แนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึกที่น่าตื่นเต้น 16 อันดับแรกสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

แนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึก

แม้ว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใหม่จะก้าวหน้า แต่ขอบเขตของการเรียนรู้เชิงลึกก็ขยายออกไปอย่างทวีคูณ เทคโนโลยีนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเลียนแบบโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งก็คือสมองของมนุษย์ ในขณะที่ต้นกำเนิดของ Deep Learning ย้อนกลับไปในทศวรรษ 1950 มีเพียงความก้าวหน้าและการนำปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้เท่านั้นที่ได้รับความสนใจ ดังนั้น หากคุณเป็นผู้เริ่มต้น ML สิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือทำงานกับ แนวคิดของโครงการการเรียนรู้เชิงลึก

พวกเราที่ upGrad เชื่อมั่นในแนวทางปฏิบัติ เนื่องจากความรู้เชิงทฤษฎีเพียงอย่างเดียวจะไม่ช่วยในสภาพแวดล้อมการทำงานแบบเรียลไทม์ ในบทความนี้ เราจะสำรวจ แนวคิดโครงงานการเรียนรู้เชิงลึก ที่น่าสนใจซึ่งผู้เริ่มต้นสามารถนำไปใช้เพื่อทดสอบความรู้ ในบทความนี้ คุณจะได้พบกับ แนวคิดโครงงานการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม สำหรับผู้เริ่มต้น เพื่อรับประสบการณ์ตรงเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก

ส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง Deep Learning ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมที่จัดเรียงตามลำดับชั้นเพื่อทำงาน ML ที่เฉพาะเจาะจง เครือข่าย Deep Learning ใช้วิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล - พวกเขาเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือไม่มีป้ายกำกับ โครงข่ายประสาทเทียมก็เหมือนกับสมองของมนุษย์ โดยมีโหนดเซลล์ประสาทเชื่อมต่อถึงกันเพื่อสร้างโครงสร้างคล้ายเว็บ

ในขณะที่โมเดลการเรียนรู้แบบดั้งเดิมวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้วิธีการเชิงเส้น ฟังก์ชันลำดับชั้นของระบบ Deep Learning ได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีที่ไม่เป็นเชิงเส้น

สถาปัตยกรรม Deep Learning เช่น Deep Neural Network, Recurrent Neural Network และ Deep Believe Network ได้พบแอปพลิเคชั่นในด้านต่าง ๆ รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ, คอมพิวเตอร์วิทัศน์, ชีวสารสนเทศ, การรู้จำคำพูด, การรู้จำเสียง, การแปลด้วยเครื่อง, การกรองโซเชียลเน็ตเวิร์ก, การออกแบบยา และแม้กระทั่ง โปรแกรมเกมกระดาน เมื่อมีความก้าวหน้าใหม่ๆ ในโดเมนนี้ ML ก็ได้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญ ML และ Deep Learning ออกแบบโครงการ Deep Learning ที่สร้างสรรค์และใช้งานได้จริง ยิ่งคุณพยายามใช้แนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึกมากเท่าไร คุณก็จะได้รับประสบการณ์มากขึ้นเท่านั้น

วันนี้ เราจะมาพูดถึงเจ็ดโครงการการเรียนรู้เชิงลึกที่น่าทึ่ง ที่ช่วยให้เราบรรลุความสำเร็จในระดับใหม่ๆ

ในบทความนี้ เราได้กล่าวถึง แนวคิดโครงการ การเรียนรู้เชิงลึก ยอดนิยม เราเริ่มต้นด้วยโครงการเริ่มต้นซึ่งคุณสามารถแก้ไขได้อย่างง่ายดาย เมื่อคุณทำโปรเจ็กต์ง่ายๆ เหล่านี้เสร็จแล้ว เราขอแนะนำให้คุณกลับไปเรียนรู้แนวคิดเพิ่มเติมสองสามข้อแล้วลองใช้โปรเจ็กต์ระดับกลาง เมื่อคุณรู้สึกมั่นใจ คุณสามารถจัดการกับโครงการขั้นสูงได้ หากคุณต้องการพัฒนาทักษะของคุณในลักษณะเดียวกัน คุณต้องลงมือทำ หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึก เหล่านี้

ต่อไปนี้เป็น แนวคิดของโครงการการเรียนรู้เชิงลึก บางส่วนที่ผู้เริ่มต้นใช้งานได้:

แนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึก: ระดับเริ่มต้น

รายการ แนวคิดโครงงาน การเรียนรู้เชิงลึก สำหรับนักเรียนนี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่เพิ่งเริ่มใช้ ML โดยทั่วไป แนวคิดโครงงานการเรียนรู้เชิงลึก เหล่านี้จะช่วยให้คุณดำเนินการได้จริงทั้งหมดที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในอาชีพการงานของคุณ

นอกจากนี้ หากคุณกำลังมองหา แนวคิดโครงงานการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับปีสุดท้าย รายการนี้จะช่วยคุณได้ ดังนั้น โดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป เรามาเริ่มกันเลยกับ แนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึก ที่จะเสริมสร้างฐานของคุณและช่วยให้คุณปีนขึ้นบันไดได้

1. การจัดประเภทรูปภาพด้วยชุดข้อมูล CIFAR-10

แนวคิดที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการเริ่มทดลองทำโปรเจ็กต์ การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับนักเรียน คือการทำงานเกี่ยวกับการจัดประเภทรูปภาพ CIFAR-10 เป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีภาพสีมากกว่า 60,000 ภาพ (ขนาด 32×32) แบ่งออกเป็นสิบคลาส โดยแต่ละคลาสมีภาพ 6,000 ภาพ ชุดฝึกอบรมมี 50,000 ภาพ ในขณะที่ชุดทดสอบมี 10,000 ภาพ ชุดฝึกจะแบ่งออกเป็น 5 ส่วน โดยแต่ละชุดจะมี 10,000 ภาพเรียงแบบสุ่ม สำหรับชุดทดสอบนั้นจะรวมรูปภาพ 1,000 รูปที่สุ่มเลือกจากแต่ละคลาสจากสิบคลาส

ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะพัฒนาระบบการจำแนกรูปภาพที่สามารถระบุคลาสของอิมเมจอินพุต การจัดประเภทรูปภาพเป็นแอปพลิเคชั่นที่สำคัญในด้านการเรียนรู้เชิงลึก ดังนั้น คุณจะได้รับความรู้เกี่ยวกับแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกที่หลากหลายในขณะที่ทำงานในโครงการนี้

2. ระบบติดตามภาพ

ระบบติดตามด้วยภาพออกแบบมาเพื่อติดตามและค้นหาวัตถุเคลื่อนที่ในกรอบเวลาที่กำหนดผ่านกล้อง เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ซึ่งมีแอปพลิเคชันมากมาย เช่น การรักษาความปลอดภัยและการเฝ้าระวัง ภาพทางการแพทย์ ความเป็นจริงเสริม การควบคุมการจราจร การตัดต่อวิดีโอและการสื่อสาร และการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์

ระบบนี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์เฟรมวิดีโอตามลำดับ หลังจากนั้นจะติดตามการเคลื่อนไหวของวัตถุเป้าหมายระหว่างเฟรม องค์ประกอบหลักสองประการของระบบติดตามด้วยภาพนี้คือ:

• การแสดงเป้าหมายและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น
• การกรองและการเชื่อมโยงข้อมูล

3. ระบบตรวจจับใบหน้า

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงงานการเรียนรู้เชิงลึกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น ด้วยความก้าวหน้าของการเรียนรู้เชิงลึก เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าก็มีความก้าวหน้าอย่างมากเช่นกัน เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าเป็นส่วนย่อยของการตรวจจับวัตถุที่เน้นการสังเกตตัวอย่างของวัตถุที่มีความหมาย ออกแบบมาเพื่อติดตามและแสดงภาพใบหน้ามนุษย์ภายในภาพดิจิทัล

ในโปรเจ็กต์การเรียนรู้เชิงลึกนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีจดจำใบหน้ามนุษย์แบบเรียลไทม์ คุณต้องพัฒนาโมเดลใน Python และ OpenCV

แนวคิดโครงงานการเรียนรู้เชิงลึก: ระดับกลาง

4. ระบบการรู้จำตัวเลข

ตามชื่อที่แนะนำ โปรเจ็กต์นี้เกี่ยวข้องกับการพัฒนาระบบการรู้จำตัวเลขที่สามารถจำแนกตัวเลขตามหลักที่ตั้งไว้ ที่นี่ คุณจะใช้ชุดข้อมูล MNIST ที่มีรูปภาพ (ขนาด 28 X 28)

โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างระบบการรู้จำที่สามารถจำแนกตัวเลขได้ตั้งแต่ 0 ถึง 9 โดยใช้เครือข่ายตื้นและโครงข่ายประสาทในเชิงลึกร่วมกัน และโดยการใช้การถดถอยโลจิสติก Softmax Regression หรือ Multinomial Logistic Regression เป็นตัวเลือกในอุดมคติสำหรับโครงการนี้ เนื่องจากเทคนิคนี้เป็นลักษณะทั่วไปของการถดถอยโลจิสติก มันจึงเหมาะสำหรับการจัดหมวดหมู่แบบหลายคลาส โดยถือว่าคลาสทั้งหมดเป็นแบบแยกจากกัน)

5. แชทบอท

ในโปรเจ็กต์นี้ คุณจะสร้างโมเดลแชทบอทโดยใช้ API ของ IBM Watson วัตสันเป็นตัวอย่างที่สำคัญของสิ่งที่ AI สามารถช่วยให้เราบรรลุผลได้ แนวคิดเบื้องหลังโครงการนี้คือการควบคุมความสามารถในการเรียนรู้เชิงลึกของวัตสันเพื่อสร้างแชทบ็อตที่สามารถมีส่วนร่วมกับมนุษย์ได้เช่นเดียวกับมนุษย์อีกคนหนึ่ง แชทบอทมีความชาญฉลาดอย่างยิ่งและสามารถตอบคำถามหรือคำขอของมนุษย์ได้แบบเรียลไทม์ นี่คือเหตุผลว่าทำไมบริษัทจำนวนมากขึ้นในทุกโดเมนจึงนำแชทบอทมาใช้ในโครงสร้างพื้นฐานการสนับสนุนลูกค้า

โครงการนี้ไม่ใช่โครงการที่ท้าทายมาก สิ่งที่คุณต้องมีก็คือมี Python 2/3 ในเครื่องของคุณ มีบัญชี Bluemix และแน่นอน การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ใช้งานได้! หากคุณต้องการขยายขนาดให้ใหญ่ขึ้น คุณสามารถไป ที่ที่เก็บ Github และปรับปรุงคุณสมบัติของแชทบ็อตโดยรวมแดชบอร์ดรถแบบเคลื่อนไหวได้

อ่าน: จะสร้าง chatbot ใน Python ได้อย่างไร

6. ระบบจำแนกประเภทดนตรี

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึกที่น่าสนใจ นี่เป็นโครงการที่ยอดเยี่ยมในการหล่อเลี้ยงและพัฒนาทักษะการเรียนรู้เชิงลึกของคุณ คุณจะสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจำแนกประเภทของดนตรีโดยอัตโนมัติ สำหรับโปรเจ็กต์นี้ คุณจะใช้ชุดข้อมูล FMA ( Free Music Archive ) FMA เป็นไลบรารีแบบโต้ตอบที่ประกอบด้วยการดาวน์โหลดไฟล์เสียงคุณภาพสูงและถูกกฎหมาย เป็นชุดข้อมูลโอเพนซอร์สและเข้าถึงได้ง่ายซึ่งเหมาะสำหรับโฮสต์ของงาน MIR รวมถึงการเรียกดูและจัดระเบียบคอลเลคชันเพลงจำนวนมาก

อย่างไรก็ตาม โปรดจำไว้ว่า ก่อนที่คุณจะสามารถใช้โมเดลเพื่อจัดประเภทไฟล์เสียงตามประเภท คุณจะต้องแยกข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกจากตัวอย่างเสียง (เช่น spectrograms, MFCC เป็นต้น)

7. ระบบตรวจจับอาการง่วงนอน

อาการง่วงนอนของผู้ขับขี่เป็นหนึ่งในสาเหตุหลักที่อยู่เบื้องหลังอุบัติเหตุบนท้องถนน เป็นเรื่องปกติสำหรับผู้ขับขี่ที่ใช้เส้นทางยาวๆ บ่อยๆ จะงีบหลับเมื่ออยู่หลังพวงมาลัย แม้แต่ความเครียดและการอดนอนก็ทำให้คนขับรู้สึกง่วงขณะขับรถได้ โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อป้องกันและลดอุบัติเหตุดังกล่าวโดยการสร้างระบบตรวจจับอาการง่วงนอน

ที่นี่ คุณจะใช้ Python, OpenCV และ Keras เพื่อสร้างระบบที่สามารถตรวจจับการหลับตาของผู้ขับขี่และเตือนพวกเขาหากพวกเขาเผลอหลับไปขณะขับรถ แม้ว่าตาของคนขับจะปิดอยู่ครู่หนึ่ง แต่ระบบนี้จะแจ้งให้คนขับทราบทันที เพื่อป้องกันอุบัติเหตุร้ายแรงบนท้องถนน OpenCV จะตรวจสอบและรวบรวมภาพของผู้ขับขี่ผ่านทางเว็บแคมและป้อนลงในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่จะจำแนกดวงตาของผู้ขับขี่เป็น 'เปิด' หรือ 'ปิด'

8. เครื่องกำเนิดคำบรรยายภาพ

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึกที่กำลังมาแรง นี่คือโปรเจ็กต์การเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้ Python ซึ่งใช้ประโยชน์จาก Convolutional Neural Networks และ LTSM (ประเภทของ Recurrent Neural Network) เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถสร้างคำบรรยายสำหรับรูปภาพได้

เครื่องสร้างคำบรรยายภาพผสมผสานทั้งการมองเห็นคอมพิวเตอร์และเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อวิเคราะห์และระบุบริบทของภาพและอธิบายตามนั้นในภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ (เช่น อังกฤษ สเปน เดนมาร์ก ฯลฯ) โครงการนี้จะเสริมสร้างความรู้ของคุณเกี่ยวกับ CNN และ LSTM และคุณจะได้เรียนรู้วิธีการนำไปใช้ในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงเช่นนี้

9. ระบายสีภาพถ่ายขาวดำ

การปรับสีภาพอัตโนมัติของภาพขาวดำเป็นประเด็นร้อนในการสำรวจด้านการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และการเรียนรู้เชิงลึกเป็นเวลานาน การ ศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ ระบุว่าหากเราฝึกโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสมบูรณ์ เราสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถสร้างภาพหลอนสีภายในภาพถ่ายขาวดำได้

ในโครงการการปรับสีของรูปภาพนี้ คุณจะใช้สถาปัตยกรรม Python และ OpenCV DNN (ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูล ImageNet) จุดมุ่งหมายคือการสร้างการทำสำเนาสีของภาพระดับสีเทา เพื่อจุดประสงค์นี้ คุณจะใช้ โมเดล Caffe ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า ไฟล์ prototxt และไฟล์ NumPy

แนวคิดโครงงานการเรียนรู้เชิงลึก – ระดับขั้นสูง

10. เครื่องตรวจจับ

Detectron เป็นระบบซอฟต์แวร์ของ Facebook AI Research's (FAIR) ที่ออกแบบมาเพื่อดำเนินการและเรียกใช้อัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุที่ล้ำสมัย โปรเจ็กต์ Deep Learning ที่เขียนด้วยภาษา Python นี้ใช้เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกของ Caffe2

Detectron เป็นรากฐานสำหรับโครงการวิจัยที่ยอดเยี่ยมมากมาย รวมถึง Feature Pyramid Networks for Object Detection ; หน้ากาก R-CNN ; การตรวจจับและการรับรู้ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับวัตถุ ; การสูญเสียโฟกัสสำหรับการตรวจจับวัตถุหนาแน่น ; Non-local Neural Networks และ Learning to Segment every Thing เพื่อระบุชื่อบางส่วน

Detectron นำเสนอฐานรหัสคุณภาพสูงและประสิทธิภาพสูงสำหรับการวิจัยการตรวจจับวัตถุ ประกอบด้วยแบบจำลองกว่า 50 แบบที่ผ่านการฝึกอบรมและมีความยืดหยุ่นสูง รองรับการใช้งานและประเมินผลการวิจัยใหม่อย่างรวดเร็ว

11. WaveGlow

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึกที่น่าสนใจ WaveGlow เป็นเครือข่าย Generative Network แบบโฟลว์สำหรับการสังเคราะห์เสียงพูดที่พัฒนาและนำเสนอโดย NVIDIA สามารถสร้างคำพูดคุณภาพสูงจาก mel-spectograms มันผสมผสานข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจาก WaveNet และ Glow เพื่ออำนวยความสะดวกในการสังเคราะห์เสียงที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และมีคุณภาพสูง โดยไม่ต้องมีการถดถอยอัตโนมัติ

WaveGlow สามารถนำไปใช้งานผ่านเครือข่ายเดียว และยังฝึกฝนโดยใช้ฟังก์ชันต้นทุนเดียว จุดมุ่งหมายคือการปรับโอกาสของข้อมูลการฝึกอบรมให้เหมาะสม ซึ่งจะทำให้ขั้นตอนการฝึกอบรมสามารถจัดการได้และมีเสถียรภาพ

12. OpenCog

โครงการ OpenCog ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักและแพลตฟอร์มเพื่ออำนวยความสะดวกในการวิจัยและพัฒนา AI มีจุดมุ่งหมายเพื่อออกแบบเฟรมเวิร์ก Artificial General Intelligence (AGI) แบบโอเพนซอร์สที่สามารถจับภาพจิตวิญญาณของสถาปัตยกรรมและไดนามิกของสมองมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ บอท AI โซเฟียเป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดของ AGI

OpenCog ยังครอบคลุม OpenCog Prime ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมขั้นสูงสำหรับหุ่นยนต์และความรู้ความเข้าใจเสมือนที่รวมเอาส่วนประกอบที่มีปฏิสัมพันธ์หลากหลายประเภทเพื่อทำให้เกิด ปัญญาประดิษฐ์ ที่เทียบเท่ามนุษย์ (AGI) ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นจริงของระบบโดยรวม

13. DeepMimic

DeepMimic คือ "ตัวอย่างการเรียนรู้การเสริมแรงเชิงลึกของทักษะตัวละครตามฟิสิกส์" กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันคือโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้การเสริมแรงเพื่อสร้างการเคลื่อนไหวที่จับความเคลื่อนไหวผ่านหุ่นจำลองมนุษย์หรือตัวแทนทางกายภาพอื่น ๆ

การทำงานของ DeepMimic นั้นค่อนข้างง่าย ขั้นแรก คุณต้องตั้งค่าการจำลองของสิ่งที่คุณต้องการทำให้เคลื่อนไหว (คุณสามารถจับภาพบุคคลที่ทำการเคลื่อนไหวเฉพาะและพยายามเลียนแบบสิ่งนั้นได้) ตอนนี้ คุณใช้ข้อมูลการจับการเคลื่อนไหวเพื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียมผ่านการเรียนรู้การเสริมกำลัง ข้อมูลที่ป้อนนี้คือการกำหนดค่าของแขนและขา ณ จุดเวลาที่ต่างกัน ในขณะที่รางวัลคือความแตกต่างระหว่างของจริงและการจำลอง ณ จุดเวลาที่กำหนด

14. IBM Watson

ตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมที่สุดของ Machine Learning และ Deep Learning คือ IBM Watson แง่มุมที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของ IBM Watson คือช่วยให้ Data Scientists และ ML Engineers/Developers ทำงานร่วมกันบนแพลตฟอร์มแบบบูรณาการเพื่อปรับปรุงและทำให้วงจรชีวิตของ AI เป็นไปโดยอัตโนมัติ วัตสันสามารถลดความซับซ้อน เร่งความเร็ว และจัดการการปรับใช้ AI ได้ ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถควบคุมศักยภาพของทั้ง ML และ Deep Learning เพื่อเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจได้

IBM Watson ผสานรวมกับ Watson Studio เพื่อเพิ่มศักยภาพให้กับทีมข้ามสายงานในการปรับใช้ ตรวจสอบ และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ML/Deep Learning อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ มันสามารถสร้าง API ได้โดยอัตโนมัติเพื่อช่วยให้นักพัฒนาของคุณรวม AI เข้ากับแอปพลิเคชันของพวกเขาได้อย่างง่ายดาย ยิ่งไปกว่านั้น ยังมาพร้อมกับแดชบอร์ดที่ใช้งานง่าย ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถจัดการแบบจำลองในการผลิตได้อย่างราบรื่น

15. Google Brain

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดโครงงานการเรียนรู้เชิงลึกที่ยอดเยี่ยม โครงการ Google Brain คือการวิจัย Deep Learning AI ที่เริ่มต้นในปี 2011 ที่ Google ทีม Google Brain นำโดย Google Fellow Jeff Dean, นักวิจัย Google Greg Corrado และศาสตราจารย์ Andrew Ng จากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด มีเป้าหมายที่จะนำ Deep Learning และ Machine Learning ออกจากขอบเขตของห้องทดลองสู่โลกแห่งความเป็นจริง พวกเขาออกแบบเครือข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งสำหรับ ML ซึ่งประกอบด้วยโปรเซสเซอร์คอมพิวเตอร์ 16,000 ตัวที่เชื่อมต่อเข้าด้วยกัน

เพื่อทดสอบความสามารถของโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่นี้ ทีม Google Brain ได้ป้อนเครือข่ายด้วยภาพขนาดย่อแบบสุ่มของภาพแมวที่มาจากวิดีโอ YouTube 10 ล้านรายการ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่จับได้คือพวกเขาไม่ได้ฝึกระบบให้รู้ว่าแมวมีหน้าตาเป็นอย่างไร แต่ระบบอัจฉริยะทำให้ทุกคนประหลาดใจ – มันสอนตัวเองถึงวิธีการระบุแมวและยังคงรวบรวมคุณสมบัติของแมวเพื่อสร้างภาพลักษณ์ของแมวให้สมบูรณ์!

โครงการ Google Brain ประสบความสำเร็จในการพิสูจน์ว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบซอฟต์แวร์สามารถเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยที่เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ได้รับการฝึกฝนให้ตรวจจับวัตถุเฉพาะ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกกำลังเปลี่ยนแปลงชีวิตประจำวันของเราอย่างไร

16. อัลกอริธึมการตรวจจับมะเร็งปอดของ Sigma 12 ประการ

12 Sigma ได้พัฒนาอัลกอริธึม AI ที่สามารถลดข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยที่เกี่ยวข้องกับมะเร็งปอดในระยะเริ่มแรก และตรวจจับสัญญาณของมะเร็งปอดได้เร็วกว่าวิธีการแบบเดิมมาก

ตามที่ Xin Zhong ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Sigma Technologies กล่าว โดยปกติแล้วการตรวจหามะเร็งแบบทั่วไปจะใช้เวลาในการตรวจหามะเร็งปอด อย่างไรก็ตาม ระบบอัลกอริธึม AI ของ 12 Sigma สามารถลดเวลาการวินิจฉัย ส่งผลให้อัตราการรอดชีวิตของผู้ป่วยมะเร็งปอดดีขึ้น

โดยทั่วไป แพทย์จะวินิจฉัยมะเร็งปอดโดยตรวจดูภาพ CT scan อย่างถี่ถ้วนเพื่อตรวจหาก้อนเล็กๆ และจัดว่าเป็นเนื้องอกที่ไม่ร้ายแรงหรือร้ายแรง แพทย์อาจใช้เวลานานกว่าสิบนาทีในการตรวจสอบภาพ CT ของผู้ป่วยด้วยสายตาเพื่อหาก้อน บวกกับเวลาเพิ่มเติมในการจำแนกก้อนเนื้องอกว่าไม่เป็นพิษเป็นภัย

จำเป็นต้องพูดเสมอว่ายังคงมีความเป็นไปได้สูงที่จะเกิดข้อผิดพลาดของมนุษย์ 12 Sigma ยืนยันว่าอัลกอริธึม AI สามารถตรวจสอบภาพ CT และจัดประเภทก้อน ได้ภายใน สอง นาที

บทสรุป

นี่เป็นเพียงส่วนน้อยของแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงของ Deep Learning ที่ทำขึ้นจนถึงขณะนี้ เทคโนโลยียังเด็กมาก – กำลังพัฒนาในขณะที่เราพูด การเรียนรู้เชิงลึกมีความเป็นไปได้มากมายที่จะทำให้เกิดนวัตกรรมที่บุกเบิก ซึ่งสามารถช่วยให้มนุษยชาติจัดการกับความท้าทายขั้นพื้นฐานบางอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง ได้

ลองดูโปรแกรมการรับรองขั้นสูงใน Machine Learning & Cloud กับ IIT Madras ซึ่งเป็นโรงเรียนวิศวกรรมที่ดีที่สุดในประเทศเพื่อสร้างโปรแกรมที่สอนคุณไม่เพียงแต่แมชชีนเลิร์นนิง แต่ยังรวมถึงการปรับใช้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้โครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ เป้าหมายของเราในโปรแกรมนี้คือการเปิดประตูของสถาบันที่คัดเลือกมามากที่สุดในประเทศและให้ผู้เรียนเข้าถึงคณาจารย์และทรัพยากรที่น่าทึ่งเพื่อฝึกฝนทักษะที่สูงและเติบโต