1. Analyse der emotionalen Färbung von Nachrichten in sozialen Netzwerken und Suche nach Anzeichen von Depressionen
Laut der Weltgesundheitsorganisation ist Depression ein ernstes Problem, das dringend gelöst werden muss. Weltweit leiden mehr als 264 Millionen Menschen an Depressionen. Depressionen sind die weltweit häufigste Ursache für Behinderungen und tragen erheblich zur globalen Krankheitslast bei. Jedes Jahr sterben mehr als 800.000 Menschen an Selbstmord aufgrund von Depressionen. Es ist die zweithäufigste Todesursache bei Menschen im Alter von 15 bis 29 Jahren. Die Behandlung von Depressionen beginnt oft später als nötig, die Behandlung kann auf einer ungenauen Diagnose beruhen und manchmal werden Depressionen überhaupt nicht behandelt.
Die Tatsache, dass das Internet fest in das Leben eines modernen Menschen eingedrungen ist, gibt der Gesellschaft eine einzigartige Chance, frühe Anzeichen einer Depression zu erkennen. Dies gilt insbesondere für ähnliche Anzeichen bei jungen Menschen. Wenn wir nur über Twitter sprechen, stellt sich heraus, dass die Benutzer dieses sozialen Netzwerks jede Sekunde etwa 6.000 Tweets veröffentlichen. Dies bedeutet, dass ungefähr 350.000 Tweets pro Minute, ungefähr 500 Millionen pro Tag und ungefähr 200 Milliarden pro Jahr veröffentlicht werden.
nach zuPew Research Center Ungefähr 72% der Erwachsenen, die das Internet nutzen, sind Social-Media-Nutzer. Datensätze aus sozialen Medien sind in vielen Forschungsbereichen wichtig. Zum Beispiel - im Bereich der Humanwissenschaften und der medizinischen Forschung. Heutzutage steckt die Unterstützung einer solchen Forschung durch die Analyse von Daten aus sozialen Netzwerken noch in den Kinderschuhen, und bestehende Methoden zur Analyse solcher Daten sind unwirksam.
Durch die Analyse von Sprachmarkern in Social-Media-Posts kann ein Deep-Learning-Modell erstellt werden, das Anzeichen einer Depression in einem bestimmten Internetnutzer früher als mit herkömmlichen Methoden erkennen kann.
Hier sind einige verwandte Materialien:
- Du bist was du twitterst .
- : .
- .
2.
Die Idee hinter diesem Projekt ist es, genaue Textzusammenfassungen aus Videoaufzeichnungen von Sportspielen zu generieren. Es gibt Websites, die darauf spezialisiert sind, Benutzern Informationen zu Übereinstimmungen bereitzustellen. Es wurden verschiedene Modelle vorgeschlagen, um Informationen über Übereinstimmungen aus Videoaufzeichnungen zu extrahieren und in Textform darzustellen. Neuronale Netze sind bei dieser Aufgabe am besten. "Bildung von Textzusammenfassungen" bedeutet normalerweise die Darstellung von Informationen in einer prägnanten Form, wobei besonderes Augenmerk auf Fakten und wichtige Informationen über die Veranstaltung gelegt wird.
Um das Problem der automatischen Erstellung einer Beschreibung von Spielen aus Datensätzen zu lösen, muss sichergestellt werden, dass die Modelle, die dieses Problem lösen, besonders wichtige und aufregende Momente von Spielen erkennen können.
Dies kann unter Verwendung einiger Deep-Learning-Techniken wie 3D-Faltungs-Neuronale Netze (3D-CNN), Wiederkehrende Neuronale Netze (RNN) und Langzeit-Kurzzeitgedächtnis-Netze ( LTSM ) erreicht werden. Hier werden auch andere Algorithmen für maschinelles Lernen wie Support Vector Machines (SVM) und k-means verwendet. Während der Anwendung solcher Algorithmen wird das Video in Teile unterteilt, die unter Verwendung der entsprechenden Modelle verarbeitet werden.
Hier ist ein Artikel über die Klassifizierung von Sportvideoszenen, um Zusammenfassungen davon mithilfe der Transfer-Lerntechnologie zu erstellen.
3. Ein System zum Lösen handgeschriebener Gleichungen basierend auf Faltungs-Neuronalen Netzen
Das Erkennen handgeschriebener mathematischer Ausdrücke ist eine der herausfordernden Herausforderungen für Forscher der Bildverarbeitung. Durch die Verwendung von Faltungs-Neuronalen Netzen ( CNNs ) und einigen Bildverarbeitungstechniken kann ein System erstellt werden, das einen handgeschriebenen mathematischen Ausdruck erkennen kann . Die Entwicklung eines solchen Systems beinhaltet das Trainieren des Netzwerks unter Verwendung entsprechend vorbereiteter Datensätze, die durch handgeschriebene mathematische Symbole dargestellt werden.
Hier sind einige Ressourcen zu diesem Thema:
- Ein System zum Lösen handgeschriebener Gleichungen basierend auf einem Faltungsnetzwerk .
- Ein Beispiel für eine Implementierung eines CNN-Systems zum Lösen handschriftlicher Gleichungen .
- Bildverarbeitung: Überprüfen Sie die Antwortbögen automatisch auf mathematische Aufgaben .
- Konvertieren Sie handschriftliche Gleichungen in das LaTeX-Format .
4. Erstellung von Kurzberichten zu den Materialien von Geschäftstreffen unter Verwendung von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Haben Sie sich jemals in einer Situation befunden, in der ein langes Material auf eine kurze Zusammenfassung reduziert werden muss? Damit musste ich mich während meines Studiums auseinandersetzen. Ich musste nämlich viel Zeit damit verbringen, einen langen Aufsatz vorzubereiten, und der Lehrer hatte nur Zeit, seine kurze Anmerkung zu lesen, deren Vorbereitung ebenfalls Zeit in Anspruch nahm.
Die Mechanismen zur Erstellung kurzer Zusammenfassungen einiger Materialien entstanden als Versuch, das Problem der Informationsüberflutung zu lösen, dem ein moderner Mensch ausgesetzt ist. Ein System zum Extrahieren der wertvollsten Informationen, beispielsweise aus der Aufzeichnung bestimmter Verhandlungen oder Vorträge, kann von großem kommerziellen und pädagogischen Wert sein. Die Entwicklung eines solchen Systems kann durch eine umfassende Analyse der für Dialoge und Monologe relevanten Textinformationen angegangen werden.
Das manuelle Erstellen einer Zusammenfassung eines Berichts ist sehr zeitaufwändig. Dieses Problem kann jedoch mithilfe von NLP- Technologien (Natural Language Processing ) gelöst werden .
Um eine kurze Anmerkung zum Text zu erstellen, können Sie Deep-Learning-Mechanismen verwenden, die den Kontext des gesamten Textes „verstehen“. Viele würden sich einfach freuen, wenn ihnen ein System zur Verfügung stünde, mit dem solche Probleme schnell und effizient gelöst werden könnten.
Hier sind einige Artikel darüber:
- Eine umfassende Anleitung zur Entwicklung eines Python-Textabstraktionssystems unter Verwendung von Deep-Learning-Technologien .
- Der Weg, um die Essenz der Textzusammenfassung und die Entwicklung Ihres eigenen Zusammenfassungssystems in Python zu verstehen.
5. Implementierung eines Systems, das die Gesichter der Benutzer erkennt, ihre Stimmung bestimmt und ihnen die entsprechende Musik anbietet
Das Gesicht einer Person spiegelt ihren inneren Zustand wider. Aus dem Gesicht können Sie verstehen, welche Emotionen eine Person erlebt. Diese Informationen können beispielsweise auf einem automatischen Musikauswahlsystem basieren. Tatsache ist, dass die Art der Musik, die Menschen hören, oft von ihrer Stimmung abhängt. Es ist daher ziemlich logisch anzunehmen, dass ein System, das in der Lage ist, die Stimmung eines Menschen zu „verstehen“ und geeignete Musik für ihn auszuwählen, eine Zukunft hat. Bildverarbeitungstechnologien können uns bei der Lösung dieses Problems helfen. Bei der Erkennung von Emotionen werden Fotos oder Videoclips analysiert.
Es wurden bereits APIs zur Lösung solcher Probleme erstellt, die ich interessant und nützlich finde, obwohl ich noch keine Gelegenheit hatte, mit ihnen zu arbeiten. Hier ist das Material zu solchen APIs.
6. Suchen Sie nach bewohnbaren Exoplaneten anhand von Bildern, die von Weltraumgeräten wie dem Kepler-Teleskop aufgenommen wurden
In den letzten zehn Jahren wurde eine große Anzahl von Sternen auf das Vorhandensein bewohnbarer Planeten untersucht. Die manuelle Datenanalyse zur Identifizierung von Exoplaneten ist äußerst zeitaufwändig und anfällig für menschliches Versagen. Faltungs-Neuronale Netze sind gut geeignet, um das Problem des Findens solcher Planeten zu lösen.
- Hier ist ein Artikel über das Finden von Exoplaneten mithilfe von Technologien für maschinelles Lernen.
- Hier ist eine Pressemitteilung der NASA zum Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Suche nach Exoplaneten.
7. Stellen Sie alte beschädigte Fotos wieder her
Das Wiederherstellen alter Fotos ist harte Arbeit. Diese Arbeit kann durch die Nutzung von Deep-Learning-Technologien erleichtert werden. Das entsprechende System kann automatisch Schäden an Bildern (Knicke, Kratzer, Löcher) erkennen und mithilfe von Bildrekonstruktionsalgorithmen (Inpainting) den Schaden beseitigen und die verlorenen Teile der Fotos wiederherstellen.
Hier sind die verwandten Materialien:
- Färben und Wiederherstellen alter Fotos mithilfe von Deep-Learning-Techniken .
- Bildrekonstruktionshandbuch: Verwenden von Technologien für maschinelles Lernen zur Beseitigung von Fotofehlern .
- So stellen Sie Fotos mithilfe von maschinellem Lernen wieder her und verzichten trotzdem auf Tutorial-Datensätze .
8. Musik machen mit Deep Learning Technologien
Musik ist eine Sammlung von Klängen mit unterschiedlichen Frequenzen. In diesem Sinne kann die automatische Musikerstellung als der Prozess der Erstellung kleiner Musikstücke mit minimalem menschlichem Eingriff beschrieben werden. Profis für maschinelles Lernen sind heutzutage führend in der Produktion von Computermusik.
Hier sind einige hilfreiche Materialien dazu:
Ergebnis
Wir haben uns acht vielversprechende Ideen angesehen, die die Grundlage für Projekte bilden können, die das Projektportfolio für KI- und maschinelle Lernpraktiker bereichern könnten. Wir hoffen, Sie haben unter diesen Ideen etwas gefunden, das Sie inspiriert hat.
Planen Sie eine der oben genannten Ideen umzusetzen?
