13初心者のための興味深いニューラルネットワークプロジェクトのアイデアとトピック[2022]

ニューラルネットワークは、人間の脳の機能を模倣するプロセスを通じて、データセットの基礎となる関係を認識することを目的としています。 このようなシステムは、正確なルールでプログラムされていなくても、タスクの実行を学習できます。 さまざまなニューラルネットワークプロジェクトを実装して、ネットワークアーキテクチャとその仕組みについてすべて理解することができます。 いくつかのエキサイティングなアプリケーションに慣れるために読んでください！

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ニューラルネットワークの基礎

ニューラルネットワークプロジェクトのアイデアのリストから始める前に、まず基本を改訂しましょう。

• ニューラルネットワークは、複雑なデータを処理する一連のアルゴリズムです
• 入力の変化に適応できます。
• 出力基準を再設計しなくても、可能な限り最高の結果を生成できます。
• コンピューター科学者は、ニューラルネットワークを使用してパターンを認識し、さまざまな問題を解決します。
• これは機械学習の一例です。
• 「ディープラーニング」というフレーズは、複雑なニューラルネットワークに使用されます。

今日、ニューラルネットワークは、顧客調査、売上予測、データ検証、リスク管理などの幅広いビジネス機能に適用されています。また、実践的なトレーニングアプローチを採用することで、深いキャリアを追求したい場合に多くの利点がもたらされます。学ぶ。 それでは、トピックを1つずつ詳しく見ていきましょう。 ニューラルネットワークのアプリケーションの詳細をご覧ください。

ニューラルネットワークプロジェクト

1.ニューラルネットワークに基づくオートエンコーダ

オートエンコーダは、最も単純な深層学習アーキテクチャです。 これらは、入力が最初に低次元コードに圧縮される特定のタイプのフィードフォワードニューラルネットワークです。 次に、コンパクトなコード表現または要約から出力が再構築されます。 したがって、オートエンコーダーには、エンコーダー、コード、デコーダーの3つのコンポーネントが組み込まれています。 次のセクションでは、アーキテクチャがどのように機能するかを要約しました。

• 入力はエンコーダーを通過してコードを生成します。
• デコーダー（エンコーダーの構造の鏡像）は、コードを使用して出力を処理します。
• 入力と同じ出力が生成されます。

上記の手順から、オートエンコーダが次元削減または圧縮アルゴリズムであることがわかります。 開発プロセスを開始するには、エンコード方法、デコード方法、および損失関数が必要になります。 損失関数の2つの上位の選択肢は、バイナリクロスエントロピーと平均二乗誤差です。 また、オートエンコーダをトレーニングするには、バックプロパゲーションを介して人工ニューラルネットワークと同じ手順に従うことができます。 それでは、これらのネットワークのアプリケーションについて説明しましょう。

MNISTデータセットを入力として使用して、手書き認識ツールを作成できます。 MNISTは、手書きの数字の画像を生成するために使用できる、管理しやすく、初心者に優しいデータソースです。 これらの画像はノイズが多いため、数字を適切に分類して読み取るには、ノイズ除去フィルターが必要です。 また、オートエンコーダは、特定のデータセットのこのノイズ除去機能を学習できます。 オンラインリポジトリから無料で入手できるコードをダウンロードすることで、このプロジェクトを自分で試すことができます。

2.畳み込みニューラルネットワークモデル

畳み込みニューラルネットワークまたはCNNは通常、視覚的イメージを分析するために適用されます。 このアーキテクチャは、自動運転車の画像処理など、さまざまな目的に使用できます。

自動運転アプリケーションは、このモデルを使用して、CNNが画像フィードバックを受信し、それを一連の出力決定（右/左に曲がる、停止/運転など）に渡す車両とインターフェースします。次に、強化学習アルゴリズムがこれらの決定を処理して運転します。 本格的なアプリケーションの構築を自分で開始する方法は次のとおりです。

• MNISTまたはCIFAR-10のチュートリアルを受講してください。
• 二値画像分類モデルに精通します。
• Jupyterノートブックの開いているコードをプラグインして再生します。

このアプローチでは、カスタムデータセットをインポートし、実装を試して目的のパフォーマンスを実現する方法を学ぶことができます。 エポックの数を増やしたり、画像をいじったり、レイヤーを追加したりすることができます。さらに、SSD、YOLO、FastR-CNNなどのオブジェクト検出アルゴリズムに飛び込むことができます。iPhoneのFaceID機能での顔認識は1つです。このモデルの最も一般的な例の。

コンセプトをブラッシュアップしたら、CNNとKerasライブラリを使用して自動運転車の交通標識分類システムを構築してみてください。 このプロジェクトのGTSRBデータセットを調べることができます。 畳み込みニューラルネットワークの詳細をご覧ください。

3.リカレントニューラルネットワークモデル

フィードフォワードネットとは異なり、リカレントニューラルネットワークまたはRNNは可変長のシーケンスを処理できます。 RNNのようなシーケンスモデルには、チャットボット、テキストマイニング、ビデオ処理から価格予測に至るまで、いくつかのアプリケーションがあります。

始めたばかりの場合は、最初に、charレベルのRNNを使用してLSTNゲートの基本的な理解を深める必要があります。 たとえば、株価データセットの読み込みを試みることができます。 実際のデータシーケンスを1つずつ処理することで、RNNをトレーニングして次に何が起こるかを予測できます。 このプロセスについて以下に説明します。

• 予測が確率的であると仮定します。
• サンプリングの反復は、ネットワークの出力分布で行われます。
• サンプルは次のステップで入力として供給されます。
• 訓練されたネットワークは、新しいシーケンスを生成します。

これで、ニューラルネットワークの主なタイプとそのアプリケーションについて説明しました。 ここで、いくつかのより具体的なニューラルネットワークプロジェクトのアイデアを見てみましょう。

4.人工ニューラルネットワークを使用した暗号化アプリケーション

暗号化は、計算のセキュリティを維持し、電子通信でのデータ漏洩を回避することに関係しています。 さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャとトレーニングアルゴリズムを使用して、この分野のプロジェクトを実装できます。

あなたの研究の目的が、暗号化における人工ニューラルネットワークの使用を調査することであると仮定します。 実装には、バックプロパゲーションアルゴリズムによってトレーニングされたJordanネットワークのような単純な反復構造を使用できます。 暗号化および復号化プロセスに使用される有限状態シーケンシャルマシンを取得します。 さらに、カオスニューラルネットは、そのようなシステムの暗号化アルゴリズムの不可欠な部分を形成する可能性があります。

5.クレジットスコアリングシステム

ローンの不履行者は、銀行や金融機関に莫大な損失をもたらす可能性があります。 したがって、彼らは信用リスクを評価し、アプリケーションを分類するために重要なリソースを捧げる必要があります。 このようなシナリオでは、ニューラルネットワークは従来の統計モデルの優れた代替手段を提供できます。

これらは、ロジスティック回帰や判別分析などの手法よりも優れた予測能力とより正確な分類結果を提供します。 したがって、同じことを証明するためにプロジェクトを引き受けることを検討してください。 人工ニューラルネットワークに基づいてクレジットスコアリングシステムを設計し、次の手順から研究の結論を導き出すことができます。

• 分析のために実際のクレジットカードデータセットを抽出します。
• 専門家の混合や動径基底関数など、使用するニューラルネットワークの構造を決定します。
• 合計エラーを最小限に抑えるために重みを指定します。
• 最適化の手法または理論を説明してください。
• 提案された意思決定支援システムを他のクレジットスコアリングアプリケーションと比較します。

6.Webベースのトレーニング環境

最新のインターネットと開発技術を使用して高度なWeb教育システムを作成する方法を学びたい場合は、Socratenonというプロジェクトを参照してください。 Webベースのトレーニングが仮想教科書のような従来のソリューションをどのように超えることができるかを垣間見ることができます。 プロジェクトのパッケージは完成し、その技術は、公開されている文献から入手できる他のソリューションに対する優位性についてテストされています。

Socrantenonは、次のような高度なツールを使用して既存の学習環境を改善する方法を示しています。

• ユーザー向けにコンテンツをパーソナライズするためのユーザーモデリング
• より良い支援と検索を提供するインテリジェントエージェント
• ニューラルネットワークと事例ベースの推論を使用したインテリジェントなバックエンド

7.顔認識を利用した車両防犯システム

このプロジェクトについては、マレーシア工科大学のAlfredRitikosによって開発されたソリューションであるSmartEyeを参照できます。 顔認識から光学、インテリジェントなソフトウェア開発まで、いくつかの技術をカバーしています。

長年にわたり、セキュリティシステムは、個人の識別、検証、および認証を容易にする多くの革新的な製品の恩恵を受けるようになりました。 そしてSmartEyeは、シミュレーションによってこれらのプロセスを概念化しようとします。 また、マルチレベルのウェーブレット分解とニューラルネットワークを組み合わせて、既存の顔認識技術を実験します。

8.自動音楽生成

ディープラーニングを使用すると、楽器の演奏方法を知らなくても本物の音楽を作ることができます。 MIDIファイルデータを使用して自動音楽ジェネレーターを作成し、LSTMモデルを構築して新しい楽曲を生成できます。

OpenAIのMuseNetは、このタイプのプロジェクトの適切な例として機能します。 MuseNetは、発見された調和、スタイル、リズムのパターンから学習し、次のトークンを予測して楽曲を生成するようにプログラムされたディープニューラルネットワークです。 10種類の楽器を使って4分間の作品を制作し、カントリーミュージックやロックミュージックなどの形式を組み合わせることができます。

詳細：ディープラーニングとニューラルネットワークの概要

9.がん検出への応用

ニューラルネットワークの実装は、医療診断、特に癌検出の分野で効率をもたらす可能性があります。 がん細胞は健康な細胞とは異なるため、組織像を用いて病気を検出することができます。 たとえば、多層ニューラルネットワークアーキテクチャを使用すると、乳房組織を悪性と良性に分類できます。 パブリックドメインで利用可能なKaggleのIDCデータセットを使用して、この乳がん分類子の作成を練習できます。

10.テキストサマライザー

自動テキスト要約では、テキストの一部を短いバージョンに要約します。 このプロジェクトでは、自然言語処理を使用してディープニューラルネットワークを適用します。 要約を手動で作成するプロセスは、手間と時間がかかります。 そのため、自動テキストサマライザーは学術研究の分野で非常に重要になっています。

11.インテリジェントチャットボット

現代の企業は、チャットボットを使用して日常的な要求を処理し、顧客サービスを強化しています。 これらのボットの中には、クエリのコンテキストを識別して、関連する回答で応答するものもあります。 したがって、チャットボットシステムを実装する方法はいくつかあります。

NLTKとKerasを使用して、検索ベースのチャットボットにプロジェクトを実装できます。 または、ディープニューラルネットワークに基づいており、事前定義された応答を必要としない生成モデルを選択することもできます。

読む： Pythonでチャットボットを作成する方法は？

12.人間の姿勢推定プロジェクト

このプロジェクトでは、画像内の人体を検出し、目、頭、首、膝、肘などの要点を推定します。これは、SnapchatやInstagramが人の顔フィルターを修正するために使用するのと同じテクノロジーです。 MPII Human Poseデータセットを使用して、バージョンを作成できます。

13.人間活動認識プロジェクト

ニューラルネットワークベースのモデルを実装して、人間の活動を検出することもできます。たとえば、椅子に座ったり、転んだり、何かを拾ったり、ドアを開閉したりします。これは、一連の組み合わせを含むビデオ分類プロジェクトです。画像の分類とアクションの分類。 20BN-something-somethingなどのラベル付きビデオクリップデータベースを使用できます。

ニューラルネットワークとディープラーニングは、人工知能の世界に大きな変革をもたらしました。 今日、これらの方法は、医学や生物医学システムから銀行や金融、マーケティングや小売に至るまで、幅広い業界に浸透しています。

結論

将来の雇用市場は、適切な方法論のスキルに加えて、機械学習のトレーニングを受けた個人を好む可能性があります。 したがって、これらのニューラルネットワークプロジェクトを使用して主題の知識と実用的な機能を強化し、競争上の優位性を獲得してください。

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