13 ideias e tópicos interessantes de projetos de rede neural para iniciantes [2022]

As redes neurais visam reconhecer as relações subjacentes em conjuntos de dados por meio de um processo que imita o funcionamento do cérebro humano. Tais sistemas podem aprender a realizar tarefas sem serem programados com regras precisas. Você pode implementar diferentes projetos de rede neural para entender tudo sobre arquiteturas de rede e como elas funcionam. Continue lendo para se familiarizar com alguns aplicativos interessantes!

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Fundamentos de redes neurais

Antes de começarmos com nossa lista de ideias de projetos de redes neurais , vamos primeiro revisar o básico.

• Uma rede neural é uma série de algoritmos que processam dados complexos
• Ele pode se adaptar à mudança de entrada.
• Ele pode gerar os melhores resultados possíveis sem exigir que você redesenhe os critérios de saída.
• Os cientistas da computação usam redes neurais para reconhecer padrões e resolver diversos problemas.
• É um exemplo de aprendizado de máquina.
• A frase “aprendizagem profunda” é usada para redes neurais complexas.

Hoje, as redes neurais são aplicadas a uma ampla gama de funções de negócios, como pesquisa de clientes, previsão de vendas, validação de dados, gerenciamento de riscos etc. Aprendendo. Então, vamos mergulhar nos tópicos um por um. Saiba mais sobre as aplicações das redes neurais.

Projetos de rede neural

1. Autoencoders baseados em redes neurais

Autoencoders são as arquiteturas de aprendizado profundo mais simples. Eles são um tipo específico de redes neurais feedforward em que a entrada é primeiro compactada em um código de dimensão inferior. Em seguida, a saída é reconstruída a partir da representação ou resumo do código compacto. Portanto, os autoencoders têm três componentes construídos dentro deles – codificador, código e decodificador. Na próxima seção, resumimos como a arquitetura funciona.

• A entrada passa pelo codificador para produzir o código.
• O decodificador (imagem espelhada da estrutura do codificador) processa a saída usando o código.
• Uma saída é gerada, que é idêntica à entrada.

A partir das etapas acima, você observará que um autoencoder é um algoritmo de redução ou compressão de dimensionalidade. Para iniciar o processo de desenvolvimento, você precisará de um método de codificação, um método de decodificação e uma função de perda. A entropia cruzada binária e o erro quadrático médio são as duas principais opções para a função de perda. E para treinar os autoencoders, você pode seguir o mesmo procedimento das redes neurais artificiais via retropropagação. Agora, vamos discutir as aplicações dessas redes.

Você pode criar uma ferramenta de reconhecimento de manuscrito usando o conjunto de dados MNIST como entrada. O MNIST é uma fonte de dados gerenciável e amigável para iniciantes que pode ser usada para gerar imagens de números manuscritos. Como essas imagens são ruidosas, elas precisam de um filtro de remoção de ruído para classificar e ler os dígitos corretamente. E os autoencoders podem aprender esse recurso de remoção de ruído para um conjunto de dados específico. Você mesmo pode experimentar este projeto baixando o código disponível gratuitamente em repositórios online.

2. Modelo de rede neural convolucional

Redes neurais convolucionais ou CNNs são normalmente aplicadas para analisar imagens visuais. Essa arquitetura pode ser utilizada para diversos fins, como para processamento de imagens em carros autônomos.

Os aplicativos de direção autônoma usam esse modelo para interagir com o veículo onde as CNNs recebem feedback de imagem e o passam para uma série de decisões de saída (virar à direita/esquerda, parar/dirigir, etc.) Em seguida, os algoritmos de aprendizado por reforço processam essas decisões para dirigir. Veja como você pode começar a criar um aplicativo completo por conta própria:

• Faça um tutorial sobre MNIST ou CIFAR-10.
• Familiarize-se com os modelos de classificação de imagens binárias.
• Plug and play com o código aberto em seu notebook Jupyter.

Com essa abordagem, você pode aprender a importar conjuntos de dados personalizados e experimentar a implementação para obter o desempenho desejado. Você pode tentar aumentar o número de épocas, brincar com imagens, adicionar mais camadas, etc. Além disso, você pode mergulhar em alguns algoritmos de detecção de objetos como SSD, YOLO, Fast R-CNN, etc. dos exemplos mais comuns deste modelo.

Depois de aprimorar seus conceitos, tente construir um sistema de classificação de sinais de trânsito para um carro autônomo usando a CNN e a biblioteca Keras. Você pode explorar o conjunto de dados GTSRB para este projeto. Saiba mais sobre redes neurais convolucionais.

3. Modelo de rede neural recorrente

Ao contrário das redes feedforward, as redes neurais recorrentes ou RNNs podem lidar com sequências de comprimentos variáveis. Modelos de sequência como o RNN possuem diversas aplicações, desde chatbots, mineração de texto, processamento de vídeo, até previsões de preços.

Se você está apenas começando, deve primeiro adquirir uma compreensão básica do portão LSTN com um RNN de nível de caractere. Por exemplo, você pode tentar carregar conjuntos de dados de preços de ações. Você pode treinar RNNs para prever o que vem a seguir processando sequências de dados reais uma a uma. Explicamos esse processo abaixo:

• Suponha que as previsões sejam probabilísticas.
• As iterações de amostragem ocorrem na distribuição de saída da rede.
• A amostra é alimentada como entrada na próxima etapa.
• A rede treinada gera novas sequências.

Com isso, abordamos os principais tipos de redes neurais e suas aplicações. Vejamos agora algumas idéias de projetos de redes neurais mais específicas .

4. Aplicações criptográficas usando redes neurais artificiais

A criptografia se preocupa em manter a segurança computacional e evitar vazamentos de dados em comunicações eletrônicas. Você pode implementar um projeto neste campo usando diferentes arquiteturas de rede neural e algoritmos de treinamento.

Suponha que o objetivo do seu estudo seja investigar o uso de redes neurais artificiais em criptografia. Para a implementação, você pode usar uma estrutura recorrente simples como a rede Jordan, treinada pelo algoritmo de retropropagação. Você obterá uma máquina sequencial de estado finito, que será usada para os processos de criptografia e descriptografia. Além disso, redes neurais caóticas podem formar parte integrante do algoritmo criptográfico em tais sistemas.

5. Sistema de pontuação de crédito

Os inadimplentes podem estimular enormes perdas para bancos e instituições financeiras. Portanto, eles têm que dedicar recursos significativos para avaliar os riscos de crédito e classificar as aplicações. Nesse cenário, as redes neurais podem fornecer uma excelente alternativa aos modelos estatísticos tradicionais.

Eles oferecem uma melhor capacidade preditiva e resultados de classificação mais precisos do que técnicas como regressão logística e análise discriminante. Então, considere assumir um projeto para provar o mesmo. Você pode projetar um sistema de pontuação de crédito baseado em redes neurais artificiais e tirar uma conclusão para seu estudo a partir das seguintes etapas:

• Extraia um conjunto de dados de cartão de crédito do mundo real para análise.
• Determine a estrutura de redes neurais para uso, como mistura de especialistas ou a função de base radial.
• Especifique pesos para minimizar os erros totais.
• Explique sua técnica ou teoria de otimização.
• Compare seu sistema de apoio à decisão proposto com outros aplicativos de pontuação de crédito.

6. Ambiente de treinamento baseado na Web

Se você quiser aprender a criar um sistema avançado de educação na web usando tecnologias modernas de internet e desenvolvimento, consulte o projeto chamado Socratenon. Ele lhe dará uma ideia de como o treinamento baseado na Web pode ir além das soluções tradicionais, como livros didáticos virtuais. O pacote do projeto foi finalizado e suas técnicas foram testadas quanto à sua superioridade em relação a outras soluções disponíveis na literatura aberta.

Socrantenon demonstra como os ambientes de aprendizagem existentes podem ser melhorados usando ferramentas sofisticadas, como:

• Modelagem de usuários para personalizar o conteúdo para os usuários
• Agentes inteligentes para melhor assistência e busca
• Um back-end inteligente usando redes neurais e raciocínio baseado em casos

7. Sistema de segurança veicular usando reconhecimento facial

Para este projeto, você pode consultar o SmartEye, uma solução desenvolvida por Alfred Ritikos na Universiti Teknologi Malaysia . Abrange várias técnicas, desde reconhecimento facial até óptica e desenvolvimento de software inteligente.

Ao longo dos anos, os sistemas de segurança passaram a se beneficiar de muitos produtos inovadores que facilitam a identificação, verificação e autenticação de indivíduos. E o SmartEye tenta conceituar esses processos por simulação. Além disso, ele faz experiências com as tecnologias de reconhecimento facial existentes, combinando decomposição wavelet multinível e redes neurais.

8. Geração automática de música

Com o aprendizado profundo, é possível fazer música de verdade sem saber tocar nenhum instrumento. Você pode criar um gerador de música automático usando dados de arquivo MIDI e construindo um modelo LSTM para gerar novas composições.

O MuseNet da OpenAI serve como exemplo apropriado para este tipo de projeto. MuseNet é uma rede neural profunda programada para aprender com padrões descobertos de harmonia, estilo e ritmo e prever os próximos tokens para gerar composições musicais. Pode produzir peças de quatro minutos com dez instrumentos diferentes e combinar formas como música country e rock.

Saiba mais: Introdução ao Deep Learning e Redes Neurais

9. Pedido de detecção de câncer

As implementações de redes neurais têm o potencial de introduzir eficiência no diagnóstico médico e, particularmente, no campo da detecção de câncer. Como as células cancerosas são diferentes das células saudáveis, é possível detectar a doença usando imagens histológicas. Por exemplo, uma arquitetura de rede neural de várias camadas permite classificar o tecido mamário em maligno e benigno. Você pode praticar a construção deste classificador de câncer de mama usando um conjunto de dados IDC da Kaggle, que está disponível em domínio público.

10. Resumidor de texto

A sumarização automática de texto envolve a condensação de um pedaço de texto em uma versão mais curta. Para este projeto, você aplicará redes neurais profundas usando processamento de linguagem natural. O processo manual de escrever resumos é trabalhoso e demorado. Assim, os sumarizadores automáticos de texto ganharam imensa importância na área de pesquisa acadêmica.

11. Chatbot inteligente

As empresas modernas estão usando chatbots para atender solicitações de rotina e aprimorar o atendimento ao cliente. Alguns desses bots também podem identificar o contexto das consultas e responder com respostas relevantes. Portanto, existem várias maneiras de implementar um sistema de chatbot.

Você pode implementar um projeto em chatbots baseados em recuperação usando NLTK e Keras. Ou você pode optar por modelos generativos baseados em redes neurais profundas e que não exigem respostas predefinidas.

Leia: Como fazer chatbot em Python?

12. Projeto de estimativa de pose humana

Este projeto abrangerá a detecção do corpo humano em uma imagem e, em seguida, estimar seus pontos-chave, como olhos, cabeça, pescoço, joelhos, cotovelos, etc. É a mesma tecnologia que o Snapchat e o Instagram usam para corrigir filtros de rosto em uma pessoa. Você pode usar o conjunto de dados MPII Human Pose para criar sua versão.

13. Projeto de reconhecimento de atividade humana

Você também pode implementar um modelo baseado em rede neural para detectar atividades humanas – por exemplo, sentar em uma cadeira, cair, pegar algo, abrir ou fechar uma porta, etc. Este é um projeto de classificação de vídeo, que incluirá a combinação de uma série de imagens e classificando a ação. Você pode usar um banco de dados de videoclipes rotulado, como 20BN-algo-algo.

As redes neurais e o aprendizado profundo trouxeram transformações significativas para o mundo da inteligência artificial. Hoje, esses métodos penetraram em uma ampla gama de indústrias, desde medicina e sistemas biomédicos até bancos e finanças, marketing e varejo.

Conclusão

O mercado de trabalho do futuro provavelmente preferirá indivíduos com treinamento em aprendizado de máquina, juntamente com habilidades de metodologia adequadas. Portanto, aprimore seu conhecimento do assunto e recursos práticos com esses projetos de rede neural para obter uma vantagem competitiva!

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