16 najlepszych pomysłów na projekty głębokiego uczenia się dla początkujących [2022]

Pomysły na projekty głębokiego uczenia się

Chociaż jest to nowy postęp technologiczny, zakres Deep Learning rozszerza się wykładniczo. Ta technologia ma na celu naśladowanie biologicznej sieci neuronowej, czyli ludzkiego mózgu. Chociaż początki Deep Learning sięgają lat pięćdziesiątych, dopiero wraz z rozwojem i przyjęciem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pojawiło się w centrum uwagi. Tak więc, jeśli jesteś początkującym ML, najlepszą rzeczą, jaką możesz zrobić, to pracować nad niektórymi pomysłami na projekty uczenia głębokiego.

W upGrad wierzymy w praktyczne podejście, ponieważ sama wiedza teoretyczna nie pomoże w pracy w czasie rzeczywistym. W tym artykule przyjrzymy się kilku interesującym pomysłom na projekty głębokiego uczenia się, nad którymi początkujący mogą pracować, aby przetestować swoją wiedzę. W tym artykule znajdziesz najlepsze pomysły na projekty głębokiego uczenia się dla początkujących, aby zdobyć praktyczne doświadczenie w uczeniu głębokim.

Podzbiór uczenia maszynowego, uczenie głębokie, wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe ułożone hierarchicznie w celu wykonywania określonych zadań ML. Sieci Deep Learning korzystają z podejścia nienadzorowanego uczenia się – uczą się na danych nieustrukturyzowanych lub nieoznaczonych. Sztuczne sieci neuronowe przypominają ludzki mózg, a węzły neuronowe są połączone, tworząc strukturę podobną do sieci.

Podczas gdy tradycyjne modele uczenia analizują dane przy użyciu podejścia liniowego, funkcja hierarchiczna systemów Deep Learning jest przeznaczona do przetwarzania i analizowania danych w podejściu nieliniowym.

Architektury Deep Learning, takie jak głębokie sieci neuronowe, sieci neuronowe rekurencyjne i sieci głębokich przekonań, znalazły zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym w przetwarzaniu języka naturalnego, wizji komputerowej, bioinformatyce, rozpoznawaniu mowy, rozpoznawaniu dźwięku, tłumaczeniu maszynowym, filtrowaniu sieci społecznościowych, projektowaniu leków, a nawet programy gier planszowych. Wraz z postępami w tej dziedzinie pomaga ona ekspertom ML i Deep Learning w projektowaniu innowacyjnych i funkcjonalnych projektów Deep Learning. Im więcej pomysłów na projekty głębokiego uczenia się wypróbujesz, tym więcej zdobędziesz doświadczenia.

Dzisiaj omówimy siedem najlepszych niesamowitych projektów Deep Learning, które pomagają nam osiągnąć nowe wyżyny osiągnięć.

W tym artykule omówiliśmy najważniejsze pomysły dotyczące projektów głębokiego uczenia się . Zaczęliśmy od kilku początkujących projektów, które można łatwo rozwiązać. Gdy skończysz z tymi prostymi projektami, sugeruję, abyś wrócił, poznał kilka dodatkowych pojęć, a następnie wypróbował projekty pośrednie. Kiedy poczujesz się pewnie, możesz zająć się zaawansowanymi projektami. Jeśli chcesz poprawić swoje umiejętności na tym samym poziomie, musisz wziąć udział w tych kursach głębokiego uczenia się.

Oto kilka pomysłów na projekty głębokiego uczenia się, nad którymi mogą pracować początkujący:

Pomysły na projekty głębokiego uczenia się: poziom dla początkujących

Ta lista pomysłów na projekty głębokiego uczenia się dla studentów jest odpowiednia dla początkujących i ogólnie dla tych, którzy dopiero zaczynają przygodę z ML. Te pomysły na projekty głębokiego uczenia się zapewnią Ci wszystkie praktyczne aspekty, których potrzebujesz, aby odnieść sukces w swojej karierze.

Co więcej, jeśli szukasz pomysłów na projekty głębokiego uczenia się na ostatni rok , ta lista powinna Cię zachęcić. Więc bez zbędnych ceregieli przejdźmy od razu do pomysłów na projekty głębokiego uczenia się , które wzmocnią twoją bazę i pozwolą ci wspinać się po drabinie.

1. Klasyfikacja obrazów za pomocą zestawu danych CIFAR-10

Jednym z najlepszych pomysłów na rozpoczęcie eksperymentowania z praktycznymi projektami głębokiego uczenia się dla uczniów jest praca nad klasyfikacją obrazów. CIFAR-10 to duży zbiór danych zawierający ponad 60 000 (rozmiar 32×32) kolorowych obrazów podzielonych na dziesięć klas, przy czym każda klasa ma 6000 obrazów. Zbiór uczący zawiera 50 000 obrazów, natomiast zestaw testowy zawiera 10 000 obrazów. Zestaw treningowy zostanie podzielony na pięć oddzielnych sekcji, z których każda zawiera 10 000 obrazów ułożonych losowo. Zestaw testowy będzie zawierał 1000 obrazów, które są losowo wybierane z każdej z dziesięciu klas.

W tym projekcie opracujesz system klasyfikacji obrazów, który może identyfikować klasę obrazu wejściowego. Klasyfikacja obrazów ma kluczowe znaczenie w dziedzinie uczenia głębokiego, dzięki czemu podczas pracy nad tym projektem zdobędziesz wiedzę na temat różnych koncepcji uczenia głębokiego.

2. Wizualny system śledzenia

Wizualny system śledzenia jest przeznaczony do śledzenia i lokalizowania poruszających się obiektów w określonych ramach czasowych za pomocą kamery. Jest to poręczne narzędzie, które ma wiele zastosowań, takich jak bezpieczeństwo i nadzór, obrazowanie medyczne, rzeczywistość rozszerzona, kontrola ruchu, edycja i komunikacja wideo oraz interakcja człowiek-komputer.

System ten wykorzystuje algorytm głębokiego uczenia do analizy sekwencyjnych klatek wideo, po czym śledzi ruch obiektów docelowych między klatkami. Dwa podstawowe elementy tego systemu śledzenia wizualnego to:

• Reprezentacja docelowa i lokalizacja
• Filtrowanie i asocjacja danych

3. System wykrywania twarzy

To jeden z doskonałych pomysłów na projekty głębokiego uczenia się dla początkujących. Wraz z postępem głębokiego uczenia się technologia rozpoznawania twarzy również znacznie się rozwinęła. Technologia rozpoznawania twarzy to podzbiór wykrywania obiektów, który koncentruje się na obserwacji wystąpienia obiektów semantycznych. Jest przeznaczony do śledzenia i wizualizacji ludzkich twarzy na obrazach cyfrowych.

W tym projekcie głębokiego uczenia się nauczysz się rozpoznawać ludzką twarz w czasie rzeczywistym. Musisz opracować model w Pythonie i OpenCV.

Pomysły na projekty głębokiego uczenia się: poziom średniozaawansowany

4. System rozpoznawania cyfr

Jak sama nazwa wskazuje, projekt ten polega na opracowaniu systemu rozpoznawania cyfr, który może klasyfikować cyfry na podstawie ustalonych zasad. Tutaj będziesz używać zestawu danych MNIST zawierającego obrazy (rozmiar 28 x 28).

Projekt ten ma na celu stworzenie systemu rozpoznawania, który może klasyfikować cyfry od 0 do 9 przy użyciu kombinacji płytkiej sieci i głębokiej sieci neuronowej oraz poprzez wdrożenie regresji logistycznej. Regresja Softmax lub wielomianowa regresja logistyczna to idealny wybór dla tego projektu. Ponieważ technika ta jest uogólnieniem regresji logistycznej, nadaje się do klasyfikacji wieloklasowej, przy założeniu, że wszystkie klasy wzajemnie się wykluczają).

5. Chatbot

W tym projekcie będziesz modelować chatbota za pomocą interfejsu API IBM Watson. Watson to doskonały przykład tego, w czym sztuczna inteligencja może nam pomóc. Ideą tego projektu jest wykorzystanie zdolności głębokiego uczenia Watsona do stworzenia chatbota, który może komunikować się z ludźmi, tak jak każdy inny człowiek. Chatboty są niezwykle inteligentne i mogą odpowiadać na ludzkie pytania lub prośby w czasie rzeczywistym. To jest powód, dla którego coraz więcej firm we wszystkich domenach wdraża chatboty w swojej infrastrukturze obsługi klienta.

Ten projekt nie jest bardzo wymagający. Wszystko, czego potrzebujesz, to mieć Pythona 2/3 na swoim komputerze, konto Bluemix i oczywiście aktywne połączenie z Internetem! Jeśli chcesz zwiększyć skalę, możesz odwiedzić repozytorium Github i ulepszyć funkcje swojego chatbota, dołączając animowaną deskę rozdzielczą samochodu.

Przeczytaj: Jak zrobić chatbota w Pythonie?

6. System klasyfikacji gatunków muzycznych

To jeden z interesujących pomysłów na projekty głębokiego uczenia się. To doskonały projekt do pielęgnowania i doskonalenia umiejętności głębokiego uczenia się. Stworzysz model głębokiego uczenia się, który wykorzystuje sieci neuronowe do automatycznej klasyfikacji gatunku muzyki. W tym projekcie użyjesz zestawu danych FMA ( Free Music Archive ). FMA to interaktywna biblioteka zawierająca wysokiej jakości i legalne pliki audio do pobrania. Jest to łatwo dostępny zestaw danych o otwartym kodzie źródłowym, który doskonale nadaje się do wielu zadań MIR, w tym przeglądania i organizowania ogromnych kolekcji muzycznych.

Pamiętaj jednak, że zanim będziesz mógł użyć modelu do klasyfikacji plików audio według gatunku, będziesz musiał wyodrębnić odpowiednie informacje z próbek audio (takich jak spektrogramy, MFCC itp.).

7. System wykrywania senności

Senność kierowców jest jedną z głównych przyczyn wypadków drogowych. To naturalne, że kierowcy pokonujący długie trasy przysypiają za kierownicą. Nawet stres i brak snu mogą powodować senność podczas jazdy. Ten projekt ma na celu zapobieganie i ograniczanie takich wypadków poprzez stworzenie środka do wykrywania senności.

Tutaj użyjesz Pythona, OpenCV i Keras do zbudowania systemu, który może wykryć zamknięte oczy kierowców i ostrzec ich, jeśli kiedykolwiek zasną podczas jazdy. Nawet jeśli oczy kierowcy są zamknięte na kilka sekund, system ten natychmiast poinformuje kierowcę, zapobiegając w ten sposób straszliwym wypadkom drogowym. OpenCV będzie monitorować i gromadzić obrazy kierowcy za pomocą kamery internetowej i wprowadzać je do modelu głębokiego uczenia, który klasyfikuje oczy kierowcy jako „otwarte” lub „zamknięte”.

8. Generator podpisów graficznych

To jeden z popularnych pomysłów na projekty głębokiego uczenia się. Jest to projekt głębokiego uczenia oparty na języku Python, który wykorzystuje splotowe sieci neuronowe i LTSM (rodzaj powtarzalnej sieci neuronowej) do zbudowania modelu uczenia głębokiego, który może generować podpisy do obrazu.

Generator podpisów obrazu łączy w sobie zarówno wizję komputerową, jak i techniki przetwarzania języka naturalnego, aby analizować i identyfikować kontekst obrazu i odpowiednio go opisywać w naturalnych językach ludzkich (na przykład angielskim, hiszpańskim, duńskim itp.). Ten projekt wzmocni Twoją wiedzę na temat CNN i LSTM oraz dowiesz się, jak wdrożyć je w rzeczywistych zastosowaniach.

9. Kolorowanie starych czarno-białych zdjęć

Od dawna zautomatyzowane kolorowanie obrazów czarno-białych jest gorącym tematem poszukiwań w dziedzinie widzenia komputerowego i głębokiego uczenia się. Niedawne badanie wykazało , że jeśli wytrenujemy sieć neuronową przy użyciu obszernego i bogatego zestawu danych, możemy stworzyć model głębokiego uczenia się, który może halucynować kolory na czarno-białej fotografii.

W tym projekcie koloryzacji obrazu będziesz używać architektury Python i OpenCV DNN (jest ona przeszkolona na zestawie danych ImageNet). Celem jest stworzenie kolorowej reprodukcji obrazów w skali szarości. W tym celu użyjesz wstępnie wytrenowanego modelu Caffe , pliku prototxt i pliku NumPy.

Pomysły na projekty głębokiego uczenia się – poziom zaawansowany

10. Detektor

Detectron to system oprogramowania Facebook AI Research (FAIR) zaprojektowany do wykonywania i uruchamiania najnowocześniejszych algorytmów wykrywania obiektów. Napisany w Pythonie projekt Deep Learning opiera się na frameworku głębokiego uczenia Caffe2.

Detectron był podstawą wielu wspaniałych projektów badawczych, w tym sieci piramid funkcji do wykrywania obiektów ; Maska R-CNN ; wykrywanie i rozpoznawanie interakcji człowiek-obiekt ; Strata ogniskowa w przypadku wykrywania gęstych obiektów ; Nielokalne sieci neuronowe i nauka segmentacji wszystkiego , żeby wymienić tylko kilka.

Detectron oferuje wysokiej jakości i wydajną bazę kodów do badań nad wykrywaniem obiektów. Zawiera ponad 50 wstępnie przeszkolonych modeli i jest niezwykle elastyczny – wspiera szybkie wdrażanie i ocenę nowatorskich badań.

11. Poświata fali

To jeden z interesujących pomysłów na projekty głębokiego uczenia się. WaveGlow to oparta na przepływach sieć generatywna do syntezy mowy opracowana i oferowana przez firmę NVIDIA. Może generować wysokiej jakości mowę ze spektogramów melowych. Łączy spostrzeżenia uzyskane z WaveNet i Glow, aby ułatwić szybką, wydajną i wysokiej jakości syntezę dźwięku, bez konieczności automatycznej regresji.

WaveGlow można wdrożyć za pośrednictwem jednej sieci, a także przeszkolić za pomocą jednej funkcji kosztów. Celem jest optymalizacja prawdopodobieństwa danych treningowych, dzięki czemu procedura treningowa jest łatwa do opanowania i stabilna.

12. Otwórz zębatkę

Projekt OpenCog obejmuje podstawowe komponenty i platformę ułatwiającą badania i rozwój AI. Jego celem jest zaprojektowanie otwartej struktury sztucznej ogólnej inteligencji (AGI), która będzie w stanie dokładnie uchwycić ducha architektury i dynamiki ludzkiego mózgu. Bot AI, Sophia, jest jednym z najlepszych przykładów AGI.

OpenCog obejmuje również OpenCog Prime – zaawansowaną architekturę robota i wirtualnego ucieleśnionego poznania, która obejmuje szereg oddziałujących na siebie komponentów, aby narodzić sztuczną inteligencję ogólną (AGI) równoważną człowiekowi jako wyłaniające się zjawisko systemu jako całości.

13. DeepMimic

DeepMimic to „przykładowa nauka głębokiego wzmacniania umiejętności postaci opartych na fizyce”. Innymi słowy, jest to sieć neuronowa wytrenowana poprzez wykorzystanie uczenia się wzmacniającego do odtwarzania ruchów przechwyconych przez ruch za pomocą symulowanego humanoida lub dowolnego innego czynnika fizycznego.

Działanie DeepMimic jest dość proste. Najpierw musisz skonfigurować symulację przedmiotu, który chcesz animować (możesz uchwycić kogoś wykonującego określone ruchy i spróbować go naśladować). Teraz wykorzystujesz dane przechwytywania ruchu do trenowania sieci neuronowej poprzez uczenie ze wzmacnianiem. Dane wejściowe to konfiguracja ramion i nóg w różnych punktach czasowych, podczas gdy nagrodą jest różnica między rzeczywistością a symulacją w określonych punktach czasowych.

14. IBM Watson

Jednym z najdoskonalszych przykładów uczenia maszynowego i uczenia głębokiego jest IBM Watson. Największym aspektem rozwiązania IBM Watson jest to, że umożliwia naukowcom zajmującym się danymi i inżynierom/programistom ML współpracę na zintegrowanej platformie w celu usprawnienia i zautomatyzowania cyklu życia sztucznej inteligencji. Watson może uprościć, przyspieszyć i zarządzać wdrożeniami sztucznej inteligencji, umożliwiając w ten sposób firmom wykorzystanie potencjału uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się w celu zwiększenia wartości biznesowej.

IBM Watson jest zintegrowany z Watson Studio , aby umożliwić zespołom wielofunkcyjnym szybkie i wydajne wdrażanie, monitorowanie i optymalizowanie modeli ML/Deep Learning. Może automatycznie generować interfejsy API, aby pomóc programistom w łatwym włączeniu sztucznej inteligencji do swoich aplikacji. Ponadto jest wyposażony w intuicyjne pulpity nawigacyjne, które ułatwiają zespołom bezproblemowe zarządzanie modelami w produkcji.

15. Mózg Google

To jeden z doskonałych pomysłów na projekty głębokiego uczenia się. Projekt Google Brain to badanie Deep Learning AI, które rozpoczęło się w 2011 roku w Google. Zespół Google Brain kierowany przez pracownika Google, Jeffa Deana, badacza Google Grega Corrado i profesora Uniwersytetu Stanforda Andrew Nga, miał na celu przeniesienie głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego z laboratorium do realnego świata. Zaprojektowali jedną z największych sieci neuronowych dla ML – składającą się z 16 000 połączonych ze sobą procesorów komputerowych.

Aby przetestować możliwości sieci neuronowej o tak ogromnych rozmiarach, zespół Google Brain nakarmił sieć losowymi miniaturami obrazów kotów pochodzących z 10 milionów filmów z YouTube. Jednak haczyk polega na tym, że nie nauczyli systemu rozpoznawania wyglądu kota. Ale inteligentny system wprawił wszystkich w zdumienie – nauczył się rozpoznawać koty, a następnie zebrał cechy kota, aby dopełnić obraz kota!

Projekt Google Brain z powodzeniem dowiódł, że sieci neuronowe oparte na oprogramowaniu mogą naśladować funkcjonowanie ludzkiego mózgu, w którym każdy neuron jest szkolony w wykrywaniu określonych obiektów. Jak algorytmy głębokiego uczenia się zmieniają nasze codzienne życie

16. 12 Algorytm wykrywania raka płuc firmy Sigma

12 Sigma opracowała algorytm sztucznej inteligencji, który może zredukować błędy diagnostyczne związane z rakiem płuca we wczesnych stadiach i wykryć oznaki raka płuca znacznie szybciej niż tradycyjne metody.

Według Xin Zhonga, współzałożyciela i dyrektora generalnego Sigma Technologies, zwykle konwencjonalne metody wykrywania raka wymagają czasu, aby wykryć raka płuc. Jednak system algorytmów AI 12 Sigma może skrócić czas diagnozy, prowadząc do lepszego wskaźnika przeżycia pacjentów z rakiem płuc.

Ogólnie rzecz biorąc, lekarze diagnozują raka płuc, dokładnie badając obrazy tomografii komputerowej, aby sprawdzić małe guzki i sklasyfikować je jako łagodne lub złośliwe. Wizualna kontrola obrazów CT pacjenta pod kątem guzków może zająć lekarzom ponad dziesięć minut, plus dodatkowy czas na sklasyfikowanie guzków jako łagodnych lub złośliwych.

Nie trzeba dodawać, że zawsze istnieje duże prawdopodobieństwo błędów ludzkich. 12 Sigma utrzymuje, że jej algorytm AI może zbadać obrazy CT i sklasyfikować guzki w ciągu dwóch minut .

Wniosek

To tylko kilka z dotychczasowych zastosowań Deep Learning w rzeczywistym świecie. Technologia jest wciąż bardzo młoda – rozwija się, gdy mówimy. Głębokie uczenie daje ogromne możliwości rodzenia pionierskich innowacji, które mogą pomóc ludzkości w sprostaniu niektórym podstawowym wyzwaniom rzeczywistego świata .

Sprawdź Advanced Certification Program in Machine Learning & Cloud z IIT Madras, najlepszą szkołą inżynierską w kraju, aby stworzyć program, który nauczy Cię nie tylko uczenia maszynowego, ale także skutecznego jego wdrażania z wykorzystaniem infrastruktury chmury. Naszym celem w ramach tego programu jest otwarcie drzwi najbardziej selektywnego instytutu w kraju i zapewnienie uczniom dostępu do niesamowitych wydziałów i zasobów, aby opanować umiejętność, która jest na wysokim poziomie i rośnie