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Deep Learning Project Ideas
Pur essendo un nuovo progresso tecnologico, la portata del Deep Learning si sta espandendo esponenzialmente. La tecnologia Deep Learning mira a imitare la rete neurale biologica, cioè del cervello umano. Mentre le origini del Deep Learning risalgono agli anni ’50, è solo con l’avanzamento e l’adozione dell’intelligenza artificiale e del Machine Learning che è venuto alla ribalta. Quindi, se sei un principiante di ML, la cosa migliore che puoi fare è lavorare su alcune idee di progetti di apprendimento profondo.
Noi, qui a upGrad, crediamo in un approccio pratico in quanto la sola conoscenza teorica non sarà di aiuto in un ambiente di lavoro in tempo reale. In questo articolo, esploreremo alcune interessanti idee di progetti di deep learning su cui i principianti possono lavorare per mettere alla prova le loro conoscenze. In questo articolo, troverete le migliori idee di progetti di apprendimento profondo per i principianti per ottenere esperienza pratica sull’apprendimento profondo.
Un sottoinsieme del Machine Learning, l’apprendimento profondo sfrutta le reti neurali artificiali disposte gerarchicamente per eseguire specifici compiti di ML. Le reti di Deep Learning usano un approccio di apprendimento non supervisionato – imparano da dati non strutturati o non etichettati. Le reti neurali artificiali sono proprio come il cervello umano, con nodi neuronali interconnessi per formare una struttura simile a una rete.
Mentre i modelli di apprendimento tradizionali analizzano i dati utilizzando un approccio lineare, la funzione gerarchica dei sistemi di Deep Learning è progettata per elaborare e analizzare i dati con un approccio non lineare.
Le architetture di Deep Learning come le reti neurali profonde, le reti neurali ricorrenti e le reti di credenza profonde hanno trovato applicazioni in vari campi tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale, la computer vision, la bioinformatica, il riconoscimento vocale, il riconoscimento audio, la traduzione automatica, il filtraggio dei social network, la progettazione di farmaci e persino i programmi dei giochi da tavolo. Poiché vengono fatti nuovi progressi in questo dominio, si stanno aiutando gli esperti di ML e Deep Learning a progettare progetti di Deep Learning innovativi e funzionali. Più idee di progetti di deep learning si provano, più esperienza si acquisisce.
Oggi, discuteremo i sette migliori progetti di Deep Learning che ci stanno aiutando a raggiungere nuove vette di risultati.
Ecco alcune idee di progetti di Deep Learning su cui i principianti possono lavorare:
idee di progetti di Deep Learning: Beginners Level
Questa lista di idee di progetti di deep learning per studenti è adatta ai principianti, e a coloro che hanno appena iniziato con il ML in generale. Queste idee di progetti di apprendimento profondo ti faranno andare avanti con tutte le pratiche di cui hai bisogno per avere successo nella tua carriera.
Inoltre, se stai cercando idee di progetti di apprendimento profondo per l’ultimo anno, questa lista dovrebbe farti andare avanti. Quindi, senza ulteriori indugi, saltiamo direttamente in alcune idee di progetti di deep learning che rafforzeranno la tua base e ti permetteranno di salire la scala.
Classificazione delle immagini con il dataset CIFAR-10
Una delle migliori idee per iniziare a sperimentare progetti di deep learning per studenti è lavorare sulla classificazione delle immagini. CIFAR-10 è un grande set di dati che contiene oltre 60.000 (32×32) immagini a colori suddivise in dieci classi, dove ogni classe ha 6.000 immagini. L’insieme di formazione contiene 50.000 immagini, mentre l’insieme di prova contiene 10.000 immagini. L’insieme di allenamento sarà diviso in cinque sezioni separate, ognuna delle quali ha 10.000 immagini disposte in modo casuale. Per quanto riguarda il set di prova, includerà 1000 immagini scelte a caso da ciascuna delle dieci classi.
In questo progetto, svilupperete un sistema di classificazione delle immagini che può identificare la classe di un’immagine in ingresso. La classificazione delle immagini è un’applicazione fondamentale nel campo dell’apprendimento profondo, e quindi, si otterrà la conoscenza di vari concetti di apprendimento profondo mentre si lavora su questo progetto.
Sistema di tracciamento visivo
Un sistema di tracciamento visivo è progettato per tracciare e localizzare oggetti in movimento in un determinato lasso di tempo attraverso una telecamera. È uno strumento pratico che ha numerose applicazioni come la sicurezza e la sorveglianza, l’imaging medico, la realtà aumentata, il controllo del traffico, l’editing video e la comunicazione, e l’interazione uomo-computer.
Questo sistema utilizza un algoritmo di apprendimento profondo per analizzare i fotogrammi video sequenziali, dopo di che traccia il movimento degli oggetti target tra i fotogrammi. I due componenti principali di questo sistema di tracciamento visivo sono:
- Rappresentazione e localizzazione del bersaglio
- Filtraggio e associazione dei dati
Sistema di rilevamento del volto
Questa è una delle eccellenti idee di progetto di deep learning per principianti. Con l’avanzamento dell’apprendimento profondo, anche la tecnologia di riconoscimento facciale è avanzata enormemente. La tecnologia di riconoscimento facciale è un sottoinsieme di Object Detection che si concentra sull’osservazione dell’istanza di oggetti semantici. È progettata per tracciare e visualizzare i volti umani all’interno delle immagini digitali.
In questo progetto di deep learning, imparerete come eseguire il riconoscimento dei volti umani in tempo reale. Dovrete sviluppare il modello in Python e OpenCV.
Idee di progetti di apprendimento profondo: Livello Intermedio
Sistema di Riconoscimento Cifre
Come suggerisce il nome, questo progetto prevede lo sviluppo di un sistema di riconoscimento delle cifre che può classificare le cifre in base ai principi stabiliti. Qui, si utilizzerà il dataset MNIST contenente immagini (28 X 28 dimensioni).
Questo progetto mira a creare un sistema di riconoscimento che possa classificare le cifre che vanno da 0 a 9 utilizzando una combinazione di rete superficiale e rete neurale profonda e implementando la regressione logistica. La Regressione Softmax o Regressione Logistica Multinomiale è la scelta ideale per questo progetto. Poiché questa tecnica è una generalizzazione della regressione logistica, è adatta per la classificazione multiclasse, assumendo che tutte le classi siano mutualmente esclusive).
Chatbot
In questo progetto, modellerai un chatbot usando l’API di IBM Watson. Watson è il primo esempio di ciò che l’IA può aiutarci a realizzare. L’idea alla base di questo progetto è di sfruttare le capacità di apprendimento profondo di Watson per creare un chatbot che possa interagire con gli esseri umani proprio come un altro essere umano. I chatbot sono estremamente intelligenti e possono rispondere a domande o richieste umane in tempo reale. Questo è il motivo per cui un numero crescente di aziende in tutti i domini stanno adottando i chatbot nella loro infrastruttura di supporto clienti.
Questo progetto non è molto impegnativo. Tutto ciò di cui avete bisogno è avere Python 2/3 nella vostra macchina, un account Bluemix e, naturalmente, una connessione Internet attiva! Se vuoi scalarlo un po’, puoi visitare il repository di Github e migliorare le caratteristiche del tuo chatbot includendo un cruscotto animato.
Leggi: Come fare chatbot in Python?
Sistema di classificazione dei generi musicali
Questa è una delle interessanti idee di progetto di deep learning. Questo è un progetto eccellente per coltivare e migliorare le tue capacità di apprendimento profondo. Creerete un modello di deep learning che utilizza reti neurali per classificare automaticamente il genere della musica. Per questo progetto, utilizzerai un set di dati FMA (Free Music Archive). FMA è una libreria interattiva che comprende download audio legali e di alta qualità. Si tratta di un dataset open-source e facilmente accessibile che è ottimo per una serie di compiti MIR, compresa la navigazione e l’organizzazione di vaste collezioni di musica.
Tuttavia, tieni presente che prima di poter utilizzare il modello per classificare i file audio per genere, dovrai estrarre le informazioni rilevanti dai campioni audio (come spettrogrammi, MFCC, ecc.).
Sistema di rilevamento della sonnolenza
La sonnolenza dei conducenti è una delle ragioni principali degli incidenti stradali. È naturale che i conducenti che frequentano lunghi percorsi si appisolino quando sono al volante. Anche lo stress e la mancanza di sonno possono causare sonnolenza durante la guida. Questo progetto mira a prevenire e ridurre tali incidenti creando un agente di rilevamento della sonnolenza.
Qui si userà Python, OpenCV e Keras per costruire un sistema che può rilevare gli occhi chiusi dei conducenti e avvertirli se mai si addormentano durante la guida. Anche se gli occhi del conducente sono chiusi per pochi secondi, questo sistema informerà immediatamente il conducente, evitando così terribili incidenti stradali. OpenCV monitorerà e raccoglierà le immagini del guidatore tramite una webcam e le alimenterà nel modello di deep learning che classificherà gli occhi del guidatore come ‘aperti’ o ‘chiusi’.
Generatore di didascalie per immagini
Questa è una delle idee di progetto di deep learning di tendenza. Questo è un progetto di deep learning basato su Python che sfrutta le reti neurali convoluzionali e LTSM (un tipo di rete neurale ricorrente) per costruire un modello di deep learning che può generare didascalie per un’immagine.
Un generatore di didascalie per immagini combina sia la visione artificiale che le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare e identificare il contesto di un’immagine e descriverle di conseguenza in lingue umane naturali (per esempio, inglese, spagnolo, danese, ecc.). Questo progetto rafforzerà la tua conoscenza di CNN e LSTM, e imparerai come implementarli in applicazioni del mondo reale come questa.
Colorare vecchie foto B&W
Per molto tempo, la colorazione automatica delle immagini B&W è stato un tema caldo di esplorazione nel campo della computer vision e del deep learning. Uno studio recente ha affermato che se addestriamo una rete neurale utilizzando un voluminoso e ricco set di dati, potremmo creare un modello di deep learning in grado di allucinare i colori all’interno di una fotografia in bianco e nero.
In questo progetto di colorazione delle immagini, userete Python e l’architettura OpenCV DNN (è addestrata sul dataset ImageNet). L’obiettivo è quello di creare una riproduzione colorata di immagini in scala di grigi. Per questo scopo, utilizzerai un modello Caffe pre-addestrato, un file prototxt e un file NumPy.
Idee per progetti di Deep Learning – Livello Avanzato
Detector
Detectron è un sistema software di Facebook AI Research (FAIR) progettato per eseguire ed eseguire algoritmi di Object Detection all’avanguardia. Scritto in Python, questo progetto di apprendimento profondo è basato sul framework di apprendimento profondo Caffe2.
Detectron è stato la base per molti meravigliosi progetti di ricerca tra cui 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, e Learning to Segment Every Thing, per citarne alcuni.
Detectron offre una base di codice di alta qualità e ad alte prestazioni per la ricerca sul rilevamento degli oggetti. Include oltre 50 modelli pre-addestrati ed è estremamente flessibile – supporta la rapida implementazione e valutazione di nuove ricerche.
WaveGlow
Questa è una delle interessanti idee di progetto di deep learning. WaveGlow è una rete generativa basata sul flusso per la sintesi vocale sviluppata e offerta da NVIDIA. Può generare un discorso di alta qualità da mel-spettrogrammi. Mescola le intuizioni ottenute da WaveNet e Glow per facilitare una sintesi audio veloce, efficiente e di alta qualità, senza richiedere l’auto-regressione.
WaveGlow può essere implementato tramite una singola rete e anche addestrato utilizzando una singola funzione di costo. L’obiettivo è quello di ottimizzare la probabilità dei dati di formazione, rendendo così la procedura di formazione gestibile e stabile.
OpenCog
Il progetto OpenCog include i componenti di base e una piattaforma per facilitare l’AI R&D. Mira a progettare un framework open-source di Intelligenza Artificiale Generale (AGI) che può catturare accuratamente lo spirito dell’architettura e delle dinamiche del cervello umano. Il bot AI, Sophia è uno dei migliori esempi di AGI.
OpenCog comprende anche OpenCog Prime – un’architettura avanzata per la cognizione incarnata robotica e virtuale che include un assortimento di componenti interagenti per far nascere un’intelligenza generale artificiale (AGI) equivalente all’uomo come fenomeno emergente del sistema nel suo complesso.
DeepMimic
DeepMimic è un “Deep Reinforcement Learning guidato dall’esempio delle abilità dei personaggi basati sulla fisica”. In altre parole, è una rete neurale addestrata sfruttando l’apprendimento per rinforzo per riprodurre i movimenti catturati dal movimento tramite un umanoide simulato, o qualsiasi altro agente fisico.
Il funzionamento di DeepMimic è piuttosto semplice. In primo luogo, è necessario impostare una simulazione della cosa che si desidera animare (è possibile catturare qualcuno che fa movimenti specifici e cercare di imitarlo). Ora, si utilizzano i dati di cattura del movimento per addestrare una rete neurale attraverso l’apprendimento per rinforzo. L’input qui è la configurazione delle braccia e delle gambe in diversi punti temporali, mentre la ricompensa è la differenza tra la cosa reale e la simulazione in punti temporali specifici.
IBM Watson
Uno degli esempi più eccellenti di Machine Learning e Deep Learning è IBM Watson. L’aspetto più importante di IBM Watson è che permette agli scienziati di dati e agli ingegneri/sviluppatori di ML di collaborare su una piattaforma integrata per migliorare e automatizzare il ciclo di vita dell’AI. Watson può semplificare, accelerare e gestire le implementazioni di AI, permettendo così alle aziende di sfruttare il potenziale di ML e Deep Learning per aumentare il valore del business.
IBM Watson è integrato con Watson Studio per consentire ai team interfunzionali di distribuire, monitorare e ottimizzare i modelli di ML/Deep Learning in modo rapido ed efficiente. Può generare automaticamente le API per aiutare i vostri sviluppatori a incorporare l’IA nelle loro applicazioni con facilità. Oltre a questo, è dotato di dashboard intuitivi che rendono conveniente per i team gestire i modelli in produzione senza soluzione di continuità.
Google Brain
Questa è una delle eccellenti idee di progetto di apprendimento profondo. Il progetto Google Brain è una ricerca di Deep Learning AI che è iniziata nel 2011 a Google. Il team di Google Brain guidato dal Google Fellow Jeff Dean, dal ricercatore di Google Greg Corrado e dal professore dell’Università di Stanford Andrew Ng mirava a portare il Deep Learning e il Machine Learning fuori dai confini del laboratorio nel mondo reale. Hanno progettato una delle più grandi reti neurali per il ML – comprendeva 16.000 processori di computer collegati insieme.
Per testare le capacità di una rete neurale di queste dimensioni, il team di Google Brain ha alimentato la rete con miniature casuali di immagini di gatti provenienti da 10 milioni di video di YouTube. Tuttavia, il problema è che non hanno addestrato il sistema a riconoscere l’aspetto di un gatto. Ma il sistema intelligente ha lasciato tutti stupiti – ha insegnato a se stesso come identificare i gatti e ha continuato ad assemblare le caratteristiche di un gatto per completare l’immagine di un gatto!
Il progetto Google Brain ha dimostrato con successo che le reti neurali basate su software possono imitare il funzionamento del cervello umano, dove ogni neurone è addestrato a rilevare oggetti particolari. Come gli algoritmi di apprendimento profondo stanno trasformando la nostra vita quotidiana
12 Sigma’s Lung Cancer detection algorithm
12 Sigma ha sviluppato un algoritmo AI che può ridurre gli errori diagnostici associati al cancro ai polmoni nelle sue fasi iniziali e rilevare i segni del cancro ai polmoni molto più velocemente degli approcci tradizionali.
Secondo Xin Zhong, il co-fondatore e CEO di Sigma Technologies, di solito le pratiche convenzionali di rilevamento del cancro richiedono tempo per individuare il cancro ai polmoni. Tuttavia, il sistema di algoritmo AI di 12 Sigma può ridurre il tempo di diagnosi, portando a un migliore tasso di sopravvivenza per i pazienti con cancro ai polmoni.
Generalmente, i medici diagnosticano il cancro ai polmoni esaminando attentamente le immagini CT scan per controllare i piccoli noduli e classificarli come benigni o maligni. I medici possono impiegare più di dieci minuti per ispezionare visivamente le immagini CT del paziente alla ricerca di noduli, più un tempo supplementare per classificare i noduli come benigni o maligni.
Inutile dire che rimane sempre un’alta possibilità di errori umani. 12 Sigma sostiene che il suo algoritmo AI può ispezionare le immagini CT e classificare i noduli entro due minuti.
Conclusione
In questo articolo, abbiamo coperto le migliori idee di progetti di deep learning. Abbiamo iniziato con alcuni progetti per principianti che potete risolvere con facilità. Una volta finito con questi semplici progetti, vi suggerisco di tornare indietro, imparare qualche altro concetto e poi provare i progetti intermedi. Quando vi sentirete sicuri, potrete poi affrontare i progetti avanzati. Se vuoi migliorare le tue capacità di apprendimento profondo, devi mettere le mani su queste idee di progetti di apprendimento profondo.
Queste sono solo una manciata delle applicazioni del mondo reale del Deep Learning fatte finora. La tecnologia è ancora molto giovane – si sta sviluppando mentre parliamo. Il Deep Learning ha immense possibilità di dare vita a innovazioni pionieristiche che possono aiutare l’umanità ad affrontare alcune delle sfide fondamentali del mondo reale.
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