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Deep Learning Project Ideas
Obwohl es sich um einen neuen technologischen Fortschritt handelt, erweitert sich der Anwendungsbereich von Deep Learning exponentiell. Die Deep Learning-Technologie zielt darauf ab, das biologische neuronale Netzwerk, d. h. das menschliche Gehirn, zu imitieren. Obwohl die Ursprünge von Deep Learning bis in die 1950er Jahre zurückreichen, ist es erst mit der Weiterentwicklung und Einführung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ins Rampenlicht getreten. Wenn Sie also ein ML-Anfänger sind, ist das Beste, was Sie tun können, an einigen Deep-Learning-Projektideen zu arbeiten.
Wir, hier bei upGrad, glauben an einen praktischen Ansatz, da theoretisches Wissen allein in einer Echtzeit-Arbeitsumgebung nicht hilfreich sein wird. In diesem Artikel werden wir einige interessante Deep-Learning-Projektideen vorstellen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Wissen auf die Probe zu stellen. In diesem Artikel finden Sie die besten Deep-Learning-Projektideen für Anfänger, um praktische Erfahrungen mit Deep Learning zu sammeln.
Eine Untergruppe des maschinellen Lernens, Deep Learning nutzt künstliche neuronale Netze, die hierarchisch angeordnet sind, um bestimmte ML-Aufgaben auszuführen. Deep Learning-Netzwerke verwenden den Ansatz des unüberwachten Lernens – sie lernen aus unstrukturierten oder unmarkierten Daten. Künstliche neuronale Netze sind wie das menschliche Gehirn aufgebaut, mit Neuronenknoten, die miteinander verbunden sind und eine netzartige Struktur bilden.
Während herkömmliche Lernmodelle Daten mit einem linearen Ansatz analysieren, ist die hierarchische Funktion von Deep-Learning-Systemen darauf ausgelegt, Daten mit einem nichtlinearen Ansatz zu verarbeiten und zu analysieren.
Deep-Learning-Architekturen wie tiefe neuronale Netze, rekurrente neuronale Netze und tiefe Glaubensnetze haben Anwendungen in verschiedenen Bereichen gefunden, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Bioinformatik, Spracherkennung, Audioerkennung, maschinelle Übersetzung, Filterung sozialer Netzwerke, Medikamentenentwicklung und sogar Brettspielprogramme. Die neuen Fortschritte in diesem Bereich helfen ML- und Deep Learning-Experten, innovative und funktionale Deep Learning-Projekte zu entwerfen. Je mehr Deep-Learning-Projektideen Sie ausprobieren, desto mehr Erfahrung sammeln Sie.
Heute besprechen wir die sieben erstaunlichsten Deep-Learning-Projekte, die uns helfen, neue Höhen der Leistung zu erreichen.
So, hier sind ein paar Deep-Learning-Projektideen, an denen Anfänger arbeiten können:
Deep-Learning-Projektideen: Beginners Level
Diese Liste von Deep Learning Projektideen für Studenten ist für Anfänger und diejenigen geeignet, die gerade erst mit ML im Allgemeinen anfangen. Diese Deep-Learning-Projektideen werden Sie mit allen praktischen Aspekten versorgen, die Sie brauchen, um in Ihrer Karriere erfolgreich zu sein.
Wenn Sie außerdem nach Deep-Learning-Projektideen für das Abschlussjahr suchen, sollte diese Liste Sie auf den Weg bringen. Also, ohne weitere Umschweife, lassen Sie uns direkt in einige Deep-Learning-Projektideen einsteigen, die Ihre Basis stärken und es Ihnen ermöglichen, die Leiter hinaufzuklettern.
Bildklassifizierung mit CIFAR-10-Datensatz
Eine der besten Ideen, um mit praktischen Deep-Learning-Projekten für Studenten zu experimentieren, ist die Arbeit an der Bildklassifizierung. CIFAR-10 ist ein großer Datensatz, der über 60.000 (32×32 große) Farbbilder enthält, die in zehn Klassen eingeteilt sind, wobei jede Klasse 6.000 Bilder enthält. Der Trainingssatz enthält 50.000 Bilder, während der Testsatz 10.000 Bilder enthält. Der Trainingssatz wird in fünf separate Abschnitte mit jeweils 10.000 zufällig angeordneten Bildern unterteilt. Der Testsatz enthält 1000 Bilder, die nach dem Zufallsprinzip aus jeder der zehn Klassen ausgewählt werden.
In diesem Projekt werden Sie ein Bildklassifizierungssystem entwickeln, das die Klasse eines Eingabebildes identifizieren kann. Die Bildklassifizierung ist eine zentrale Anwendung im Bereich des Deep Learning, und daher werden Sie während der Arbeit an diesem Projekt Kenntnisse über verschiedene Deep Learning-Konzepte erwerben.
Visuelles Verfolgungssystem
Ein visuelles Verfolgungssystem wurde entwickelt, um bewegte Objekte in einem bestimmten Zeitrahmen über eine Kamera zu verfolgen und zu lokalisieren. Es ist ein praktisches Hilfsmittel, das zahlreiche Anwendungen findet, z. B. in den Bereichen Sicherheit und Überwachung, medizinische Bildgebung, Augmented Reality, Verkehrskontrolle, Videobearbeitung und -kommunikation sowie Mensch-Computer-Interaktion.
Dieses System verwendet einen Deep-Learning-Algorithmus, um aufeinanderfolgende Videobilder zu analysieren, und verfolgt dann die Bewegung von Zielobjekten zwischen den Bildern. Die beiden Kernkomponenten dieses visuellen Verfolgungssystems sind:
- Zieldarstellung und -lokalisierung
- Filterung und Datenzuordnung
Gesichtserkennungssystem
Dies ist eine der ausgezeichneten Deep-Learning-Projektideen für Anfänger. Mit dem Fortschritt des Deep Learning hat sich auch die Gesichtserkennungstechnologie enorm weiterentwickelt. Die Gesichtserkennungstechnologie ist eine Untergruppe der Objekterkennung, die sich auf die Beobachtung der Instanz von semantischen Objekten konzentriert. Sie wurde entwickelt, um menschliche Gesichter in digitalen Bildern zu verfolgen und zu visualisieren.
In diesem Deep-Learning-Projekt werden Sie lernen, wie man menschliche Gesichtserkennung in Echtzeit durchführt. Sie müssen das Modell in Python und OpenCV entwickeln.
Deep Learning Projektideen: Mittelstufe
Ziffernerkennungssystem
Wie der Name schon sagt, geht es in diesem Projekt um die Entwicklung eines Ziffernerkennungssystems, das Ziffern auf der Grundlage der festgelegten Grundregeln klassifizieren kann. Dabei wird der MNIST-Datensatz mit Bildern (Größe 28 x 28) verwendet.
Dieses Projekt zielt darauf ab, ein Erkennungssystem zu entwickeln, das die Ziffern von 0 bis 9 klassifizieren kann, indem es eine Kombination aus einem flachen und einem tiefen neuronalen Netz verwendet und eine logistische Regression implementiert. Softmax-Regression oder Multinomiale logistische Regression ist die ideale Wahl für dieses Projekt. Da es sich bei dieser Technik um eine Verallgemeinerung der logistischen Regression handelt, eignet sie sich für die Klassifizierung von mehreren Klassen (unter der Annahme, dass sich alle Klassen gegenseitig ausschließen).
Chatbot
In diesem Projekt werden Sie einen Chatbot modellieren, der die API von IBM Watson verwendet. Watson ist das Paradebeispiel dafür, was wir mit Hilfe von KI erreichen können. Die Idee hinter diesem Projekt ist es, die Fähigkeiten von Watson im Bereich des Deep Learning zu nutzen, um einen Chatbot zu entwickeln, der sich mit Menschen wie mit anderen Menschen unterhalten kann. Chatbots sind äußerst intelligent und können auf menschliche Fragen oder Anfragen in Echtzeit antworten. Dies ist der Grund, warum immer mehr Unternehmen in allen Bereichen Chatbots in ihre Kundensupport-Infrastruktur einbauen.
Dieses Projekt ist keine große Herausforderung. Alles, was Sie brauchen, ist Python 2/3 auf Ihrem Rechner, ein Bluemix-Konto und natürlich eine aktive Internetverbindung! Wenn Sie es erweitern möchten, können Sie das Github-Repository besuchen und die Funktionen Ihres Chatbots verbessern, indem Sie ein animiertes Auto-Dashboard einbauen.
Lesen Sie: How to make chatbot in Python?
Musikgenre-Klassifizierungssystem
Dies ist eine der interessanten Deep-Learning-Projektideen. Dies ist ein ausgezeichnetes Projekt, um Ihre Deep-Learning-Fähigkeiten zu fördern und zu verbessern. Sie werden ein Deep-Learning-Modell erstellen, das neuronale Netze zur automatischen Klassifizierung von Musikgenres verwendet. Für dieses Projekt werden Sie einen FMA-Datensatz (Free Music Archive) verwenden. FMA ist eine interaktive Bibliothek mit hochwertigen und legalen Audio-Downloads. Es handelt sich um einen quelloffenen und leicht zugänglichen Datensatz, der sich für eine Vielzahl von MIR-Aufgaben eignet, darunter das Durchsuchen und Organisieren umfangreicher Musiksammlungen.
Beachten Sie jedoch, dass Sie vor der Verwendung des Modells zur Klassifizierung von Audiodateien nach Genre die relevanten Informationen aus den Audioproben extrahieren müssen (z. B. Spektrogramme, MFCC usw.).
System zur Erkennung von Schläfrigkeit
Die Schläfrigkeit von Fahrern ist einer der Hauptgründe für Verkehrsunfälle. Bei Fahrern, die häufig lange Strecken zurücklegen, ist es normal, dass sie hinter dem Lenkrad einschlafen. Auch Stress und Schlafmangel können dazu führen, dass die Fahrer während der Fahrt schläfrig werden. Dieses Projekt zielt darauf ab, solche Unfälle zu verhindern und zu verringern, indem ein Mittel zur Erkennung von Schläfrigkeit entwickelt wird.
Hier werden Sie Python, OpenCV und Keras verwenden, um ein System zu entwickeln, das die geschlossenen Augen von Fahrern erkennen und sie warnen kann, wenn sie während der Fahrt einschlafen. Selbst wenn die Augen des Fahrers nur für ein paar Sekunden geschlossen sind, wird dieses System den Fahrer sofort informieren und so schlimme Verkehrsunfälle verhindern. OpenCV überwacht und sammelt die Bilder des Fahrers über eine Webcam und speist sie in das Deep-Learning-Modell ein, das die Augen des Fahrers als ‚offen‘ oder ‚geschlossen‘ klassifiziert.‘
Bildunterschriftengenerator
Dies ist eine der aktuellen Deep-Learning-Projektideen. Es handelt sich um ein Python-basiertes Deep-Learning-Projekt, das Convolutional Neural Networks und LTSM (eine Art rekurrentes neuronales Netzwerk) nutzt, um ein Deep-Learning-Modell zu erstellen, das Bildunterschriften generieren kann.
Ein Bildbeschriftungsgenerator kombiniert sowohl Computer Vision als auch Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Kontext eines Bildes zu analysieren und zu identifizieren und sie entsprechend in natürlichen menschlichen Sprachen zu beschreiben (z. B. Englisch, Spanisch, Dänisch, usw.). In diesem Projekt werden Sie Ihre Kenntnisse über CNN und LSTM vertiefen und lernen, wie man sie in realen Anwendungen einsetzt.
Alte B&W-Fotos einfärben
Seit langem ist die automatische Einfärbung von B&W-Bildern ein heißes Forschungsthema im Bereich des Computer Vision und Deep Learning. In einer kürzlich veröffentlichten Studie wurde festgestellt, dass ein neuronales Netzwerk, das mit einem umfangreichen und reichhaltigen Datensatz trainiert wird, ein Deep-Learning-Modell erstellen kann, das Farben in einem Schwarz-Weiß-Foto halluzinieren kann.
In diesem Projekt zur Einfärbung von Bildern werden Sie Python und die DNN-Architektur von OpenCV verwenden (sie wurde auf dem ImageNet-Datensatz trainiert). Das Ziel ist es, eine farbige Reproduktion von Graustufenbildern zu erstellen. Zu diesem Zweck werden Sie ein vortrainiertes Caffe-Modell, eine prototxt-Datei und eine NumPy-Datei verwenden.
Deep Learning Project Ideas – Advanced Level
Detector
Detectron ist ein Softwaresystem von Facebook AI Research (FAIR), das entwickelt wurde, um hochmoderne Algorithmen zur Objekterkennung auszuführen und zu betreiben. Dieses in Python geschriebene Deep Learning Projekt basiert auf dem Caffe2 Deep Learning Framework.
Detectron war die Grundlage für viele wunderbare Forschungsprojekte, darunter Feature Pyramid Networks for Object Detection; Mask R-CNN; Detecting and Recognizing Human-Object Interactions; Focal Loss for Dense Object Detection; Non-local Neural Networks und Learning to Segment Every Thing, um nur einige zu nennen.
Detectron bietet eine qualitativ hochwertige und leistungsstarke Codebasis für die Objekterkennungsforschung. Es enthält über 50 vortrainierte Modelle und ist extrem flexibel – es unterstützt die schnelle Implementierung und Evaluierung neuartiger Forschungen.
WaveGlow
Dies ist eine der interessanten Deep Learning Projektideen. WaveGlow ist ein flussbasiertes generatives Netzwerk für Sprachsynthese, das von NVIDIA entwickelt und angeboten wird. Es kann hochwertige Sprache aus Mel-Spektogrammen erzeugen. Es kombiniert die Erkenntnisse von WaveNet und Glow, um eine schnelle, effiziente und qualitativ hochwertige Audiosynthese zu ermöglichen, ohne dass eine Autoregression erforderlich ist.
WaveGlow kann über ein einziges Netzwerk implementiert und auch mit einer einzigen Kostenfunktion trainiert werden. Ziel ist es, die Wahrscheinlichkeit der Trainingsdaten zu optimieren, wodurch das Trainingsverfahren überschaubar und stabil wird.
OpenCog
Das OpenCog-Projekt umfasst die Kernkomponenten und eine Plattform zur Erleichterung von AI R&D. Es zielt darauf ab, ein Open-Source-Framework für Künstliche Allgemeine Intelligenz (KI) zu entwickeln, das den Geist der Architektur und Dynamik des menschlichen Gehirns genau erfassen kann. Der KI-Bot Sophia ist eines der besten Beispiele für AGI.
OpenCog umfasst auch OpenCog Prime – eine fortschrittliche Architektur für Roboter und virtuelle verkörperte Kognition, die eine Reihe von interagierenden Komponenten umfasst, um eine dem Menschen gleichwertige künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) als ein emergentes Phänomen des Systems als Ganzes zu schaffen.
DeepMimic
DeepMimic ist ein „beispielgeleitetes Deep Reinforcement Learning von physikbasierten Charakterfähigkeiten.“ Mit anderen Worten, es ist ein neuronales Netzwerk, das mit Hilfe von Reinforcement Learning trainiert wird, um bewegungserfasste Bewegungen durch einen simulierten Humanoiden oder einen anderen physischen Agenten zu reproduzieren.
Die Funktionsweise von DeepMimic ist ziemlich einfach. Zunächst muss man eine Simulation der Sache, die man animieren möchte, einrichten (man kann jemanden erfassen, der bestimmte Bewegungen macht, und versuchen, diese zu imitieren). Nun verwendet man die Motion-Capture-Daten, um ein neuronales Netzwerk durch verstärkendes Lernen zu trainieren. Die Eingabe ist hier die Konfiguration der Arme und Beine zu verschiedenen Zeitpunkten, während die Belohnung der Unterschied zwischen der realen Sache und der Simulation zu bestimmten Zeitpunkten ist.
IBM Watson
Eines der besten Beispiele für maschinelles Lernen und Deep Learning ist IBM Watson. Der größte Aspekt von IBM Watson ist, dass es Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren/Entwicklern ermöglicht, auf einer integrierten Plattform zusammenzuarbeiten, um den KI-Lebenszyklus zu verbessern und zu automatisieren. Watson kann KI-Implementierungen vereinfachen, beschleunigen und verwalten und ermöglicht es Unternehmen so, das Potenzial von ML und Deep Learning zur Steigerung des Geschäftswerts zu nutzen.
IBM Watson ist in das Watson Studio integriert, um funktionsübergreifende Teams in die Lage zu versetzen, ML/Deep Learning-Modelle schnell und effizient einzusetzen, zu überwachen und zu optimieren. Es kann automatisch APIs generieren, damit Ihre Entwickler KI problemlos in ihre Anwendungen einbinden können. Darüber hinaus verfügt es über intuitive Dashboards, die es den Teams ermöglichen, Modelle in der Produktion nahtlos zu verwalten.
Google Brain
Dies ist eine der ausgezeichneten Deep Learning Projektideen. Das Google Brain-Projekt ist eine Deep Learning-KI-Forschung, die 2011 bei Google begann. Das Google Brain-Team unter der Leitung von Google-Stipendiat Jeff Dean, Google-Forscher Greg Corrado und Professor Andrew Ng von der Stanford University hatte das Ziel, Deep Learning und maschinelles Lernen aus den Grenzen des Labors in die reale Welt zu bringen. Sie entwarfen eines der größten neuronalen Netzwerke für ML – es bestand aus 16.000 miteinander verbundenen Computerprozessoren.
Um die Fähigkeiten eines neuronalen Netzwerks dieser Größe zu testen, fütterte das Google Brain-Team das Netzwerk mit zufälligen Miniaturansichten von Katzenbildern, die aus 10 Millionen YouTube-Videos stammten. Der Haken an der Sache ist jedoch, dass sie das System nicht darauf trainiert haben, zu erkennen, wie eine Katze aussieht. Aber das intelligente System hat alle verblüfft – es hat sich selbst beigebracht, wie man Katzen erkennt, und hat dann die Merkmale einer Katze zusammengestellt, um das Bild einer Katze zu vervollständigen!
Das Projekt Google Brain hat erfolgreich bewiesen, dass softwarebasierte neuronale Netze die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen können, wobei jedes Neuron darauf trainiert wird, bestimmte Objekte zu erkennen. Wie Deep Learning-Algorithmen unseren Alltag verändern
12 Sigmas Algorithmus zur Erkennung von Lungenkrebs
12 Sigma hat einen KI-Algorithmus entwickelt, der Diagnosefehler im Zusammenhang mit Lungenkrebs im Frühstadium reduzieren und Anzeichen von Lungenkrebs viel schneller erkennen kann als herkömmliche Ansätze.
Gemäß Xin Zhong, dem Mitbegründer und CEO von Sigma Technologies, brauchen herkömmliche Krebserkennungsmethoden normalerweise Zeit, um Lungenkrebs zu erkennen. Das KI-Algorithmus-System von Sigma kann jedoch die Diagnosezeit verkürzen, was zu einer besseren Überlebensrate für Lungenkrebspatienten führt.
Im Allgemeinen diagnostizieren Ärzte Lungenkrebs, indem sie CT-Scan-Bilder sorgfältig auf kleine Knoten untersuchen und diese als gut- oder bösartig klassifizieren. Es kann mehr als zehn Minuten dauern, bis die Ärzte die CT-Bilder des Patienten visuell auf Knötchen untersucht haben, plus zusätzliche Zeit für die Klassifizierung der Knötchen als gut- oder bösartig.
Unnötig zu erwähnen, dass die Möglichkeit menschlicher Fehler immer hoch bleibt. 12 Sigma behauptet, dass sein KI-Algorithmus die CT-Bilder untersuchen und Knoten innerhalb von zwei Minuten klassifizieren kann.
Abschluss
In diesem Artikel haben wir die besten Deep-Learning-Projektideen behandelt. Wir haben mit einigen Einsteigerprojekten begonnen, die Sie mit Leichtigkeit lösen können. Sobald Sie mit diesen einfachen Projekten fertig sind, schlage ich vor, dass Sie zurückgehen, ein paar weitere Konzepte lernen und dann die Zwischenprojekte ausprobieren. Wenn Sie sich sicher fühlen, können Sie dann die fortgeschrittenen Projekte in Angriff nehmen. Wenn Sie Ihre Deep-Learning-Fähigkeiten verbessern möchten, müssen Sie diese Deep-Learning-Projektideen in die Hand nehmen.
Dies sind nur eine Handvoll der bisher realisierten Anwendungen von Deep Learning. Die Technologie ist noch sehr jung – sie entwickelt sich, während wir sprechen. Deep Learning birgt immense Möglichkeiten, bahnbrechende Innovationen hervorzubringen, die der Menschheit helfen können, einige der grundlegenden Herausforderungen der realen Welt zu bewältigen.
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