13 интересных идей и тем для проектов нейронных сетей для начинающих [2022]

Нейронные сети стремятся распознавать основные отношения в наборах данных с помощью процесса, который имитирует работу человеческого мозга. Такие системы могут научиться выполнять задачи без программирования с точными правилами. Вы можете реализовать различные проекты нейронных сетей, чтобы понять все о сетевых архитектурах и о том, как они работают. Читайте дальше, чтобы ознакомиться с некоторыми захватывающими приложениями!

Изучите курсы по машинному обучению в лучших университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутые программы сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Основы нейронных сетей

Прежде чем мы начнем со списка идей проекта нейронной сети , давайте сначала пересмотрим основы.

• Нейронная сеть — это набор алгоритмов, обрабатывающих сложные данные.
• Он может адаптироваться к изменению ввода.
• Он может генерировать наилучшие возможные результаты, не требуя от вас изменения выходных критериев.
• Ученые-компьютерщики используют нейронные сети для распознавания закономерностей и решения разнообразных задач.
• Это пример машинного обучения.
• Фраза «глубокое обучение» используется для сложных нейронных сетей.

Сегодня нейронные сети применяются для широкого круга бизнес-функций, таких как исследование клиентов, прогнозирование продаж, проверка данных, управление рисками и т. д. И применение практического подхода к обучению дает много преимуществ, если вы хотите продолжить карьеру в глубокой сфере. учусь. Итак, давайте погрузимся в темы один за другим. Узнайте больше о приложениях нейронных сетей.

Нейросетевые проекты

1. Автоэнкодеры на основе нейронных сетей

Автоэнкодеры — простейшие из архитектур глубокого обучения. Это особый тип нейронных сетей с прямой связью, в которых входные данные сначала сжимаются в низкоразмерный код. Затем выходные данные восстанавливаются из компактного представления кода или сводки. Поэтому внутри автоэнкодеров встроены три компонента — кодировщик, код и декодер. В следующем разделе мы кратко описали, как работает архитектура.

• Вход проходит через кодировщик для создания кода.
• Декодер (зеркальное отражение структуры кодировщика) обрабатывает вывод, используя код.
• Генерируется вывод, который идентичен вводу.

Из приведенных выше шагов вы увидите, что автоэнкодер представляет собой алгоритм уменьшения размерности или сжатия. Чтобы начать процесс разработки, вам понадобится метод кодирования, метод декодирования и функция потерь. Двоичная кросс-энтропия и среднеквадратическая ошибка — два лучших варианта для функции потерь. И для обучения автоэнкодеров вы можете следовать той же процедуре, что и искусственные нейронные сети, с помощью обратного распространения. Теперь давайте обсудим приложения этих сетей.

Вы можете создать инструмент распознавания рукописного ввода, используя набор данных MNIST в качестве входных данных. MNIST — это управляемый, удобный для начинающих источник данных, который можно использовать для создания изображений рукописных чисел. Поскольку эти изображения зашумлены, им нужен фильтр для удаления шума, чтобы классифицировать и правильно читать цифры. И автоэнкодеры могут изучить эту функцию удаления шума для конкретного набора данных. Вы можете сами попробовать этот проект, загрузив свободно доступный код из онлайн-репозиториев.

2. Модель сверточной нейронной сети

Сверточные нейронные сети или CNN обычно применяются для анализа визуальных образов. Эту архитектуру можно использовать для разных целей, например, для обработки изображений в беспилотных автомобилях.

Приложения для автономного вождения используют эту модель для взаимодействия с транспортным средством, где CNN получают обратную связь изображения и передают ее вместе с серией выходных решений (повернуть направо/налево, остановиться/ехать и т. д.). Затем алгоритмы обучения с подкреплением обрабатывают эти решения для вождения. Вот как вы можете начать создавать полноценное приложение самостоятельно:

• Возьмите учебник по MNIST или CIFAR-10.
• Познакомьтесь с моделями классификации бинарных изображений.
• Подключи и работай с открытым кодом в блокноте Jupyter.

При таком подходе вы можете научиться импортировать пользовательские наборы данных и экспериментировать с реализацией для достижения желаемой производительности. Вы можете попробовать увеличить количество эпох, поиграть с изображениями, добавить больше слоев и т. д. Кроме того, вы можете погрузиться в некоторые алгоритмы обнаружения объектов, такие как SSD, YOLO, Fast R-CNN и т. д. Распознавание лиц в функции iPhone FaceID — это из наиболее распространенных примеров этой модели.

После того, как вы освежите свои концепции, попробуйте свои силы в создании системы классификации дорожных знаков для беспилотного автомобиля с использованием CNN и библиотеки Keras. Вы можете изучить набор данных GTSRB для этого проекта. Узнайте больше о сверточных нейронных сетях.

3. Модель рекуррентной нейронной сети

В отличие от сетей с прямой связью рекуррентные нейронные сети или рекуррентные нейронные сети могут работать с последовательностями переменной длины. Модели последовательности, такие как RNN, имеют несколько применений, начиная от чат-ботов, анализа текста, обработки видео и заканчивая прогнозированием цен.

Если вы только начинаете, вы должны сначала получить базовое представление о шлюзе LSTN с RNN на уровне символов. Например, вы можете попытаться загрузить наборы данных о ценах на акции. Вы можете научить RNN предсказывать, что будет дальше, обрабатывая последовательности реальных данных одну за другой. Мы объяснили этот процесс ниже:

• Предположим, что прогнозы являются вероятностными.
• Итерации выборки происходят в выходном распределении сети.
• Образец подается в качестве входных данных на следующем этапе.
• Обученная сеть генерирует новые последовательности.

На этом мы рассмотрели основные типы нейронных сетей и их приложения. Давайте теперь рассмотрим некоторые более конкретные идеи проекта нейронной сети .

4. Криптографические приложения с использованием искусственных нейронных сетей

Криптография связана с обеспечением безопасности вычислений и предотвращением утечки данных в электронных коммуникациях. Вы можете реализовать проект в этой области, используя различные архитектуры нейронных сетей и алгоритмы обучения.

Предположим, целью вашего исследования является изучение использования искусственных нейронных сетей в криптографии. Для реализации можно использовать простую рекуррентную структуру вроде сети Джордана, обученную алгоритмом обратного распространения. Вы получите последовательную машину с конечным состоянием, которая будет использоваться для процессов шифрования и дешифрования. Кроме того, хаотические нейронные сети могут составлять неотъемлемую часть криптографического алгоритма в таких системах.

5. Система кредитного скоринга

Неплательщики по кредитам могут вызвать огромные убытки для банков и финансовых учреждений. Поэтому им приходится выделять значительные ресурсы на оценку кредитных рисков и классификацию заявок. В таком сценарии нейронные сети могут стать отличной альтернативой традиционным статистическим моделям.

Они предлагают лучшую предсказательную способность и более точные результаты классификации, чем такие методы, как логистическая регрессия и дискриминантный анализ. Итак, подумайте о том, чтобы взяться за проект, чтобы доказать то же самое. Вы можете разработать систему кредитного скоринга на основе искусственных нейронных сетей и сделать выводы для своего исследования, выполнив следующие шаги:

• Извлеките реальный набор данных кредитной карты для анализа.
• Определите структуру нейронных сетей для использования, например, смесь экспертов или радиальную базисную функцию.
• Задайте веса, чтобы минимизировать общие ошибки.
• Объясните свою технику или теорию оптимизации.
• Сравните предлагаемую вами систему поддержки принятия решений с другими приложениями кредитного скоринга.

6. Веб-среда обучения

Если вы хотите узнать, как создать продвинутую систему веб-обучения с использованием современного Интернета и технологий разработки, обратитесь к проекту под названием Socratenon. Это даст вам представление о том, как онлайн-обучение может выйти за рамки традиционных решений, таких как виртуальные учебники. Пакет проекта был завершен, и его методы были протестированы на предмет их превосходства над другими решениями, доступными в открытой литературе.

Socratenon демонстрирует, как можно улучшить существующую учебную среду с помощью сложных инструментов, таких как:

• Моделирование пользователей для персонализации контента для пользователей
• Интеллектуальные агенты для лучшей помощи и поиска
• Интеллектуальная серверная часть с использованием нейронных сетей и рассуждений на основе прецедентов

7. Система безопасности автомобиля с использованием распознавания лиц

Для этого проекта вы можете обратиться к SmartEye, решению, разработанному Альфредом Ритикосом из Universiti Teknologi Malaysia . Он охватывает несколько методов, от распознавания лиц до оптики и разработки интеллектуального программного обеспечения.

За прошедшие годы в системах безопасности появилось множество инновационных продуктов, облегчающих идентификацию, проверку и аутентификацию людей. И SmartEye пытается концептуализировать эти процессы путем моделирования. Кроме того, он экспериментирует с существующими технологиями распознавания лиц, комбинируя многоуровневую вейвлетную декомпозицию и нейронные сети.

8. Автоматическая генерация музыки

Благодаря глубокому обучению можно создавать настоящую музыку, не зная, как играть на каких-либо инструментах. Вы можете создать автоматический генератор музыки, используя данные файла MIDI и создав модель LSTM для создания новых композиций.

MuseNet от OpenAI служит подходящим примером для такого типа проектов. MuseNet — это глубокая нейронная сеть, запрограммированная на изучение обнаруженных паттернов гармонии, стиля и ритма и прогнозирование следующих токенов для создания музыкальных композиций. Он может воспроизводить четырехминутные пьесы с десятью различными инструментами и сочетать такие формы, как кантри и рок.

Узнать больше: Введение в глубокое обучение и нейронные сети

9. Применение для обнаружения рака

Реализации нейронных сетей могут повысить эффективность медицинской диагностики, особенно в области обнаружения рака. Поскольку раковые клетки отличаются от здоровых клеток, болезнь можно обнаружить с помощью гистологических изображений. Например, многоуровневая архитектура нейронной сети позволяет классифицировать ткани молочной железы на злокачественные и доброкачественные. Вы можете попрактиковаться в создании этого классификатора рака молочной железы, используя набор данных IDC от Kaggle, который доступен в открытом доступе.

10. Резюме текста

Автоматическое суммирование текста включает в себя сжатие фрагмента текста в более короткую версию. В этом проекте вы будете применять глубокие нейронные сети, используя обработку естественного языка. Ручной процесс написания резюме является трудоемким и затратным по времени. Таким образом, автоматические составители текстов приобрели огромное значение в области академических исследований.

11. Интеллектуальный чат-бот

Современные предприятия используют чат-ботов для обработки рутинных запросов и улучшения обслуживания клиентов. Некоторые из этих ботов также могут определять контекст запросов и затем отвечать соответствующими ответами. Итак, есть несколько способов реализовать систему чат-ботов.

Вы можете реализовать проект поисковых чат-ботов, используя NLTK и Keras. Или вы можете использовать генеративные модели, основанные на глубоких нейронных сетях и не требующие предопределенных ответов.

Читайте: Как сделать чат-бота на Python?

12. Проект оценки позы человека

Этот проект будет включать в себя обнаружение человеческого тела на изображении, а затем оценку его ключевых точек, таких как глаза, голова, шея, колени, локти и т. д. Это та же технология, которую Snapchat и Instagram используют для установки фильтров лица на человеке. Вы можете использовать набор данных MPII Human Pose для создания своей версии.

13. Проект распознавания человеческой деятельности

Вы также можете реализовать модель на основе нейронной сети для обнаружения действий человека — например, сидение на стуле, падение, поднятие чего-либо, открытие или закрытие двери и т. д. Это проект классификации видео, который будет включать объединение ряда изображений и классификации действий. Вы можете использовать базу данных видеоклипов с метками, например 20BN-something-something.

Нейронные сети и глубокое обучение внесли значительные изменения в мир искусственного интеллекта. Сегодня эти методы проникли в широкий спектр отраслей, от медицины и биомедицинских систем до банковского дела и финансов, маркетинга и розничной торговли.

Заключение

Рынок труда будущего, вероятно, будет отдавать предпочтение людям, прошедшим обучение машинному обучению, а также адекватным методологическим навыкам. Итак, улучшите свои предметные знания и практические возможности с помощью этих проектов нейронных сетей, чтобы получить конкурентное преимущество!

Если вы заинтересованы в получении сертификата машинного обучения , ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, 5+ практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.