El aprendizaje profundo es un dominio con diversas tecnologías, como tabletas y computadoras, que pueden aprender en función de la programación y otros datos.
El aprendizaje profundo está emergiendo como un concepto futurista que puede cumplir con los requisitos de las personas.
Cuando echamos un vistazo a la tecnología de reconocimiento de voz y los asistentes virtuales, se ejecutan utilizando tecnologías de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Si eres uno de los estudiantes que desea comenzar una carrera en el aprendizaje profundo, debes leer este artículo, ya que en el se presentan 10 ideas actuales para tu próximo gran proyecto de aprendizaje profundo.
10 Mejores Proyectos si Quieres Aprender Aprendizaje Profundo
Aquí tienes una lista de los 10 principales proyectos de aprendizaje profundo que debes conocer.
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1. Chatbots
Debido a su hábil manejo de una gran cantidad de consultas y mensajes de los clientes sin ningún problema, los Chatbots juegan un papel importante para las industrias.
Los chatbots están diseñados para reducir la carga de trabajo del servicio de atención al cliente mediante la automatización de la parte más importante del proceso.
No obstante, los chatbots ejecutan esto utilizando sus métodos prometedores respaldados por tecnologías como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.
Por lo tanto, crear un chatbot para tu proyecto final de aprendizaje profundo será una gran idea.
2. Predicción de incendios forestales
La creación de un sistema de predicción de incendios forestales es uno de los mejores proyectos de aprendizaje profundo y será otra utilización considerable de las capacidades proporcionadas por el aprendizaje profundo.
Un incendio forestal es un incendio descontrolado en un bosque que causa una gran cantidad de daño no solo a la naturaleza sino también al hábitat de los animales y a la propiedad humana.
Para controlar la naturaleza caótica de los incendios forestales e incluso predecirlos, puede crear un proyecto de aprendizaje profundo utilizando la concentración de k-means para comprender los principales puntos críticos de incendios y su intensidad.
3. Sistema de reconocimiento de dígitos
Este proyecto consiste en desarrollar un sistema de reconocimiento de dígitos que pueda clasificar dígitos en función de los principios establecidos.
El proyecto tiene como objetivo crear un sistema de reconocimiento que pueda clasificar dígitos del 0 al 9 utilizando una combinación de red superficial y red neuronal profunda e implementando la regresión logística.
Softmax Regression o Multinomial Logistic Regression es la opción ideal para este proyecto.
Dado que esta técnica es una generalización de la regresión logística, es apta para la clasificación multiclase, suponiendo que todas las clases son mutuamente excluyentes.
4. Proyecto generador de leyendas de imagen en Python
Este es uno de los proyectos de aprendizaje profundo más interesantes. Es fácil para los humanos describir lo que hay en una imagen, pero para las computadoras, una imagen es solo un conjunto de números que representan el valor de color de cada píxel.
Este proyecto utiliza métodos de aprendizaje profundo en los que implementa una red neuronal convolucional (CNN) con una red neuronal recurrente (LSTM) para construir el generador de leyendas de imágenes.
5. Reconocimiento de señales de tráfico
Las señales y reglas de tráfico son cruciales y todo conductor debe obedecerlas para evitar accidentes. Para seguir la regla, primero hay que entender cómo es la señal de tráfico.
En el proyecto de reconocimiento de señales de tráfico, aprenderá cómo un programa puede identificar el tipo de señal de tráfico tomando una imagen como entrada.
Para un estudiante de ingeniería de último año, es uno de los mejores proyectos de aprendizaje profundo que puedes probar.
6. Detección de fraude con tarjetas de crédito
Con el aumento de las transacciones en línea, los fraudes con tarjetas de crédito también han aumentado. Los bancos están tratando de manejar este problema utilizando técnicas de aprendizaje profundo.
En este proyecto de aprendizaje profundo, puede usar python para crear un problema de clasificación para detectar fraudes con tarjetas de crédito mediante el análisis de los datos previamente disponibles.
7. Segmentación de clientes
Este es uno de los proyectos de aprendizaje profundo más populares que todo estudiante debería probar. Antes de ejecutar cualquier campaña, las empresas crean diferentes grupos de clientes.
La segmentación de clientes es una aplicación popular de aprendizaje no supervisado.
Mediante la agrupación, las empresas identifican segmentos de clientes para dirigirse a la base de usuarios potenciales.
8. Sistema de recomendación de películas
En este proyecto de aprendizaje profundo, debe utilizar R para realizar una recomendación de película a través de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Un sistema de recomendaciones envía sugerencias a los usuarios a través de un proceso de filtrado basado en las preferencias y el historial de navegación de otros usuarios.
Si a A y B les gusta Solo en casa y a B les gustan Chicas malas, se le puede sugerir a A que también les podría gustar. Esto mantiene a los clientes comprometidos con la plataforma.
9. Sistema de seguimiento visual
Un sistema de seguimiento visual está diseñado para rastrear y localizar objetos en movimiento en un marco de tiempo dado a través de una cámara.
Es una herramienta útil que tiene numerosas aplicaciones, como seguridad y vigilancia, imágenes médicas, realidad aumentada, control de tráfico, edición y comunicación de video e interacción humano-computadora.
10. Sistema de detección de somnolencia
La somnolencia de los conductores es una de las principales causas de los accidentes de tráfico. Es natural que los conductores que conducen rutas largas se queden dormidos al volante.
Incluso el estrés y la falta de sueño pueden hacer que los conductores se sientan somnolientos mientras conducen.
Este proyecto tiene como objetivo prevenir y reducir este tipo de accidentes mediante la creación de un agente de detección de somnolencia.