Yeni Başlayanlar İçin En İyi 16 Heyecan Verici Derin Öğrenme Projesi Fikri [222]

Derin Öğrenme Projesi Fikirleri

Yeni bir teknolojik gelişme olmasına rağmen, Derin Öğrenmenin kapsamı katlanarak genişlemektedir. Bu teknoloji, biyolojik sinir ağını yani insan beynini taklit etmeyi amaçlıyor. Derin Öğrenmenin kökenleri 1950'lere kadar uzansa da, yalnızca Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin gelişmesi ve benimsenmesiyle ilgi odağı haline geldi. Dolayısıyla, makine öğrenimine yeni başlayan biriyseniz yapabileceğiniz en iyi şey derin öğrenme proje fikirleri üzerinde çalışmaktır.

Biz burada upGrad'da, teorik bilgi tek başına gerçek zamanlı bir çalışma ortamında yardımcı olmayacağından pratik bir yaklaşıma inanıyoruz. Bu yazıda, yeni başlayanların bilgilerini test etmek için üzerinde çalışabilecekleri bazı ilginç derin öğrenme proje fikirlerini keşfedeceğiz. Bu makalede, derin öğrenme konusunda uygulamalı deneyim kazanmaları için yeni başlayanlar için en iyi derin öğrenme proje fikirlerini bulacaksınız.

Makine Öğreniminin bir alt kümesi olan Derin Öğrenme, belirli ML görevlerini gerçekleştirmek için hiyerarşik olarak düzenlenmiş yapay sinir ağlarından yararlanır. Derin Öğrenme ağları, denetimsiz öğrenme yaklaşımını kullanır - yapılandırılmamış veya etiketlenmemiş verilerden öğrenirler. Yapay sinir ağları tıpkı insan beyni gibidir ve nöron düğümleri ağ benzeri bir yapı oluşturmak için birbirine bağlıdır.

Geleneksel öğrenme modelleri verileri doğrusal bir yaklaşım kullanarak analiz ederken, Derin Öğrenme sistemlerinin hiyerarşik işlevi, verileri doğrusal olmayan bir yaklaşımla işlemek ve analiz etmek için tasarlanmıştır.

Derin sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları ve derin inanç ağları gibi Derin Öğrenme mimarileri, doğal dil işleme, bilgisayarla görme, biyoinformatik, konuşma tanıma, ses tanıma, makine çevirisi, sosyal ağ filtreleme, ilaç tasarımı ve hatta çeşitli alanlarda uygulamalar bulmuştur. masa oyunu programları. Bu alanda yeni gelişmeler olurken, ML ve Derin Öğrenme uzmanlarına yenilikçi ve işlevsel Derin Öğrenme projeleri tasarlamalarında yardımcı oluyor. Ne kadar derin öğrenme projesi fikirleri denerseniz, o kadar fazla deneyim kazanırsınız.

Bugün, yeni başarı zirvelerine ulaşmamıza yardımcı olan en iyi yedi harika Derin Öğrenme projesini tartışacağız.

Bu makalede, en iyi derin öğrenme proje fikirlerini ele aldık. Kolaylıkla çözebileceğiniz bazı başlangıç ​​projeleri ile başladık. Bu basit projeleri bitirdikten sonra geri dönmenizi, birkaç kavram daha öğrenmenizi ve ardından ara projeleri denemenizi öneririm. Kendinizi güvende hissettiğinizde, gelişmiş projelerle başa çıkabilirsiniz. Aynı şekilde becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, bu derin öğrenme kurslarına el atmanız gerekir.

İşte yeni başlayanların üzerinde çalışabileceği birkaç Derin Öğrenme Projesi fikri :

Derin Öğrenme Proje Fikirleri: Başlangıç ​​Düzeyi

Öğrencilere yönelik bu derin öğrenme projesi fikirleri listesi, yeni başlayanlar ve genel olarak ML ile yeni başlayanlar için uygundur. Bu derin öğrenme projesi fikirleri , kariyerinizde başarılı olmak için ihtiyaç duyduğunuz tüm pratikleri kazanmanıza yardımcı olacaktır.

Ayrıca, son yıl için derin öğrenme projesi fikirleri arıyorsanız, bu liste sizi harekete geçirmelidir. O halde lafı daha fazla uzatmadan, temelinizi güçlendirecek ve merdiveni tırmanmanıza olanak sağlayacak bazı derin öğrenme proje fikirlerine doğrudan geçelim.

1. CIFAR-10 veri seti ile Görüntü Sınıflandırma

Öğrenciler için uygulamalı derin öğrenme projelerini denemeye başlamak için en iyi fikirlerden biri Görüntü sınıflandırması üzerinde çalışmaktır. CIFAR-10 , on sınıfa ayrılmış 60.000'den fazla (32×32 boyutunda) renkli görüntü içeren büyük bir veri kümesidir ve her sınıfta 6.000 görüntü vardır. Eğitim seti 50.000 görüntü içerirken test seti 10.000 görüntü içerir. Eğitim seti, her biri rastgele düzenlenmiş 10.000 görüntüye sahip beş ayrı bölüme ayrılacaktır. Test setine gelince, on sınıfın her birinden rastgele seçilen 1000 görüntü içerecektir.

Bu projede, bir girdi görüntüsünün sınıfını tanımlayabilen bir görüntü sınıflandırma sistemi geliştireceksiniz. Görüntü sınıflandırma, derin öğrenme alanında çok önemli bir uygulamadır ve bu nedenle, bu proje üzerinde çalışırken çeşitli derin öğrenme kavramları hakkında bilgi edineceksiniz.

2. Görsel takip sistemi

Görsel bir izleme sistemi, belirli bir zaman diliminde hareketli nesneleri bir kamera aracılığıyla izlemek ve bulmak için tasarlanmıştır. Güvenlik ve gözetim, tıbbi görüntüleme, artırılmış gerçeklik, trafik kontrolü, video düzenleme ve iletişim, insan-bilgisayar etkileşimi gibi sayısız uygulamaya sahip kullanışlı bir araçtır.

Bu sistem, sıralı video karelerini analiz etmek için bir derin öğrenme algoritması kullanır ve ardından hedef nesnelerin kareler arasındaki hareketini izler. Bu görsel takip sisteminin iki temel bileşeni şunlardır:

• Hedef gösterimi ve yerelleştirme
• Filtreleme ve veri ilişkilendirme

3. Yüz algılama sistemi

Bu, yeni başlayanlar için mükemmel derin öğrenme projesi fikirlerinden biridir. Derin öğrenmenin ilerlemesiyle, yüz tanıma teknolojisi de muazzam bir şekilde ilerledi. Yüz tanıma teknolojisi, anlamsal nesnelerin örneğini gözlemlemeye odaklanan bir Nesne Algılama alt kümesidir. Dijital görüntülerde insan yüzlerini izlemek ve görselleştirmek için tasarlanmıştır.

Bu derin öğrenme projesinde, gerçek zamanlı olarak insan yüzü tanımayı nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz. Modeli Python ve OpenCV'de geliştirmeniz gerekiyor.

Derin Öğrenme Proje Fikirleri: Orta Düzey

4. Rakam Tanıma Sistemi

Adından da anlaşılacağı gibi, bu proje, belirlenen ilkelere göre rakamları sınıflandırabilen bir rakam tanıma sistemi geliştirmeyi içerir. Burada, görüntüleri (28 X 28 boyutunda) içeren MNIST veri kümesini kullanacaksınız.

Bu proje, sığ ağ ve derin sinir ağı kombinasyonunu kullanarak ve lojistik regresyon uygulayarak 0'dan 9'a kadar olan rakamları sınıflandırabilen bir tanıma sistemi oluşturmayı amaçlamaktadır. Softmax Regresyon veya Çok Terimli Lojistik Regresyon bu proje için ideal seçimdir. Bu teknik lojistik regresyonun bir genellemesi olduğundan, tüm sınıfların birbirini dışladığı varsayılarak çok sınıflı sınıflandırmaya uygundur).

5. Sohbet robotu

Bu projede, IBM Watson'ın API'sini kullanarak bir sohbet robotu modelleyeceksiniz. Watson, AI'nın başarmamıza yardımcı olabileceklerinin başlıca örneğidir. Bu projenin arkasındaki fikir, Watson'ın derin öğrenme yeteneklerinden yararlanarak insanlarla tıpkı başka bir insan gibi etkileşim kurabilen bir sohbet robotu oluşturmaktır. Chatbotlar son derece zekidir ve insanların sorularına veya isteklerine gerçek zamanlı olarak cevap verebilir. Tüm alanlarda giderek artan sayıda şirketin müşteri destek altyapılarında sohbet robotlarını benimsemesinin nedeni budur.

Bu proje çok zorlayıcı bir proje değil. Tek ihtiyacınız olan makinenizde Python 2/3, bir Bluemix hesabı ve tabii ki aktif bir İnternet bağlantısı! Bir çentik büyütmek istiyorsanız, Github deposunu ziyaret edebilir ve animasyonlu bir araba panosu ekleyerek sohbet robotunuzun özelliklerini iyileştirebilirsiniz.

Okuyun: Python'da chatbot nasıl yapılır?

6. Müzik türü sınıflandırma sistemi

Bu, ilginç derin öğrenme projesi fikirlerinden biridir. Bu, derin öğrenme becerilerinizi beslemek ve geliştirmek için mükemmel bir projedir. Müzik türünü otomatik olarak sınıflandırmak için sinir ağlarını kullanan bir derin öğrenme modeli oluşturacaksınız. Bu proje için bir FMA ( Ücretsiz Müzik Arşivi ) veri seti kullanacaksınız. FMA, yüksek kaliteli ve yasal ses indirmelerini içeren etkileşimli bir kitaplıktır. Geniş müzik koleksiyonlarına göz atmak ve düzenlemek de dahil olmak üzere bir dizi MIR görevi için harika olan açık kaynaklı ve kolay erişilebilir bir veri kümesidir.

Ancak, ses dosyalarını türe göre sınıflandırmak için modeli kullanmadan önce, ilgili bilgileri ses örneklerinden (spektrogramlar, MFCC, vb.) çıkarmanız gerekeceğini unutmayın.

7. Uyuşukluk algılama sistemi

Sürücülerin uykulu olması, trafik kazalarının ana nedenlerinden biridir. Sık sık uzun yollarda giden sürücülerin direksiyon başında uyuklamaları doğaldır. Stres ve uykusuzluk bile sürücülerin sürüş sırasında uykulu hissetmelerine neden olabilir. Bu proje, bir uyuşukluk algılama ajanı oluşturarak bu tür kazaları önlemeyi ve azaltmayı amaçlamaktadır.

Burada, sürücülerin kapalı gözlerini algılayabilen ve sürüş sırasında uyuyakaldıklarında onları uyarabilen bir sistem oluşturmak için Python, OpenCV ve Keras'ı kullanacaksınız. Sürücünün gözleri birkaç saniye kapalı kalsa bile bu sistem sürücüyü anında bilgilendirerek korkunç trafik kazalarının önüne geçiyor. OpenCV, bir web kamerası aracılığıyla sürücünün görüntülerini izleyecek ve toplayacak ve bunları sürücünün gözlerini 'açık' veya 'kapalı' olarak sınıflandıracak derin öğrenme modeline besleyecektir.

8. Resim yazısı oluşturucu

Bu, trend olan derin öğrenme projesi fikirlerinden biridir. Bu, bir görüntü için başlıklar oluşturabilen bir derin öğrenme modeli oluşturmak için Evrişimli Sinir Ağları ve LTSM'den (bir tür Tekrarlayan Sinir Ağı) yararlanan Python tabanlı bir derin öğrenme projesidir.

Resim yazısı oluşturucu, bir görüntünün bağlamını analiz etmek ve belirlemek ve bunları doğal insan dillerinde (örneğin, İngilizce, İspanyolca, Danca, vb.) uygun şekilde tanımlamak için hem bilgisayarla görme hem de doğal dil işleme tekniklerini birleştirir. Bu proje, CNN ve LSTM bilginizi güçlendirecek ve bunları gerçek dünyadaki uygulamalarda bu şekilde nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.

9. Eski S&B fotoğrafları boyama

Uzun süredir siyah beyaz görüntülerin otomatikleştirilmiş görüntü renklendirmesi, bilgisayarla görme ve derin öğrenme alanında sıcak bir araştırma konusu olmuştur. Yakın zamanda yapılan bir araştırma , hacimli ve zengin bir veri seti kullanarak bir sinir ağını eğitirsek, siyah beyaz bir fotoğraftaki renkleri halüsinasyon yapabilen bir derin öğrenme modeli oluşturabileceğimizi belirtti.

Bu görüntü renklendirme projesinde Python ve OpenCV DNN mimarisini kullanacaksınız (ImageNet veri seti üzerinde eğitilmiştir). Amaç, gri tonlamalı görüntülerin renkli bir kopyasını oluşturmaktır. Bunun için önceden eğitilmiş bir Caffe modeli , bir prototxt dosyası ve bir NumPy dosyası kullanacaksınız.

Derin Öğrenme Proje Fikirleri – İleri Düzey

10. Dedektör

Detectron, son teknoloji Nesne Algılama algoritmalarını yürütmek ve çalıştırmak için tasarlanmış bir Facebook AI Research (FAIR) yazılım sistemidir. Python'da yazılan bu Derin Öğrenme projesi, Caffe2 derin öğrenme çerçevesine dayanmaktadır.

Detectron, Nesne Algılama için Özellik Piramit Ağları ; Maske R-CNN ; İnsan-Nesne Etkileşimlerini Tespit Etme ve Tanıma ; Yoğun Nesne Algılama için Odak Kaybı ; Yerel Olmayan Sinir Ağları ve Her Şeyi Segmente Etmeyi Öğrenmek bunlardan birkaçıdır.

Detectron, nesne algılama araştırması için yüksek kaliteli ve yüksek performanslı bir kod tabanı sunar. 50'den fazla önceden eğitilmiş model içerir ve son derece esnektir - yeni araştırmaların hızlı uygulanmasını ve değerlendirilmesini destekler.

11. DalgaGlow

Bu, ilginç derin öğrenme projesi fikirlerinden biridir. WaveGlow, NVIDIA tarafından geliştirilen ve sunulan, akış tabanlı bir Konuşma Sentezi için Üretken Ağdır. Mel-spektogramlardan yüksek kaliteli konuşma üretebilir. Otomatik regresyon gerektirmeden hızlı, verimli ve yüksek kaliteli ses sentezini kolaylaştırmak için WaveNet ve Glow'dan elde edilen bilgileri harmanlar.

WaveGlow, tek bir ağ üzerinden uygulanabilir ve ayrıca tek bir maliyet işlevi kullanılarak eğitilebilir. Amaç, eğitim verilerinin olasılığını optimize etmek, böylece eğitim prosedürünü yönetilebilir ve istikrarlı hale getirmektir.

12. OpenCog

OpenCog projesi, AI Ar-Ge'sini kolaylaştırmak için temel bileşenleri ve bir platformu içerir. İnsan beyninin mimarisinin ve dinamiklerinin ruhunu doğru bir şekilde yakalayabilen açık kaynaklı bir Yapay Genel Zeka (YGZ) çerçevesi tasarlamayı amaçlar. AI botu Sophia, AGI'nin en güzel örneklerinden biridir.

OpenCog ayrıca, bir bütün olarak sistemin ortaya çıkan bir fenomeni olarak insan eşdeğeri yapay genel zekayı (AGI) doğurmak için çeşitli etkileşimli bileşenleri içeren robot ve sanal somutlaştırılmış biliş için gelişmiş bir mimari olan OpenCog Prime'ı da kapsar .

13. Derin Mimik

DeepMimic , “Fizik tabanlı karakter becerilerinin örnek kılavuzlu Derin Takviye Öğrenimidir”. Başka bir deyişle, simüle edilmiş bir insansı veya başka herhangi bir fiziksel ajan aracılığıyla hareketle yakalanan hareketleri yeniden üretmek için takviye öğreniminden yararlanarak eğitilmiş bir sinir ağıdır.

DeepMimic'in işleyişi oldukça basittir. Öncelikle, canlandırmak istediğiniz şeyin bir simülasyonunu kurmanız gerekir (belirli hareketler yapan birini yakalayabilir ve onu taklit etmeye çalışabilirsiniz). Artık, pekiştirmeli öğrenme yoluyla bir sinir ağını eğitmek için hareket yakalama verilerini kullanıyorsunuz. Buradaki girdi, farklı zaman noktalarında kolların ve bacakların konfigürasyonu iken ödül, gerçek şey ile simülasyon arasındaki belirli zaman noktalarındaki farktır.

14. IBM Watson

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmenin en mükemmel örneklerinden biri IBM Watson'dır. IBM Watson'ın en büyük yönü, Veri Bilimcilerinin ve Makine Öğrenimi Mühendislerinin/Geliştiricilerinin yapay zeka yaşam döngüsünü iyileştirmek ve otomatikleştirmek için entegre bir platform üzerinde işbirliği yapmasına izin vermesidir. Watson, yapay zeka devreye alımlarını basitleştirebilir, hızlandırabilir ve yönetebilir, böylece şirketlerin iş değerini artırmak için hem makine öğrenimi hem de Derin Öğrenme potansiyelinden yararlanmalarını sağlar.

IBM Watson, ML/Deep Learning modellerini hızlı ve verimli bir şekilde devreye almak, izlemek ve optimize etmek için işlevler arası ekipleri güçlendirmek için Watson Studio ile Entegre edilmiştir. Geliştiricilerinizin yapay zekayı uygulamalarına kolayca dahil etmesine yardımcı olmak için otomatik olarak API'ler oluşturabilir. Bunun da ötesinde, ekiplerin üretimdeki modelleri sorunsuz bir şekilde yönetmesini kolaylaştıran sezgisel panolarla birlikte gelir.

15. Google Beyin

Bu, mükemmel derin öğrenme projesi fikirlerinden biridir. Google Beyin projesi, 2011 yılında Google'da başlayan Derin Öğrenme Yapay Zeka araştırmasıdır. Google Üyesi Jeff Dean, Google Araştırmacısı Greg Corrado ve Stanford Üniversitesi Profesörü Andrew Ng tarafından yönetilen Google Beyin ekibi, Derin Öğrenmeyi ve Makine Öğrenimini laboratuvarın sınırlarından gerçek dünyaya taşımayı amaçladı. ML için en büyük sinir ağlarından birini tasarladılar - birbirine bağlı 16.000 bilgisayar işlemcisinden oluşuyordu.

Bu devasa boyuttaki bir sinir ağının yeteneklerini test etmek için Google Brain ekibi, ağı 10 milyon YouTube videosundan elde edilen rastgele küçük kedi resimleriyle besledi. Bununla birlikte, sorun şu ki, sistemi bir kedinin neye benzediğini tanımak için eğitmediler. Ancak akıllı sistem herkesi hayrete düşürdü - kedileri nasıl tanımlayacağını kendi kendine öğretti ve bir kedinin görüntüsünü tamamlamak için bir kedinin özelliklerini bir araya getirmeye devam etti!

Google Beyin projesi, yazılım tabanlı sinir ağlarının, her bir nöronun belirli nesneleri algılamak üzere eğitildiği insan beyninin işleyişini taklit edebileceğini başarıyla kanıtladı. Derin Öğrenme Algoritmaları Günlük Yaşamlarımızı Nasıl Dönüştürüyor?

16. 12 Sigma'nın Akciğer Kanseri saptama algoritması

12 Sigma, akciğer kanseriyle ilişkili tanı hatalarını erken evrelerinde azaltabilen ve akciğer kanseri belirtilerini geleneksel yaklaşımlardan çok daha hızlı tespit edebilen bir AI algoritması geliştirdi.

Sigma Technologies'in Kurucu Ortağı ve CEO'su Xin Zhong'a göre, genellikle geleneksel kanser tespit uygulamalarının akciğer kanserini tespit etmesi zaman alır. Bununla birlikte, 12 Sigma'nın AI algoritma sistemi , teşhis süresini kısaltabilir ve akciğer kanseri hastaları için daha iyi bir hayatta kalma oranına yol açabilir.

Genellikle doktorlar, küçük nodülleri kontrol etmek ve bunları iyi huylu veya kötü huylu olarak sınıflandırmak için BT tarama görüntülerini dikkatlice inceleyerek akciğer kanserini teşhis eder. Doktorların nodüller için hastanın BT görüntülerini görsel olarak incelemesi on dakikadan fazla sürebilir ve ayrıca nodülleri iyi huylu veya kötü huylu olarak sınıflandırmak için ek süre alabilir.

Söylemeye gerek yok, her zaman yüksek bir insan hatası olasılığı vardır. 12 Sigma, AI algoritmasının CT görüntülerini inceleyebileceğini ve nodülleri iki dakika içinde sınıflandırabileceğini iddia ediyor .

Çözüm

Bunlar, şu ana kadar yapılan Derin Öğrenmenin gerçek dünyadaki uygulamalarından yalnızca birkaçıdır. Teknoloji hala çok genç – biz konuşurken gelişiyor. Derin Öğrenme, insanoğlunun gerçek dünyanın bazı temel zorluklarını ele almasına yardımcı olabilecek öncü yenilikleri doğurmak için muazzam olanaklara sahiptir .

Size yalnızca makine öğrenimini değil, aynı zamanda bulut altyapısını kullanarak bunun etkin dağıtımını da öğreten bir program oluşturmak için ülkedeki en iyi mühendislik okulu olan IIT Madras ile Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyon Programına göz atın. Bu programla amacımız, ülkedeki en seçici enstitünün kapılarını açmak ve yüksek ve gelişen bir beceride ustalaşmak için öğrencilere muhteşem fakülte ve kaynaklara erişim sağlamaktır.