Top 16 idei interesante de proiecte de învățare profundă pentru începători [2022]

Idei de proiecte de învățare profundă

Deși este un nou progres tehnologic, domeniul de aplicare al Deep Learning se extinde exponențial. Această tehnologie își propune să imite rețeaua neuronală biologică, adică a creierului uman. În timp ce originile învățării profunde datează din anii 1950, abia odată cu avansarea și adoptarea inteligenței artificiale și a învățării automate a ajuns în lumina reflectoarelor. Deci, dacă sunteți un începător ML, cel mai bun lucru pe care îl puteți face este să lucrați la câteva idei de proiecte de învățare profundă.

Noi, aici, la upGrad, credem într-o abordare practică, deoarece cunoștințele teoretice singure nu vor fi de ajutor într-un mediu de lucru în timp real. În acest articol, vom explora câteva idei interesante de proiecte de învățare profundă la care începătorii pot lucra pentru a-și pune cunoștințele la încercare. În acest articol, veți găsi cele mai bune idei de proiecte de deep learning pentru începători pentru a obține experiență practică în deep learning.

Un subset al învățării automate, învățarea profundă folosește rețelele neuronale artificiale aranjate ierarhic pentru a îndeplini sarcini specifice ML. Rețelele de învățare profundă folosesc abordarea de învățare nesupravegheată – învață din date nestructurate sau neetichetate. Rețelele neuronale artificiale sunt la fel ca creierul uman, cu noduri neuronale interconectate pentru a forma o structură asemănătoare rețelei.

În timp ce modelele tradiționale de învățare analizează datele folosind o abordare liniară, funcția ierarhică a sistemelor de învățare profundă este concepută pentru a procesa și analiza datele într-o abordare neliniară.

Arhitecturile de învățare profundă precum rețelele neuronale profunde, rețelele neuronale recurente și rețelele de credință profundă au găsit aplicații în diverse domenii, inclusiv procesarea limbajului natural, viziunea pe computer, bioinformatica, recunoașterea vorbirii, recunoașterea audio, traducerea automată, filtrarea rețelelor sociale, proiectarea de medicamente și chiar programe de jocuri de societate. Pe măsură ce se fac noi progrese în acest domeniu, acesta ajută experții ML și Deep Learning să conceapă proiecte inovatoare și funcționale de Deep Learning. Cu cât încerci mai multe idei de proiecte de învățare profundă, cu atât câștigi mai multă experiență.

Astăzi, vom discuta despre primele șapte proiecte uimitoare de Deep Learning care ne ajută să atingem noi culmi de realizare.

În acest articol, am acoperit cele mai bune idei de proiecte de învățare profundă . Am început cu câteva proiecte pentru începători pe care le puteți rezolva cu ușurință. Odată ce ai terminat cu aceste proiecte simple, îți sugerez să te întorci, să mai înveți câteva concepte și apoi să încerci proiectele intermediare. Când te simți încrezător, poți aborda proiectele avansate. Dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile în același timp, trebuie să puneți mâna pe aceste cursuri de deep learning.

Așadar, iată câteva idei de proiecte de învățare profundă la care pot lucra începătorii:

Idei de proiecte de învățare profundă: nivel pentru începători

Această listă de idei de proiecte de învățare profundă pentru studenți este potrivită pentru începători și pentru cei care abia încep cu ML în general. Aceste idei de proiecte de învățare profundă vă vor pune în practică toate aspectele practice de care aveți nevoie pentru a reuși în carieră.

În plus, dacă sunteți în căutarea unor idei de proiecte de deep learning pentru ultimul an , această listă ar trebui să vă dea drumul. Așa că, fără alte prelungiri, haideți să sărim direct în câteva idei de proiecte de deep learning care vă vor întări baza și vă vor permite să urcați pe scară.

1. Clasificarea imaginilor cu setul de date CIFAR-10

Una dintre cele mai bune idei pentru a începe să vă experimentați proiectele practice de deep learning pentru studenți este lucrul la clasificarea imaginilor. CIFAR-10 este un set de date mare care conține peste 60.000 de imagini color (dimensiune 32×32) clasificate în zece clase, în care fiecare clasă are 6.000 de imagini. Setul de antrenament conține 50.000 de imagini, în timp ce setul de testare conține 10.000 de imagini. Setul de antrenament va fi împărțit în cinci secțiuni separate, fiecare având 10.000 de imagini aranjate aleatoriu. În ceea ce privește setul de testare, acesta va include 1000 de imagini care sunt alese aleatoriu din fiecare dintre cele zece clase.

În acest proiect, veți dezvolta un sistem de clasificare a imaginilor care poate identifica clasa unei imagini de intrare. Clasificarea imaginilor este o aplicație esențială în domeniul învățării profunde și, prin urmare, veți dobândi cunoștințe despre diferite concepte de învățare profundă în timp ce lucrați la acest proiect.

2. Sistem vizual de urmărire

Un sistem de urmărire vizuală este proiectat pentru a urmări și localiza obiectele în mișcare într-un interval de timp dat, prin intermediul unei camere. Este un instrument la îndemână care are numeroase aplicații, cum ar fi securitate și supraveghere, imagistica medicală, realitate augmentată, controlul traficului, editare și comunicare video și interacțiune om-calculator.

Acest sistem folosește un algoritm de învățare profundă pentru a analiza cadre video secvențiale, după care urmărește mișcarea obiectelor țintă între cadre. Cele două componente de bază ale acestui sistem de urmărire vizuală sunt:

• Reprezentarea și localizarea țintei
• Filtrare și asociere de date

3. Sistem de detectare a feței

Aceasta este una dintre ideile excelente de proiecte de învățare profundă pentru începători. Odată cu progresul învățării profunde, tehnologia de recunoaștere facială a avansat, de asemenea, enorm. Tehnologia de recunoaștere a feței este un subset al Detectării obiectelor care se concentrează pe observarea instanței obiectelor semantice. Este conceput pentru a urmări și vizualiza fețele umane în imagini digitale.

În acest proiect de deep learning, veți învăța cum să efectuați recunoașterea feței umane în timp real. Trebuie să dezvoltați modelul în Python și OpenCV.

Idei de proiecte de învățare profundă: nivel intermediar

4. Sistem de recunoaștere a cifrelor

După cum sugerează și numele, acest proiect implică dezvoltarea unui sistem de recunoaștere a cifrelor care poate clasifica cifrele pe baza principiilor stabilite. Aici, veți folosi setul de date MNIST care conține imagini (dimensiune 28 X 28).

Acest proiect își propune să creeze un sistem de recunoaștere care să poată clasifica cifrele de la 0 la 9 folosind o combinație de rețea superficială și rețea neuronală profundă și prin implementarea regresiei logistice. Regresia Softmax sau Regresia Logistică Multinomială este alegerea ideală pentru acest proiect. Deoarece această tehnică este o generalizare a regresiei logistice, este aptă pentru clasificarea multiclasă, presupunând că toate clasele se exclud reciproc).

5. Chatbot

În acest proiect, veți modela un chatbot folosind API-ul IBM Watson. Watson este primul exemplu a ceea ce AI ne poate ajuta să realizăm. Ideea din spatele acestui proiect este de a valorifica abilitățile de învățare profundă ale lui Watson pentru a crea un chatbot care se poate implica cu oamenii la fel ca o altă ființă umană. Chatboții sunt extrem de inteligenți și pot răspunde întrebărilor sau solicitărilor umane în timp real. Acesta este motivul pentru care un număr tot mai mare de companii din toate domeniile adoptă chatboți în infrastructura lor de asistență pentru clienți.

Acest proiect nu este unul foarte provocator. Tot ce aveți nevoie este să aveți Python 2/3 în mașină, un cont Bluemix și, desigur, o conexiune activă la Internet! Dacă doriți să o măriți, puteți vizita depozitul Github și puteți îmbunătăți funcțiile chatbot-ului dvs., incluzând un tablou de bord animat al mașinii.

Citește: Cum să faci chatbot în Python?

6. Sistem de clasificare a genurilor muzicale

Aceasta este una dintre ideile interesante de proiecte de învățare profundă. Acesta este un proiect excelent pentru a vă hrăni și a vă îmbunătăți abilitățile de învățare profundă. Veți crea un model de învățare profundă care utilizează rețele neuronale pentru a clasifica genul de muzică automat. Pentru acest proiect, veți folosi un set de date FMA ( Free Music Archive ). FMA este o bibliotecă interactivă care cuprinde descărcări audio legale și de înaltă calitate. Este un set de date open-source și ușor accesibil, care este excelent pentru o serie de sarcini MIR, inclusiv răsfoirea și organizarea unor colecții de muzică vaste.

Cu toate acestea, rețineți că înainte de a putea utiliza modelul pentru a clasifica fișierele audio după gen, va trebui să extrageți informațiile relevante din mostrele audio (cum ar fi spectrograme, MFCC etc.).

7. Sistem de detectare a somnolenței

Somnolența șoferilor este unul dintre principalele cauze ale accidentelor rutiere. Este firesc ca șoferii care frecventează trasee lungi să moștenească când se află în spatele volanului. Chiar și stresul și lipsa somnului pot determina șoferii să se simtă somnolent în timpul conducerii. Acest proiect își propune să prevină și să reducă astfel de accidente prin crearea unui agent de detectare a somnolenței.

Aici, veți folosi Python, OpenCV și Keras pentru a construi un sistem care poate detecta ochii închiși ai șoferilor și îi poate avertiza dacă adorm vreodată în timpul conducerii. Chiar dacă ochii șoferului sunt închiși pentru câteva secunde, acest sistem îl va informa imediat pe șofer, prevenind astfel accidente rutiere groaznice. OpenCV va monitoriza și colecta imaginile șoferului prin intermediul unei camere web și le va introduce în modelul de învățare profundă care va clasifica ochii șoferului drept „deschiși” sau „închiși”.

8. Generator de legendă

Aceasta este una dintre cele mai populare idei de proiecte de învățare profundă. Acesta este un proiect de învățare profundă bazat pe Python, care folosește rețelele neuronale convoluționale și LTSM (un tip de rețea neuronală recurentă) pentru a construi un model de învățare profundă care poate genera subtitrări pentru o imagine.

Un generator de subtitrări de imagine combină atât viziunea computerizată, cât și tehnicile de procesare a limbajului natural pentru a analiza și identifica contextul unei imagini și a le descrie în consecință în limbile umane naturale (de exemplu, engleză, spaniolă, daneză etc.). Acest proiect vă va consolida cunoștințele despre CNN și LSTM și veți învăța cum să le implementați în aplicații din lumea reală ca aceasta.

9. Colorarea fotografiilor vechi alb-negru

Pentru mult timp, colorarea automată a imaginilor alb-negru a fost un subiect fierbinte de explorare în domeniul viziunii computerizate și al învățării profunde. Un studiu recent a afirmat că, dacă antrenăm o rețea neuronală folosind un set de date voluminos și bogat, am putea crea un model de învățare profundă care poate halucina culori într-o fotografie alb-negru.

În acest proiect de colorare a imaginii, veți folosi arhitectura Python și OpenCV DNN (este antrenat pe setul de date ImageNet). Scopul este de a crea o reproducere colorată a imaginilor în tonuri de gri. În acest scop, veți folosi un model Caffe pre-antrenat , un fișier prototxt și un fișier NumPy.

Idei de proiecte de învățare profundă – Nivel avansat

10. Detector

Detectron este un sistem software Facebook AI Research (FAIR) conceput pentru a executa și rula algoritmi de ultimă generație de detectare a obiectelor. Scris în Python, acest proiect Deep Learning se bazează pe cadrul de deep learning Caffe2.

Detectron a fost baza pentru multe proiecte de cercetare minunate, inclusiv Feature Pyramid Networks for Object Detection ; Mască R-CNN ; Detectarea și recunoașterea interacțiunilor om-obiect ; Pierderea focală pentru detectarea obiectelor dense ; Rețele neuronale non-locale și învățarea să segmenteze fiecare lucru , pentru a numi câteva.

Detectron oferă o bază de cod de înaltă calitate și de înaltă performanță pentru cercetarea de detectare a obiectelor. Include peste 50 de modele pre-instruite și este extrem de flexibil - sprijină implementarea și evaluarea rapidă a cercetării noi.

11. WaveGlow

Aceasta este una dintre ideile interesante de proiecte de învățare profundă. WaveGlow este o rețea generativă bazată pe flux pentru sinteza vorbirii dezvoltată și oferită de NVIDIA. Poate genera vorbire de înaltă calitate din spectograme mel. Acesta combină informațiile obținute de la WaveNet și Glow pentru a facilita o sinteză audio rapidă, eficientă și de înaltă calitate, fără a necesita regresie automată.

WaveGlow poate fi implementat printr-o singură rețea și, de asemenea, antrenat folosind o singură funcție de cost. Scopul este de a optimiza probabilitatea datelor de antrenament, astfel încât procedura de antrenament este gestionabilă și stabilă.

12. OpenCog

Proiectul OpenCog include componentele de bază și o platformă pentru a facilita cercetarea și dezvoltarea IA. Acesta își propune să proiecteze un cadru de inteligență generală artificială (AGI) open-source care poate surprinde cu acuratețe spiritul arhitecturii și dinamicii creierului uman. Botul AI, Sophia este unul dintre cele mai bune exemple de AGI.

OpenCog cuprinde, de asemenea, OpenCog Prime – o arhitectură avansată pentru robot și cogniție virtuală încorporată, care include o gamă largă de componente care interacționează pentru a da naștere inteligenței generale artificiale (AGI) echivalentă cu uman, ca fenomen emergent al sistemului în ansamblu.

13. DeepMimic

DeepMimic este o „învățare profundă de întărire profundă, ghidată de exemplu, a abilităților de caracter bazate pe fizică”. Cu alte cuvinte, este o rețea neuronală antrenată prin valorificarea învățării de întărire pentru a reproduce mișcările captate prin mișcare prin intermediul unui umanoid simulat sau al oricărui alt agent fizic.

Funcționarea DeepMimic este destul de simplă. În primul rând, trebuie să configurați o simulare a obiectului pe care doriți să îl animați (puteți surprinde pe cineva care face mișcări specifice și să încercați să imiteți asta). Acum, utilizați datele de captare a mișcării pentru a antrena o rețea neuronală prin învățare prin consolidare. Intrarea aici este configurația brațelor și picioarelor la diferite momente de timp, în timp ce recompensa este diferența dintre lucrul real și simulare la anumite momente de timp.

14. IBM Watson

Unul dintre cele mai excelente exemple de Machine Learning și Deep Learning este IBM Watson. Cel mai important aspect al IBM Watson este că permite oamenilor de știință în date și inginerilor/dezvoltatorilor ML să colaboreze pe o platformă integrată pentru a îmbunătăți și automatiza ciclul de viață AI. Watson poate simplifica, accelera și gestiona implementările AI, permițând astfel companiilor să valorifice potențialul atât ML, cât și Deep Learning pentru a crește valoarea afacerii.

IBM Watson este integrat cu Watson Studio pentru a permite echipelor interfuncționale să implementeze, să monitorizeze și să optimizeze modelele ML/Deep Learning rapid și eficient. Poate genera automat API-uri pentru a-ți ajuta dezvoltatorii să încorporeze cu ușurință AI în aplicațiile lor. În plus, vine cu tablouri de bord intuitive care fac ca echipele să poată gestiona fără probleme modelele în producție.

15. Google Brain

Aceasta este una dintre ideile excelente de proiecte de învățare profundă. Proiectul Google Brain este o cercetare Deep Learning AI care a început în 2011 la Google. Echipa Google Brain condusă de Google Fellow Jeff Dean, Google Researcher Greg Corrado și profesorul de la Universitatea Stanford Andrew Ng și-a propus să scoată Deep Learning și Machine Learning din limitele laboratorului în lumea reală. Ei au proiectat una dintre cele mai mari rețele neuronale pentru ML – ea cuprindea 16.000 de procesoare de computer conectate între ele.

Pentru a testa capacitățile unei rețele neuronale de această dimensiune masivă, echipa Google Brain a alimentat rețeaua cu miniaturi aleatorii ale imaginilor cu pisici provenite din 10 milioane de videoclipuri YouTube. Cu toate acestea, problema este că nu au antrenat sistemul să recunoască cum arată o pisică. Dar sistemul inteligent i-a uimit pe toată lumea – a învățat singur cum să identifice pisicile și a continuat să adună trăsăturile unei pisici pentru a completa imaginea unei pisici!

Proiectul Google Brain a demonstrat cu succes că rețelele neuronale bazate pe software pot imita funcționarea creierului uman, în care fiecare neuron este antrenat să detecteze anumite obiecte. Cum ne transformă algoritmii de învățare profundă viața de zi cu zi

16. 12 Algoritmul Sigma de detectare a cancerului pulmonar

12 Sigma a dezvoltat un algoritm AI care poate reduce erorile de diagnostic asociate cu cancerul pulmonar în stadiile sale incipiente și poate detecta semnele de cancer pulmonar mult mai rapid decât abordările tradiționale.

Potrivit lui Xin Zhong, co-fondatorul și CEO al Sigma Technologies, practicile convenționale de detectare a cancerului necesită timp pentru a detecta cancerul pulmonar. Cu toate acestea, sistemul de algoritm AI al 12 Sigma poate reduce timpul de diagnosticare, ceea ce duce la o rată mai bună de supraviețuire a pacienților cu cancer pulmonar.

În general, medicii diagnostichează cancerul pulmonar examinând cu atenție imaginile CT pentru a verifica dacă există noduli mici și a-i clasifica ca benign sau malign. Poate dura peste zece minute pentru ca medicii să inspecteze vizual imaginile CT ale pacientului pentru noduli, plus timp suplimentar pentru clasificarea nodulilor ca benign sau malign.

Inutil să spun că rămâne întotdeauna o mare posibilitate de erori umane. 12 Sigma susține că algoritmul său AI poate inspecta imaginile CT și poate clasifica nodulii în decurs de două minute .

Concluzie

Acestea sunt doar câteva dintre aplicațiile din lumea reală ale Deep Learning făcute până acum. Tehnologia este încă foarte tânără – se dezvoltă pe măsură ce vorbim. Deep Learning deține posibilități imense de a da naștere inovațiilor de pionierat care pot ajuta omenirea să abordeze unele dintre provocările fundamentale ale lumii reale .

Consultați Programul de certificare avansată în Machine Learning și Cloud cu IIT Madras, cea mai bună școală de inginerie din țară pentru a crea un program care vă învață nu numai învățarea automată, ci și implementarea eficientă a acestuia folosind infrastructura cloud. Scopul nostru cu acest program este de a deschide ușile celui mai selectiv institut din țară și de a oferi cursanților acces la facultăți și resurse uimitoare pentru a stăpâni o abilitate care este în creștere și în creștere.