13 ciekawych pomysłów na projekty sieci neuronowych i tematów dla początkujących [2022]

Sieci neuronowe mają na celu rozpoznanie leżących u podstaw relacji w zbiorach danych poprzez proces, który naśladuje funkcjonowanie ludzkiego mózgu. Takie systemy mogą nauczyć się wykonywać zadania bez konieczności programowania precyzyjnych reguł. Możesz zaimplementować różne projekty sieci neuronowych, aby zrozumieć wszystko na temat architektur sieciowych i sposobu ich działania. Czytaj dalej, aby zapoznać się z ekscytującymi aplikacjami!

Ucz się kursów uczenia maszynowego z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej oraz zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Podstawy sieci neuronowych

Zanim zaczniemy z naszą listą pomysłów na projekty sieci neuronowych, przyjrzyjmy się najpierw podstawom.

• Sieć neuronowa to szereg algorytmów przetwarzających złożone dane
• Może dostosować się do zmieniającego się wejścia.
• Może generować najlepsze możliwe wyniki bez konieczności przeprojektowywania kryteriów wyjściowych.
• Informatycy wykorzystują sieci neuronowe do rozpoznawania wzorców i rozwiązywania różnych problemów.
• To przykład uczenia maszynowego.
• Wyrażenie „głębokie uczenie” jest używane w przypadku złożonych sieci neuronowych.

Obecnie sieci neuronowe są stosowane w szerokim zakresie funkcji biznesowych, takich jak badania klientów, prognozowanie sprzedaży, walidacja danych, zarządzanie ryzykiem itp. A przyjęcie praktycznego podejścia szkoleniowego przynosi wiele korzyści, jeśli chcesz kontynuować karierę na uczenie się. Zanurzmy się więc w tematach jeden po drugim. Dowiedz się więcej o zastosowaniach sieci neuronowych.

Projekty sieci neuronowych

1. Autokodery oparte na sieciach neuronowych

Autokodery to najprostsza z architektur głębokiego uczenia. Są to specyficzny typ sieci neuronowych ze sprzężeniem do przodu, w których dane wejściowe są najpierw kompresowane do kodu niższego wymiaru. Następnie dane wyjściowe są rekonstruowane na podstawie kompaktowej reprezentacji kodu lub podsumowania. Dlatego autoenkodery mają wbudowane w siebie trzy komponenty – koder, kod i dekoder. W następnej sekcji podsumowaliśmy, jak działa architektura.

• Wejście przechodzi przez koder w celu wytworzenia kodu.
• Dekoder (odbicie lustrzane struktury kodera) przetwarza dane wyjściowe za pomocą kodu.
• Generowane jest wyjście, które jest identyczne z wejściem.

Na podstawie powyższych kroków zauważysz, że autokoder jest algorytmem redukcji wymiarowości lub kompresji. Aby rozpocząć proces programowania, będziesz potrzebować metody kodowania, metody dekodowania i funkcji straty. Binarna entropia krzyżowa i błąd średniokwadratowy to dwa najlepsze wybory funkcji straty. Aby wytrenować autokodery, można wykonać tę samą procedurę, co sztuczne sieci neuronowe poprzez propagację wsteczną. Omówmy teraz zastosowania tych sieci.

Możesz utworzyć narzędzie do rozpoznawania pisma ręcznego, używając zestawu danych MNIST jako danych wejściowych. MNIST to łatwe w zarządzaniu, przyjazne dla początkujących źródło danych, które można wykorzystać do generowania obrazów odręcznych liczb. Ponieważ te obrazy są zaszumione, potrzebują filtra usuwania szumów, aby prawidłowo klasyfikować i odczytywać cyfry. Autokodery mogą nauczyć się tej funkcji usuwania szumów dla określonego zestawu danych. Możesz sam wypróbować ten projekt, pobierając bezpłatnie dostępny kod z repozytoriów online.

2. Konwolucyjny model sieci neuronowej

Splotowe sieci neuronowe lub CNN są zwykle stosowane do analizy obrazów wizualnych. Ta architektura może być wykorzystywana do różnych celów, takich jak przetwarzanie obrazu w samochodach autonomicznych.

Aplikacje do jazdy autonomicznej wykorzystują ten model do komunikowania się z pojazdem, w którym CNN odbierają informacje zwrotne o obrazie i przekazują je do serii decyzji wyjściowych (skręt w prawo/lewo, zatrzymanie/jazda itp.). Następnie algorytmy uczenia się przez wzmocnienie przetwarzają te decyzje dotyczące jazdy. Oto jak możesz samodzielnie zacząć budować pełnoprawną aplikację:

• Zapoznaj się z samouczkiem na temat MNIST lub CIFAR-10.
• Zapoznaj się z binarnymi modelami klasyfikacji obrazów.
• Podłącz i graj z otwartym kodem w swoim notebooku Jupyter.

Dzięki takiemu podejściu możesz nauczyć się importować niestandardowe zestawy danych i eksperymentować z implementacją, aby osiągnąć pożądaną wydajność. Możesz spróbować zwiększyć liczbę epok, bawić się obrazami, dodawać więcej warstw itp. Dodatkowo możesz zagłębić się w niektóre algorytmy wykrywania obiektów, takie jak SSD, YOLO, Fast R-CNN itp. Rozpoznawanie twarzy w funkcji FaceID iPhone'a to jedno najczęstszych przykładów tego modelu.

Gdy już odświeżysz swoje koncepcje, spróbuj swoich sił w konstruowaniu systemu klasyfikacji znaków drogowych dla autonomicznego samochodu przy użyciu CNN i biblioteki Keras. Możesz przejrzeć zbiór danych GTSRB dla tego projektu. Dowiedz się więcej o splotowych sieciach neuronowych.

3. Rekurencyjny model sieci neuronowej

W przeciwieństwie do sieci ze sprzężeniem do przodu, rekurencyjne sieci neuronowe lub RNN mogą radzić sobie z sekwencjami o zmiennej długości. Modele sekwencyjne, takie jak RNN, mają kilka zastosowań, od chatbotów, eksploracji tekstu, przetwarzania wideo po prognozy cen.

Jeśli dopiero zaczynasz, powinieneś najpierw zdobyć podstawowe zrozumienie bramy LSTN za pomocą RNN na poziomie znaku. Na przykład możesz spróbować wczytać zestawy danych cen akcji. Możesz nauczyć RNN przewidywania, co będzie dalej, przetwarzając sekwencje rzeczywistych danych jeden po drugim. Poniżej wyjaśniliśmy ten proces:

• Załóżmy, że przewidywania są probabilistyczne.
• Iteracje próbkowania mają miejsce w dystrybucji danych wyjściowych sieci.
• Próbka jest podawana jako dane wejściowe w następnym kroku.
• Wytrenowana sieć generuje nowe sekwencje.

W ten sposób omówiliśmy główne typy sieci neuronowych i ich zastosowania. Przyjrzyjmy się teraz kilku bardziej szczegółowym pomysłom na projekty sieci neuronowych .

4. Aplikacje kryptograficzne wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe

Kryptografia zajmuje się utrzymaniem bezpieczeństwa obliczeniowego i unikaniem wycieków danych w komunikacji elektronicznej. Możesz zrealizować projekt w tej dziedzinie, korzystając z różnych architektur sieci neuronowych i algorytmów uczących.

Załóżmy, że celem twoich badań jest zbadanie wykorzystania sztucznych sieci neuronowych w kryptografii. Do implementacji można użyć prostej struktury rekurencyjnej, takiej jak sieć Jordan, wytrenowanej przez algorytm wstecznej propagacji. Otrzymasz maszynę sekwencyjną o skończonym stanie, która będzie używana do procesów szyfrowania i deszyfrowania. Dodatkowo chaotyczne sieci neuronowe mogą stanowić integralną część algorytmu kryptograficznego w takich systemach.

5. System punktacji kredytowej

Osoby niespłacające pożyczek mogą stymulować ogromne straty banków i instytucji finansowych. Dlatego muszą przeznaczyć znaczne zasoby na ocenę ryzyka kredytowego i klasyfikację wniosków. W takim scenariuszu sieci neuronowe mogą stanowić doskonałą alternatywę dla tradycyjnych modeli statystycznych.

Oferują lepszą zdolność predykcyjną i dokładniejsze wyniki klasyfikacji niż techniki takie jak regresja logistyczna i analiza dyskryminacyjna. Zastanów się więc nad podjęciem projektu, aby udowodnić to samo. Możesz zaprojektować system oceny kredytowej oparty na sztucznych sieciach neuronowych i wyciągnąć wnioski do swojego badania z następujących kroków:

• Wyodrębnij rzeczywisty zestaw danych karty kredytowej do analizy.
• Określ strukturę sieci neuronowych do wykorzystania, na przykład mieszankę ekspertów lub radialną funkcję bazową.
• Określ wagi, aby zminimalizować całkowite błędy.
• Wyjaśnij swoją technikę optymalizacji lub teorię.
• Porównaj proponowany system wspomagania decyzji z innymi aplikacjami do oceny zdolności kredytowej.

6. Internetowe środowisko szkoleniowe

Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak stworzyć zaawansowany system edukacji internetowej z wykorzystaniem nowoczesnych technologii internetowych i programistycznych, zapoznaj się z projektem Socratenon. Daje ci wgląd w to, jak szkolenia internetowe mogą wykraczać poza tradycyjne rozwiązania, takie jak wirtualne podręczniki. Pakiet projektu został sfinalizowany, a jego techniki zostały przetestowane pod kątem wyższości nad innymi rozwiązaniami dostępnymi w otwartej literaturze.

Socrantenon pokazuje, jak można poprawić istniejące środowiska uczenia się za pomocą zaawansowanych narzędzi, takich jak:

• Modelowanie użytkowników w celu personalizacji treści dla użytkowników
• Inteligentni agenci, aby zapewnić lepszą pomoc i wyszukiwanie
• Inteligentny back-end wykorzystujący sieci neuronowe i wnioskowanie oparte na przypadkach

7. System bezpieczeństwa pojazdu za pomocą rozpoznawania twarzy

W przypadku tego projektu możesz odwołać się do SmartEye, rozwiązania opracowanego przez Alfreda Ritikos z Universiti Teknologi Malaysia . Obejmuje kilka technik, od rozpoznawania twarzy po optykę i inteligentne tworzenie oprogramowania.

Przez lata systemy bezpieczeństwa korzystały z wielu innowacyjnych produktów, które ułatwiają identyfikację, weryfikację i uwierzytelnianie osób. A SmartEye próbuje skonceptualizować te procesy poprzez symulację. Ponadto eksperymentuje z istniejącymi technologiami rozpoznawania twarzy, łącząc wielopoziomową dekompozycję falkową i sieci neuronowe.

8. Automatyczne generowanie muzyki

Dzięki głębokiemu uczeniu się możliwe jest tworzenie prawdziwej muzyki bez znajomości gry na jakimkolwiek instrumencie. Możesz utworzyć automatyczny generator muzyki, korzystając z danych pliku MIDI i budując model LSTM do generowania nowych kompozycji.

MuseNet OpenAI służy jako odpowiedni przykład dla tego typu projektu. MuseNet to głęboka sieć neuronowa zaprogramowana do uczenia się na podstawie odkrytych wzorców harmonii, stylu i rytmu oraz przewidywania kolejnych tokenów do generowania kompozycji muzycznych. Może produkować czterominutowe utwory z dziesięcioma różnymi instrumentami i łączyć formy, takie jak muzyka country i muzyka rockowa.

Dowiedz się więcej: Wprowadzenie do głębokiego uczenia i sieci neuronowych

9. Aplikacja do wykrywania raka

Wdrożenia sieci neuronowych mają potencjał, aby wprowadzić skuteczność w diagnostyce medycznej, w szczególności w zakresie wykrywania nowotworów. Ponieważ komórki rakowe różnią się od komórek zdrowych, możliwe jest wykrycie dolegliwości za pomocą obrazów histologicznych. Na przykład wielopoziomowa architektura sieci neuronowej umożliwia klasyfikację tkanki piersi na złośliwą i niezłośliwą. Możesz ćwiczyć tworzenie tego klasyfikatora raka piersi, korzystając z zestawu danych IDC firmy Kaggle, który jest dostępny w domenie publicznej.

10. Podsumowanie tekstu

Automatyczne podsumowanie tekstu polega na skondensowaniu fragmentu tekstu w krótszą wersję. W tym projekcie zastosujesz głębokie sieci neuronowe z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego. Ręczny proces pisania podsumowań jest zarówno pracochłonny, jak i czasochłonny. Tak więc automatyczne podsumowania tekstu zyskały ogromne znaczenie w obszarze badań naukowych.

11. Inteligentny chatbot

Nowoczesne firmy używają chatbotów do obsługi rutynowych żądań i poprawy obsługi klienta. Niektóre z tych botów mogą również identyfikować kontekst zapytań, a następnie odpowiadać odpowiednimi odpowiedziami. Jest więc kilka sposobów na zaimplementowanie systemu chatbotów.

Możesz zaimplementować projekt na chatbotach opartych na pobieraniu za pomocą NLTK i Keras. Możesz też wybrać modele generatywne, które są oparte na głębokich sieciach neuronowych i nie wymagają predefiniowanych odpowiedzi.

Przeczytaj: Jak zrobić chatbota w Pythonie?

12. Projekt szacowania ludzkiej pozy

Ten projekt będzie obejmował wykrywanie ludzkiego ciała na obrazie, a następnie oszacowanie jego kluczowych punktów, takich jak oczy, głowa, szyja, kolana, łokcie itp. Jest to ta sama technologia, której Snapchat i Instagram używają do naprawiania filtrów twarzy na osobie. Do utworzenia wersji możesz użyć zestawu danych MPII Human Pose.

13. Projekt rozpoznawania działalności człowieka

Możesz także zaimplementować model oparty na sieci neuronowej do wykrywania działań człowieka – na przykład siedzenia na krześle, upadku, podnoszenia czegoś, otwierania lub zamykania drzwi itp. Jest to projekt klasyfikacji wideo, który będzie obejmował łączenie serii obrazów i klasyfikację akcji. Możesz użyć bazy danych klipów wideo z etykietami, na przykład 20BN-coś-coś.

Sieci neuronowe i głębokie uczenie przyniosły znaczące zmiany w świecie sztucznej inteligencji. Obecnie metody te przeniknęły do ​​wielu branż, od medycyny i systemów biomedycznych, przez bankowość i finanse, po marketing i sprzedaż detaliczną.

Wniosek

Rynek pracy przyszłości prawdopodobnie będzie preferował osoby przeszkolone w zakresie uczenia maszynowego, a także odpowiednie umiejętności metodyczne. Tak więc poszerz swoją wiedzę przedmiotową i praktyczne możliwości dzięki tym projektom sieci neuronowych, aby uzyskać przewagę konkurencyjną!

Jeśli chcesz uzyskać certyfikat uczenia maszynowego , sprawdź program Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji IIIT-B i upGrad, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.