13 แนวคิดและหัวข้อโครงการโครงข่ายประสาทที่น่าสนใจสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

โครงข่ายประสาทเทียมมุ่งที่จะรับรู้ถึงความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลผ่านกระบวนการที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ระบบดังกล่าวสามารถเรียนรู้การทำงานโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมด้วยกฎเกณฑ์ที่แม่นยำ คุณสามารถใช้ โปรเจ็กต์ โครงข่ายประสาทเทียมต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมเครือข่ายและวิธีการทำงาน อ่านต่อไปเพื่อทำความคุ้นเคยกับแอพพลิเคชั่นที่น่าตื่นเต้น!

เรียน รู้หลักสูตรแมชชีนเลิ ร์นนิง จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท, Executive Post Graduate Programs และ Advanced Certificate Program ใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม

ก่อนที่เราจะเริ่มต้นด้วยรายการ แนวคิดโครงข่ายประสาทเทียม ให้เราแก้ไขพื้นฐานก่อน

• โครงข่ายประสาทเทียมคือชุดของอัลกอริทึมที่ประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน
• สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงอินพุต
• สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยที่คุณไม่ต้องออกแบบเกณฑ์ผลลัพธ์ใหม่
• นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อรับรู้รูปแบบและแก้ปัญหาที่หลากหลาย
• เป็นตัวอย่างหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง
• วลี "การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง" ใช้สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน

ทุกวันนี้ โครงข่ายประสาทเทียมถูกนำไปใช้กับฟังก์ชันทางธุรกิจที่หลากหลาย เช่น การวิจัยลูกค้า การพยากรณ์การขาย การตรวจสอบข้อมูล การจัดการความเสี่ยง ฯลฯ และการนำวิธีการฝึกอบรมแบบลงมือปฏิบัติมาปรับใช้จะทำให้เกิดข้อดีมากมายหากคุณต้องการประกอบอาชีพอย่างลึกซึ้ง การเรียนรู้. ดังนั้นให้เราดำดิ่งลงไปในหัวข้อทีละคน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปพลิเคชันของโครงข่ายประสาทเทียม

โครงการโครงข่ายประสาทเทียม

1. Autoencoders ตามเครือข่ายประสาท

Autoencoder เป็นสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกที่ง่ายที่สุด เป็นเครือข่ายนิวรัลฟีดฟอร์เวิร์ดเฉพาะประเภทที่อินพุตถูกบีบอัดเป็นโค้ดมิติล่างในครั้งแรก จากนั้น ผลลัพธ์จะถูกสร้างขึ้นใหม่จากการแสดงหรือสรุปโค้ดกระชับ ดังนั้นตัวเข้ารหัสอัตโนมัติจึงมีส่วนประกอบสามอย่างอยู่ภายใน - ตัวเข้ารหัส โค้ด และตัวถอดรหัส ในตอนต่อไป เราได้สรุปว่าสถาปัตยกรรมทำงานอย่างไร

• อินพุตจะผ่านตัวเข้ารหัสเพื่อสร้างรหัส
• ตัวถอดรหัส (ภาพสะท้อนของโครงสร้างของตัวเข้ารหัส) ประมวลผลเอาต์พุตโดยใช้โค้ด
• เอาต์พุตถูกสร้างขึ้นซึ่งเหมือนกับอินพุต

จากขั้นตอนข้างต้น คุณจะสังเกตเห็นว่าตัวเข้ารหัสอัตโนมัติเป็นอัลกอริธึมการลดขนาดหรือการบีบอัด ในการเริ่มต้นกระบวนการพัฒนา คุณจะต้องมีวิธีการเข้ารหัส วิธีการถอดรหัส และฟังก์ชันการสูญเสีย Binary cross-entropy และ mean squared error คือสองตัวเลือกอันดับต้นๆ สำหรับฟังก์ชันการสูญเสีย และเพื่อฝึกตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ คุณสามารถทำตามขั้นตอนเดียวกับเครือข่ายประสาทเทียมผ่านการแพร่กระจายด้านหลัง ตอนนี้ ให้เราพูดถึงการใช้งานของเครือข่ายเหล่านี้

คุณสามารถสร้างเครื่องมือการรู้จำลายมือโดยใช้ชุดข้อมูล MNIST เป็นอินพุต MNIST เป็นแหล่งข้อมูลที่จัดการได้และเป็นมิตรกับผู้เริ่มต้น ซึ่งใช้สร้างภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือได้ เนื่องจากภาพเหล่านี้มีสัญญาณรบกวน พวกเขาจึงต้องการฟิลเตอร์กำจัดสัญญาณรบกวนเพื่อจำแนกและอ่านตัวเลขอย่างเหมาะสม และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติสามารถเรียนรู้คุณลักษณะการกำจัดสัญญาณรบกวนนี้สำหรับชุดข้อมูลเฉพาะ คุณสามารถลองใช้โปรเจ็กต์นี้ด้วยตัวเองโดยดาวน์โหลดโค้ดที่หาได้ฟรีจากที่เก็บข้อมูลออนไลน์

2. โมเดลโครงข่ายประสาทเทียม

โดยทั่วไปจะใช้โครงข่ายประสาทเทียมหรือ CNN เพื่อวิเคราะห์ภาพ สถาปัตยกรรมนี้สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน เช่น สำหรับการประมวลผลภาพในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง

แอปพลิเคชันการขับขี่อัตโนมัติใช้โมเดลนี้ในการเชื่อมต่อกับรถที่ CNN ได้รับข้อมูลย้อนกลับของภาพและส่งต่อไปยังชุดการตัดสินใจเกี่ยวกับเอาต์พุต (เลี้ยวขวา/ซ้าย หยุด/ขับ เป็นต้น) จากนั้นอัลกอริธึม Reinforcement Learning จะประมวลผลการตัดสินใจเหล่านี้ในการขับขี่ นี่คือวิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นสร้างแอปพลิเคชันที่ครบครันด้วยตัวคุณเอง:

• ดูบทแนะนำเกี่ยวกับ MNIST หรือ CIFAR-10
• ทำความคุ้นเคยกับแบบจำลองการจัดประเภทภาพไบนารี
• เสียบปลั๊กและเล่นด้วยโอเพ่นโค้ดในโน้ตบุ๊ก Jupyter ของคุณ

ด้วยวิธีการนี้ คุณสามารถเรียนรู้วิธีนำเข้าชุดข้อมูลที่กำหนดเองและทดลองการใช้งานเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพตามที่ต้องการ คุณสามารถลองเพิ่มจำนวนยุค เล่นภาพ เพิ่มเลเยอร์ ฯลฯ นอกจากนี้ คุณสามารถดำดิ่งสู่อัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุบางอย่าง เช่น SSD, YOLO, Fast R-CNN เป็นต้น การจดจำใบหน้าในคุณสมบัติ FaceID ของ iPhone เป็นหนึ่งเดียว จากตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุดของรุ่นนี้

เมื่อคุณขัดเกลาแนวคิดของคุณแล้ว ให้ลองใช้มือของคุณในการสร้างระบบการจำแนกป้ายจราจรสำหรับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองโดยใช้ CNN และห้องสมุด Keras คุณสำรวจชุดข้อมูล GTSRB สำหรับโปรเจ็กต์นี้ได้ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม

3. โมเดลโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ

โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำหรือ RNN ต่างจาก feedforward nets สามารถจัดการกับลำดับของความยาวผันแปรได้ โมเดลลำดับเช่น RNN มีแอพพลิเคชั่นมากมาย ตั้งแต่แชทบอท การขุดข้อความ การประมวลผลวิดีโอ ไปจนถึงการคาดคะเนราคา

หากคุณเพิ่งเริ่มต้น คุณควรทำความเข้าใจพื้นฐานของเกต LSTN ด้วย RNN ระดับถ่านก่อน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถลองโหลดชุดข้อมูลราคาหุ้น คุณสามารถฝึก RNN เพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปโดยการประมวลผลลำดับข้อมูลจริงทีละรายการ เราได้อธิบายกระบวนการนี้ไว้ด้านล่าง:

• สมมติว่าการคาดการณ์มีความน่าจะเป็น
• การทำซ้ำการสุ่มตัวอย่างเกิดขึ้นในการกระจายเอาต์พุตของเครือข่าย
• ตัวอย่างจะถูกป้อนเป็นข้อมูลป้อนเข้าในขั้นตอนต่อไป
• เครือข่ายที่ได้รับการฝึกอบรมจะสร้างลำดับใหม่

ด้วยเหตุนี้ เราจึงได้ครอบคลุมประเภทหลักของโครงข่ายประสาทเทียมและการใช้งานของโครงข่ายประสาทเทียม ให้เราดู แนวคิดโครงการโครงข่ายประสาทเทียม ที่เฉพาะเจาะจงมาก ขึ้น

4. แอปพลิเคชั่นเข้ารหัสโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

การเข้ารหัสเกี่ยวข้องกับการรักษาความปลอดภัยของคอมพิวเตอร์และหลีกเลี่ยงการรั่วไหลของข้อมูลในการสื่อสารทางอิเล็กทรอนิกส์ คุณสามารถใช้โปรเจ็กต์ในสาขานี้ได้โดยใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมและอัลกอริธึมการฝึกอบรมที่แตกต่างกัน

สมมติว่าวัตถุประสงค์ของการศึกษาของคุณคือการตรวจสอบการใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการเข้ารหัส สำหรับการใช้งาน คุณสามารถใช้โครงสร้างที่เกิดซ้ำอย่างง่าย เช่น เครือข่าย Jordan ซึ่งฝึกโดยอัลกอริธึมการแพร่กระจายกลับ คุณจะได้รับเครื่องตามลำดับสถานะจำกัด ซึ่งจะใช้สำหรับกระบวนการเข้ารหัสและถอดรหัส นอกจากนี้ โครงข่ายประสาทที่วุ่นวายสามารถสร้างส่วนสำคัญของอัลกอริธึมการเข้ารหัสในระบบดังกล่าวได้

5. ระบบการให้คะแนนเครดิต

ผู้ผิดนัดเงินกู้สามารถกระตุ้นการสูญเสียมหาศาลให้กับธนาคารและสถาบันการเงิน ดังนั้นพวกเขาจึงต้องทุ่มเททรัพยากรที่สำคัญสำหรับการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตและการจัดประเภทแอปพลิเคชัน ในสถานการณ์เช่นนี้ โครงข่ายประสาทเทียมสามารถเป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมแทนแบบจำลองทางสถิติแบบเดิม

สิ่งเหล่านี้ให้ความสามารถในการคาดการณ์ที่ดีกว่าและผลลัพธ์การจัดหมวดหมู่ที่แม่นยำกว่าเทคนิคต่างๆ เช่น การถดถอยโลจิสติกและการวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติ ดังนั้นให้พิจารณาทำโครงการเพื่อพิสูจน์เช่นเดียวกัน คุณสามารถออกแบบระบบการให้คะแนนเครดิตตามโครงข่ายประสาทเทียม และสรุปผลการศึกษาได้จากขั้นตอนต่อไปนี้

• แยกชุดข้อมูลบัตรเครดิตในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อการวิเคราะห์
• กำหนดโครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการใช้งาน เช่น ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญหรือฟังก์ชันพื้นฐานแนวรัศมี
• ระบุน้ำหนักเพื่อลดข้อผิดพลาดทั้งหมด
• อธิบายเทคนิคหรือทฤษฎีการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ
• เปรียบเทียบระบบสนับสนุนการตัดสินใจที่คุณเสนอกับแอปพลิเคชันการให้คะแนนเครดิตอื่นๆ

6. สภาพแวดล้อมการฝึกอบรมบนเว็บ

หากคุณต้องการเรียนรู้วิธีสร้างระบบการศึกษาเว็บขั้นสูงโดยใช้อินเทอร์เน็ตและเทคโนโลยีการพัฒนาที่ทันสมัย ​​โปรดดูโครงการที่ชื่อว่า Socratenon จะช่วยให้คุณเห็นว่าการฝึกอบรมทางเว็บสามารถทำได้มากกว่าโซลูชันแบบเดิมๆ เช่น หนังสือเรียนเสมือนจริง แพ็คเกจของโปรเจ็กต์ได้รับการสรุปผลแล้ว และเทคนิคต่างๆ ได้รับการทดสอบแล้วว่าเหนือกว่าโซลูชันอื่นๆ ที่มีอยู่ในเอกสารเปิด

Socrantenon แสดงให้เห็นว่าสามารถปรับปรุงสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่มีอยู่โดยใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนได้อย่างไร เช่น:

• การสร้างแบบจำลองผู้ใช้เพื่อปรับแต่งเนื้อหาสำหรับผู้ใช้
• ตัวแทนอัจฉริยะเพื่อให้ความช่วยเหลือและค้นหาที่ดีขึ้น
• แบ็คเอนด์อัจฉริยะโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมและการให้เหตุผลตามกรณี

7. ระบบรักษาความปลอดภัยรถยนต์ด้วยระบบจดจำใบหน้า

สำหรับโครงการนี้ คุณสามารถอ้างถึง SmartEye ซึ่งเป็นโซลูชันที่ พัฒนาโดย Alfred Ritikos ที่ Universiti Teknologi Malaysia ครอบคลุมเทคนิคต่างๆ ตั้งแต่การจดจำใบหน้าไปจนถึงออปติกและการพัฒนาซอฟต์แวร์อัจฉริยะ

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ระบบรักษาความปลอดภัยได้ประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมมากมายที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการระบุตัวตน การตรวจสอบยืนยัน และการรับรองความถูกต้องของบุคคล และ SmartEye พยายามสร้างแนวคิดเกี่ยวกับกระบวนการเหล่านี้ด้วยการจำลอง นอกจากนี้ยังทำการทดลองกับเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าที่มีอยู่โดยการรวมการสลายตัวของเวฟเล็ตหลายระดับและโครงข่ายประสาทเทียม

8. การสร้างเพลงอัตโนมัติ

ด้วยการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง คุณสามารถสร้างดนตรีที่แท้จริงได้โดยไม่ต้องรู้วิธีการเล่นเครื่องดนตรีใดๆ คุณสามารถสร้างเครื่องกำเนิดเพลงอัตโนมัติโดยใช้ข้อมูลไฟล์ MIDI และสร้างแบบจำลอง LSTM เพื่อสร้างการแต่งเพลงใหม่

MuseNet ของ OpenAI ทำหน้าที่เป็นตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับโครงการประเภทนี้ MuseNet เป็นโครงข่ายประสาทลึกที่ได้รับการตั้งโปรแกรมให้เรียนรู้จากรูปแบบที่ค้นพบของความกลมกลืน สไตล์ และจังหวะ และทำนายโทเค็นถัดไปเพื่อสร้างการแต่งเพลง สามารถผลิตชิ้นงานที่มีความยาว 4 นาทีด้วยเครื่องดนตรี 10 ชนิด และผสมผสานรูปแบบต่างๆ เช่น เพลงคันทรี่และดนตรีร็อค

เรียนรู้เพิ่มเติม: บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม

9. การสมัครเพื่อตรวจหามะเร็ง

การใช้งานโครงข่ายประสาทเทียมมีศักยภาพที่จะแนะนำประสิทธิภาพในการวินิจฉัยทางการแพทย์ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการตรวจมะเร็ง เนื่องจากเซลล์มะเร็งแตกต่างจากเซลล์ปกติ จึงเป็นไปได้ที่จะตรวจพบโรคนี้โดยใช้ภาพเนื้อเยื่อวิทยา ตัวอย่างเช่น สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นช่วยให้คุณสามารถจำแนกเนื้อเยื่อเต้านมเป็นเนื้อร้ายและไม่เป็นพิษเป็นภัย คุณสามารถฝึกสร้างตัวจำแนกมะเร็งเต้านมได้โดยใช้ชุดข้อมูล IDC จาก Kaggle ซึ่งมีให้ในสาธารณสมบัติ

10. ตัวสรุปข้อความ

การสรุปข้อความอัตโนมัติเกี่ยวข้องกับการย่อส่วนของข้อความให้เป็นเวอร์ชันที่สั้นกว่า สำหรับโครงการนี้ คุณจะใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ขั้นตอนการเขียนสรุปด้วยตนเองนั้นทั้งลำบากและเสียเวลา ดังนั้น ตัวสรุปข้อความอัตโนมัติจึงได้รับความสำคัญอย่างมากในด้านการวิจัยทางวิชาการ

11. แชทบอทอัจฉริยะ

ธุรกิจสมัยใหม่กำลังใช้แชทบอทเพื่อดูแลคำขอตามปกติและปรับปรุงการบริการลูกค้า บอทเหล่านี้บางตัวสามารถระบุบริบทของการสืบค้นแล้วตอบกลับด้วยคำตอบที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นจึงมีหลายวิธีในการติดตั้งระบบแชทบอท

คุณสามารถใช้โปรเจ็กต์กับแชทบอทแบบดึงข้อมูลได้โดยใช้ NLTK และ Keras หรือคุณสามารถเลือกใช้แบบจำลองกำเนิดที่อิงจากโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกและไม่ต้องการการตอบสนองที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

อ่าน: จะสร้าง chatbot ใน Python ได้อย่างไร

12. โครงการประมาณการท่ามนุษย์

โปรเจ็กต์นี้จะครอบคลุมการตรวจจับร่างกายมนุษย์ในรูปภาพ จากนั้นจึงประเมินจุดสำคัญต่างๆ เช่น ตา ศีรษะ คอ เข่า ข้อศอก เป็นต้น ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเดียวกันกับที่ Snapchat และ Instagram ใช้เพื่อแก้ไขฟิลเตอร์ใบหน้าของบุคคล คุณสามารถใช้ชุดข้อมูล MPII Human Pose เพื่อสร้างเวอร์ชันของคุณได้

13. โครงการรับรู้กิจกรรมของมนุษย์

คุณยังสามารถใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อตรวจจับกิจกรรมของมนุษย์ เช่น นั่งบนเก้าอี้ ล้ม หยิบของ เปิดหรือปิดประตู เป็นต้น นี่เป็นโครงการจัดหมวดหมู่วิดีโอ ซึ่งจะรวมชุดข้อมูลเข้าด้วยกัน ของภาพและจำแนกการกระทำ คุณสามารถใช้ฐานข้อมูลคลิปวิดีโอที่มีป้ายกำกับ เช่น 20BN-some-something

โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึกได้นำการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญมาสู่โลกของปัญญาประดิษฐ์ ทุกวันนี้ วิธีการเหล่านี้ได้เจาะเข้าไปในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ตั้งแต่ระบบการแพทย์และระบบชีวการแพทย์ ไปจนถึงการธนาคารและการเงิน ไปจนถึงการตลาดและการค้าปลีก

บทสรุป

ตลาดงานในอนาคตมีแนวโน้มที่จะชอบบุคคลที่มีการฝึกอบรมด้านการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ควบคู่ไปกับทักษะด้านระเบียบวิธีวิจัยที่เพียงพอ ดังนั้น เพิ่มพูนความรู้ในสาขาวิชาของคุณและความสามารถในทางปฏิบัติด้วย โครงการโครงข่ายประสาทเทียม เหล่านี้ เพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน!

หากคุณสนใจที่จะรับ ใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่อง ให้ลองดู โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B และ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ