초보자를 위한 13가지 흥미로운 신경망 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]

신경망은 인간 두뇌의 기능을 모방하는 프로세스를 통해 데이터 세트의 기본 관계를 인식하는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템은 정확한 규칙으로 프로그래밍하지 않고도 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있습니다. 다양한 신경망 프로젝트 를 구현하여 네트워크 아키텍처와 작동 방식에 대한 모든 것을 이해할 수 있습니다. 몇 가지 흥미로운 응용 프로그램에 익숙해지도록 계속 읽으십시오!

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신경망의 기초

신경망 프로젝트 아이디어 목록을 시작하기 전에 먼저 기본 사항을 수정하겠습니다.

• 신경망은 복잡한 데이터를 처리하는 일련의 알고리즘입니다.
• 변화하는 입력에 적응할 수 있습니다.
• 출력 기준을 다시 디자인할 필요 없이 최상의 결과를 생성할 수 있습니다.
• 컴퓨터 과학자들은 신경망을 사용하여 패턴을 인식하고 다양한 문제를 해결합니다.
• 머신러닝의 한 예입니다.
• "딥 러닝"이라는 문구는 복잡한 신경망에 사용됩니다.

오늘날 신경망은 고객 조사, 판매 예측, 데이터 검증, 위험 관리 등과 같은 광범위한 비즈니스 기능에 적용됩니다. 그리고 실습 교육 방식을 채택하면 심층적인 경력을 추구하려는 경우 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 학습. 그럼 주제별로 하나씩 알아보도록 하겠습니다. 신경망 적용에 대해 자세히 알아보십시오.

신경망 프로젝트

1. 신경망 기반 오토인코더

Autoencoder는 가장 단순한 딥러닝 아키텍처입니다. 입력이 먼저 저차원 코드로 압축되는 특정 유형의 피드포워드 신경망입니다. 그런 다음 출력은 압축 코드 표현 또는 요약에서 재구성됩니다. 따라서 자동 인코더에는 인코더, 코드 및 디코더의 세 가지 구성 요소가 내장되어 있습니다. 다음 섹션에서는 아키텍처가 작동하는 방식을 요약했습니다.

• 입력은 인코더를 통과하여 코드를 생성합니다.
• 디코더(엔코더 구조의 미러 이미지)는 코드를 사용하여 출력을 처리합니다.
• 입력과 동일한 출력이 생성됩니다.

위의 단계에서 자동 인코더가 차원 축소 또는 압축 알고리즘임을 알 수 있습니다. 개발 프로세스를 시작하려면 인코딩 방법, 디코딩 방법 및 손실 함수가 필요합니다. 이진 교차 엔트로피와 평균 제곱 오차는 손실 함수에 대한 두 가지 최고의 선택입니다. 그리고 오토인코더를 훈련시키기 위해 역전파를 통해 인공 신경망과 동일한 절차를 따를 수 있습니다. 이제 이러한 네트워크의 응용 프로그램에 대해 논의해 보겠습니다.

MNIST 데이터 세트를 입력으로 사용하여 필기 인식 도구를 만들 수 있습니다. MNIST는 손으로 쓴 숫자의 이미지를 생성하는 데 사용할 수 있는 관리하기 쉽고 초보자에게 친숙한 데이터 소스입니다. 이러한 이미지는 노이즈가 많기 때문에 숫자를 올바르게 분류하고 판독하기 위해 노이즈 제거 필터가 필요합니다. 그리고 오토인코더는 특정 데이터 세트에 대해 이 노이즈 제거 기능을 학습할 수 있습니다. 온라인 리포지토리에서 무료로 사용 가능한 코드를 다운로드하여 이 프로젝트를 직접 시도할 수 있습니다.

2. 컨볼루션 신경망 모델

Convolutional Neural Networks 또는 CNN은 일반적으로 시각적 이미지를 분석하는 데 적용됩니다. 이 아키텍처는 자율주행차의 이미지 처리와 같은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.

자율 주행 애플리케이션은 이 모델을 사용하여 CNN이 이미지 피드백을 수신하고 이를 일련의 출력 결정(우회전/좌회전, 정지/주행 등)에 전달하는 차량과 인터페이스합니다. 그런 다음, 강화 학습 알고리즘이 이러한 결정을 처리하여 주행합니다. 본격적인 애플리케이션 구축을 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

• MNIST 또는 CIFAR-10에 대한 자습서를 가져옵니다.
• 이진 이미지 분류 모델에 대해 알아봅니다.
• Jupyter 노트북에서 공개 코드로 플러그 앤 플레이하세요.

이 접근 방식을 사용하면 사용자 지정 데이터 세트를 가져오고 원하는 성능을 달성하기 위해 구현을 실험하는 방법을 배울 수 있습니다. 에포크 수를 늘리고, 이미지를 가지고 놀고, 더 많은 레이어를 추가하는 등의 작업을 시도할 수 있습니다. 또한 SSD, YOLO, Fast R-CNN 등과 같은 일부 개체 감지 알고리즘에 뛰어들 수 있습니다. iPhone의 FaceID 기능에서 얼굴 인식은 하나입니다. 이 모델의 가장 일반적인 예입니다.

개념을 다듬고 나면 CNN과 Keras 라이브러리를 사용하여 자율주행차용 교통 표지 분류 시스템을 구축해 보세요. 이 프로젝트의 GTSRB 데이터세트를 탐색할 수 있습니다. 컨볼루션 신경망에 대해 자세히 알아보십시오.

3. 순환 신경망 모델

피드포워드 네트와 달리 순환 신경망 또는 RNN은 다양한 길이의 시퀀스를 처리할 수 있습니다. RNN과 같은 시퀀스 모델에는 챗봇, 텍스트 마이닝, 비디오 처리에서 가격 예측에 이르기까지 다양한 애플리케이션이 있습니다.

이제 막 시작했다면 먼저 char 수준의 RNN이 있는 LSTN 게이트에 대한 기초적인 이해를 얻어야 합니다. 예를 들어 주가 데이터 세트를 로드할 수 있습니다. 실제 데이터 시퀀스를 하나씩 처리하여 다음에 올 것을 예측하도록 RNN을 훈련할 수 있습니다. 아래에서 이 프로세스를 설명했습니다.

• 예측이 확률적이라고 가정합니다.
• 샘플링 반복은 네트워크의 출력 분포에서 발생합니다.
• 샘플은 다음 단계에서 입력으로 제공됩니다.
• 훈련된 네트워크는 새로운 시퀀스를 생성합니다.

이것으로 우리는 신경망의 주요 유형과 그 응용을 다루었습니다. 이제 좀 더 구체적인 신경망 프로젝트 아이디어 를 살펴보겠습니다 .

4. 인공신경망을 이용한 암호화 응용

암호화는 컴퓨터 보안을 유지하고 전자 통신에서 데이터 누출을 방지하는 것과 관련이 있습니다. 다양한 신경망 아키텍처와 훈련 알고리즘을 사용하여 이 분야에서 프로젝트를 구현할 수 있습니다.

연구의 목적이 암호화에서 인공 신경망의 사용을 조사하는 것이라고 가정합니다. 구현을 위해 역전파 알고리즘으로 훈련된 Jordan 네트워크와 같은 간단한 순환 구조를 사용할 수 있습니다. 암호화 및 암호 해독 프로세스에 사용되는 유한 상태 순차 기계를 얻게 됩니다. 또한, 혼돈 신경망은 이러한 시스템에서 암호화 알고리즘의 필수적인 부분을 형성할 수 있습니다.

5. 신용평가 시스템

대출 불이행자는 은행과 금융 기관에 막대한 손실을 초래할 수 있습니다. 따라서 신용 위험을 평가하고 애플리케이션을 분류하는 데 상당한 리소스를 투입해야 합니다. 이러한 시나리오에서 신경망은 기존 통계 모델에 대한 탁월한 대안을 제공할 수 있습니다.

로지스틱 회귀 및 판별 분석과 같은 기술보다 더 나은 예측 능력과 더 정확한 분류 결과를 제공합니다. 따라서 동일한 것을 증명하기 위해 프로젝트를 수행하는 것을 고려하십시오. 인공 신경망을 기반으로 신용 점수 시스템을 설계하고 다음 단계에서 연구에 대한 결론을 도출할 수 있습니다.

• 분석을 위해 실제 신용 카드 데이터 세트를 추출합니다.
• 전문가 혼합 또는 방사형 기저 함수와 같이 사용할 신경망의 구조를 결정합니다.
• 총 오류를 최소화하려면 가중치를 지정하십시오.
• 최적화 기술이나 이론을 설명하십시오.
• 제안된 의사결정 지원 시스템을 다른 신용 평가 애플리케이션과 비교하십시오.

6. 웹 기반 교육 환경

현대 인터넷 및 개발 기술을 사용하여 고급 웹 교육 시스템을 만드는 방법을 배우고 싶다면 Socratenon이라는 프로젝트를 참조하십시오. 웹 기반 교육이 가상 교과서와 같은 기존 솔루션을 뛰어 넘는 방법을 엿볼 수 있습니다. 프로젝트의 패키지가 완성되었으며 공개 문헌에서 구할 수 있는 다른 솔루션보다 뛰어난 기술이 테스트되었습니다.

Socratenon은 다음과 같은 정교한 도구를 사용하여 기존 학습 환경을 개선할 수 있는 방법을 보여줍니다.

• 사용자를 위한 콘텐츠 개인화를 위한 사용자 모델링
• 더 나은 지원 및 검색을 제공하는 지능형 에이전트
• 신경망 및 사례 기반 추론을 사용하는 지능형 백엔드

7. 얼굴 인식을 이용한 차량 보안 시스템

이 프로젝트의 경우 Universiti Teknologi Malaysia의 Alfred Ritikos가 개발한 솔루션인 SmartEye를 참조할 수 있습니다. 얼굴 인식에서 광학 및 지능형 소프트웨어 개발에 이르기까지 여러 기술을 다룹니다.

수년에 걸쳐 보안 시스템은 개인의 식별, 확인 및 인증을 용이하게 하는 많은 혁신적인 제품의 이점을 누리게 되었습니다. 그리고 SmartEye는 이러한 과정을 시뮬레이션으로 개념화하려고 합니다. 또한 다단계 웨이블릿 분해와 신경망을 결합하여 기존의 얼굴 인식 기술을 실험합니다.

8. 자동 음악 생성

딥 러닝을 통해 악기를 다룰 줄 몰라도 실제 음악을 만들 수 있습니다. MIDI 파일 데이터를 사용하여 자동 음악 생성기를 생성하고 LSTM 모델을 구축하여 새로운 작곡을 생성할 수 있습니다.

OpenAI의 MuseNet은 이러한 유형의 프로젝트에 적합한 예입니다. MuseNet은 발견된 조화, 스타일 및 리듬 패턴을 학습하고 다음 토큰을 예측하여 음악 작곡을 생성하도록 프로그래밍된 심층 신경망입니다. 10개의 다른 악기로 4분 길이의 작품을 만들 수 있으며 컨트리 음악과 록 음악과 같은 형식을 결합할 수 있습니다.

자세히 알아보기: 딥 러닝 및 신경망 소개

9. 암 진단 신청

신경망 구현은 의료 진단, 특히 암 탐지 분야에서 효율성을 도입할 가능성이 있습니다. 암세포는 건강한 세포와 ​​다르기 때문에 조직 이미지를 이용하여 질병을 진단할 수 있습니다. 예를 들어, 다층 신경망 아키텍처를 사용하면 유방 조직을 악성과 양성으로 분류할 수 있습니다. 공개 도메인에서 사용할 수 있는 Kaggle의 IDC 데이터 세트를 사용하여 이 유방암 분류기를 구축하는 연습을 할 수 있습니다.

10. 텍스트 요약기

자동 텍스트 요약에는 텍스트 조각을 더 짧은 버전으로 압축하는 작업이 포함됩니다. 이 프로젝트에서는 자연어 처리를 사용하여 심층 신경망을 적용합니다. 요약을 작성하는 수동 프로세스는 힘들고 시간이 많이 듭니다. 따라서 자동 텍스트 요약기는 학술 연구 분야에서 엄청난 중요성을 갖게 되었습니다.

11. 지능형 챗봇

현대 기업은 일상적인 요청을 처리하고 고객 서비스를 향상시키기 위해 챗봇을 사용하고 있습니다. 이러한 봇 중 일부는 쿼리의 컨텍스트를 식별한 다음 관련 답변으로 응답할 수도 있습니다. 따라서 챗봇 시스템을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

NLTK 및 Keras를 사용하여 검색 기반 챗봇에서 프로젝트를 구현할 수 있습니다. 또는 심층 신경망을 기반으로 하고 사전 정의된 응답이 필요하지 않은 생성 모델을 선택할 수 있습니다.

읽기: Python에서 챗봇을 만드는 방법은 무엇입니까?

12. 인체 포즈 추정 프로젝트

이 프로젝트는 이미지에서 인체를 감지한 다음 눈, 머리, 목, 무릎, 팔꿈치 등과 같은 핵심 포인트를 추정하는 것을 포함합니다. 이는 Snapchat 및 Instagram이 사람의 얼굴 필터를 수정하는 데 사용하는 것과 동일한 기술입니다. MPII 인간 포즈 데이터 세트를 사용하여 버전을 생성할 수 있습니다.

13. 인간 활동 인식 프로젝트

또한 신경망 기반 모델을 구현하여 의자에 앉기, 넘어짐, 물건 줍기, 문 열기 또는 닫기 등과 같은 인간 활동을 감지할 수 있습니다. 이것은 일련의 결합을 포함하는 비디오 분류 프로젝트입니다. 이미지를 분류하고 행동을 분류합니다. 20BN-something-something과 같은 레이블이 지정된 비디오 클립 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.

신경망과 딥 러닝은 인공 지능 세계에 중대한 변화를 가져왔습니다. 오늘날 이러한 방법은 의료 및 생물 의학 시스템에서 은행 및 금융, 마케팅 및 소매에 이르기까지 광범위한 산업에 침투했습니다.

결론

미래의 직업 시장은 적절한 방법론 기술과 함께 기계 학습 교육을 받은 개인을 선호할 것입니다. 따라서 이러한 신경망 프로젝트 를 통해 주제 지식과 실용적인 능력을 향상시켜 경쟁 우위를 확보하십시오!

기계 학습 인증 을 취득하는 데 관심이 있는 경우 작업 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제를 제공하는 IIIT-B 및 upGrad의 기계 학습 및 AI 경영진 PG 프로그램 , IIIT- B 동문 자격, 5개 이상의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.