1.ソーシャルネットワーク上のメッセージの感情的な色の分析とうつ病の兆候の検索
世界保健機関に よると、うつ病は緊急の解決策を必要とする深刻な問題です。世界中で2億6400万人以上がうつ病に苦しんでいます。うつ病は世界の障害の主な原因であり、病気の世界的な負担に大きく貢献しています。毎年80万人以上がうつ病のために自殺で亡くなっています。これは、15〜29歳の人々の2番目に多い死因です。うつ病の治療は必要以上に遅く始まることが多く、治療は不正確な診断に基づいている場合があり、うつ病がまったく治療されない場合もあります。
インターネットが現代人の生活にしっかりと浸透しているという事実は、うつ病の初期の兆候を検出するユニークな機会を社会に与えます。これは、若者の間で同様の兆候を見つける場合に特に当てはまります。 Twitterだけを話すと、このソーシャルネットワークのユーザーは毎秒約6,000件のツイートを公開していることがわかります。これは、1分あたり約35万件のツイート、1日あたり約5億件、年間約2,000億件のツイートが公開されることを意味します。
によるとPew Research Centerインターネットを使用する成人の約72％はソーシャルメディアユーザーです。ソーシャルメディアから取得したデータセットは、多くの研究分野で重要です。たとえば、人間科学と医学研究の分野で。最近、ソーシャルネットワークからのデータの分析によるそのような研究のサポートはまだ始まったばかりであり、そのようなデータを分析するための既存の方法は効果がありません。
ソーシャルメディアの投稿にある言語マーカーを分析することで、特定のネチズンのうつ病の兆候を従来の方法よりも早く検出できる深層学習モデルを作成できます。
関連する資料は次のとおりです。
- あなたはあなたがツイートするものです。
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2.
このプロジェクトの背後にある考え方は、スポーツの試合のビデオ録画から正確なテキストの要約を生成することです。試合に関する情報をユーザーに提供することに特化したサイトがあります。ビデオ録画から試合に関する情報を抽出し、それをテキスト形式で提示することを目的として、さまざまなモデルが提案されています。ニューラルネットワークは、このタスクに最適です。 「テキスト要約の形成」とは、通常、イベントに関する事実と重要な情報を伝えるものに特別な注意を払って、簡潔な形式で情報を提示することを意味します。
レコードからゲームの説明を自動的に作成するという問題を解決するには、この問題を解決するモデルがゲームの特に重要でエキサイティングな瞬間を認識できることを確認する必要があります。
これは、3D畳み込み神経ネットワーク（3D-CNN）、反復神経ネットワーク（RNN）、長期短期記憶ネットワーク（LTSM）などのいくつかの深層学習技術を使用して実現できます。ここでは、サポートベクトルマシン（SVM）やk-meansなどの他のマシン学習アルゴリズムも使用されます。このようなアルゴリズムを適用する過程で、ビデオはパーツに分割され、対応するモデルを使用して処理されます。
これは、転移学習技術を使用してそれらの要約を生成することを目的としたスポーツビデオシーンの分類に関する記事です。
3.畳み込み神経ネットワークに基づく手書き方程式を解くためのシステム
手書きの数学表現を認識することは、マシンビジョン研究者が直面する困難な課題の1つです。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）といくつかの画像処理技術を使用すると、手書きの数式を認識できるシステムを作成できます。このようなシステムの開発には、手書きの数学記号で表される適切に準備されたデータセットを使用してネットワークをトレーニングすることが含まれます。
このトピックに関するいくつかのリソースは次のとおりです。
- 畳み込みニューラルネットワークに基づいて手書きの方程式を解くためのシステム。
- 手書きの方程式を解くためのCNNシステムの実装例。
- マシンビジョン：数学の割り当てのための解答用紙の自動チェック。
- 手書きの方程式をLaTeX形式に変換します。
4.自然言語処理技術を使用したビジネスミーティングの資料に関する簡単なレポートの作成
長い資料を短い概要にまとめる必要がある状況に陥ったことがありますか？私は勉強中にこれに対処しなければなりませんでした。つまり、私は長いエッセイを準備するのに多くの時間を費やさなければならず、教師は彼の短い注釈を読むだけの時間しかなく、それも準備に時間がかかりました。
現代人がさらされている情報過多の問題を解決する試みとして、いくつかの資料に関する簡単な要約を作成するためのメカニズムが生まれました。たとえば、特定の交渉や講演の記録から最も価値のある情報を抽出するためのシステムは、商業的および教育的に大きな価値があります。このようなシステムの開発は、対話や独り言に関連するテキスト情報の包括的な分析を適用することによってアプローチできます。
レポートの要約を手動で作成するには、多くの時間がかかります。しかし、この問題は、自然言語処理（NLP）テクノロジーを使用して解決できます。
テキストの短い注釈を準備するために、テキスト全体のコンテキストを「理解」できる深層学習に基づくメカニズムを使用できます。このような問題を迅速かつ効率的に解決できるシステムがあれば、多くの人が喜ぶでしょう。
これに関するいくつかの記事があります：
5.ユーザーの顔を認識し、気分を判断し、適切な音楽を提供するシステムの実装
人の顔は彼の内面の状態を反映しており、顔から人がどんな感情を経験しているかを理解することができます。この情報は、たとえば、自動音楽選択システムに基づくことができます。実は、人々がどのような音楽を聴くかは、気分によって異なることがよくあります。したがって、人の気分を「理解」し、適切な音楽を選択できるシステムには未来があると考えるのは非常に論理的です。マシンビジョンテクノロジーは、この問題の解決に役立ちます。それらは、感情の認識において、写真またはビデオクリップの分析を含みます。
このような問題を解決するためのAPIはすでに作成されており、まだ作業する機会はありませんが、興味深く便利だと思います。これがそのようなAPIに関する資料です。
6.ケプラー望遠鏡などの宇宙機器によってキャプチャされた画像に基づいて居住可能な外惑星を検索します
過去10年間で、周囲に居住可能な惑星が存在するかどうかについて、膨大な数の星が調査されてきました。外惑星を検出するための手動データ分析は、非常に時間がかかり、人的エラーが発生しやすくなります。畳み込みニューラルネットワークは、そのような惑星を見つける問題を解決するのに非常に適しています。
7.古い破損した写真を復元します
古い写真を復元するのは大変な作業です。この作業は、深層学習技術を利用することで容易になります。対応するシステムは、画像の損傷（よじれ、擦り傷、穴）を自動的に検出し、画像再構成アルゴリズム（修復）を使用して損傷を取り除き、写真の失われた部分を復元します。
関連資料は次のとおりです。
- 深い学習技術を使用して古い写真に色を付けて復元します。
- 画像再構成ガイド：機械学習技術を使用して写真の欠陥を排除します。
- 機械学習を使用して写真を復元し、チュートリアルデータセットなしで実行する方法。
8.ディープラーニングテクノロジーを使用して音楽を作る
音楽は、さまざまな周波数の音のコレクションです。これを念頭に置いて、自動音楽作成は、最小限の人間の介入で小さな音楽を作成するプロセスとして説明できます。機械学習の専門家は、最近のコンピューター音楽制作技術の最前線にいます。
これに関する役立つ資料がいくつかあります。
結果
AIと機械学習の実践者のためのプロジェクトのポートフォリオを充実させることができるプロジェクトの基礎を形成することができる8つの有望なアイデアを検討しました。これらのアイデアの中で、あなたにインスピレーションを与えた何かを見つけていただければ幸いです。
上記のアイデアのいずれかを実装することを計画していますか？
