By Aksa Zafar, Doktora Makine Öğrenimi Uzmanı | MLTUT'ta Kurucu | Kişisel Girişimci | Blogger.

1. Köpeğin Cins Tanımlaması

Çeşitli köpek ırkları vardır ve çoğu birbirine benzer. Yeni başlayan biri olarak, köpeğin cinsini belirlemek için bir Köpek cinsi tanımlama modeli oluşturabilirsiniz.

Bu proje için, bir görüntüden çeşitli köpek ırklarını sınıflandırmak için köpek ırkları veri setini kullanabilirsiniz. Köpek ırkları veri setini adresinden indirebilirsiniz. Kaggle.

Ayrıca bu tam öğreticiyi buldum Derin Öğrenmeyi Kullanarak Köpek Irk Sınıflandırması Kirill Panarin'in fotoğrafı.

2. Yüz Algılama

Bu aynı zamanda yeni başlayanlar için iyi bir derin öğrenme projesidir. Bu projede, görüntüden insan yüzlerini algılayan bir derin öğrenme modeli oluşturmanız gerekiyor.

Yüz tanıma, bilgisayarla görme teknolojisidir. Yüz tanımada, herhangi bir dijital görüntüde insan yüzlerini bulmanız ve görselleştirmeniz gerekir.

OpenCV kullanarak bu projeyi Python'da oluşturabilirsiniz. Eğitimin tamamı için bu makaleye bakın, RPython ve OpenCV ile gerçek zamanlı Yüz Tanıma.

3. Mahsul Hastalık Tespiti

Bu projede, ekinlerdeki hastalıkları tahmin eden bir model oluşturmalısınız. RGB görüntüleri kullanarak. Bir Mahsul hastalığı tespit modeli oluşturmak için Evrişimli Sinir Ağları (CNN) kullanılır.

CNN, hastalığı tanımlamak ve tespit etmek için bir görüntü alır. Evrişimsel Sinir Ağı'nda çeşitli adımlar vardır. Bu adımlar şunlardır:

1. Konvolüsyon İşlemi.
2. ReLU Katmanı.
3. Havuzlama.
4. Düzleştirme.
5. Tam Bağlantı.

Tarım mahsul görselleri veri setini indirebilirsiniz. itibaren Kaggle.

4. CIFAR-10 Veri Kümesi ile Görüntü Sınıflandırma

Görüntü sınıflandırma, yeni başlayanlar için en iyi projedir. Bir görüntü sınıflandırma projesinde, görüntüleri çeşitli sınıflara ayırmanız gerekir.

Bu proje için 10 renkli görüntü içeren CIFAR-60,000 Veri Kümesini kullanabilirsiniz. Bu görüntüler arabalar, kuşlar, köpekler, atlar, gemiler, kamyonlar gibi 10 sınıfa ayrılmıştır.

Kaynak: CIFAR-10 veri seti.

Eğitim verileri için 50,000 görüntü vardır ve test verileri için 10,000 görüntü kullanılır. Görüntü sınıflandırma, derin öğrenmenin en çok kullanılan uygulamalarından biridir. indirebilirsiniz CIFAR-10 veri kümesi okuyun.

5. El Yazısı Rakam Tanıma

Derin öğrenme becerilerinizi keşfetmek ve test etmek için bence bu dikkate alınması gereken en iyi proje. Bu projede, insan el yazısı rakamlarını tanıyan bir tanıma sistemi oluşturacaksınız.

için bu öğreticiyi kontrol edebilirsiniz Python kullanarak El Yazısı Rakam Tanıma.

Bu eğitimde MNIST veri kümesi ve Evrişimsel Sinir Ağları olan özel bir derin sinir ağı türü.

6. Renk Algılama

Bu, etkileşimli bir uygulama oluşturmanız gereken başlangıç ​​düzeyinde bir projedir. Bu uygulama, herhangi bir görüntüden seçilen rengi tanımlayacaktır. Farklı RGB renk değerlerine dayalı olarak 16 milyon renk vardır, ancak yalnızca birkaç rengi biliyoruz.

Bu projeyi uygulamak için sahip olmanız gerekir bildiğimiz tüm renklerin etiketli bir veri kümesi ve ardından seçilen renk değeriyle hangi rengin en çok benzediğini hesaplamanız gerekir.

Bu projeyi uygulamak için Computer Vision Python kütüphaneleri OpenCV ve Pandas'a aşina olmalısınız.

Bu proje ile ilgili tüm detayları inceleyebilirsiniz. okuyun.

7. Gerçek Zamanlı Görüntü Animasyonu

Bu, bilgisayarla görü üzerine açık kaynaklı bir projedir. Bu projede OpenCV kullanarak gerçek zamanlı olarak görüntü animasyonu gerçekleştirmeniz gerekiyor. Bu görüntüyü projenin GitHub deposundan aldım.

Kaynak: GitHub.

Görselde de görebileceğiniz gibi model, kameranın önündeki kişinin ifadesini taklit ediyor ve buna göre görüntü ifadesini değiştiriyor.

Bu proje yararlıdır, özellikle de içine girmeyi planlıyorsanız. moda, perakende veya reklam endüstrisi. Bu projenin kodunu adresinden kontrol edebilirsiniz. GitHub ve Colab not defteri çok.

8. Sürücü Uyuşukluk Algılama

Trafik Kazası ciddi bir sorundur ve bunun en büyük nedeni uykulu sürücülerdir. Ancak bir sürücü uyuşukluk algılaması oluşturarak bu sorunu önleyebilirsiniz. sistem.

Sürücü Uyuşukluk Tespit sistemi, sürücünün gözlerini sürekli olarak değerlendirerek ve alarmlarla uyararak sürücünün uyku durumunu algılar.

Bu proje için, sürücünün gözlerini izlemek için bir web kamerası gereklidir. Python, OpenCV ve Keras uykulu hissettiğinde sürücüyü uyarmak için kullanılır.

Bu eksiksiz proje eğitimini buradan kontrol edebilirsiniz, OpenCV ve Keras ile Sürücü Uyuşukluk Algılama Sistemi.

orijinal. İzinle yeniden yayınlandı.

Bio: Aksa Zafar, Doktora Veri Madenciliği alanında bir akademisyen, “Sosyal Medyadan Veri Madenciliği Yoluyla Depresyon Tespiti”ni araştırıyor ve şu adreste Veri Bilimi ve makine öğrenimi hakkında yazıyor. MLTUT alanındaki bilgi ve deneyimlerini paylaşmak.

İlgili:

• Yeni Başlayanlar İçin En İyi 10 Veri Bilimi Projesi
• NLP Projeleri için Veri Kümesi Kürasyonu için 4 İpucu
• 21 Makine Öğrenimi Projesi – Dahil Edilen Veri Kümeleri