML用に最大のニューラルネットワークの1つを設計しました。これは、16,000台のコンピュータープロセッサが相互に接続されて構成されています。

この巨大なサイズのニューラルネットワークの機能をテストするために、Google Brainチームは、1,000万本のYouTube動画から取得した猫の画像のランダムなサムネイルをネットワークに提供しました。 ただし、問題は、猫がどのように見えるかを認識するようにシステムをトレーニングしなかったことです。 しかし、インテリジェントシステムは、誰もが驚いたままでした。猫を識別する方法を学び、さらに猫の機能を組み立てて猫のイメージを完成させました。

Google Brainプロジェクトは、ソフトウェアベースのニューラルネットワークが人間の脳の機能を模倣できることを証明しました。各ニューロンは特定のオブジェクトを検出するようにトレーニングされています。 ディープラーニングアルゴリズムが私たちの日常生活をどのように変えているか

16.12シグマの肺がん検出アルゴリズム

12 Sigmaは、初期段階で肺がんに関連する診断エラーを減らし、従来のアプローチよりもはるかに迅速に肺がんの兆候を検出できるAIアルゴリズムを開発しました。

SigmaTechnologiesの共同創設者兼CEOであるXinZhong氏によると、通常、従来のがん検出手法では、肺がんの検出に時間がかかります。 ただし、12シグマのAIアルゴリズムシステムは診断時間を短縮し、肺がん患者の生存率を高めることができます。

一般的に、医師はCTスキャン画像を注意深く調べて小さな結節をチェックし、良性または悪性に分類することで肺がんを診断します。 医師が患者のCT画像に結節がないか視覚的に検査するのに10分以上かかる場合があり、さらに結節を良性または悪性に分類するための追加の時間がかかる場合があります。

言うまでもなく、ヒューマンエラーの可能性は常に高いままです。 12 Sigmaは、AIアルゴリズムがCT画像を検査し、 2分以内に結節を分類できると主張しています。

結論

これらは、これまでに作成されたディープラーニングの実際のアプリケーションのほんの一握りです。 テクノロジーはまだ非常に若いです-私たちが話すようにそれは発展しています。 ディープラーニングは、人類が現実世界の基本的な課題のいくつかに取り組むのに役立つ先駆的なイノベーションを生み出す大きな可能性を秘めています。

機械学習とクラウドの高度な認定プログラムをチェックしてください。IITマドラスは、機械学習だけでなく、クラウドインフラストラクチャを使用した機械学習の効果的な展開を教えるプログラムを作成するための国内最高のエンジニアリングスクールです。 このプログラムの目的は、国内で最も厳選された機関の扉を開き、学習者が高度で成長しているスキルを習得するために素晴らしい能力とリソースにアクセスできるようにすることです。