초보자를 위한 16가지 흥미로운 딥 러닝 프로젝트 아이디어 [2022]

딥 러닝 프로젝트 아이디어

새로운 기술의 발전에도 불구하고 딥러닝의 범위는 기하급수적으로 확장되고 있습니다. 이 기술은 인간 두뇌의 생물학적 신경망을 모방하는 것을 목표로 합니다. 딥 러닝의 기원은 1950년대로 거슬러 올라가지만 인공 지능과 머신 러닝의 발전과 채택으로 주목을 받게 되었습니다. 따라서 ML 초보자라면 할 수 있는 최선의 방법은 몇 가지 딥 러닝 프로젝트 아이디어를 작업하는 것입니다.

여기 upGrad에서 우리는 이론적인 지식만으로는 실시간 작업 환경에서 도움이 되지 않기 때문에 실용적인 접근 방식을 믿습니다. 이 기사에서는 초보자가 지식을 테스트하기 위해 작업할 수 있는 몇 가지 흥미로운 딥 러닝 프로젝트 아이디어 를 탐색할 것입니다. 이 기사에서는 초보자가 딥 러닝에 대한 실무 경험을 얻을 수 있는 최고의 딥 러닝 프로젝트 아이디어 를 찾을 수 있습니다.

머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝은 계층적으로 배열된 인공 신경망을 활용하여 특정 ML 작업을 수행합니다. 딥 러닝 네트워크는 비지도 학습 접근 방식을 사용합니다. 구조화되지 않았거나 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 학습합니다. 인공 신경망은 인간의 뇌와 같으며, 뉴런 노드가 상호 연결되어 웹과 같은 구조를 형성합니다.

기존 학습 모델이 선형 접근 방식을 사용하여 데이터를 분석하는 반면, 딥 러닝 시스템의 계층적 기능은 비선형 접근 방식으로 데이터를 처리하고 분석하도록 설계되었습니다.

심층 신경망, 순환 신경망 및 심층 믿음 네트워크와 같은 딥 러닝 아키텍처는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 생물 정보학, 음성 인식, 오디오 인식, 기계 번역, 소셜 네트워크 필터링, 약물 설계, 심지어는 보드게임 프로그램. 이 영역에서 새로운 발전이 이루어짐에 따라 ML 및 딥 러닝 전문가가 혁신적이고 기능적인 딥 러닝 프로젝트를 설계하는 데 도움이 됩니다. 더 많은 딥 러닝 프로젝트 아이디어를 시도할수록 더 많은 경험을 얻을 수 있습니다.

오늘 우리는 새로운 차원의 성취에 도달하는 데 도움이 되는 7가지 놀라운 딥 러닝 프로젝트에 대해 논의할 것입니다.

이 기사에서는 최고의 딥 러닝 프로젝트 아이디어 를 다루었습니다. 우리는 당신이 쉽게 해결할 수 있는 몇 가지 초보자 프로젝트로 시작했습니다. 이 간단한 프로젝트를 마치면 다시 돌아가서 몇 가지 개념을 더 배우고 중간 프로젝트를 시도하는 것이 좋습니다. 자신감이 생기면 고급 프로젝트를 진행할 수 있습니다. 동시에 기술을 향상시키려면 이러한 딥 러닝 과정을 수강해야 합니다.

따라서 초보자가 작업할 수 있는 몇 가지 딥 러닝 프로젝트 아이디어 가 있습니다.

딥 러닝 프로젝트 아이디어: 초급 수준

이 학생용 딥 러닝 프로젝트 아이디어 목록은 초보자와 일반적으로 ML을 처음 시작하는 사람들에게 적합합니다. 이러한 딥 러닝 프로젝트 아이디어 를 통해 경력에서 성공하는 데 필요한 모든 실용성을 얻을 수 있습니다.

또한, 마지막 해에 대한 딥 러닝 프로젝트 아이디어를 찾고 있다면 이 목록이 도움이 될 것입니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 기반을 강화하고 사다리를 오를 수 있는 몇 가지 딥 러닝 프로젝트 아이디어 로 바로 넘어가 보겠습니다.

1. CIFAR-10 데이터 세트를 사용한 이미지 분류

학생들을 위한 실습 딥 러닝 프로젝트 실험을 시작하기 위한 가장 좋은 아이디어 중 하나는 이미지 분류 작업입니다. CIFAR-10 은 10개의 클래스로 분류된 60,000개 이상의(32×32 크기) 컬러 이미지를 포함하는 대규모 데이터세트이며, 각 클래스에는 6,000개의 이미지가 있습니다. 훈련 세트에는 50,000개의 이미지가 포함되어 있는 반면 테스트 세트에는 10,000개의 이미지가 포함되어 있습니다. 훈련 세트는 5개의 개별 섹션으로 나뉘며 각 섹션에는 무작위로 배열된 10,000개의 이미지가 있습니다. 테스트 세트의 경우 10개 클래스 각각에서 무작위로 선택된 1000개의 이미지가 포함됩니다.

이 프로젝트에서는 입력 이미지의 클래스를 식별할 수 있는 이미지 분류 시스템을 개발합니다. 이미지 분류는 딥 러닝 분야에서 중추적인 응용 프로그램이므로 이 프로젝트에서 작업하는 동안 다양한 딥 러닝 개념에 대한 지식을 얻게 됩니다.

2. 시각적 추적 시스템

시각적 추적 시스템은 카메라를 통해 주어진 시간 프레임에서 움직이는 물체를 추적하고 찾도록 설계되었습니다. 보안 및 감시, 의료 영상, 증강 현실, 교통 제어, 비디오 편집 및 통신, 인간-컴퓨터 상호 작용과 같은 다양한 응용 프로그램이 있는 편리한 도구입니다.

이 시스템은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 순차적인 비디오 프레임을 분석한 후 프레임 간 대상 물체의 움직임을 추적합니다. 이 시각적 추적 시스템의 두 가지 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 대상 표현 및 현지화
• 필터링 및 데이터 연결

3. 얼굴 인식 시스템

이것은 초보자를 위한 훌륭한 딥 러닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 딥 러닝의 발전과 함께 안면 인식 기술도 엄청나게 발전했습니다. 얼굴 인식 기술은 의미론적 개체의 인스턴스를 관찰하는 데 초점을 맞춘 개체 감지의 하위 집합입니다. 디지털 이미지 내에서 사람의 얼굴을 추적하고 시각화하도록 설계되었습니다.

이 딥 러닝 프로젝트에서는 실시간으로 사람의 얼굴 인식을 수행하는 방법을 배웁니다. Python과 OpenCV로 모델을 개발해야 합니다.

딥 러닝 프로젝트 아이디어: 중급 수준

4. 숫자 인식 시스템

이름에서 알 수 있듯 이 프로젝트는 설정된 원칙에 따라 숫자를 분류할 수 있는 숫자 인식 시스템을 개발하는 것입니다. 여기에서는 이미지(28 X 28 크기)가 포함된 MNIST 데이터 세트를 사용합니다.

이 프로젝트는 로지스틱 회귀를 구현하여 얕은 신경망과 심층 신경망의 조합을 사용하여 0에서 9까지의 숫자를 분류할 수 있는 인식 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다. Softmax Regression 또는 Multinomial Logistic Regression은 이 프로젝트에 이상적인 선택입니다. 이 기법은 로지스틱 회귀의 일반화이므로 모든 클래스가 상호 배타적이라고 가정할 때 다중 클래스 분류에 적합합니다.

5. 챗봇

이 프로젝트에서는 IBM Watson의 API를 사용하여 챗봇을 모델링합니다. Watson은 AI가 우리의 성취를 도울 수 있는 가장 좋은 예입니다. 이 프로젝트의 이면에 있는 아이디어는 Watson의 딥 러닝 기능을 활용하여 다른 사람처럼 사람과 소통할 수 있는 챗봇을 만드는 것입니다. 챗봇은 매우 지능적이며 인간의 질문이나 요청에 실시간으로 답변할 수 있습니다. 이것이 모든 영역에서 점점 더 많은 회사가 고객 지원 인프라에 챗봇을 채택하는 이유입니다.

이 프로젝트는 그다지 도전적인 프로젝트는 아닙니다. 컴퓨터에 Python 2/3, Bluemix 계정, 그리고 물론 활성 인터넷 연결만 있으면 됩니다! 한 단계 더 확장하고 싶다면 Github 저장소 를 방문 하여 애니메이션 자동차 대시보드를 포함하여 챗봇의 기능을 개선할 수 있습니다.

읽기: Python에서 챗봇을 만드는 방법은 무엇입니까?

6. 음악 장르 분류 체계

이것은 흥미로운 딥 러닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 이것은 딥 러닝 기술을 육성하고 향상시키는 훌륭한 프로젝트입니다. 신경망을 사용하여 음악 장르를 자동으로 분류하는 딥 러닝 모델을 만듭니다. 이 프로젝트에서는 FMA( 무료 음악 아카이브 ) 데이터 세트를 사용합니다. FMA는 고품질의 합법적인 오디오 다운로드로 구성된 대화형 라이브러리입니다. 방대한 음악 컬렉션 탐색 및 구성을 포함하여 다양한 MIR 작업에 적합한 오픈 소스 및 쉽게 액세스할 수 있는 데이터 세트입니다.

그러나 모델을 사용하여 장르별로 오디오 파일을 분류하려면 먼저 오디오 샘플(예: 스펙트로그램, MFCC 등)에서 관련 정보를 추출해야 합니다.

7. 졸음 감지 시스템

운전자의 졸음은 도로 사고의 주요 원인 중 하나입니다. 장거리 운전을 자주 하는 운전자가 운전대 뒤에 있을 때 졸음이 오는 것은 당연합니다. 스트레스와 수면 부족으로도 운전자는 운전 중 졸음을 느낄 수 있습니다. 이 프로젝트는 졸음 감지 에이전트를 만들어 이러한 사고를 예방하고 줄이는 것을 목표로 합니다.

여기에서는 Python, OpenCV 및 Keras를 사용하여 운전자의 눈을 감고 감지하여 운전 중 졸음이 발생하면 경고할 수 있는 시스템을 구축합니다. 운전자가 몇 초 동안 눈을 감아도 이 시스템은 즉시 운전자에게 알려 끔찍한 교통사고를 예방합니다. OpenCV는 웹캠을 통해 운전자의 이미지를 모니터링 및 수집하여 운전자의 눈을 '열림' 또는 '닫힘'으로 분류하는 딥 러닝 모델에 입력합니다.

8. 이미지 캡션 생성기

이것은 트렌드 딥 러닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 이것은 Convolutional Neural Networks와 LTSM(Recurrent Neural Network의 일종)을 활용하여 이미지에 대한 캡션을 생성할 수 있는 딥 러닝 모델을 구축하는 Python 기반 딥 러닝 프로젝트입니다.

이미지 캡션 생성기는 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술을 결합하여 이미지의 컨텍스트를 분석 및 식별하고 이에 따라 인간의 자연어(예: 영어, 스페인어, 덴마크어 등)로 설명합니다. 이 프로젝트는 CNN 및 LSTM에 대한 지식을 강화하고 실제 응용 프로그램에서 이를 구현하는 방법을 배우게 됩니다.

9. 오래된 흑백 사진 색칠하기

오랫동안 흑백 이미지의 자동화된 이미지 채색은 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 분야에서 탐구의 뜨거운 주제였습니다. 최근 연구 에 따르면 방대하고 풍부한 데이터 세트를 사용하여 신경망을 훈련하면 흑백 사진 내에서 색상을 환각할 수 있는 딥 러닝 모델을 만들 수 있다고 밝혔습니다.

이 이미지 채색 프로젝트에서는 Python 및 OpenCV DNN 아키텍처를 사용합니다(ImageNet 데이터 세트에서 학습됨). 목표는 회색조 이미지의 컬러 재현을 만드는 것입니다. 이를 위해 사전 훈련된 Caffe 모델 , prototxt 파일 및 NumPy 파일을 사용합니다.

딥 러닝 프로젝트 아이디어 – 고급 레벨

10. 검출기

Detectron은 최신 객체 감지 알고리즘을 실행하고 실행하도록 설계된 Facebook AI Research(FAIR) 소프트웨어 시스템입니다. Python으로 작성된 이 딥 러닝 프로젝트는 Caffe2 딥 러닝 프레임워크를 기반으로 합니다.

Detectron은 객체 감지를 위한 Feature Pyramid Networks를 포함한 많은 훌륭한 연구 프로젝트의 기반이 되었습니다 . 마스크 R-CNN ; 인간-물체 상호작용 감지 및 인식 ; 조밀한 물체 감지를 위한 초점 손실 ; Non-local Neural Networks 및 Learning to Segment Every Thing , 몇 가지를 예로 들 수 있습니다.

Detectron은 객체 감지 연구를 위한 고품질 및 고성능 코드베이스를 제공합니다. 여기에는 50개 이상의 사전 훈련된 모델이 포함되어 있으며 매우 유연하여 새로운 연구의 신속한 구현 및 평가를 지원합니다.

11. 웨이브글로우

이것은 흥미로운 딥 러닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. WaveGlow는 NVIDIA에서 개발 및 제공하는 음성 합성을 위한 흐름 기반 생성 네트워크입니다. 멜 스펙토그램에서 고품질 음성을 생성할 수 있습니다. WaveNet과 Glow에서 얻은 통찰력을 결합하여 자동 회귀 없이 빠르고 효율적이며 고품질의 오디오 합성을 촉진합니다.

WaveGlow는 단일 네트워크를 통해 구현될 수 있으며 단일 비용 함수를 사용하여 교육할 수도 있습니다. 목표는 훈련 데이터의 가능성을 최적화하여 훈련 절차를 관리 가능하고 안정적으로 만드는 것입니다.

12. 오픈코그

OpenCog 프로젝트에는 AI R&D를 촉진하기 위한 핵심 구성 요소와 플랫폼이 포함됩니다. 인간 두뇌의 구조와 역학의 정신을 정확하게 포착할 수 있는 오픈 소스 인공 일반 지능(AGI) 프레임워크를 설계하는 것을 목표로 합니다. AI 봇인 Sophia는 AGI의 가장 훌륭한 예 중 하나입니다.

OpenCog는 또한 로봇 및 가상 체화된 인지를 위한 고급 아키텍처인 OpenCog Prime을 포함합니다. 여기에는 다양한 상호 작용 구성 요소를 포함하여 시스템 전체의 새로운 현상으로서 인간과 동등한 인공 일반 지능 (AGI)을 낳습니다 .

13. 딥미믹

DeepMimic 은 "예제 기반의 물리학 기반 캐릭터 기술의 심층 강화 학습"입니다. 즉, 시뮬레이션된 휴머노이드 또는 기타 물리적 에이전트를 통해 모션 캡처된 움직임을 재현하기 위해 강화 학습을 활용하여 훈련된 신경망입니다.

DeepMimic의 기능은 매우 간단합니다. 먼저, 애니메이션을 적용하려는 대상의 시뮬레이션을 설정해야 합니다(특정 동작을 하는 사람을 포착하여 이를 모방할 수 있음). 이제 모션 캡처 데이터를 사용하여 강화 학습을 통해 신경망을 훈련합니다. 여기에서 입력은 다른 시점의 팔과 다리의 구성이고 보상은 특정 시점의 실제와 시뮬레이션의 차이입니다.

14. IBM 왓슨

머신 러닝과 딥 러닝의 가장 뛰어난 예 중 하나는 IBM 왓슨입니다. IBM Watson의 가장 큰 측면은 데이터 과학자와 ML 엔지니어/개발자가 통합 플랫폼에서 협업하여 AI 라이프 사이클을 향상 및 자동화할 수 있다는 것입니다. Watson은 AI 배포를 단순화, 가속화 및 관리할 수 있으므로 기업이 ML과 딥 러닝의 잠재력을 활용하여 비즈니스 가치를 높일 수 있습니다.

IBM Watson은 Watson Studio 와 통합되어 부서 간 팀이 ML/딥 러닝 모델을 빠르고 효율적으로 배포, 모니터링 및 최적화할 수 있도록 지원합니다. 개발자가 AI를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 API를 자동으로 생성할 수 있습니다. 또한 직관적인 대시보드가 ​​함께 제공되어 팀이 프로덕션 환경에서 모델을 원활하게 관리할 수 있습니다.

15. 구글 브레인

이것은 훌륭한 딥 러닝 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 구글 브레인 프로젝트는 2011년 구글에서 시작된 딥러닝 AI 연구다. Google 펠로우인 Jeff Dean, Google 연구원 Greg Corrado, Stanford 대학의 Andrew Ng 교수가 이끄는 Google Brain 팀은 딥 러닝과 머신 러닝을 실험실의 한계에서 현실 세계로 가져오는 것을 목표로 했습니다. 그들은 함께 연결된 16,000개의 컴퓨터 프로세서로 구성된 ML을 위한 가장 큰 신경망 중 하나를 설계했습니다.

이 거대한 크기의 신경망의 기능을 테스트하기 위해 Google Brain 팀은 천만 개의 YouTube 동영상에서 가져온 고양이 이미지의 임의 축소판을 네트워크에 제공했습니다. 그러나 문제는 고양이가 어떻게 생겼는지 인식하도록 시스템을 훈련시키지 않았다는 것입니다. 그러나 지능형 시스템은 모두를 놀라게 했습니다. 이 시스템은 스스로 고양이를 식별하는 방법을 학습하고 계속해서 고양이의 특징을 조합하여 고양이의 이미지를 완성합니다!

Google Brain 프로젝트는 소프트웨어 기반 신경망이 인간 두뇌의 기능을 모방할 수 있음을 성공적으로 입증했습니다. 여기서 각 뉴런은 특정 물체를 감지하도록 훈련됩니다. 딥 러닝 알고리즘이 우리의 일상 생활을 어떻게 변화시키고 있습니까?

16. 12 시그마의 폐암 검출 알고리즘

12 Sigma는 초기 단계에서 폐암과 관련된 진단 오류를 줄이고 기존 접근 방식보다 훨씬 빠르게 폐암 징후를 감지할 수 있는 AI 알고리즘을 개발했습니다.

Sigma Technologies의 공동 설립자이자 CEO인 Xin Zhong에 따르면 일반적으로 기존의 암 탐지 방법은 폐암을 탐지하는 데 시간이 걸립니다. 하지만 12시그마의 AI 알고리즘 시스템 은 진단 시간을 단축해 폐암 환자의 생존율을 높일 수 있다.

일반적으로 의사는 CT 스캔 이미지를 주의 깊게 검사하여 작은 결절을 확인하고 양성 또는 악성으로 분류하여 폐암을 진단합니다. 의사가 환자의 CT 영상에서 결절이 있는지 육안으로 검사하는 데 10분 이상이 소요될 수 있으며 결절을 양성 또는 악성으로 분류하는 데 추가 시간이 소요될 수 있습니다.

말할 필요도 없이 인적 오류의 가능성은 항상 높습니다. 12 Sigma는 자사의 AI 알고리즘이 2분 이내에 CT 이미지를 검사하고 결절을 분류할 수 있다고 주장합니다 .

결론

이것들은 지금까지 만들어진 딥 러닝의 실제 적용 사례 중 극히 일부에 불과합니다. 기술은 아직 매우 젊습니다. 우리가 말하는 것처럼 발전하고 있습니다. 딥 러닝은 인류가 현실 세계의 몇 가지 근본적인 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 선구적인 혁신을 낳을 수 있는 엄청난 가능성을 가지고 있습니다 .

기계 학습뿐만 아니라 클라우드 인프라를 사용하여 기계 학습의 효과적인 배포를 가르치는 프로그램을 만들려면 국내 최고의 공학 학교인 IIT Madras와 함께 기계 학습 및 클라우드 고급 인증 프로그램을 확인하십시오. 이 프로그램의 목표는 미국에서 가장 선택적인 기관의 문을 열고 학습자가 높고 성장하는 기술을 습득하기 위해 놀라운 교수진 및 리소스에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다.