¿Cuáles son los temas de investigación sobre aprendizaje profundo para la tesis de maestría?

Realmente depende de en qué dominios esté trabajando, por ejemplo, procesamiento de lenguaje natural o visión artificial.

Estoy más familiarizado con la visión por computadora e hice un proyecto de maestría en visión por computadora usando el aprendizaje profundo. En la visión por computadora, hay muchas aplicaciones en las que puede trabajar, como detección de objetos, reconocimiento de imágenes, análisis de video y reconocimiento de acciones. El tema que va a explorar esencialmente se basa en sus intereses personales y en sus planes de carrera también. Digamos que si desea trabajar en la industria después de la graduación, le recomendaría que elija un proyecto que necesite más habilidades de ingeniería, como la detección de objetos. Pero si espera seguir un título de investigación, por ejemplo, doctorado, debe elegir uno que necesite más esfuerzos de investigación y que tenga un impacto positivo en su dirección futura. Tener una discusión con el posible supervisor y decirle sus objetivos es una buena opción.

Si está interesado en la visión por computadora y no sabe en qué aplicaciones debe trabajar, le recomendaría que eche un vistazo a los temas que se muestran en ICCV 2017 o en algunas otras conferencias importantes sobre visión por computadora. Sin embargo, no olvide que el supervisor potencial tiene sus propias áreas de investigación, por lo que su elección debe alinearse con sus intereses.

Related Content

¿Hay algún lugar en la ciencia donde la biblioteca estadística de Python sea pobre o inmadura en comparación con R?

¿Podría la IA volverse autónoma y aprender y adaptarse de manera no supervisada a través del aprendizaje profundo?

Cómo comenzar la investigación en Machine Learning

¿Es posible usar el servicio de reconocimiento facial de Facebook desde su API?

Con referencia a AdaBoost, ¿qué se entiende exactamente por 'ponderado' cuando se dice que entrena a un clasificador débil dada una distribución ponderada?

La mayoría de los profesores, como su nombre lo indica, estudian algunos aspectos extremadamente específicos del arte. Rara vez encontrará más de 10 instrucciones generales por profesor, porque ese profesor tendrá dificultades para mantenerse a la vanguardia del campo.

Rara vez ves a alguien tan diverso como Hinton, que puede investigar tanto en la academia como en la industria al mismo tiempo y toca todos los diferentes aspectos del arte.

Si estás en una universidad, es probable que las personas puedan nombrar a los profesores en el campo. Vaya a ellos, vea sus documentos y obtendrá la dirección general posible. Si le gusta la dirección general, será trivial poner su propio ‘ajuste fino’ en la mezcla.

Si no, ¡toma un profesor diferente! 🙂

Fatema Siddika

Deep Learning es una parte del aprendizaje automático. Hay varias áreas de investigación bajo este tema para explorar para su tesis de maestría. Algunos de estos temas son:

  • Análisis predictivo
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Visión por computador
  • Red neuronal profunda
  • Reconocimiento de voz
  • Red neuronal artificial
  • Bioinformática

Para obtener más información sobre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, visite: Tema candente para proyectos y tesis – Aprendizaje automático

Fatema Siddika

Si alguien está escribiendo una tesis de maestría y no puede llegar a un tema, no puedo ayudarlo. Ya no están en la escuela secundaria.

De Verdad. Si aún no tienen una pregunta de investigación, deberían irse y volver el próximo semestre cuando la tengan.

Fatema Siddika

More Interesting

¿Cuál es el significado del espacio latente?

¿Cómo se usa LSTM para la clasificación?

¿Cómo se realiza el aprendizaje automático supervisado cuando sus datos no caben en una sola máquina? ¿Los clasificadores de libros de texto como los clasificadores SVM o Naive Bayes siguen siendo tan importantes o incluso factibles a medida que aumenta el tamaño de sus datos o los algoritmos diferentes se vuelven más populares?

¿Cuántos datos se producen diariamente y cómo se obtuvo esa cifra?

¿Cuáles son algunos de los mejores trabajos de investigación o libros para el aprendizaje automático?

Siendo un principiante, ¿dónde debería comenzar a aprender Machine Learning?

¿Qué tipo de programas de back-end ejecuta YouTube, como el aprendizaje automático y otros programas funcionales?

¿Cuál es la diferencia entre ajuste de curva y regresión?

¿Es aconsejable crear una aplicación basada en el aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes sin comprender el concepto matemático subyacente?

Como científico de datos, ¿qué te inspiró a seguir una carrera en ciencia de datos?

En los modelos gráficos, ¿cuál es la diferencia entre un gráfico de clúster y un gráfico de factores?

Cómo comenzar a implementar un sistema de recomendación para juegos

¿Cuál es una explicación intuitiva de lo que es la actualización de gradiente proyectada?

¿Cuáles son algunos de los grandes usos de Google TensorFlow?

¿Se mejorará la mayor ganancia en el reconocimiento de objetos en los algoritmos de representación y aprendizaje, en lugar de modelos simples y datos más grandes?