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Deep Learning Project Ideas
新しい技術の進歩ですが、ディープラーニングの範囲は飛躍的に拡大しつつあります。 ディープラーニング技術は、生物学的な神経ネットワーク、つまり人間の脳を模倣することを目的としている。 ディープラーニングの起源は1950年代にさかのぼりますが、それが脚光を浴びるようになったのは、人工知能と機械学習の進歩や採用があったからです。 そのため、あなたがML初心者である場合、あなたができる最善のことは、いくつかの深層学習プロジェクトのアイデアに取り組むことです。
ここupGradで、我々は、理論的な知識だけではリアルタイムの作業環境では役に立たないと実用的なアプローチに信じています。 この記事では、初心者が自分の知識を試すために取り組むことができる、いくつかの興味深い深層学習プロジェクトのアイデアを探ります。 この記事では、初心者が深層学習の実地経験を得るためのトップ深層学習プロジェクトのアイデアを見つけることができます。
機械学習のサブセットである深層学習は、特定のMLタスクを実行するために階層的に配置された人工神経ネットワークを活用します。 ディープラーニングのネットワークは教師なし学習のアプローチを使用し、構造化されていない、またはラベル付けされていないデータから学習します。 人工ニューラルネットワークは、人間の脳と同じように、ニューロンノードが相互に接続され、網目状の構造を形成している。
従来の学習モデルが線形アプローチを使用してデータを分析するのに対し、ディープ ラーニング システムの階層的機能は、非線形アプローチでデータを処理および分析するように設計されています。
Deep Neural Network、Recurrent Neural Network、および Deep Belief Networkなどのディープ ラーニング アーキテクチャは、自然言語処理、コンピューター視覚、生物情報科学、音声認識、機械翻訳、ソーシャル ネットワーク フィルター、薬設計、そしてボード ゲーム プログラムなどさまざまな分野で用途を見いだしています。 この領域で新たな進歩が見られるようになったことで、MLやディープラーニングの専門家が革新的で機能的なディープラーニングプロジェクトを設計するのに役立っているのです。 深層学習プロジェクトのアイデアを試せば試すほど、より多くの経験を積むことができます。
本日は、私たちが成果の新たな高みに到達するのに役立つ、驚くべき深層学習プロジェクトのトップ7について説明します。
そこで、初心者が取り組める深層学習プロジェクトのアイデアをいくつか紹介します。
Dep Learning Project Ideas: 初心者レベル
この学生向けディープラーニングプロジェクトアイデアのリストは、初心者、および一般的にMLを始めたばかりの人に向いています。 これらの深層学習プロジェクトのアイデアは、あなたのキャリアで成功するために必要なすべての実用性を得ることができます。
さらに、最終学年用の深層学習プロジェクトのアイデアを探している場合、このリストはあなたを取得する必要があります。
Image Classification with CIFAR-10 dataset
学生向けの実践的な深層学習プロジェクトの実験を開始するのに最適なアイデアの1つは、画像分類に取り組むことです。 CIFAR-10は、10クラスに分類された60,000以上の（32×32サイズの）カラー画像を含む大規模なデータセットで、各クラスには6,000枚の画像があります。 トレーニングセットには5万枚の画像が含まれ、テストセットには1万枚の画像が含まれる。 学習セットは5つのセクションに分けられ、それぞれ1万枚の画像がランダムに配置される。
このプロジェクトでは、入力画像のクラスを識別することができる画像分類システムを開発します。 画像分類は深層学習の分野で極めて重要なアプリケーションであるため、このプロジェクトに取り組む中で、様々な深層学習の概念に関する知識を得ることができます。
ビジュアルトラッキングシステム
ビジュアルトラッキングシステムは、カメラを介して与えられた時間枠内で動く物体（複数可）を追跡し、位置を特定するように設計されています。 セキュリティや監視、医療画像、拡張現実、交通管制、ビデオ編集やコミュニケーション、人間とコンピュータの対話など、数多くのアプリケーションを持つ便利なツールです。
このシステムは、連続したビデオフレームを分析し、フレーム間のターゲットオブジェクトの動きを追跡する深層学習アルゴリズムを使っています。 この視覚追跡システムの2つのコアコンポーネントは、
- Target representation and localization
- Filtering and data association
Face detection system
This is one of the excellent deep learning project ideas for beginners.このシステムは、初心者のためのディープラーニングプロジェクトアイディアの1つです。 ディープラーニングの進歩に伴い、顔認識技術も飛躍的に進歩しました。 顔認識技術は、意味的なオブジェクトのインスタンスを観察することに焦点を当てたObject Detectionのサブセットです。 デジタル画像内の人間の顔を追跡し、可視化するために設計されています。
この深層学習プロジェクトでは、人間の顔認識をリアルタイムで実行する方法を学びます。 PythonとOpenCVでモデルを開発する必要があります。
ディープラーニングプロジェクトアイデア。 中級編
数字認識システム
このプロジェクトでは、その名の通り、設定したテンセントに基づいて数字を分類できる数字認識システムを開発することになります。 ここでは、画像（28 X 28サイズ）を含むMNISTデータセットを使用することになります。
このプロジェクトでは、浅いネットワークと深いニューラルネットワークを組み合わせて、ロジスティック回帰を実装することによって、0から9までの数字を分類できる認識システムを作成することを目的としています。 ソフトマックス回帰または多項ロジスティック回帰がこのプロジェクトに最適です。 この手法はロジスティック回帰の一般化なので、すべてのクラスが相互に排他的であると仮定して、多クラス分類に適している）。
Chatbot
このプロジェクトでは、IBM Watson の API を使用して、チャットボットをモデル化します。 Watson は、AI が私たちに何を達成させてくれるかの代表的な例です。 このプロジェクトの背後にあるアイデアは、Watsonの深層学習能力を利用して、他の人間と同じように人間と関わることができるチャットボットを作成することである。 チャットボットは最高の知能を持ち、人間の質問やリクエストにリアルタイムで答えることができます。 このような理由から、あらゆる領域で、カスタマーサポートのインフラにチャットボットを採用する企業が増えているのです。
このプロジェクトは、それほど難しいものではありません。 必要なのは、マシンに Python 2/3 が入っていることと、Bluemix アカウント、そしてもちろん、アクティブなインターネット接続だけです!
Read: How to make chatbot in Python?
Music genre classification system
This is one of the interesting deep learning project ideas.このプロジェクトは、興味深い深層学習プロジェクトのアイデアの1つです。 ディープラーニングのスキルを養い、向上させるのに最適なプロジェクトです。 ニューラルネットワークを使って、音楽のジャンルを自動で分類するディープラーニングモデルを作成していただきます。 このプロジェクトでは、FMA（Free Music Archive）データセットを使用します。 FMAは、高品質で合法的なオーディオダウンロードで構成されるインタラクティブなライブラリです。 これは、オープンソースで簡単にアクセスできるデータセットで、膨大な音楽コレクションのブラウジングや整理など、多くのMIRタスクに最適です。
ただし、モデルを使用してオーディオファイルをジャンル別に分類する前に、オーディオサンプルから関連情報（スペクトログラム、MFCCなど）を抽出する必要があることに留意してください。 長距離を走ることが多いドライバーは、ハンドルを握ると居眠りをしてしまうのは当然のことです。 また、ストレスや睡眠不足でも、運転中に眠気を感じることがあります。 このプロジェクトでは、眠気検知剤を作成することで、このような事故を防止・低減することを目的としています。
ここでは、Python、OpenCV、Kerasを使って、ドライバーの閉眼を検出し、万一運転中に居眠りをしてしまった場合に警告するシステムを構築していただきます。 たとえ数秒でも目を閉じていれば、すぐにドライバーに知らせることができるので、恐ろしい交通事故を未然に防ぐことができます。 OpenCV は、Web カメラを介してドライバーの画像を監視および収集し、ドライバーの目を「開いている」または「閉じている」に分類する深層学習モデルに送ります。
Image caption generator
これはトレンドの深層学習プロジェクトのアイデアの 1 つです。 Pythonベースのディープラーニングプロジェクトで、Convolutional Neural NetworksとLTSM（Recurrent Neural Networkの一種）を活用して、画像のキャプションを生成できるディープラーニングモデルを構築しています。
画像キャプション生成ツールは、コンピュータビジョンと自然言語処理技術の両方を組み合わせて、画像の文脈を分析・識別し、それに応じて人間の自然言語（例えば、英語、スペイン語、デンマーク語など）で記述するものである。 このプロジェクトでは、CNNとLSTMの知識を強化し、このように実際のアプリケーションに実装する方法を学びます。
古いB&W写真の色付け
長い間、B&W画像の自動色付けは、コンピュータビジョンと深層学習の分野で探求するホットトピックとなっています。 最近の研究では、膨大で豊富なデータセットを使ってニューラルネットワークを訓練すれば、白黒写真の中に色を幻視するディープラーニングモデルを作ることができると述べられています。
この画像の色付けプロジェクトでは、PythonとOpenCV DNNアーキテクチャ（ImageNetデータセットで訓練されています）を使用することになります。 目的は、グレースケール画像の色付き複製を作成することです。 この目的のために、事前に学習されたCaffeモデル、prototxtファイル、NumPyファイルを使用することになります。
ディープラーニングプロジェクトのアイデア – 上級レベル
Detector
Detectron は Facebook AI Research の (FAIR) ソフトウェアシステムで、最先端のオブジェクト検出アルゴリズムを実行および実行するように設計されています。 Python で書かれたこの深層学習プロジェクトは、Caffe2 深層学習フレームワークに基づきます。
Detectron は、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、 Learning to Segment Every Thing など、多くの素晴らしい研究プロジェクトの基礎となっています。 50 以上の事前学習済みモデルが含まれており、非常に柔軟で、新しい研究の迅速な実装と評価をサポートします。
WaveGlow
これは興味深い深層学習プロジェクトのアイデアの 1 つです。 WaveGlowは、NVIDIAが開発・提供するフローベースのGenerative Network for Speech Synthesis（音声合成のための生成ネットワーク）です。 メルスペクトグラムから高品質な音声を生成することができます。 WaveNet と Glow から得られた洞察を融合し、自動回帰を必要とせずに、高速、効率的、かつ高品質の音声合成を促進します。
OpenCog
OpenCog プロジェクトは、AI の R&D を促進するコアコンポーネントとプラットフォームが含まれています。 人間の脳の構造とダイナミクスの精神を正確に捉えることができる、オープンソースの人工知能（AGI）フレームワークを設計することを目的としています。 また、OpenCog には、ロボットと仮想の身体化された認知のための高度なアーキテクチャである OpenCog Prime も含まれており、システム全体の創発現象として人間と同等の人工知能 (AGI) を生み出すための相互作用するコンポーネントの取り合わせが含まれています。
DeepMimic
DeepMimic は “物理ベースのキャラクタースキルの例誘導型 Deep Reinforcement Learning “である。 言い換えれば、シミュレートされたヒューマノイド、または他の物理的なエージェントを介してモーションキャプチャされた動きを再現するために強化学習を活用して訓練されたニューラルネットワークである。
DeepMimicの機能は、非常にシンプルです。 まず、アニメートしたいもののシミュレーションをセットアップする必要があります（特定の動きをする人をキャプチャして、それを模倣しようとすることができます）。 あとは、モーションキャプチャーのデータを使って、強化学習によりニューラルネットワークを学習させます。 7987>
IBM Watson
機械学習と深層学習の最も優れた例の 1 つに、IBM Watson があります。 IBM Watson の最大の側面は、データ サイエンティストと ML エンジニア/開発者が、AI ライフサイクルを強化および自動化するための統合プラットフォーム上で協力できるようにすることです。 Watsonは、AIの導入を簡素化、加速、管理することができるため、企業はMLとDeep Learningの両方の可能性を活用し、ビジネス価値を高めることができるようになります。
IBM WatsonはWatson Studioと統合されており、部門横断的なチームがML/Deep Learningモデルを迅速かつ効率的に展開、監視、最適化できるようにします。 また、APIを自動的に生成し、開発者がAIをアプリケーションに容易に組み込むことができるようにすることができます。 その上、直感的なダッシュボードが付属しており、チームが本番でモデルをシームレスに管理するのに便利です。
Google Brain
これは優れた深層学習プロジェクトのアイデアの 1 つです。 Google Brainプロジェクトは、2011年にGoogleで始まったディープラーニングAI研究です。 GoogleフェローのJeff Dean、Google研究員のGreg Corrado、スタンフォード大学教授のAndrew Ngが率いるGoogle Brainチームは、ディープラーニングと機械学習を研究室の狭い空間から実世界に持ち出すことを目的としていました。 彼らは、16,000個のコンピューター・プロセッサーが一緒に接続された、ML用の最大級のニューラルネットワークを設計しました。
この巨大なサイズのニューラルネットワークの能力をテストするために、Google Brain チームは、1000万本の YouTube ビデオから取得した猫の画像のランダムなサムネイルをネットワークに供給しました。 ただし、猫がどのような姿をしているかを認識するようにシステムを訓練したわけではありません。 しかし、このインテリジェントなシステムは、誰もが驚かされた。猫の見分け方を自ら学び、さらに猫の特徴を組み立てて、猫の画像を完成させたのである
Google Brainプロジェクトは、ソフトウェアベースのニューラルネットワークが、各ニューロンが特定の物体を検出するように訓練された人間の脳の機能を模倣できることを見事に証明しました。 ディープラーニング・アルゴリズムが日常生活をどう変えるか
12 Sigmaの肺がん検出アルゴリズム
12 Sigmaは、肺がんに関する診断エラーを初期段階で減らし、従来のアプローチよりもはるかに速く肺がんの兆候を検出できるAIアルゴリズムを開発した。
Sigma Technologiesの共同創業者兼CEOであるXin Zhong氏によると、通常、従来のがん検出方法は、肺がんを検出するのに時間がかかるとのことです。 しかし、12シグマのAIアルゴリズムシステムは診断時間を短縮し、肺がん患者の生存率の向上につながる。
一般に、医師はCTスキャン画像を慎重に調べ、小さな結節を確認し、良性か悪性かに分類して肺がんを診断している。 医師が患者のCT画像を目視して結節を検査し、さらに結節を良性または悪性に分類するのに10分以上かかることもあります。
言うまでもなく、常にヒューマンエラーの可能性は高いままである。 12 Sigmaは、そのAIアルゴリズムがCT画像を検査し、2分以内に結節を分類できると主張しています。
結論
この記事では、ディープラーニングプロジェクトのトップアイデアを取り上げました。 我々は、あなたが簡単に解決することができますいくつかの初心者プロジェクトで始まりました。 これらの簡単なプロジェクトを終了したら、戻って、もう少しコンセプトを学び、中級のプロジェクトに挑戦することをお勧めします。 自信がついたら、上級プロジェクトに挑戦してください。
これらは、これまでに作られたディープラーニングの実際のアプリケーションのほんの一握りです。 この技術はまだ非常に若いもので、私たちが話しているように発展しているのです。 ディープラーニングは、人類が現実世界の基本的な課題のいくつかに取り組むのを助けることができる先駆的なイノベーションを生み出す、計り知れない可能性を持っているのです。
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