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Deep Learning Project Ideas
Bien qu’il s’agisse d’une nouvelle avancée technologique, la portée du Deep Learning s’étend de manière exponentielle. La technologie Deep Learning vise à imiter le réseau neuronal biologique, c’est-à-dire du cerveau humain. Bien que les origines du Deep Learning remontent aux années 1950, ce n’est qu’avec les progrès et l’adoption de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique qu’il est passé sous les feux de la rampe. Donc, si vous êtes un débutant en ML, la meilleure chose que vous pouvez faire est de travailler sur quelques idées de projets d’apprentissage profond.
Nous, ici à upGrad, croyons en une approche pratique car les connaissances théoriques seules ne seront pas utiles dans un environnement de travail en temps réel. Dans cet article, nous allons explorer quelques idées intéressantes de projets d’apprentissage profond sur lesquels les débutants peuvent travailler pour mettre leurs connaissances à l’épreuve. Dans cet article, vous trouverez les meilleures idées de projet d’apprentissage profond pour les débutants afin d’acquérir une expérience pratique sur l’apprentissage profond.
Un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond tire parti des réseaux neuronaux artificiels disposés hiérarchiquement pour effectuer des tâches ML spécifiques. Les réseaux d’apprentissage profond utilisent l’approche d’apprentissage non supervisé – ils apprennent à partir de données non structurées ou non étiquetées. Les réseaux de neurones artificiels sont comme le cerveau humain, avec des nœuds de neurones interconnectés pour former une structure semblable à une toile.
Alors que les modèles d’apprentissage traditionnels analysent les données selon une approche linéaire, la fonction hiérarchique des systèmes de Deep Learning est conçue pour traiter et analyser les données selon une approche non linéaire.
Les architectures de Deep Learning comme les réseaux neuronaux profonds, les réseaux neuronaux récurrents et les réseaux de croyance profonds ont trouvé des applications dans divers domaines, notamment le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la bioinformatique, la reconnaissance vocale, la reconnaissance audio, la traduction automatique, le filtrage des réseaux sociaux, la conception de médicaments et même les programmes de jeux de société. Les nouvelles avancées dans ce domaine aident les experts du ML et du Deep Learning à concevoir des projets de Deep Learning innovants et fonctionnels. Plus vous essayez d’idées de projets d’apprentissage profond, plus vous gagnez de l’expérience.
Aujourd’hui, nous discuterons des sept principaux projets d’apprentissage profond étonnants qui nous aident à atteindre de nouveaux sommets de réussite.
Donc, voici quelques idées de projets d’apprentissage profond sur lesquelles les débutants peuvent travailler :
Idées de projets d’apprentissage profond : Niveau débutant
Cette liste d’idées de projets d’apprentissage profond pour les étudiants est adaptée aux débutants, et à ceux qui commencent tout juste avec le ML en général. Ces idées de projet d’apprentissage profond vous permettront de vous lancer avec tous les aspects pratiques dont vous avez besoin pour réussir dans votre carrière.
De plus, si vous recherchez des idées de projet d’apprentissage profond pour la dernière année, cette liste devrait vous permettre de vous lancer. Donc, sans plus attendre, sautons directement dans quelques idées de projet d’apprentissage profond qui renforceront votre base et vous permettront de gravir les échelons.
Classification d’images avec le jeu de données CIFAR-10
L’une des meilleures idées pour commencer à vous expérimenter des projets pratiques d’apprentissage profond pour les étudiants est de travailler sur la classification d’images. CIFAR-10 est un grand jeu de données contenant plus de 60 000 images couleur (taille 32×32) classées en dix classes, dans lesquelles chaque classe compte 6 000 images. L’ensemble d’apprentissage contient 50 000 images, tandis que l’ensemble de test contient 10 000 images. L’ensemble d’apprentissage sera divisé en cinq sections distinctes, chacune contenant 10 000 images disposées de manière aléatoire. Quant à l’ensemble de test, il comprendra 1000 images choisies au hasard dans chacune des dix classes.
Dans ce projet, vous développerez un système de classification d’images capable d’identifier la classe d’une image d’entrée. La classification d’images est une application pivot dans le domaine de l’apprentissage profond, et donc, vous allez acquérir des connaissances sur divers concepts d’apprentissage profond tout en travaillant sur ce projet.
Système de suivi visuel
Un système de suivi visuel est conçu pour suivre et localiser un ou des objets en mouvement dans un laps de temps donné via une caméra. C’est un outil pratique qui a de nombreuses applications telles que la sécurité et la surveillance, l’imagerie médicale, la réalité augmentée, le contrôle du trafic, l’édition et la communication vidéo, et l’interaction homme-machine.
Ce système utilise un algorithme d’apprentissage profond pour analyser les trames vidéo séquentielles, après quoi il suit le mouvement des objets cibles entre les trames. Les deux composants principaux de ce système de suivi visuel sont :
- Représentation et localisation de la cible
- Filtrage et association de données
Système de détection du visage
C’est l’une des excellentes idées de projet d’apprentissage profond pour les débutants. Avec l’avancée du deep learning, la technologie de reconnaissance faciale a également énormément progressé. La technologie de reconnaissance faciale est un sous-ensemble de la détection d’objets qui se concentre sur l’observation de l’instance des objets sémantiques. Elle est conçue pour suivre et visualiser les visages humains au sein des images numériques.
Dans ce projet d’apprentissage profond, vous apprendrez à effectuer la reconnaissance de visages humains en temps réel. Vous devez développer le modèle en Python et OpenCV.
Idées de projet d’apprentissage profond : Niveau intermédiaire
Système de reconnaissance de chiffres
Comme son nom l’indique, ce projet consiste à développer un système de reconnaissance de chiffres qui peut classer les chiffres en fonction des tenets fixés. Ici, vous utiliserez le jeu de données MNIST contenant des images (taille 28 X 28).
Ce projet vise à créer un système de reconnaissance qui peut classer les chiffres allant de 0 à 9 en utilisant une combinaison de réseau peu profond et de réseau neuronal profond et en mettant en œuvre la régression logistique. La régression Softmax ou régression logistique multinomiale est le choix idéal pour ce projet. Comme cette technique est une généralisation de la régression logistique, elle est apte à la classification multi-classes, en supposant que toutes les classes sont mutuellement exclusives).
Chatbot
Dans ce projet, vous allez modéliser un chatbot en utilisant l’API d’IBM Watson. Watson est l’exemple parfait de ce que l’IA peut nous aider à accomplir. L’idée derrière ce projet est d’exploiter les capacités d’apprentissage profond de Watson pour créer un chatbot qui peut s’engager avec les humains comme un autre être humain. Les chatbots sont extrêmement intelligents et peuvent répondre aux questions ou aux demandes des humains en temps réel. C’est la raison pour laquelle un nombre croissant d’entreprises de tous les domaines adoptent les chatbots dans leur infrastructure de support client.
Ce projet n’est pas très difficile. Tout ce dont vous avez besoin est d’avoir Python 2/3 dans votre machine, un compte Bluemix, et bien sûr, une connexion Internet active ! Si vous souhaitez le faire évoluer d’un cran, vous pouvez visiter le dépôt Github et améliorer les fonctionnalités de votre chatbot en incluant un tableau de bord de voiture animé.
Lire : Comment faire un chatbot en Python ?
Système de classification des genres musicaux
C’est l’une des idées de projet d’apprentissage profond intéressantes. C’est un excellent projet pour nourrir et améliorer vos compétences en apprentissage profond. Vous allez créer un modèle d’apprentissage profond qui utilise des réseaux neuronaux pour classer automatiquement le genre de la musique. Pour ce projet, vous utiliserez un jeu de données FMA (Free Music Archive). FMA est une bibliothèque interactive comprenant des téléchargements audio de haute qualité et légaux. C’est un jeu de données open-source et facilement accessible qui est excellent pour une foule de tâches MIR, y compris la navigation et l’organisation de vastes collections de musique.
Toutefois, gardez à l’esprit qu’avant de pouvoir utiliser le modèle pour classer les fichiers audio par genre, vous devrez extraire les informations pertinentes des échantillons audio (comme les spectrogrammes, MFCC, etc.).
Système de détection de la somnolence
La somnolence des conducteurs est l’une des principales raisons derrière les accidents de la route. Il est naturel pour les conducteurs qui fréquentent de longs trajets de s’assoupir lorsqu’ils sont derrière le volant. Même le stress et le manque de sommeil peuvent provoquer la somnolence des conducteurs au volant. Ce projet vise à prévenir et à réduire ces accidents en créant un agent de détection de la somnolence.
Ici, vous utiliserez Python, OpenCV et Keras pour construire un système capable de détecter les yeux fermés des conducteurs et de les alerter si jamais ils s’endorment au volant. Même si les yeux du conducteur sont fermés pendant quelques secondes, ce système informera immédiatement le conducteur, évitant ainsi de terribles accidents de la route. OpenCV surveillera et collectera les images du conducteur via une webcam et les alimentera dans le modèle d’apprentissage profond qui classera les yeux du conducteur comme » ouverts » ou » fermés « .’
Générateur de légendes d’images
C’est l’une des idées de projet d’apprentissage profond en vogue. Il s’agit d’un projet d’apprentissage profond basé sur Python qui tire parti des réseaux neuronaux convolutifs et du LTSM (un type de réseau neuronal récurrent) pour construire un modèle d’apprentissage profond qui peut générer des légendes pour une image.
Un générateur de légendes d’images combine à la fois des techniques de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel pour analyser et identifier le contexte d’une image et les décrire en conséquence dans des langues humaines naturelles (par exemple, l’anglais, l’espagnol, le danois, etc.). Ce projet renforcera vos connaissances sur le CNN et le LSTM, et vous apprendrez à les mettre en œuvre dans des applications réelles comme celle-ci.
Colorisation de vieilles photos B&W
Depuis longtemps, la colorisation automatisée des images B&W est un sujet d’exploration brûlant dans le domaine de la vision par ordinateur et de l’apprentissage profond. Une étude récente a déclaré que si nous entraînons un réseau neuronal en utilisant un ensemble de données volumineux et riche, nous pourrions créer un modèle d’apprentissage profond capable d’halluciner les couleurs au sein d’une photographie en noir et blanc.
Dans ce projet de colorisation d’images, vous utiliserez Python et l’architecture OpenCV DNN (elle est entraînée sur le jeu de données ImageNet). L’objectif est de créer une reproduction colorée d’images en niveaux de gris. Pour cela, vous utiliserez un modèle Caffe pré-entraîné, un fichier prototxt et un fichier NumPy.
Idées de projet de Deep Learning – Niveau avancé
Detector
Detectron est un système logiciel de Facebook AI Research (FAIR) conçu pour exécuter et faire fonctionner des algorithmes de détection d’objets de pointe. Écrit en Python, ce projet de Deep Learning est basé sur le framework d’apprentissage profond Caffe2.
Detectron a été la base de nombreux merveilleux projets de recherche, notamment les réseaux de pyramides de caractéristiques pour la détection d’objets ; le R-CNN de masques ; la détection et la reconnaissance d’interactions homme-objet ; la perte focale pour la détection d’objets denses ; les réseaux neuronaux non locaux et l’apprentissage pour segmenter chaque chose, pour n’en citer que quelques-uns.
Detectron offre une base de code de haute qualité et de haute performance pour la recherche sur la détection d’objets. Il comprend plus de 50 modèles pré-entraînés et est extrêmement flexible – il prend en charge la mise en œuvre et l’évaluation rapides de recherches inédites.
WaveGlow
C’est l’une des idées de projet d’apprentissage profond intéressantes. WaveGlow est un réseau génératif basé sur le flux pour la synthèse vocale développé et proposé par NVIDIA. Il peut générer une parole de haute qualité à partir de mel-spectogrammes. Il mélange les connaissances obtenues à partir de WaveNet et de Glow pour faciliter une synthèse audio rapide, efficace et de haute qualité, sans nécessiter d’autorégression.
WaveGlow peut être mis en œuvre via un seul réseau et également entraîné en utilisant une seule fonction de coût. L’objectif est d’optimiser la vraisemblance des données d’entraînement, rendant ainsi la procédure d’entraînement gérable et stable.
OpenCog
Le projet OpenCog comprend les composants de base et une plateforme pour faciliter la R&D en IA. Il vise à concevoir un cadre d’intelligence générale artificielle (AGI) open-source qui peut capturer avec précision l’esprit de l’architecture et de la dynamique du cerveau humain. Le bot IA, Sophia est l’un des plus beaux exemples d’AGI.
OpenCog englobe également OpenCog Prime – une architecture avancée pour la cognition incarnée virtuelle et robotique qui comprend un assortiment de composants en interaction pour donner naissance à une intelligence générale artificielle (AGI) équivalente à celle de l’homme en tant que phénomène émergent du système dans son ensemble.
DeepMimic
DeepMimic est un « apprentissage par renforcement profond guidé par l’exemple des compétences des personnages basées sur la physique. » En d’autres termes, il s’agit d’un réseau de neurones formé en tirant parti de l’apprentissage par renforcement pour reproduire des mouvements capturés via un humanoïde simulé, ou tout autre agent physique.
Le fonctionnement de DeepMimic est assez simple. Tout d’abord, vous devez mettre en place une simulation de la chose que vous souhaitez animer (vous pouvez capturer quelqu’un faisant des mouvements spécifiques et essayer de l’imiter). Ensuite, vous utilisez les données de capture de mouvement pour former un réseau neuronal par apprentissage par renforcement. L’entrée ici est la configuration des bras et des jambes à différents moments tandis que la récompense est la différence entre la chose réelle et la simulation à des moments spécifiques.
IBM Watson
L’un des plus excellents exemples d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond est IBM Watson. Le plus grand aspect d’IBM Watson est qu’il permet aux scientifiques des données et aux ingénieurs/développeurs ML de collaborer sur une plateforme intégrée pour améliorer et automatiser le cycle de vie de l’IA. Watson peut simplifier, accélérer et gérer les déploiements d’IA, permettant ainsi aux entreprises d’exploiter le potentiel du ML et du Deep Learning pour stimuler la valeur commerciale.
IBM Watson est intégré au Watson Studio pour permettre aux équipes interfonctionnelles de déployer, surveiller et optimiser les modèles de ML/Deep Learning rapidement et efficacement. Il peut générer automatiquement des API pour aider vos développeurs à incorporer facilement l’IA dans leurs applications. En plus de cela, il est livré avec des tableaux de bord intuitifs qui rendent pratique pour les équipes de gérer les modèles en production de manière transparente.
Google Brain
C’est l’une des excellentes idées de projet d’apprentissage profond. Le projet Google Brain est une recherche sur l’IA en apprentissage profond qui a débuté en 2011 chez Google. L’équipe Google Brain, dirigée par Jeff Dean, membre de Google, Greg Corrado, chercheur chez Google, et Andrew Ng, professeur à l’université de Stanford, avait pour objectif de faire sortir l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique des limites du laboratoire pour les appliquer au monde réel. Ils ont conçu l’un des plus grands réseaux neuronaux pour le ML – il comprenait 16 000 processeurs informatiques connectés ensemble. Le projet Google Brain a prouvé avec succès que les réseaux neuronaux basés sur des logiciels peuvent imiter le fonctionnement du cerveau humain, dans lequel chaque neurone est entraîné à détecter des objets particuliers. Comment les algorithmes d’apprentissage profond transforment notre vie quotidienne 12 Sigma a développé un algorithme d’IA qui peut réduire les erreurs de diagnostic associées au cancer du poumon à ses premiers stades et détecter les signes de cancer du poumon beaucoup plus rapidement que les approches traditionnelles. Selon Xin Zhong, le cofondateur et PDG de Sigma Technologies, habituellement les pratiques conventionnelles de détection du cancer prennent du temps pour détecter le cancer du poumon. Cependant, le système d’algorithme d’IA de 12 Sigma peut réduire le temps de diagnostic, ce qui conduit à un meilleur taux de survie pour les patients atteints de cancer du poumon. Généralement, les médecins diagnostiquent le cancer du poumon en examinant soigneusement les images de tomodensitométrie pour vérifier la présence de petits nodules et les classer comme bénins ou malins. Cela peut prendre plus de dix minutes aux médecins pour inspecter visuellement les images CT du patient à la recherche de nodules, plus un temps supplémentaire pour classer les nodules comme bénins ou malins. Il va sans dire qu’il reste toujours une forte possibilité d’erreurs humaines. 12 Sigma soutient que son algorithme d’IA peut inspecter les images CT et classer les nodules en deux minutes. Dans cet article, nous avons couvert les meilleures idées de projets d’apprentissage profond. Nous avons commencé avec quelques projets de débutants que vous pouvez résoudre avec facilité. Une fois que vous avez terminé avec ces projets simples, je vous suggère de revenir en arrière, d’apprendre quelques concepts supplémentaires, puis d’essayer les projets intermédiaires. Lorsque vous vous sentirez en confiance, vous pourrez alors vous attaquer aux projets avancés. Si vous souhaitez améliorer vos compétences en apprentissage profond, vous devez mettre la main sur ces idées de projets d’apprentissage profond. Ce ne sont qu’une poignée des applications réelles de l’apprentissage profond faites jusqu’à présent. La technologie est encore très jeune – elle se développe au moment où nous parlons. Le Deep Learning recèle d’immenses possibilités pour donner naissance à des innovations pionnières qui peuvent aider l’humanité à relever certains des défis fondamentaux du monde réel. Si vous souhaitez en savoir plus sur le deep learning et l’intelligence artificielle, consultez notre programme PG Diploma in Machine Learning and AI qui est conçu pour les professionnels en activité et plus de 450 heures de formation rigoureuse.L’algorithme de détection du cancer du poumon de Sigma
Conclusion