Topp 10 djupinlärningsprojektidéer för nybörjare och proffs

Deep Learning har framgångsrikt skapat ett stort buzz bland studenter och forskare. De flesta forskningsområden kräver en stor mängd medel och välutrustade laboratorier. Du behöver dock bara en dator för att arbeta med DL på de inledande nivåerna. Du behöver inte ens oroa dig för din dators datorkraft. Det finns många molnplattformar tillgängliga där du kan köra din modell. Alla dessa privilegier har gjort det möjligt för många studenter att välja DL som sitt universitetsprojekt. Det finns många djupa lärandeprojekt att välja mellan. Du kan vara nybörjare eller proffs; Lämpliga projekt är tillgängliga för alla.

Toppprojekt för djupinlärning

Alla har projekt i sitt universitetsliv. Projektet kan vara litet eller revolutionerande. Det är väldigt naturligt för en att arbeta med Deep Learning eftersom det är en era av artificiell intelligens och maskininlärning. Men man kan bli förvirrad med många alternativ. Därför har vi listat de bästa djupinlärningsprojekten som du bör kolla in innan du väljer det senare.

01. Bygga neurala nätverk från grunden

Det neurala nätverket är faktiskt själva grunden för DL. För att förstå DL ordentligt måste du ha en klar uppfattning om neurala nätverk. Även om det finns flera bibliotek tillgängliga att implementera i algoritmer för djupinlärning, måste du kompilera dem en gång för att förstå dem bättre. Många kanske tycker att det är ett fånigt projekt för djupt lärande. Men den kommer att få sin betydelse när du är klar med att bygga den. Detta projekt är trots allt ett bra projekt för nybörjare.

Projektets höjdpunkter

• En typisk DL-modell har vanligtvis tre lager, såsom input, hidden layer och output. Varje lager består av flera neuroner.
• Neuroner är sammankopplade på ett sätt att de ger en definierad utgång. Denna modell som bildas med denna anslutning är det neurala nätverket.
• Ingångslagret tar ingången. Dessa är grundläggande neuroner med inte så speciella egenskaper.
• Sambandet mellan neuroner kallas vikter. Varje neuron i det dolda lagret har en tillhörande vikt och fördom. En ingång multipliceras med motsvarande vikt och summeras med bias.
• Viktnings- och förspänningsdata skickas sedan genom en aktiveringsfunktion. En förlustfunktion vid utgången mäter felet och sprider informationen tillbaka för att ändra vikterna och i slutändan minska förlusten.
• Processen fortsätter tills förlusten är minimal. Processens hastighet beror på vissa hyperparametrar, såsom inlärningshastigheten. Det tar lång tid att bygga den från grunden. Men du kan äntligen förstå hur DL fungerar.

02. Klassificering av trafikmärken

Förarlösa bilar är en växande AI- och DL-trend. Stora biltillverkningsföretag som Tesla, Toyota, Mercedes-Benz, Ford, etc., investerar kraftigt för att utveckla sin autonoma fordonsteknologi. En autonom bil måste förstå och fungera i enlighet med trafikreglerna.

Som ett resultat, för att uppnå precision med denna innovation, måste bilar förstå vägmarkeringar och fatta lämpliga beslut. Genom att analysera betydelsen av denna teknik bör eleverna försöka genomföra trafikmärkesklassificeringsprojektet.

Projektets höjdpunkter

• Projektet kan tyckas komplicerat. Däremot kan du prototypa projektet mycket enkelt med din dator. Du behöver bara känna till grunderna i kodning och lite teoretisk kunskap.
• Till en början måste du lära modellen olika vägmärken. Inlärningen kommer att göras med hjälp av en datamängd. “Traffic Sign Recognition” tillgänglig på Kaggle har över femtio tusen taggade bilder.
• När du har laddat ner datamängden utforskar du datamängden. Du kan använda Python PIL-biblioteket för att öppna bilderna. Rengör datauppsättningen vid behov.
• Ta sedan alla bilder till en lista tillsammans med deras taggar. Konvertera bilder till NumPy-arrayer eftersom CNN inte kan fungera med råbilder. Dela upp data i tränings- och testsetet innan du tränar modellen
• Eftersom det är ett bildbehandlingsprojekt bör det finnas en CNN inblandad. Skapa CNN enligt dina krav. Platta ut NumPy-datamatrisen innan du går in i den.
• Slutligen, träna modellen och validera den. Titta på graferna för förlust och precision. Testa sedan modellen på testsetet. Om testsviten visar tillfredsställande resultat kan du gå vidare till att lägga till andra saker i ditt projekt.

03. Klassificering av bröstcancer

Om du vill förstå djupinlärning måste du genomföra djupinlärningsprojekt. Bröstcancerklassificeringsprojektet är ett annat enkelt men praktiskt projekt. Detta är också ett bildbehandlingsprojekt. Ett betydande antal kvinnor runt om i världen dör varje år enbart på grund av bröstcancer.

Dödligheten skulle dock kunna minska om cancern kunde upptäckas i ett tidigt skede. Många forskningsartiklar och projekt relaterade till upptäckt av bröstcancer har publicerats. Du måste återskapa projektet för att förbättra dina kunskaper om DL såväl som Python-programmering.

Projektets höjdpunkter

• Du måste använda grundläggande Python-bibliotek som Tensorflow, Keras, Theano, CNTK, etc., för att skapa modellen. Både CPU- och GPU-versioner av Tensorflow är tillgängliga. Du kan använda endera. Tensorflow-GPU är dock snabbast.
• Använd IDC-brösthistopatologidataset. Den innehåller nästan trehundratusen taggade bilder. Varje bild är 50*50 stor. Hela datamängden kommer att ta upp tre GB utrymme.
• Om du är nybörjare bör du använda OpenCV i projektet. Läs data med hjälp av operativsystemets bibliotek. Dela sedan upp dem i tränings- och testset.
• Bygg sedan CNN, som också kallas CancerNet. Använd tre-av-tre faltningsfilter. Stapla filtren och lägg till det maximala poolskiktet som behövs.
• Använd ett sekventiellt API för att paketera alla CancerNet. Inmatningsskiktet tar fyra parametrar. Ställ sedan in modellens hyperparametrar. Börja träna med träningssetet tillsammans med valideringssetet.
• Hitta slutligen förvirringsmatrisen för att bestämma modellens noggrannhet. Använd testsetet i detta fall. I händelse av otillfredsställande resultat, ändra hyperparametrarna och kör modellen igen.

04. Könsigenkänning med röst

Genusigenkänning för sina respektive röster är ett mellanliggande projekt. Du måste bearbeta ljudsignalen här för att klassificera mellan genrer. Det är en binär klassificering. Man måste skilja på män och kvinnor utifrån deras röster. Hanar har en djup röst och honor har en hög röst. Du kan förstå genom att analysera och utforska tecknen. Tensorflow kommer att vara det bästa för att göra djupinlärningsprojektet.

Projektets höjdpunkter

• Använd datasetet “Voice Gender Recognition” från Kaggle. Datauppsättningen innehåller mer än tre tusen ljudprover från män och kvinnor.
• Du kan inte mata in råljuddata i modellen. Rengör data och gör lite funktionsextraktion. Minska ljudet så mycket som möjligt.
• Utjämna antalet män och kvinnor för att minska risken för överanpassning. Du kan använda Mel Spectrogram-processen för dataextraktion. Konverterar data till vektorer av storlek 128.
• Ta den bearbetade ljuddatan i en enda array och dela upp den i tränings- och testset. Bygg sedan modellen. Användningen av ett neuralt nätverk för feed-forward kommer att vara lämpligt för detta fall.
• Använd minst fem lager på modellen. Du kan öka lagren efter dina behov. Använd “relu”-aktiveringen för de dolda lagren och “sigmoid” för utlagret.
• Slutligen, kör modellen med lämpliga hyperparametrar. Använd 100 som epok. Efter träning, prova med testutrustningen.

05. Bildtextgenerator

Att lägga till bildtexter till bilder är ett avancerat projekt. Därför bör du starta det efter att ha avslutat ovanstående projekt. I denna tid av sociala medier finns bilder och videor överallt. De flesta föredrar en bild framför ett stycke. Dessutom kan du få en person att förstå en sak lättare med en bild än med att skriva.

Alla dessa bilder behöver undertexter. När vi ser en bild kommer en bildtext automatiskt att tänka på. Detsamma måste göras med en dator. I detta projekt ska datorn lära sig att producera bildtexter utan mänsklig hjälp.

Projektets höjdpunkter

• Detta är faktiskt ett komplext projekt. Men de nätverk som används här är också problematiska. Du måste skapa en modell med både CNN och LSTM, dvs RNN.
• Använd Flicker8K-datauppsättningen i det här fallet. Som namnet antyder har den åtta tusen bilder som tar upp en GB utrymme. Dessutom laddar du ner datauppsättningen “Flicker 8K text” som innehåller bildnamnen och bildtexten.
• Du måste använda många Python-bibliotek här som pandor, TensorFlow, Keras, NumPy, Jupyterlab, Tqdm, Pillow, etc. Se till att alla är tillgängliga på din dator.
• Bildtextgeneratormodellen är i grunden en CNN-RNN-modell. CNN extraherar funktioner och LSTM hjälper till att skapa en lämplig bildtext. En förtränad modell som kallas Xception kan användas för att underlätta processen.
• Träna sedan modellen. Försök att få maximal precision. Om resultaten inte är tillfredsställande, rengör data och kör modellen igen.
• Använd separata bilder för att testa modellen. Du kommer att se att modellen ger lämpliga titlar till bilderna. Till exempel kommer en bild av en fågel att ha titeln “fågel”.

06. Klassificering av musikgenrer

Folk lyssnar på musik varje dag. Olika människor har olika musiksmak. Du kan enkelt skapa ett musikrekommendationssystem med maskininlärning. Att klassificera musik i olika genrer är dock en annan sak. Man måste använda DL-tekniker för att göra detta Deep Learning-projekt. Dessutom kan du få en mycket bra uppfattning om klassificering av ljudsignaler genom detta projekt. Det är nästan som könsklassificeringsproblemet med vissa skillnader.

Projektets höjdpunkter

• Du kan använda olika metoder för att lösa problemet, såsom CNN, stöd för vektormaskiner, K-närmaste granne och K-means-klustring. Du kan använda vilken som helst av dem enligt dina önskemål.
• Använd GTZAN-datauppsättningen i projektet. Den innehåller olika låtar upp till 2000-200. Varje låt är 30 sekunder lång. Det finns tio genrer tillgängliga. Varje låt har taggats korrekt.
• Dessutom måste den gå igenom funktionsextraktion. Dela upp musiken i mindre ramar på 20 till 40 ms vardera. Bestäm sedan bruset och gör data brusfri. Använd DCT-metoden för att göra processen.
• Importera de bibliotek som krävs för projektet. Efter funktionsextraktion, analysera frekvenserna för varje data. Frekvenserna hjälper till att bestämma könet.
• Använd en lämplig algoritm för att bygga modellen. Du kan använda KNN för att göra det eftersom det är det mest bekväma. Men för att få kunskap, försök att göra det med CNN eller RNN.
• Efter att ha kört modellen, testa noggrannheten. Han har framgångsrikt skapat ett klassificeringssystem för musikgenrer.

07. Färglägg gamla svartvita bilder

Nuförtiden ser vi bara färgbilder. Det fanns dock en tid då endast monokroma kameror fanns tillgängliga. Bilderna, tillsammans med filmerna, var alla svartvita. Men med teknikens framsteg kan du nu lägga till RGB-färg till svartvita bilder.

Deep Learning har gjort det ganska enkelt för oss att utföra dessa uppgifter. Du behöver bara känna till grundläggande Python-programmering. Du behöver bara bygga modellen och om du vill kan du även skapa ett GUI för projektet. Projektet kan vara mycket användbart för nybörjare.

Projektets höjdpunkter

• Använd OpenCV DNN-arkitekturen som huvudmodell. Det neurala nätverket tränas med hjälp av bilddata från L-kanalen som källa och signaler från strömmarna a, b som mål.
• Använd också den förutbildade Caffe-modellen för extra bekvämlighet. Skapa en separat katalog och lägg till alla nödvändiga moduler och bibliotek där.
• Läs de svartvita bilderna och ladda sedan Caffe-modellen. Om det behövs, rensa upp bilderna baserat på ditt projekt och för mer exakthet.
• Manipulera sedan den förtränade modellen. Lägg till lager efter behov. Bearbeta dessutom L-kanalen för att implementera den i modellen.
• Kör modellen med träningssetet. Observera noggrannhet och precision. Försök att göra modellen så exakt som möjligt.
• Gör slutligen förutsägelser med ab-kanalen. Observera resultaten igen och spara modellen för senare användning.

08. Detektering av dåsighet för föraren

Många människor använder motorvägen alla timmar på dygnet och på natten. Taxichaufförer, lastbilschaufförer, busschaufförer och långväga resenärer lider av sömnbrist. Som ett resultat är dåsig körning mycket farlig. De flesta olyckor inträffar till följd av förarens trötthet. Så för att undvika dessa kollisioner kommer vi att använda Python, Keras och OpenCV för att skapa en modell som informerar operatören när den blir trött.

Projektets höjdpunkter

• Detta inledande projekt för djupinlärning syftar till att skapa en sensor för dåsighetsövervakning som övervakar när en mans ögon är stängda i några ögonblick. När dåsighet upptäcks kommer denna modell att meddela föraren.
• Du kommer att använda OpenCV i detta Python-projekt för att samla in foton från en kamera och lägga in dem i en djupinlärningsmodell för att avgöra om personens ögon är vidöppna eller stängda.
• Datauppsättningen som används i detta projekt har flera bilder av människor med slutna och öppna ögon. Varje bild har taggats. Den innehåller mer än sju tusen bilder.
• Bygg sedan modellen med CNN. Använd Keras i det här fallet. Efter slutförandet kommer du att ha totalt 128 helt anslutna noder.
• Kör nu koden och kontrollera noggrannheten. Justera hyperparametrar om det behövs. Använd PyGame för att bygga ett GUI.
• Använd OpenCV för att ta emot video, eller så kan du använda en webbkamera istället. Prova själv. Blunda i 5 sekunder så ser du att modellen varnar dig.

09. Bildklassificering med CIFAR-10 Dataset

Ett Deep Learning-projekt som är värt att nämna är bildklassificering. Detta är ett projekt på nybörjarnivå. Tidigare har vi utfört olika typer av bildklassificering. Den här är dock speciell eftersom bilderna av CIFAR datauppsättning De faller under en mängd olika kategorier. Du bör göra det här projektet innan du arbetar med andra avancerade projekt. Själva grunden för klassificering kan förstås utifrån detta. Som vanligt kommer du att använda python och Keras.

Projektets höjdpunkter

• Kategoriseringsutmaningen är att klassificera varje element i en digital bild i en av flera kategorier. Egentligen är det väldigt viktigt i bildanalys.
• Datauppsättningen CIFAR-10 är en mycket använd datauppsättning för datorseende. Datauppsättningen har använts i en mängd olika studier av djupinlärning av datorseende.
• Denna datauppsättning består av 60 000 foton uppdelade i tio klassetiketter, som var och en innehåller 6 000 foton i storleken 32*32. Denna datauppsättning ger lågupplösta bilder (32*32), vilket gör att forskare kan experimentera med nya tekniker.
• Använd Keras och Tensorflow för att bygga modellen och Matplotlib för att visualisera hela processen. Ladda datauppsättningen direkt från keras.datasets. Titta på några av bilderna bland dem.
• CIFAR-datauppsättningen är nästan ren. Du behöver inte ge ytterligare tid för att behandla uppgifterna. Skapa helt enkelt de lager som krävs för modellen. Använd SGD som en optimerare.
• Träna modellen med data och beräkna noggrannheten. Sedan kan du skapa ett GUI för att sammanfatta hela projektet och testa det på andra slumpmässiga bilder än datamängden.

10. Åldersdetektering

Åldersdetektering är ett viktigt projekt på mellannivå. Datorseende är forskning om hur datorer kan se och känna igen elektroniska bilder och videor på samma sätt som människor uppfattar dem. Svårigheterna du möter beror främst på bristande förståelse för den biologiska synen.

Men om du har tillräckligt med data kan denna brist på biologisk insikt elimineras. Detta projekt kommer att göra detsamma. En modell kommer att byggas och tränas utifrån data. Så här kan du bestämma människors ålder.

Projektets höjdpunkter

• Du måste använda DL i det här projektet för att på ett tillförlitligt sätt känna igen en persons ålder från ett enda fotografi av deras utseende.
• På grund av element som kosmetika, belysning, hinder och ansiktsuttryck är det extremt svårt att bestämma exakt ålder från ett digitalt fotografi. Som ett resultat, istället för att kalla detta en regressionsuppgift, förvandlar han det till en kategoriseringsuppgift.
• Använd Adience-dataset i det här fallet. Den har mer än 25 tusen bilder, var och en korrekt märkt. Det totala utrymmet är nästan 1 GB.
• Gör CNN-lagret med tre faltningslager med totalt 512 anslutna lager. Träna denna modell med datamängden.
• Skriv Python-koden som behövs för att upptäcka ansiktet och rita en fyrkantig ruta runt ansiktet. Ta mått för att visa åldern på toppen av lådan.
• Om allt går bra, skapa ett GUI och testa det med slumpmässiga bilder med mänskliga ansikten.

Till sist, Perspektiv

I denna teknikålder kan vem som helst lära sig vad som helst från Internet. Dessutom är det bästa sättet att lära sig en ny färdighet att göra fler och fler projekt. Samma råd gäller även för experterna. Om någon vill bli expert på ett område måste de göra så många projekt som möjligt. AI är en mycket betydelsefull och växande färdighet nu. Dess betydelse ökar dag för dag. Deep Leaning är en viktig delmängd av AI som tar itu med datorseendeproblem.

Om du är nybörjare kan du känna dig förvirrad över vilka projekt du ska börja med. Därför har vi listat några av de djupinlärningsprojekt som du bör kolla in. Den här artikeln innehåller projekt för nybörjare och medelnivå. Förhoppningsvis kommer artikeln att vara till nytta för dig. Så sluta slösa tid och börja göra nya projekt.