أهم 9 أفكار ومواضيع لمشروع علم البيانات المفتوحة المصدر [للمستجدين]

ملخص

تتفق جميع الشركات الأكثر نجاحًا في العقد الماضي على أن البيانات هي أهم أصولها. من المعروف أن المستقبل ينتمي إلى المنظمات التي سيكون لديها القدرة على معالجة واستخراج المعلومات من أنماط البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم.

تشير التقديرات إلى أنه يتم إنشاء حوالي 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم. يُطلق على علم استخدام الإحصائيات والخوارزميات والتحليلات لاستخراج معلومات ذات مغزى من هذه البيانات غير المهيكلة علم البيانات. يمكن أن تمنح هذه المعلومات المؤسسات نظرة ثاقبة تمس الحاجة إليها لتحسين أنظمتها ومبيعاتها.

إذا كنت مطورًا يحاول تمهيد طريق في عالم تكنولوجيا المعلومات ، فإن استكشاف بعض مشاريع علوم البيانات مفتوحة المصدر يعد فكرة رائعة. في هذه المقالة ، سوف نستكشف بعض أفكار مشاريع علوم البيانات مفتوحة المصدر . نأمل أن يقدم لك بعض التشجيع لبدء مشروعك الأول في علم البيانات اليوم.

مشاريع تعلم الآلة مفتوحة المصدر

التعلم الآلي هو حديث المدينة حاليًا في عالم تكنولوجيا المعلومات. يسمح لنا ببناء البرامج والخوارزميات التي تتحسن تلقائيًا بمرور الوقت. وغني عن القول أن التعلم الآلي لديه إمكانات تطبيق ضخمة في كل صناعة تقريبًا.

بالإضافة إلى ذلك ، من الآمن أن نقول إن هذه المجموعة الفرعية من الذكاء الاصطناعي موجودة لتبقى وربما ستغير حياتنا في المستقبل. إذا كنت ترغب في بدء مهنة في التعلم الآلي ، فإن استكشاف بعض المشاريع مفتوحة المصدر في هذا المجال يمكن أن يمنحك بداية قوية تشتد الحاجة إليها في فهم تعقيداته. دعونا الآن نستكشف بعض مشاريع علوم البيانات مفتوحة المصدر المثيرة للاهتمام.

1) تبسيط أوراق التعلم الآلي - مشروع مفتوح المصدر

يجد معظم الناس صعوبة بالغة في التعامل مع الجوانب الفنية للتعلم الآلي عندما يبدؤون حياتهم المهنية. تعد دراسة الأوراق البحثية المتعلقة بالتعلم الآلي أمرًا شاقًا بشكل خاص لأنها تحتوي على مصطلحات وشروح يصعب للغاية فهمها للمبتدئين. يهدف مشروع مثير للاهتمام مفتوح المصدر على Github إلى حل هذه المشكلة تمامًا.

المشروع عبارة عن مجموعة من الأوراق المتعلقة بالتعلم الآلي. يحتوي على رسوم توضيحية وشروح وتفسيرات للمصطلحات الفنية مما يسهل فهم المفهوم الأساسي. إذا كنت مبتدئًا ، فهذا بالتأكيد مشروع يجب عليك التحقق منه. سيوفر لك الوضوح بشأن العديد من التعليقات التوضيحية الرئيسية للتعلم الآلي التي يمكن أن تساعدك في رحلتك المقبلة.

يحتوي المشروع بالفعل على مجموعة من الأوراق الشيقة والغنية بالمعلومات ويتم تحديثها بانتظام. تحقق من مثال اكتشاف الكائن الذي يعد أحد أكثر أجزاء المشروع إثارة للاهتمام.

2) استكشاف NeoML

إذا كنت شخصًا لديه معرفة تمهيدية بعلوم البيانات ، فهذا مشروع مثير يجب عليك استكشافه بالتأكيد. في كثير من الأحيان ، يفشل تنفيذ فكرة مشروع التعلم الآلي العظيمة بسبب ارتفاع تكلفة التطوير. يحاول NeoML حل هذه المشكلة.

NeoML هو إطار عمل للتعلم الآلي يمكنه مساعدتك في بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. باختصار ، مع NeoML ، لم يعد لديك ما يدعو للقلق بشأن الاستثمارات الضخمة ويمكنك البدء على الفور في بناء خط أنابيب التعلم الآلي الخاص بك اليوم. يمكن نشر العديد من أفكار المشاريع مفتوحة المصدر مثل معالجة اللغة الطبيعية والمعالجة المسبقة للصور واستخراج البيانات من البيانات غير المهيكلة ورؤية الكمبيوتر باستخدام NeoML.

إن استخدام NeoML لتجربة بعض هذه الأفكار الشيقة سيعلمك الكثير عن التعلم الآلي وكيف يمكن تطبيقه بنجاح.

قراءة: أفضل 4 أفكار لمشروع تحليلات البيانات: مبتدئ إلى مستوى خبير

3) التعرف على الوجه

يعد التعرف على الوجوه الآن تطبيقًا للتعلم الآلي تم استكشافه بالكامل وموجود في كل هاتف ذكي تقريبًا اليوم. يتم استخدامه عادةً كمعيار تشفير لإلغاء قفل جهاز المستخدم. هناك الكثير لنتعلمه من هذا المشروع مفتوح المصدر الذي يمكن أن يفيدك إذا كنت تستكشف التعلم الآلي. يمكنك استخدام هذا المشروع للتعامل مع الوجوه والتعرف عليها باستخدام برامج Python البسيطة أو من خلال سطر الأوامر.

يمكنك أيضًا محاولة إجراء تغييرات على فكرة المشروع هذه وتغيير الغرض منها لحل بعض عبارات المشكلة الأخرى المثيرة للاهتمام. يمكن أن يكون أحد الأمثلة على اكتشاف قناع وجه مثل كيفية القيام بذلك هنا.

مشاريع الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر

رؤية الكمبيوتر هي المجال الذي يتعامل مع فهم كيفية استخلاص أجهزة الكمبيوتر بذكاء معلومات قيمة من الصور الرقمية أو مقاطع الفيديو. هذا هو أحد المجالات البحثية الأسرع نموًا وقد وجد تطبيقات هائلة على مدار السنوات القليلة الماضية.

تبحث المنظمات حول العالم باستمرار عن اكتساب المواهب في هذه الصناعة. وبالتالي ، فإن استكشاف بعض أفكار المشاريع مفتوحة المصدر في رؤية الكمبيوتر سيساعدك على فهم كيفية تطبيقها بشكل أفضل. دعونا نلقي نظرة على بعض المشاريع الشيقة التي يمكنك تجربتها.

4) تجديد صورة الهدف

هذا أحد أكثر المشاريع مفتوحة المصدر إثارة للاهتمام والتي يمكنك استخدامها لتقليد عملية الرسم. يحتاج هذا البرنامج إلى صورة مستهدفة يمكن تكرارها بتفصيل كبير. يمكنك أيضًا تحديد أقنعة عينات إذا كنت بحاجة إلى مزيد من ضربات الفرشاة في أماكن معينة في الصورة. يمكّنك هذا من التحكم في كل التفاصيل أثناء نسخ الصورة الهدف.

للعمل في هذا المشروع ، ستحتاج إلى مكتبات python 3 التالية:

أ) opencv 3.4.1

ب) numpy 1.16.2

ج) matplotlib 3.0.3

د) دفتر Jupyter

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على رؤية الكمبيوتر ، فهذا أحد أفضل المشاريع مفتوحة المصدر التي يمكنك البدء في استكشافها. سيعطيك فكرة رائعة عن الأساسيات ويجهزك لتولي مشاريع معقدة أيضًا.

5) تحويل الصور إلى 3D

كان بناء نماذج ثلاثية الأبعاد باستخدام الصور ثنائية الأبعاد إنجازًا لا يمكن تحقيقه إلا من خلال الفهم العميق للتصميم والخبرة العملية باستخدام أدوات مثل Photoshop. ومع ذلك ، نظرًا للتقدم الذي أحرزناه في مجال رؤية الكمبيوتر ، يمكن الآن القيام بذلك باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

هذا مشروع آخر مثير للاهتمام مفتوح المصدر يمكنك تجربته لفهم المزيد عن رؤية الكمبيوتر. يأخذ صورة RGB-D واحدة كمدخل ويحول كل مكون من مكوناته لبناء صورة ثلاثية الأبعاد. يمكنك أيضًا محاولة القراءة عن إطار عمل يسمى PyTorch والذي تم استخدامه على نطاق واسع في هذا المثال.

تعلم: كيفية إنشاء Chatbot في Python خطوة بخطوة

6) نبض - بناء صور عالية الدقة

يهدف PULSE ، الذي يرمز إلى Photo Upsampling عبر Latent Space Exploration ، إلى إنشاء صور عالية الدقة من مدخلات الصور منخفضة الدقة. يمكن استخدامه أيضًا كمزيل بكسل للوجه.

وبالتالي فإن PULSE هو مشروع كلاسيكي في فهم رؤية الكمبيوتر. إنه قادر على إنتاج صور عالية الدقة بطريقة تخضع للإشراف الذاتي بالكامل. قبل تجربة فكرة المشروع هذه ، استكشف كيفية عمل المفهوم الأساسي لـ PULSE . سيساعدك هذا في فهم الكود الخاص به بشكل أفضل.

7) تحويل صورة إلى رسم كاريكاتوري

هذا مشروع ممتع يمكنك تجربته ومشاركته مع أصدقائك. يهدف إلى تحويل صورة إلى نسخة نموذجية كرتونية. يعتبر مفهوم GAN (شبكات الخصومة التوليدية) جزءًا أساسيًا من هذا المشروع.

GAN هي فئة من أطر عمل التعلم الآلي التي صممها في الأصل Ian Goodfellow في عام 2014. وهي تحاول إعادة إنشاء البيانات بناءً على مجموعة التدريب. يمكنك معرفة المزيد عن GAN في هذه الورقة البحثية .

في حين أن هذا المشروع هو مشروع ممتع لا يحتاج إلى الكثير من الوقت لتنفيذه ، إلا أنه يمكن أن يقدم لك بالتأكيد بعض الأفكار الرئيسية حول التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر وشبكة GAN. إنه مفتوح المصدر حاليًا ويستحق المحاولة بالتأكيد.

مشاريع علوم البيانات مفتوحة المصدر الأخرى

8) الوحل للكرة الطائرة

ربما يكون هذا أحد أفضل المشاريع مفتوحة المصدر لكل مبتدئ للتعلم منه. Slime هي لعبة بسيطة تتضمن لاعبين يتنافسان وجها لوجه مع بعضهما البعض. الهدف هو محاولة جعل الكرة تضرب الأرض في نصف الخصم. إنه مثال رائع على التعلم المعزز.

يمكنك تثبيت هذه اللعبة مباشرة من النقطة:

نقطة تثبيت slimevolleygym

9) صندوق موسيقى OpenAI

OpenAI هو أحد مختبرات البحث والنشر الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي في العالم وقد حاول باستمرار دفع حدود التكنولوجيا العميقة والتعلم الآلي. Jukebox كما يوحي الاسم هو محاولتهم تطبيق التحليل التنبئي على الموسيقى. يعد هذا المشروع في جوهره نموذجًا للشبكة العصبية لديه القدرة على إنشاء عينات موسيقية خام.

يمكنك تقديم نوع الموسيقى والفنان وكلمات الأغاني كمدخلات عينة ، ويمكن للنموذج العصبي إنشاء عينة موسيقية من البداية بناءً على هذا الإدخال. هذا مشروع ممتع للغاية يجب عليك بالتأكيد تجربته واستكشافه. يمكنك التحقق من ذلك لأنه مفتوح المصدر على موقع OpenAI الرسمي.

تعرف على المزيد: 10 موضوعات ومشروعات Python GUI مثيرة للمبتدئين

افكار اخيرة

علم البيانات هو مجال واسع له آثار ضخمة على الطريقة التي نعيش بها حياتنا اليوم وكيف ستتطور علاقتنا مع التكنولوجيا في المستقبل. في حين أن تطبيقه المحتمل في عالمنا رائع حقًا ، إلا أنه قد يكون مخيفًا عندما تحاول التعرف عليه لأول مرة.

إحدى أفضل الطرق للتعريف بهذا المجال هي تجربة بعض أفكار مشاريع علوم البيانات مفتوحة المصدر . يمكن أن تساعدك دراستها على اكتساب بعض الوضوح في أساسياتها وميزة للتحرك نحو المشكلات المعقدة.

إذا كنت مبتدئًا ، فيمكنك البدء بتجربة مشاريع معالجة صور بسيطة مثل PULSE أو تحويل صورة إلى رسم كاريكاتوري. إذا كنت مهتمًا بالتعلم الآلي ، يمكنك تجربة استكشاف NeoML أو التعرف على الوجوه. يمكن أن تساعدك جميع أفكار مشاريع علوم البيانات مفتوحة المصدر الواردة في هذه المقالة في التحرك نحو مهنة رائعة في هذه الصناعة المزدهرة.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.