Privates Projekt für Lebenslauf

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Ich habe jetzt das dritte Semester meines Informatik-Studiums angefangen und bin im Moment dabei, meinen Lebenslauf etwas auf zu bessern. Der Grund dafür ist, dass ich im 5. Semester ein 6 monatiges Praktikum machen werden und da in einem möglichst interessanten Unternehmen landen möchte. Ich bin zwar schon als Werkstudent tätig, aber dennoch möchte ich mindestens noch ein privates Projekt vorzeigen können, da das ja immer gut ankommt. Nur leider fehlen mir hier irgendwie die Ideen. Ich bin sehr an neuronalen Netzen interessiert und ein Projekt in der Richtung wäre natürlich cool. Nur fällt mir da leider nicht viele Ideen ein, was ich umsetzen könnte, da man ja immer viele Trainingsdaten benötigt, außer man generiert sie irgendwie automatisiert. Auch wüsste ich dann auch kein wirkliches Programm, das das neuronale Netz irgendwie sinnvoll verwendet. Oder wäre ein anderes Programm oder Projekt ohne neurale Netze besser, weil das vielleicht bei Unternehmen besser ankommt, wenn man einfach ein "richtiges" Projekt macht. Ich weiß einfach gar nicht, was ich jetzt am besten mache und bin daher dankbar für jeden Tipp oder Denkanstoß.

 

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Könntest GitHub mal nach interessanten Projekten durchstöbern und bei einem mitmachen.

Ergänzung (4. Oktober 2018)

Wenn du neuronale Netze bei Reinforcement Learning benutzt, brauchst du keine Daten bzw. Du generierst die selbst

 

[hallo7]

Was ist ein "richtiges Projekt"?

Trainingsdaten für NN gibts es genug - Imagenet, CIFAR, TIMIT und Co. als Stichworte. Man kann auch einfach nach gewünschten Trainingsdaten suchen, mittlerweile gibt es schon sehr viele (nur die Quantität und Qualität musst du selber überprüfen)

Die Art der Trainingsmethode hat mit den Trainingsdaten überhaupt nichts zu tun. Auch wenn man Backprop oder Evolutionäre Algorithmen nutzen will kann man sich die Daten selber erzeugen

Ansonsten frag auf deinem Institut nach ob sie ein kleineres Projekt für dich haben. In der Regel nehmen sie Hilfe gerne an. Wobei 3. Semester etwas früh ist (kommt aber darauf an was du kannst, Programmieren an sich sollte halt sitzen)

 

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Was ist ein "richtiges Projekt"?

Mehr als nur Tutorials durchmachen

Die Art der Trainingsmethode hat mit den Trainingsdaten überhaupt nichts zu tun. Auch wenn man Backprop oder Evolutionäre Algorithmen nutzen will kann man sich die Daten selber erzeugen

Stimm ich dir zu: Die Trainingsmethode hat nichts mit den Daten zu tun.

Falls du das auf meinen Reinforcement Learning Ansatz bezogen hast: Reinforcement Learning ist keine Trainingsmethode sondern ein Paradigma fürs Lernen, welche den konzeptuellen Aufbau des Projekts bestimmt.
Ich wollte sagen: via Reinforcement Learning ist es nicht nötig sich irgendwie Trainingsdaten zu beschaffen, da man i.d.R. einen kleinen Simulator hat, der Trainingsdaten ausspukt. Andernfalls (z.B. supervised Learning via Bildklassifizierung) muss man sich die Daten irgendwo vorher besorgen (selber erstellen oder wo anders abgreifen). Generieren lassen kann man sich diese nicht wirklich: Das setzt in diesem Fall voraus, dass es schon einen maschinellen Bildklassifizierer oder einen Bildgenerator gibt. In den Fällen, kann man sich das Projekt aber auch gleich sparen^^
Vlt. hätte ich generieren "lassen" schreiben sollen, dann wäre es klarer gewesen. Also Trainingsdaten via Simulator vs. Trainingsdaten selbst erstellen/sich irgendwo holen.

Trainingsdaten werden i.d.R. für einen bestimmten Zweck gesammelt (ImageNet z.B. für Bildklassifizierungswettbewerbe). Die helfen bei eigenen Ideen wenig weiter.
Angenommen er möchte z.B. Gesichtsausdrücke klassifizieren -> trotz ähnlichem Problem ist ImageNet zunächst einfach nutzlos. (EDIT: nutzlos im Sinne, es ermöglicht keine Lösung des Projekts, tatsächlich kann man diese Daten z.B. für Vortrainings verwenden)
(Kein gutes Beispiel, da es Datensätze für Gesichtsausdrucksklassifizierung bereits geben könnte (da das schon gemacht worden ist, und es dadurch auch keine eigene Idee mehr ist).)




Was du auch machen könntest, ist dir neue neuronale Netze/Algorithmen einfallen zu lassen, die besser sind als vorhandene. V.a. bei neuronalen Netzen bringen einen manchmal die dümmsten Einfälle weiter (andere Aktivierungsfunktion, einfach mal tiefer Schachteln, paar Layer überspringen, usw.)

 

[nik_]

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zwar nicht unbedingt direkt neuronale netze, aber ist ja im endeffekt sieselbe fachrichtung (data science)