Inhoudsopgave
Deep Learning-projectideeën
Hoewel Deep Learning een nieuwe technologische vooruitgang is, breidt de reikwijdte ervan zich exponentieel uit. Deep Learning technologie heeft als doel het nabootsen van het biologische neurale netwerk, dat wil zeggen, van het menselijk brein. Hoewel de oorsprong van Deep Learning teruggaat tot de jaren 1950, is het pas met de vooruitgang en adoptie van Artificial Intelligence en Machine Learning dat het in de schijnwerpers kwam te staan. Dus, als je een ML-beginner bent, is het beste wat je kunt doen werken aan een aantal Deep learning-projectideeën.
Wij, hier bij upGrad, geloven in een praktische benadering omdat theoretische kennis alleen niet zal helpen in een real-time werkomgeving. In dit artikel zullen we het verkennen van een aantal interessante deep learning project ideeën die beginners kunnen werken aan om hun kennis te testen. In dit artikel vindt u top deep learning projectideeën voor beginners om hands-on ervaring op deep learning.
Een subset van Machine Learning, Deep Learning maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken die hiërarchisch zijn gerangschikt om specifieke ML-taken uit te voeren. Deep Learning-netwerken gebruiken de benadering van leren zonder toezicht – ze leren van ongestructureerde of ongelabelde gegevens. Kunstmatige neurale netwerken zijn net als het menselijk brein, met neuronknooppunten die onderling verbonden zijn om een webachtige structuur te vormen.
Terwijl traditionele leermodellen gegevens analyseren met behulp van een lineaire benadering, is de hiërarchische functie van Deep Learning-systemen ontworpen om gegevens te verwerken en te analyseren in een niet-lineaire benadering.
Deep Learning-architecturen zoals diepe neurale netwerken, terugkerende neurale netwerken en diepe overtuigingsnetwerken hebben toepassingen gevonden op verschillende gebieden, waaronder natuurlijke taalverwerking, computervisie, bio-informatica, spraakherkenning, audioherkenning, automatische vertaling, sociale netwerkfiltering, medicijnontwerp en zelfs bordspelprogramma’s. Aangezien er nieuwe vooruitgang wordt geboekt in dit domein, helpt het ML en Deep Learning experts om innovatieve en functionele Deep Learning projecten te ontwerpen. Hoe meer Deep Learning-projectideeën u probeert, hoe meer ervaring u opdoet.
Vandaag bespreken we de top zeven verbazingwekkende Deep Learning-projecten die ons helpen nieuwe hoogten van prestatie te bereiken.
Dus, hier zijn een paar Deep Learning-projectideeën waar beginners aan kunnen werken:
Dep Learning-projectideeën: Beginners Niveau
Deze lijst met deep learning projectideeën voor studenten is geschikt voor beginners, en degenen die net beginnen met ML in het algemeen. Deze deep learning projectideeën zullen je op weg helpen met alle praktische zaken die je nodig hebt om te slagen in je carrière.
Verder, als je op zoek bent naar deep learning projectideeën voor het laatste jaar, zou deze lijst je op weg moeten helpen. Dus, zonder verder oponthoud, laten we meteen in een aantal deep learning projectideeën springen die je basis zullen versterken en je in staat zullen stellen om op de ladder te klimmen.
Image Classificatie met CIFAR-10 dataset
Een van de beste ideeën om te beginnen met experimenteren u hands-on deep learning projecten voor studenten is het werken aan Image classificatie. CIFAR-10 is een grote dataset met meer dan 60.000 (32×32 formaat) kleurenafbeeldingen gecategoriseerd in tien klassen, waarin elke klasse 6.000 afbeeldingen heeft. De trainingsset bevat 50.000 afbeeldingen, terwijl de testset 10.000 afbeeldingen bevat. De trainingsset wordt verdeeld in vijf afzonderlijke secties, elk met 10.000 afbeeldingen die willekeurig zijn gerangschikt. De testset bevat 1000 afbeeldingen die willekeurig worden gekozen uit elk van de tien klassen.
In dit project ontwikkel je een beeldclassificatiesysteem dat de klasse van een ingevoerd beeld kan bepalen. Beeldclassificatie is een centrale toepassing op het gebied van deep learning, en dus zul je kennis opdoen over verschillende deep learning-concepten terwijl je aan dit project werkt.
Visueel volgsysteem
Een visueel volgsysteem is ontworpen om bewegend(e) object(en) in een bepaald tijdsbestek te volgen en te lokaliseren via een camera. Het is een handig hulpmiddel dat tal van toepassingen kent, zoals beveiliging en bewaking, medische beeldvorming, augmented reality, verkeerscontrole, videobewerking en -communicatie, en mens-computerinteractie.
Dit systeem maakt gebruik van een deep learning-algoritme om opeenvolgende videoframes te analyseren, waarna het de beweging van doelobjecten tussen de frames traceert. De twee kerncomponenten van dit visuele volgsysteem zijn:
- Targetrepresentatie en lokalisatie
- Filtering en gegevensassociatie
Gezichtsdetectiesysteem
Dit is een van de uitstekende deep learning-projectideeën voor beginners. Met de vooruitgang van deep learning, heeft gezichtsherkenning technologie ook enorm gevorderd. Gezichtsherkenningstechnologie is een subset van Objectdetectie die zich richt op het observeren van de instantie van semantische objecten. Het is ontworpen om menselijke gezichten binnen digitale beelden op te sporen en te visualiseren.
In dit deep learning-project leer je hoe je menselijke gezichtsherkenning in realtime kunt uitvoeren. Je moet het model ontwikkelen in Python en OpenCV.
Diep Leren Project Ideeën: Intermediate Level
Digit Recognition System
Zoals de naam al doet vermoeden, gaat het bij dit project om het ontwikkelen van een digit recognition systeem dat cijfers kan classificeren op basis van de set tenets. Hier zult u gebruik maken van de MNIST dataset met afbeeldingen (28 X 28 grootte).
Dit project heeft tot doel een herkenningssysteem te maken dat cijfers van 0 tot 9 kan classificeren door gebruik te maken van een combinatie van ondiep netwerk en diep neuraal netwerk en door logistische regressie te implementeren. Softmax Regressie of Multinomiale Logistische Regressie is de ideale keuze voor dit project. Aangezien deze techniek een veralgemening is van logistische regressie, is zij geschikt voor classificatie in meerdere klassen, ervan uitgaande dat alle klassen elkaar wederzijds uitsluiten).
Chatbot
In dit project ga je een chatbot modelleren met behulp van de API van IBM Watson. Watson is het schoolvoorbeeld van wat AI ons kan helpen bereiken. Het idee achter dit project is om gebruik te maken van Watson’s deep learning capaciteiten om een chatbot te maken die met mensen kan communiceren net als een ander mens. Chatbots zijn buitengewoon intelligent en kunnen in real-time antwoorden op menselijke vragen of verzoeken. Dit is de reden waarom een toenemend aantal bedrijven in alle domeinen chatbots adopteren in hun infrastructuur voor klantenondersteuning.
Dit project is niet erg uitdagend. Het enige wat u nodig hebt, is Python 2/3 in uw machine, een Bluemix-account, en natuurlijk een actieve internetverbinding! Als u het een inkeping wilt opschalen, kunt u de Github-repository bezoeken en de functies van uw chatbot verbeteren door een geanimeerd autodashboard op te nemen.
Lees: Hoe chatbot in Python te maken?
Muziekgenreclassificatiesysteem
Dit is een van de interessante deep learning-projectideeën. Dit is een uitstekend project om je deep learning vaardigheden te voeden en te verbeteren. Je zult een deep learning model maken dat neurale netwerken gebruikt om het genre van muziek automatisch te classificeren. Voor dit project maak je gebruik van een FMA (Free Music Archive) dataset. FMA is een interactieve bibliotheek met hoogwaardige en legale audio downloads. Het is een open-source en gemakkelijk toegankelijke dataset die geweldig is voor een groot aantal MIR-taken, waaronder het doorbladeren en organiseren van enorme muziekcollecties.
Houd er echter rekening mee dat voordat je het model kunt gebruiken om audiobestanden op genre te classificeren, je de relevante informatie uit de audiosamples moet extraheren (zoals spectrogrammen, MFCC, enz.).
Detectiesysteem voor slaperigheid
De slaperigheid van bestuurders is een van de belangrijkste redenen achter verkeersongevallen. Het is normaal dat bestuurders die lange trajecten afleggen, wegdommelen achter het stuur. Ook stress en slaapgebrek kunnen bestuurders slaperig maken tijdens het rijden. Dit project beoogt dergelijke ongevallen te voorkomen en te verminderen door een detectiemiddel voor slaperigheid te ontwikkelen.
Hier zult u Python, OpenCV, en Keras gebruiken om een systeem te bouwen dat de gesloten ogen van bestuurders kan detecteren en hen kan waarschuwen als ze ooit in slaap vallen tijdens het rijden. Zelfs als de ogen van de bestuurder maar een paar seconden dicht zijn, zal dit systeem de bestuurder onmiddellijk informeren, waardoor vreselijke verkeersongevallen worden voorkomen. OpenCV zal de beelden van de bestuurder monitoren en verzamelen via een webcam en deze voeden aan het deep learning-model dat de ogen van de bestuurder zal classificeren als ‘open’ of ‘gesloten.’
Image caption generator
Dit is een van de trending deep learning-projectideeën. Dit is een Python-gebaseerd deep learning-project dat gebruikmaakt van Convolutional Neural Networks en LTSM (een type Recurrent Neural Network) om een deep learning-model te bouwen dat bijschriften voor een afbeelding kan genereren.
Een Image caption generator combineert zowel computervisie als natuurlijke taalverwerkingstechnieken om de context van een afbeelding te analyseren en te identificeren en deze dienovereenkomstig te beschrijven in natuurlijke menselijke talen (bijvoorbeeld Engels, Spaans, Deens, enz.). Dit project zal uw kennis van CNN en LSTM versterken, en u zult leren hoe ze te implementeren in real-world toepassingen als deze.
Kleuren van oude B&W-foto’s
Voor lange tijd is geautomatiseerde beeldcolourizering van B&W-afbeeldingen een heet onderwerp van onderzoek geweest op het gebied van computervisie en diep leren. Een recente studie stelde dat als we een neuraal netwerk trainen met behulp van een omvangrijke en rijke dataset, we een deep learning-model zouden kunnen creëren dat kleuren kan hallucineren binnen een zwart-witfoto.
In dit image colourization project maak je gebruik van Python en OpenCV DNN architectuur (het is getraind op ImageNet dataset). Het doel is om een gekleurde weergave te maken van grijswaarden afbeeldingen. Hiervoor gebruikt u een vooraf getraind Caffe-model, een prototekstbestand en een NumPy-bestand.
Deep Learning Project Ideas – Advanced Level
Detector
Detectron is een Facebook AI Research’s (FAIR) softwaresysteem dat is ontworpen om state-of-the-art Object Detection-algoritmen uit te voeren en uit te voeren. Geschreven in Python, is dit Deep Learning project gebaseerd op het Caffe2 deep learning framework.
Detectron is de basis geweest voor veel prachtige onderzoeksprojecten, waaronder 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, en Learning to Segment Every Thing, om er een paar te noemen.
Detectron biedt een hoogwaardige en krachtige codebase voor objectdetectie-onderzoek. Het bevat meer dan 50 vooraf getrainde modellen en is uiterst flexibel – het ondersteunt een snelle implementatie en evaluatie van nieuw onderzoek.
WaveGlow
Dit is een van de interessante deep learning projectideeën. WaveGlow is een flow-based Generatief Netwerk voor Spraak Synthese ontwikkeld en aangeboden door NVIDIA. Het kan spraak van hoge kwaliteit genereren uit mel-spectogrammen. Het mengt de inzichten verkregen uit WaveNet en Glow om snelle, efficiënte en hoogwaardige audiosynthese mogelijk te maken, zonder dat auto-regressie nodig is.
WaveGlow kan worden geïmplementeerd via een enkel netwerk en ook worden getraind met behulp van een enkele kostenfunctie. Het doel is om de waarschijnlijkheid van de trainingsgegevens te optimaliseren, waardoor de trainingsprocedure beheersbaar en stabiel wordt.
OpenCog
OpenCog project omvat de kerncomponenten en een platform om AI R&D te vergemakkelijken. Het heeft tot doel een open-source Artificial General Intelligence (AGI) raamwerk te ontwerpen dat nauwkeurig de geest van de architectuur en dynamiek van het menselijk brein kan vangen. De AI bot, Sophia is een van de mooiste voorbeelden van AGI.
OpenCog omvat ook OpenCog Prime – een geavanceerde architectuur voor robot en virtuele belichaamde cognitie die een assortiment van op elkaar inwerkende componenten omvat om geboorte te geven aan mens-equivalente kunstmatige algemene intelligentie (AGI) als een opkomend fenomeen van het systeem als geheel.
DeepMimic
DeepMimic is een “voorbeeld-gestuurd Deep Reinforcement Learning van op natuurkunde gebaseerde karaktervaardigheden.” Met andere woorden, het is een neuraal netwerk getraind door gebruik te maken van reinforcement learning om motion-captured bewegingen te reproduceren via een gesimuleerde humanoid, of een andere fysieke agent.
De werking van DeepMimic is vrij eenvoudig. Eerst moet je een simulatie opzetten van het ding dat je wilt animeren (je kunt iemand vastleggen die specifieke bewegingen maakt en proberen dat te imiteren). Nu gebruik je de gegevens van de bewegingsopname om een neuraal netwerk te trainen via reinforcement learning. De input is hier de configuratie van de armen en benen op verschillende tijdstippen, terwijl de beloning het verschil is tussen het echte ding en de simulatie op specifieke tijdstippen.
IBM Watson
Een van de meest uitstekende voorbeelden van Machine Learning en Deep Learning is IBM Watson. Het grootste aspect van IBM Watson is dat het Data Scientists en ML Engineers/Developers in staat stelt om samen te werken op een geïntegreerd platform om de AI-levenscyclus te verbeteren en te automatiseren. Watson kan AI-implementaties vereenvoudigen, versnellen en beheren, waardoor bedrijven het potentieel van zowel ML als Deep Learning kunnen benutten om de bedrijfswaarde te vergroten.
IBM Watson is geïntegreerd met de Watson Studio om cross-functionele teams in staat te stellen ML/Deep Learning-modellen snel en efficiënt in te zetten, te monitoren en te optimaliseren. Het kan automatisch API’s genereren om uw ontwikkelaars te helpen AI gemakkelijk in hun toepassingen te integreren. Bovendien wordt het geleverd met intuïtieve dashboards die het voor de teams gemakkelijk maken om modellen in productie naadloos te beheren.
Google Brain
Dit is een van de uitstekende deep learning projectideeën. Het Google Brain project is Deep Learning AI onderzoek dat begon in 2011 bij Google. Het Google Brain team onder leiding van Google Fellow Jeff Dean, Google onderzoeker Greg Corrado, en Stanford University Professor Andrew Ng had als doel om Deep Learning en Machine Learning uit de grenzen van het lab naar de echte wereld te brengen. Ze ontwierpen een van de grootste neurale netwerken voor ML – het bestond uit 16.000 computerprocessoren met elkaar verbonden.
Om de mogelijkheden van een neuraal netwerk van deze enorme omvang te testen, voedde het Google Brain-team het netwerk met willekeurige thumbnails van kattenafbeeldingen afkomstig van 10 miljoen YouTube-video’s. Het addertje onder het gras is echter dat ze het systeem niet hebben getraind om te herkennen hoe een kat eruit ziet. Maar het intelligente systeem liet iedereen versteld staan – het leerde zichzelf hoe katten te identificeren en ging verder met het assembleren van de kenmerken van een kat om het beeld van een kat compleet te maken!
Het Google Brain-project bewees met succes dat op software gebaseerde neurale netwerken de werking van het menselijk brein kunnen nabootsen, waarbij elke neuron wordt getraind om bepaalde objecten te detecteren. Hoe Deep Learning-algoritmen ons dagelijks leven transformeren
12 Sigma’s algoritme voor het detecteren van longkanker
12 Sigma heeft een AI-algoritme ontwikkeld dat diagnostische fouten in verband met longkanker in de vroege stadia kan verminderen en tekenen van longkanker veel sneller kan detecteren dan traditionele benaderingen.
Volgens Xin Zhong, de medeoprichter en CEO van Sigma Technologies, kost het gewoonlijk conventionele kankerdetectiepraktijken tijd om longkanker te detecteren. Het AI-algoritmesysteem van 12 Sigma kan de diagnosetijd echter verkorten, wat leidt tot een betere overlevingskans voor longkankerpatiënten.
In het algemeen stellen artsen een diagnose van longkanker door CT-scanbeelden zorgvuldig te onderzoeken om te controleren op kleine knobbeltjes en deze te classificeren als goedaardig of kwaadaardig. Het kan artsen meer dan tien minuten kosten om de CT-beelden van de patiënt visueel te inspecteren op knobbeltjes, plus extra tijd voor het classificeren van de knobbeltjes als goedaardig of kwaadaardig.
Onnodig te zeggen dat er altijd een grote kans op menselijke fouten blijft bestaan. 12 Sigma beweert dat zijn AI-algoritme de CT-beelden kan inspecteren en knobbeltjes binnen twee minuten kan classificeren.
Conclusie
In dit artikel hebben we top deep learning-projectideeën behandeld. We zijn begonnen met een aantal beginners projecten die u kunt oplossen met gemak. Zodra je klaar bent met deze eenvoudige projecten, stel ik voor dat je teruggaat, nog een paar concepten leert en dan de intermediaire projecten probeert. Als je je zeker voelt, kun je de geavanceerde projecten aanpakken. Als je je deep learning-vaardigheden wilt verbeteren, moet je deze deep learning-projectideeën in handen krijgen.
Dit zijn slechts een handvol van de real-world toepassingen van Deep Learning die tot nu toe zijn gemaakt. De technologie is nog steeds erg jong – het is in ontwikkeling terwijl we spreken. Deep Learning biedt enorme mogelijkheden om baanbrekende innovaties te baren die de mensheid kunnen helpen enkele van de fundamentele uitdagingen van de echte wereld aan te pakken.
Als u geïnteresseerd bent om meer te weten over deep learning en kunstmatige intelligentie, bekijk dan ons PG Diploma in Machine Learning en AI-programma dat is ontworpen voor werkende professionals en meer dan 450 uur rigoureuze training.