Yeni Başlayanlar İçin 13 İlginç Sinir Ağı Projesi Fikirleri ve Konuları [222]

Sinir ağları, insan beyninin işleyişini taklit eden bir süreç aracılığıyla veri kümelerindeki temel ilişkileri tanımayı amaçlar. Bu tür sistemler, kesin kurallarla programlanmadan görevleri yerine getirmeyi öğrenebilir. Ağ mimarileri ve nasıl çalıştıkları hakkında her şeyi anlamak için farklı sinir ağı projeleri uygulayabilirsiniz. Bazı heyecan verici uygulamalarla tanışmak için okumaya devam edin!

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi kurslarını öğrenin - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada İleri Düzey Sertifika Programı.

Sinir ağlarının temelleri

Sinir ağı proje fikirleri listemize başlamadan önce , temel bilgileri gözden geçirelim.

• Bir sinir ağı, karmaşık verileri işleyen bir dizi algoritmadır.
• Değişen girdilere uyum sağlayabilir.
• Çıktı kriterlerini yeniden tasarlamanıza gerek kalmadan mümkün olan en iyi sonuçları üretebilir.
• Bilgisayar bilimcileri, kalıpları tanımak ve çeşitli sorunları çözmek için sinir ağlarını kullanır.
• Makine öğrenimine bir örnektir.
• “Derin öğrenme” ifadesi karmaşık sinir ağları için kullanılır.

Günümüzde sinir ağları, müşteri araştırması, satış tahmini, veri doğrulama, risk yönetimi vb. gibi çok çeşitli işletme işlevlerine uygulanmaktadır. Derinlemesine bir kariyer yapmak istiyorsanız uygulamalı bir eğitim yaklaşımını benimsemek birçok avantaj sağlar. öğrenme. O halde konuları tek tek inceleyelim. Sinir ağlarının uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Sinir Ağı Projeleri

1. Sinir ağlarına dayalı otomatik kodlayıcılar

Otomatik kodlayıcılar, derin öğrenme mimarilerinin en basitidir. Girdinin ilk önce daha düşük boyutlu bir koda sıkıştırıldığı belirli bir ileri beslemeli sinir ağları türüdür. Daha sonra çıktı, kompakt kod gösteriminden veya özetten yeniden oluşturulur. Bu nedenle, otomatik kodlayıcıların içinde yerleşik üç bileşen bulunur: kodlayıcı, kod ve kod çözücü. Bir sonraki bölümde, mimarinin nasıl çalıştığını özetledik.

• Giriş, kodu üretmek için kodlayıcıdan geçer.
• Kod çözücü (kodlayıcı yapısının ayna görüntüsü), kodu kullanarak çıktıyı işler.
• Girdi ile aynı olan bir çıktı üretilir.

Yukarıdaki adımlardan, bir otomatik kodlayıcının bir boyut azaltma veya sıkıştırma algoritması olduğunu gözlemleyeceksiniz. Geliştirme sürecine başlamak için bir kodlama yöntemine, bir kod çözme yöntemine ve bir kayıp işlevine ihtiyacınız olacak. İkili çapraz entropi ve ortalama kare hatası, kayıp işlevi için en iyi iki seçenektir. Otomatik kodlayıcıları eğitmek için, geri yayılım yoluyla yapay sinir ağlarıyla aynı prosedürü takip edebilirsiniz. Şimdi bu ağların uygulamalarını tartışalım.

MNIST veri kümesini girdi olarak kullanarak bir el yazısı tanıma aracı oluşturabilirsiniz. MNIST, elle yazılmış sayıların görüntülerini oluşturmak için kullanılabilecek, yönetilebilir, yeni başlayanlar için uygun bir veri kaynağıdır. Bu görüntüler gürültülü olduğundan, rakamları doğru bir şekilde sınıflandırmak ve okumak için bir gürültü giderme filtresine ihtiyaç duyarlar. Otomatik kodlayıcılar, belirli bir veri kümesi için bu gürültü giderme özelliğini öğrenebilir. Çevrimiçi depolardan ücretsiz olarak temin edilebilen kodu indirerek bu projeyi kendiniz deneyebilirsiniz.

2. Evrişimli sinir ağı modeli

Evrişimli sinir ağları veya CNN'ler tipik olarak görsel görüntüleri analiz etmek için uygulanır. Bu mimari, sürücüsüz arabalarda görüntü işleme gibi farklı amaçlar için kullanılabilir.

Otonom sürüş uygulamaları, CNN'lerin görüntü geri bildirimi aldığı ve bunu bir dizi çıktı kararına (sağa/sola dön, dur/sür, vb.) ilettiği araçla arayüz oluşturmak için bu modeli kullanır. Ardından, Güçlendirme Öğrenme algoritmaları bu kararları sürüş için işler. Tam teşekküllü bir uygulamayı kendi başınıza oluşturmaya nasıl başlayabileceğiniz aşağıda açıklanmıştır:

• MNIST veya CIFAR-10 hakkında bir eğitim alın.
• İkili görüntü sınıflandırma modelleri ile tanışın.
• Jupyter notebook'unuzdaki açık kodla tak ve çalıştır.

Bu yaklaşımla, özel veri kümelerinin nasıl içe aktarılacağını öğrenebilir ve istenen performansı elde etmek için uygulamayla denemeler yapabilirsiniz. Dönem sayısını artırmayı, resimlerle oynamayı, daha fazla katman eklemeyi vb. deneyebilirsiniz. Ek olarak, SSD, YOLO, Fast R-CNN, vb. gibi bazı nesne algılama algoritmalarına dalabilirsiniz. iPhone'un FaceID özelliğindeki yüz tanıma bunlardan biridir. Bu modelin en yaygın örneklerinden.

Konseptlerinizi tazeledikten sonra, CNN ve Keras kütüphanesini kullanarak kendi kendini süren bir araba için bir trafik işareti sınıflandırma sistemi oluşturmaya çalışın. Bu proje için GTSRB veri setini inceleyebilirsiniz. Evrişimli sinir ağları hakkında daha fazla bilgi edinin.

3. Tekrarlayan sinir ağı modeli

İleri beslemeli ağlardan farklı olarak, tekrarlayan sinir ağları veya RNN'ler, değişken uzunluktaki dizilerle ilgilenebilir. RNN gibi dizi modelleri, sohbet robotları, metin madenciliği, video işleme ve fiyat tahminlerine kadar çeşitli uygulamalara sahiptir.

Yeni başlıyorsanız, önce karakter düzeyinde bir RNN ile LSTN geçidi hakkında temel bir anlayış edinmelisiniz. Örneğin, hisse senedi fiyatı veri kümelerini yüklemeyi deneyebilirsiniz. RNN'leri, gerçek veri dizilerini tek tek işleyerek bir sonraki adımı tahmin etmeleri için eğitebilirsiniz. Bu süreci aşağıda açıkladık:

• Tahminlerin olasılıklı olduğunu varsayalım.
• Örnekleme yinelemeleri, ağın çıktı dağılımında gerçekleşir.
• Numune, bir sonraki adımda girdi olarak beslenir.
• Eğitimli ağ yeni diziler üretir.

Bununla, ana sinir ağları türlerini ve uygulamalarını ele aldık. Şimdi biraz daha spesifik sinir ağı proje fikirlerine bakalım .

4. Yapay sinir ağları kullanan kriptografik uygulamalar

Kriptografi, hesaplama güvenliğini sağlamak ve elektronik iletişimde veri sızıntılarını önlemekle ilgilenir. Farklı sinir ağı mimarileri ve eğitim algoritmaları kullanarak bu alanda bir proje uygulayabilirsiniz.

Çalışmanızın amacının kriptografide yapay sinir ağlarının kullanımını araştırmak olduğunu varsayalım. Uygulama için, geri yayılım algoritması tarafından eğitilmiş Jordan ağı gibi basit bir tekrarlayan yapı kullanabilirsiniz. Şifreleme ve şifre çözme işlemleri için kullanılacak sonlu durumlu sıralı bir makine alacaksınız. Ek olarak, kaotik sinir ağları, bu tür sistemlerde kriptografik algoritmanın ayrılmaz bir parçasını oluşturabilir.

5. Kredi puanlama sistemi

Kredi temerrüde düşenler, bankalar ve finans kurumları için çok büyük kayıplara neden olabilir. Bu nedenle, kredi risklerini değerlendirmek ve uygulamaları sınıflandırmak için önemli kaynaklar ayırmaları gerekir. Böyle bir senaryoda, sinir ağları geleneksel istatistiksel modellere mükemmel bir alternatif sağlayabilir.

Lojistik regresyon ve diskriminant analizi gibi tekniklerden daha iyi bir tahmin yeteneği ve daha doğru sınıflandırma sonuçları sunarlar. Öyleyse, aynı şeyi kanıtlamak için bir proje almayı düşünün. Yapay sinir ağlarına dayalı bir kredi puanlama sistemi tasarlayabilir ve aşağıdaki adımlardan çalışmanız için bir sonuç çıkarabilirsiniz:

• Analiz için gerçek dünya kredi kartı veri setini çıkarın.
• Uzman karışımı veya radyal temel işlevi gibi kullanım için sinir ağlarının yapısını belirleyin.
• Toplam hataları en aza indirmek için ağırlıkları belirtin.
• Optimizasyon tekniğinizi veya teorinizi açıklayın.
• Önerilen karar destek sisteminizi diğer kredi puanlama uygulamalarıyla karşılaştırın.

6. Web tabanlı eğitim ortamı

Modern internet ve geliştirme teknolojilerini kullanarak gelişmiş bir web eğitim sisteminin nasıl oluşturulacağını öğrenmek istiyorsanız Socratenon adlı projeye bakın. Web tabanlı eğitimin sanal ders kitapları gibi geleneksel çözümlerin ötesine nasıl geçebileceğine dair bir fikir verecektir. Projenin paketi tamamlandı ve teknikleri, açık literatürde mevcut olan diğer çözümlere göre üstünlükleri açısından test edildi.

Socrantenon, mevcut öğrenme ortamlarının aşağıdakiler gibi karmaşık araçlar kullanılarak nasıl iyileştirilebileceğini gösteriyor:

• İçeriği kullanıcılar için kişiselleştirmek için kullanıcı modelleme
• Daha iyi yardım ve arama sağlamak için akıllı aracılar
• Sinir ağları ve vaka bazlı muhakeme kullanan akıllı bir arka uç

7. Yüz tanıma kullanan araç güvenlik sistemi

Bu proje için Universiti Teknologi Malaysia'da Alfred Ritikos tarafından geliştirilen SmartEye çözümüne başvurabilirsiniz. Yüz tanımadan optiğe ve akıllı yazılım geliştirmeye kadar çeşitli teknikleri kapsar.

Yıllar geçtikçe, güvenlik sistemleri, bireylerin tanımlanmasını, doğrulanmasını ve kimlik doğrulamasını kolaylaştıran birçok yenilikçi üründen yararlanmaya başladı. SmartEye ise simülasyon yoluyla bu süreçleri kavramsallaştırmaya çalışır. Ayrıca, çok seviyeli dalgacık ayrıştırma ve sinir ağlarını birleştirerek mevcut yüz tanıma teknolojileri ile deneyler yapıyor.

8. Otomatik müzik üretimi

Derin öğrenme ile herhangi bir enstrüman çalmayı bilmeden gerçek müzik yapmak mümkün. MIDI dosya verilerini kullanarak otomatik bir müzik oluşturucu oluşturabilir ve yeni besteler oluşturmak için bir LSTM modeli oluşturabilirsiniz.

OpenAI'nin MuseNet'i bu tür bir proje için uygun örnek olarak hizmet vermektedir. MuseNet, keşfedilen uyum, stil ve ritim kalıplarından öğrenmek ve müzik besteleri oluşturmak için bir sonraki belirteçleri tahmin etmek için programlanmış derin bir sinir ağıdır. On farklı enstrümanla dört dakikalık parçalar üretebilir ve country müzik ve rock müzik gibi formları birleştirebilir.

Daha fazla bilgi edinin: Derin Öğrenmeye ve Sinir Ağlarına Giriş

9. Kanser tespiti için başvuru

Sinir ağı uygulamaları, tıbbi teşhiste ve özellikle kanser tespiti alanında verimlilik sağlama potansiyeline sahiptir. Kanser hücreleri sağlıklı hücrelerden farklı olduğu için histoloji görüntüleri kullanılarak rahatsızlığı tespit etmek mümkündür. Örneğin, çok katmanlı bir sinir ağı mimarisi, meme dokusunu kötü huylu ve iyi huylu olarak sınıflandırmanıza olanak tanır. Bu meme kanseri sınıflandırıcısını, kamuya açık alanda bulunan Kaggle'dan bir IDC veri kümesini kullanarak oluşturma alıştırması yapabilirsiniz.

10. Metin özetleyici

Otomatik metin özetleme, bir metin parçasını daha kısa bir versiyona sıkıştırmayı içerir. Bu proje için doğal dil işlemeyi kullanarak derin sinir ağları uygulayacaksınız. Özet yazmanın manuel süreci hem zahmetli hem de zaman açısından pahalıdır. Bu nedenle, otomatik metin özetleyiciler, akademik araştırma alanında büyük önem kazanmıştır.

11. Akıllı sohbet robotu

Modern işletmeler, rutin istekleri yerine getirmek ve müşteri hizmetlerini geliştirmek için sohbet robotlarını kullanıyor. Bu botlardan bazıları, sorguların bağlamını da belirleyebilir ve ardından ilgili yanıtlarla yanıt verebilir. Bu nedenle, bir chatbot sistemini uygulamanın birkaç yolu vardır.

NLTK ve Keras kullanarak alma tabanlı sohbet robotları üzerinde bir proje uygulayabilirsiniz. Veya derin sinir ağlarına dayanan ve önceden tanımlanmış yanıtlar gerektirmeyen üretken modeller için gidebilirsiniz.

Okuyun: Python'da chatbot nasıl yapılır?

12. İnsan poz tahmini projesi

Bu proje, bir görüntüdeki insan vücudunu tespit etmeyi ve ardından gözler, baş, boyun, dizler, dirsekler gibi kilit noktalarının tahmin edilmesini içerecektir. Bu, Snapchat ve Instagram'ın bir kişiye yüz filtrelerini sabitlemek için kullandığı teknolojinin aynısıdır. Kendi sürümünüzü oluşturmak için MPII İnsan Duruşu veri setini kullanabilirsiniz.

13. İnsan faaliyetini tanıma projesi

Ayrıca, insan aktivitelerini tespit etmek için sinir ağı tabanlı bir model uygulayabilirsiniz – örneğin, bir sandalyede oturmak, düşmek, bir şeyi almak, bir kapıyı açmak veya kapatmak, vb. Bu, bir dizi birleştirmeyi içeren bir video sınıflandırma projesidir. görüntülerin ve eylemin sınıflandırılması. 20BN-bir şey-bir şey gibi etiketli bir video klip veritabanı kullanabilirsiniz.

Sinir ağları ve derin öğrenme, yapay zeka dünyasına önemli dönüşümler getirdi. Günümüzde bu yöntemler, tıp ve biyomedikal sistemlerden bankacılık ve finansa, pazarlama ve perakendeye kadar geniş bir sektör yelpazesine nüfuz etmiştir.

Çözüm

Geleceğin iş piyasası, makine öğrenimi konusunda eğitim almış ve yeterli metodoloji becerilerine sahip bireyleri tercih edecek gibi görünüyor. Bu nedenle, rekabet avantajı elde etmek için bu sinir ağı projeleriyle konu bilginizi ve pratik yeteneklerinizi geliştirin !

Makine Öğrenimi sertifikası almakla ilgileniyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan Makine Öğrenimi ve AI'daki Yönetici PG Programına göz atın. B Mezun statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.