13 idei și subiecte interesante pentru proiecte de rețea neuronală pentru începători [2022]

Rețelele neuronale urmăresc să recunoască relațiile de bază în seturile de date printr-un proces care imită funcționarea creierului uman. Astfel de sisteme pot învăța să îndeplinească sarcini fără a fi programate cu reguli precise. Puteți implementa diferite proiecte de rețele neuronale pentru a înțelege totul despre arhitecturile de rețea și cum funcționează acestea. Citiți mai departe pentru a vă familiariza cu câteva aplicații interesante!

Învățați cursuri de învățare automată de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Fundamentele rețelelor neuronale

Înainte de a începe cu lista noastră de idei de proiecte de rețele neuronale , mai întâi să revizuim elementele de bază.

• O rețea neuronală este o serie de algoritmi care procesează date complexe
• Se poate adapta la intrarea în schimbare.
• Poate genera cele mai bune rezultate posibile fără a fi necesar să reproiectați criteriile de ieșire.
• Informaticii folosesc rețelele neuronale pentru a recunoaște tipare și pentru a rezolva diverse probleme.
• Este un exemplu de învățare automată.
• Expresia „învățare profundă” este folosită pentru rețele neuronale complexe.

Astăzi, rețelele neuronale sunt aplicate unei game largi de funcții de afaceri, cum ar fi cercetarea clienților, prognoza vânzărilor, validarea datelor, managementul riscului etc. Și adoptarea unei abordări de formare practică aduce multe avantaje dacă doriți să urmați o carieră profundă. învăţare. Deci, haideți să ne aprofundăm în subiecte unul câte unul. Aflați mai multe despre aplicațiile rețelelor neuronale.

Proiecte de rețele neuronale

1. Autoencodere bazate pe rețele neuronale

Autoencoderele sunt cele mai simple dintre arhitecturile de deep learning. Sunt un tip specific de rețele neuronale feedforward în care intrarea este mai întâi comprimată într-un cod de dimensiuni inferioare. Apoi, rezultatul este reconstruit din reprezentarea codului compact sau rezumatul. Prin urmare, autoencoderele au trei componente construite în interiorul lor - encoder, cod și decodor. În secțiunea următoare, am rezumat modul în care funcționează arhitectura.

• Intrarea trece prin codificator pentru a produce codul.
• Decodorul (imaginea în oglindă a structurii codificatorului) procesează ieșirea folosind codul.
• Se generează o ieșire, care este identică cu intrarea.

Din pașii de mai sus, veți observa că un autoencoder este un algoritm de reducere a dimensionalității sau de compresie. Pentru a începe procesul de dezvoltare, veți avea nevoie de o metodă de codificare, o metodă de decodare și o funcție de pierdere. Entropia încrucișată binară și eroarea medie pătratică sunt cele două opțiuni de top pentru funcția de pierdere. Și pentru a antrena codificatoarele automate, puteți urma aceeași procedură ca și rețelele neuronale artificiale prin back-propagation. Acum, să discutăm despre aplicațiile acestor rețele.

Puteți crea un instrument de recunoaștere a scrisului de mână folosind setul de date MNIST ca intrare. MNIST este o sursă de date gestionabilă, prietenoasă pentru începători, care poate fi utilizată pentru a genera imagini cu numere scrise de mână. Deoarece aceste imagini sunt zgomotoase, au nevoie de un filtru de eliminare a zgomotului pentru a clasifica și a citi corect cifrele. Și codificatoarele automate pot învăța această funcție de eliminare a zgomotului pentru un anumit set de date. Puteți încerca singur acest proiect, descărcând cod disponibil gratuit din depozitele online.

2. Modelul rețelei neuronale convoluționale

Rețelele neuronale convoluționale sau CNN-urile sunt de obicei aplicate pentru a analiza imaginile vizuale. Această arhitectură poate fi utilizată în diferite scopuri, cum ar fi pentru procesarea imaginilor în mașinile cu conducere autonomă.

Aplicațiile de conducere autonomă folosesc acest model pentru a interacționa cu vehiculul, unde CNN-urile primesc feedback de imagine și îl transmit unei serii de decizii de ieșire (virați la dreapta/stânga, opriți/conduceți etc.). Apoi, algoritmii de învățare prin consolidare procesează aceste decizii pentru conducere. Iată cum puteți începe să construiți o aplicație cu drepturi depline pe cont propriu:

• Luați un tutorial despre MNIST sau CIFAR-10.
• Familiarizați-vă cu modelele de clasificare a imaginilor binare.
• Conectați-vă și jucați cu codul deschis din notebook-ul dvs. Jupyter.

Cu această abordare, puteți învăța cum să importați seturi de date personalizate și să experimentați cu implementarea pentru a obține performanța dorită. Puteți încerca să creșteți numărul de epoci, să vă jucați cu imagini, să adăugați mai multe straturi etc. În plus, vă puteți scufunda în niște algoritmi de detectare a obiectelor precum SSD, YOLO, Fast R-CNN etc. Recunoașterea facială în caracteristica FaceID a iPhone-ului este una. dintre cele mai comune exemple ale acestui model.

Odată ce v-ați perfecționat conceptele, încercați să construiți un sistem de clasificare a semnelor de circulație pentru o mașină cu conducere autonomă folosind CNN și biblioteca Keras. Puteți explora setul de date GTSRB pentru acest proiect. Aflați mai multe despre rețelele neuronale convoluționale.

3. Modelul rețelei neuronale recurente

Spre deosebire de rețelele feedforward, rețelele neuronale recurente sau RNN-urile pot face față secvențelor de lungimi variabile. Modelele de secvență precum RNN au mai multe aplicații, de la chatbot, text mining, procesare video, până la predicții de preț.

Dacă tocmai ați început, ar trebui mai întâi să obțineți o înțelegere fundamentală a porții LSTN cu un RNN la nivel de caractere. De exemplu, puteți încerca să încărcați seturi de date privind prețul acțiunilor. Puteți antrena RNN-urile să prezică ce urmează prin procesarea secvențelor de date reale una câte una. Am explicat mai jos acest proces:

• Să presupunem că predicțiile sunt probabiliste.
• Iterațiile de eșantionare au loc în distribuția de ieșire a rețelei.
• Proba este alimentată ca intrare în pasul următor.
• Rețeaua antrenată generează secvențe noi.

Cu aceasta, am acoperit principalele tipuri de rețele neuronale și aplicațiile acestora. Să ne uităm acum la câteva idei de proiecte de rețele neuronale mai specifice .

4. Aplicații criptografice folosind rețele neuronale artificiale

Criptografia este preocupată de menținerea securității computaționale și de evitarea scurgerilor de date în comunicațiile electronice. Puteți implementa un proiect în acest domeniu folosind diferite arhitecturi de rețele neuronale și algoritmi de antrenament.

Să presupunem că obiectivul studiului dumneavoastră este de a investiga utilizarea rețelelor neuronale artificiale în criptografie. Pentru implementare, puteți utiliza o structură recurentă simplă precum rețeaua Jordan, antrenată de algoritmul de back-propagation. Veți obține o mașină secvențială cu stări finite, care va fi folosită pentru procesele de criptare și decriptare. În plus, rețelele neuronale haotice pot forma o parte integrantă a algoritmului criptografic în astfel de sisteme.

5. Sistem de notare a creditelor

Debitorii de credit pot stimula pierderi enorme pentru bănci și instituții financiare. Prin urmare, ei trebuie să dedice resurse semnificative pentru evaluarea riscurilor de credit și clasificarea cererilor. Într-un astfel de scenariu, rețelele neuronale pot oferi o alternativă excelentă la modelele statistice tradiționale.

Ele oferă o capacitate de predicție mai bună și rezultate de clasificare mai precise decât tehnici precum regresia logistică și analiza discriminantă. Deci, luați în considerare începerea unui proiect pentru a demonstra același lucru. Puteți proiecta un sistem de notare a creditelor bazat pe rețele neuronale artificiale și puteți trage o concluzie pentru studiul dvs. din următorii pași:

• Extrageți un set de date de card de credit din lumea reală pentru analiză.
• Determinați structura rețelelor neuronale pentru utilizare, cum ar fi amestecul de experți sau funcția de bază radială.
• Specificați ponderi pentru a minimiza erorile totale.
• Explicați-vă tehnica sau teoria de optimizare.
• Comparați sistemul de sprijinire a deciziilor propus cu alte aplicații de evaluare a creditelor.

6. Mediu de instruire bazat pe web

Dacă doriți să învățați cum să creați un sistem de educație web avansat folosind internetul modern și tehnologiile de dezvoltare, consultați proiectul numit Socratenon. Vă va oferi o privire asupra modului în care formarea bazată pe web poate depăși soluțiile tradiționale, cum ar fi manualele virtuale. Pachetul proiectului a fost finalizat, iar tehnicile sale au fost testate pentru superioritatea lor față de alte soluții disponibile din literatura de specialitate.

Socrantenon demonstrează modul în care mediile de învățare existente pot fi îmbunătățite folosind instrumente sofisticate, cum ar fi:

• Modelarea utilizatorilor pentru a personaliza conținutul pentru utilizatori
• Agenți inteligenți pentru a oferi asistență și căutare mai bune
• Un back-end inteligent care folosește rețele neuronale și raționament bazat pe cazuri

7. Sistem de securitate al vehiculului folosind recunoașterea facială

Pentru acest proiect, vă puteți referi la SmartEye, o soluție dezvoltată de Alfred Ritikos la Universiti Teknologi Malaysia . Acesta acoperă mai multe tehnici, de la recunoașterea facială la optică și dezvoltarea de software inteligent.

De-a lungul anilor, sistemele de securitate au ajuns să beneficieze de multe produse inovatoare care facilitează identificarea, verificarea și autentificarea persoanelor. Și SmartEye încearcă să conceptualizeze aceste procese prin simulare. De asemenea, experimentează cu tehnologiile existente de recunoaștere facială combinând descompunerea wavelet pe mai multe niveluri și rețelele neuronale.

8. Generare automată de muzică

Cu învățare profundă, este posibil să faci muzică adevărată fără să știi să cânți la vreun instrument. Puteți crea un generator automat de muzică utilizând datele fișierelor MIDI și construind un model LSTM pentru a genera noi compoziții.

MuseNet de la OpenAI servește drept exemplu potrivit pentru acest tip de proiect. MuseNet este o rețea neuronală profundă programată pentru a învăța din modelele descoperite de armonie, stil și ritm și pentru a prezice următoarele simboluri pentru a genera compoziții muzicale. Poate produce piese de patru minute cu zece instrumente diferite și poate combina forme precum muzica country și muzica rock.

Aflați mai multe: Introducere în Deep Learning și rețele neuronale

9. Cerere pentru depistarea cancerului

Implementările rețelelor neuronale au potențialul de a introduce eficiență în diagnosticul medical, și în special în domeniul detectării cancerului. Deoarece celulele canceroase sunt diferite de celulele sănătoase, este posibil să se detecteze boala folosind imagini histologice. De exemplu, o arhitectură a rețelei neuronale cu mai multe niveluri vă permite să clasificați țesutul mamar în malign și benign. Puteți exersa construirea acestui clasificator de cancer de sân folosind un set de date IDC de la Kaggle, care este disponibil în domeniul public.

10. Rezumat text

Rezumarea automată a textului implică condensarea unei porțiuni de text într-o versiune mai scurtă. Pentru acest proiect, veți aplica rețele neuronale profunde folosind procesarea limbajului natural. Procesul manual de scriere a rezumatelor este atât laborios, cât și costisitor de timp. Deci, rezumatoarele automate de text au câștigat o importanță imensă în domeniul cercetării academice.

11. Chatbot inteligent

Companiile moderne folosesc chatbot-uri pentru a se ocupa de solicitările de rutină și pentru a îmbunătăți serviciile pentru clienți. Unii dintre acești roboți pot identifica, de asemenea, contextul interogărilor și apoi pot răspunde cu răspunsuri relevante. Deci, există mai multe moduri de a implementa un sistem chatbot.

Puteți implementa un proiect pe chatbot-uri bazate pe recuperare folosind NLTK și Keras. Sau puteți alege modele generative care se bazează pe rețele neuronale profunde și nu necesită răspunsuri predefinite.

Citește: Cum să faci chatbot în Python?

12. Proiect de estimare a pozitiei umane

Acest proiect va cuprinde detectarea corpului uman într-o imagine și apoi estimarea punctelor cheie ale acestuia, cum ar fi ochii, capul, gâtul, genunchii, coatele etc. Este aceeași tehnologie pe care Snapchat și Instagram o folosesc pentru a fixa filtrele faciale pe o persoană. Puteți utiliza setul de date MPII Human Pose pentru a vă crea versiunea.

13. Proiect de recunoaștere a activității umane

De asemenea, puteți implementa un model bazat pe rețele neuronale pentru a detecta activitățile umane – de exemplu, așezarea pe un scaun, căderea, ridicarea ceva, deschiderea sau închiderea unei uși etc. Acesta este un proiect de clasificare video, care va include combinarea unei serii. de imagini şi clasificarea acţiunii. Puteți utiliza o bază de date de videoclipuri etichetate, cum ar fi 20BN-ceva-ceva.

Rețelele neuronale și învățarea profundă au adus transformări semnificative în lumea inteligenței artificiale. Astăzi, aceste metode au pătruns într-o gamă largă de industrii, de la medicină și sisteme biomedicale la bancar și finanțe la marketing și retail.

Concluzie

Piața muncii din viitor va prefera probabil persoanele cu pregătire în învățarea automată, împreună cu abilități metodologice adecvate. Așadar, îmbunătățiți cunoștințele legate de subiect și capacitățile practice cu aceste proiecte de rețele neuronale pentru a obține un avantaj competitiv!

Dacă sunteți interesat să obțineți certificarea Machine Learning , consultați Programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în Machine Learning și AI, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.