Quiero hacer un mini proyecto sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial. ¿Cuáles son mis opciones?

“En caso de duda, mire a su alrededor”.


Se levanta de su silla, sintiendo la fatiga de buscar ideas de proyectos en toda la web.

“Oh, ya es de noche. Hagamos otra cosa, podría ayudar a refrescar mi mente “.

Sacas tu teléfono inteligente y murmuras, “está bien Google. Abre Snapchat ”.

Se escucha una alerta cuando el teléfono abre la aplicación deseada. Mire la fuente mientras admira la capacidad de su teléfono para comprender su voz junto con lo que realmente deseaba.

“Hmm … estos filtros son bastante interesantes. Me pregunto cómo se las arregla para saber dónde colocarlo. Jaja, ¡estas gafas son tan graciosas!

Terminando tu rutina habitual de SnapChat, procedes a revisar el FaceBook.

“Oh cierto, olvidé subir la fotografía de la fiesta de ayer”.

Hace clic en el botón de carga y procede a etiquetar a sus amigos, pero se da cuenta de que FaceBook ya lo ha hecho por usted.

“¿Eso es raro? ¿Cómo supo quién era quién?

Continúa desplazándote por tu feed durante un rato antes de darte cuenta de algunas recomendaciones de compra. Casi los saltas antes de ver algo bastante útil.

“¡Wow asombroso! Realmente quería esto. Me alegro de que apareciera en mi alimentación “.

Ya aburrido de FaceBook, sigues jugando ajedrez en línea contra alguien. Rápidamente logras encontrar un oponente y vencerlo fácilmente.

“Bueno, eso fue bastante refrescante!”

Escuchas una notificación y ves que tu oponente te envió un mensaje.

>>> Mensaje recibido: “** Algo malo **”

“Eh, ¿qué idioma es este? Vamos a buscar ayuda en Google “.

Abre el traductor y pega el mensaje. Pero absténgase de presionar OK, ya que ni siquiera sabe cuál es el idioma original. Afortunadamente, Google lo detecta automáticamente y usted lee el mensaje traducido.

“. . . . .

“Algunas personas simplemente no toman pérdidas fácilmente. No importa, voy a jugar contra un bot “.

Miras debajo de la configuración y encuentras la opción de nivel difícil de bot. Aún en lo alto de tu reciente victoria, configuras la dificultad en Legendario . Quince minutos despues ..

“Como sea, ¿cómo podría ganar contra una computadora?” ¡Juego estupido!”

Echas un vistazo a la ventana para encontrar la puesta de sol.

“¡Es demasiado tarde! Basta ya de perder tiempo, debería comenzar a buscar algunas ideas de proyectos pronto. ¡Por qué es tan difícil encontrar una idea interesante incluso para un proyecto pequeño!

Los minutos pasan y te encuentras hojeando tu feed de Quora, impresionado por las maravillosas respuestas escritas que de alguna manera siempre están relacionadas con los temas que te interesan.

“Uhh … espera, ¿qué? ¿Cómo terminé aquí? Bien, lo sé! Vamos a hacer una pregunta sobre Quora. Estoy obligado a obtener ayuda de la comunidad “.


Escondidas en la historia anterior hay numerosas fuentes de inspiración. Todo lo que necesitas hacer es buscarlos.

A primera vista, podría pensar que son proyectos enormes que involucran numerosos recursos. Bueno, ambos están en lo correcto y en lo incorrecto. Requieren numerosos recursos porque han sido creados para ser seguros en el mundo real. Pero hacer una versión restringida de ellos como un mini-proyecto requeriría mucho menos recursos y esfuerzo. De hecho, es posible implementar algunos de ellos en menos de cien líneas de código.

Si te sientes demasiado perezoso para buscar los proyectos anteriores, aquí hay algunos que puedo encontrar.

  • Chatbots: Posiblemente, uno de los proyectos más divertidos que puedes hacer. Muchas cosas maravillosas para aprender aquí.

  • Reconocimiento de objetos: ¿Alguna vez te has preguntado cómo pueden ver las computadoras? Bueno, deberías si quieres hacer esto.

  • Traducción automática: acercar a la humanidad. Numerosos desarrollos en este campo desde la llegada de los métodos de Aprendizaje Profundo.
  • Segmentación semántica: Otro problema de visión por computador muy interesante.

  • Reconocimiento de puntos de referencia faciales: ¿Se pregunta cómo funcionan los filtros faciales? Prueba tu suerte con esto para averiguarlo.

  • Sistemas de recomendación: una de las aplicaciones más antiguas y populares de ML.
  • AI Bots: Sencillamente, enseña a las computadoras a jugar. ¿Alguna vez has querido crear un programa que pueda vencer incluso a los grandes maestros en ajedrez? ¿Alguna vez has querido encontrar un compañero no vivo para jugar a Mario? Bueno, no busques más.

Veo a mucha gente preguntando dónde y cómo empezar. Creo que la mejor manera de completar un proyecto es comenzar a trabajar rápidamente en él y abordar las dificultades paso a paso . No es necesario leer docenas de libros antes de comenzar el proyecto solo por construir conocimientos teóricos.

Hay una gran cantidad de tutoriales para la mayoría de los proyectos descritos anteriormente, simplemente sígalos lentamente y lo hará bien.

Enlaces Extra:

  • Impresionante visión profunda de la computadora
  • Problemas de aprendizaje automático en el mundo real
  • Mi respuesta a una buena programación de proyectos paralelos.

A2A.

No siempre es la mejor idea pedirle a extraños sugerencias tan abiertas. Existen muchos factores, desconocidos para nosotros, que harán que una sugerencia sea mejor que la otra; por ejemplo, cuál es el marco temporal del proyecto, si este es un proyecto individual o un proyecto grupal, cuál es su experiencia en matemáticas y aprendizaje automático. Hay personas (profesores, estudiantes sénior) a tu alrededor que pueden guiarte si te atascas, etc.

Habiendo dicho eso, te puedo dar algunos consejos. Las sugerencias de Shyam son buenas. Estoy de acuerdo con todo lo que ha dicho.

Comience mirando los proyectos de cursos que la gente ha realizado en otras universidades para obtener algunas ideas. Típicamente, existen las siguientes categorías de proyectos:

  • Comparación de las técnicas existentes en algunos datos : comience con un problema de aprendizaje automático, para el cual tiene datos, y el enfoque que no es inmediatamente obvio. Un ejemplo es el problema de la retinopatía diabética de Kaggle. Luego, intente un montón de técnicas de ML (diferentes algoritmos como SVM, regresión logística, etc. si es un problema de clasificación), técnicas de reducción de dimensionalidad, otras técnicas de preprocesamiento, etc. para obtener una idea del problema y las técnicas. Puedes ver las competiciones actuales o pasadas de Kaggle por problemas.
  • Extracción de características : aquí, tienes un problema mal definido, como el reconocimiento facial. Necesita modelarlo de alguna manera, para poder generar “buenas características”. Las buenas características serían similares para los rostros de la misma persona y muy diferentes para los rostros de diferentes personas. Por lo tanto, el objetivo aquí es generar buenas características, que se pueden suministrar a un algoritmo ML estándar como SVM para obtener una buena precisión.
  • Implementación : Identifique algunos artículos que introducen técnicas interesantes e impleméntelos.
  • Optimización : identifique algún problema que demore un poco en ejecutarse e intente encontrar maneras de hacerlo más rápido sin comprometer mucho la precisión. También puede probar métodos de optimización muy diferentes en este problema para ver cómo funcionan, por ejemplo, use un algoritmo genético en lugar de recocido simulado.
  • Nuevo algoritmo : identifique un problema, como la clasificación, agrupación en clúster, etc. y proponga un algoritmo que, de manera intuitiva, haga lo “correcto”. Vea qué tan bien lo hace en comparación con otros algoritmos estándar.
  • Teoría : probar algunos resultados teóricos en algún algoritmo existente o un nuevo algoritmo.
  • Obviamente, puedes combinar varias de estas técnicas para construir un proyecto más grande.

Una vez que tenga en mente algunas ideas vagas, intercambie ideas con otros (los miembros de su grupo (si corresponde), los compañeros de clase, los adultos mayores, los profesores) para formalizarlos aún más.

Obtener los datos y organizar los recursos de cómputo (memoria + tiempo de CPU) a menudo es un desafío. Así que asegúrate de considerar esos aspectos mientras haces una lluvia de ideas.

Proyectos de código abierto.

Si no le importa que su proyecto sea de código abierto, puede buscar en GitHub para encontrar un proyecto de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático que resuene con usted para contribuir. Puede jugar con él como le plazca, respetando la licencia del proyecto en el que está trabajando.

Si no es otra cosa, es ideal para una fuente de inspiración y referencia cuando sea necesario. Además, la comunidad de código abierto es en gran medida acogedora, lo cual es suficiente para empujar tus límites para crear algo que todos puedan usar. Eso te dará lo que cada programado anhela!Audiencia.

Si necesita un marco en el que pueda construir su mini proyecto, el Tensorflow de Google puede ser una excelente opción para comenzar. Es una biblioteca de software de código abierto para Machine Intelligence.

Tensorflow usa Python como su lenguaje principal, que es comparativamente fácil de aprender y se usa globalmente para los esfuerzos de Aprendizaje Automático.

AP

Esto es lo que puedes hacer:

  • Visite el curso CS229 de Stanford (Aprendizaje automático (folletos del curso))
    Tendrás toneladas de idea para tus mini proyectos.
  • Su hogar para la ciencia de datos
    Eventualmente, este es el mejor lugar para poner a prueba tus conocimientos. Comience con conjuntos de datos básicos y aplique sus habilidades.
  • Si te interesan los juegos. Busque “AI en los juegos” y muestre sus conocimientos allí.

Aunque sugeriría kaggle más, ya que no tendrá problemas para encontrar buenos conjuntos de datos y realmente puede centrarse en el problema principal.

Espero que el siguiente recurso te ayude.

Taller de aprendizaje automático en línea GRATIS: Motor de recomendación de vestimenta, por favor regístrese en

https://www.appliedaicourse.com/…

Use el cupón: AAIC @ FB100 para obtener acceso gratuito a él. Por favor envíe la solución a la tarea a: [email protected]

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Puedes buscar algunos proyectos en kaggle.com o UCI

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