Top 9 Ideen und Themen für Open-Source-Data-Science-Projekte [für Studienanfänger]

Überblick

Die erfolgreichsten Unternehmen des letzten Jahrzehnts sind sich einig, dass Daten ihr wertvollstes Gut sind. Es ist allgemein bekannt, dass die Zukunft Organisationen gehört, die in der Lage sind, Informationen aus täglich generierten Datenmustern zu verarbeiten und zu extrahieren.

Es wird geschätzt, dass jeden Tag etwa 2,5 Trillionen Bytes an Daten generiert werden. Die Wissenschaft der Verwendung von Statistiken, Algorithmen und Analysen, um aus diesen unstrukturierten Daten aussagekräftige Informationen zu extrahieren, wird als Datenwissenschaft bezeichnet. Diese Informationen können Unternehmen einen dringend benötigten Einblick geben, um ihre Systeme und ihren Vertrieb zu verbessern.

Wenn Sie ein Entwickler sind, der versucht, einen Weg in die Welt der IT zu ebnen, ist die Erforschung einiger Open-Source-Data-Science-Projekte eine großartige Idee. In diesem Artikel werden wir einige Open-Source-Data-Science-Projektideen untersuchen . Hoffentlich wird es Sie ermutigen, noch heute mit Ihrem ersten Data-Science-Projekt zu beginnen.

Open-Source-Machine-Learning-Projekte

Maschinelles Lernen ist derzeit das Stadtgespräch in der IT-Welt. Es ermöglicht uns, Programme und Algorithmen zu erstellen, die sich im Laufe der Zeit automatisch verbessern. Es versteht sich von selbst, dass maschinelles Lernen in nahezu allen Branchen ein enormes Anwendungspotenzial hat.

Außerdem kann man mit Sicherheit sagen, dass diese Teilmenge der künstlichen Intelligenz hier bleiben wird und wahrscheinlich unser Leben in Zukunft verändern wird. Wenn Sie hoffen, eine Karriere im maschinellen Lernen zu beginnen, kann Ihnen das Erkunden einiger Open-Source-Projekte in diesem Bereich einen dringend benötigten Vorsprung beim Verständnis seiner Feinheiten verschaffen. Lassen Sie uns nun einige interessante Open-Source-Data-Science-Projekte untersuchen.

1) Simplifying Machine Learning Papers – Ein Open-Source-Projekt

Die meisten Menschen finden es äußerst schwierig, sich mit den technischen Details des maschinellen Lernens zu befassen, wenn sie ihre Karriere beginnen. Das Studium von Forschungsarbeiten im Zusammenhang mit maschinellem Lernen ist besonders entmutigend, da sie Begriffe und Anmerkungen enthalten, die für einen Anfänger äußerst schwer zu verstehen sind. Ein interessantes Projekt , das Open Source auf Github ist, zielt darauf ab, genau das zu lösen.

Das Projekt ist im Grunde eine Sammlung von Artikeln zum maschinellen Lernen. Es enthält Abbildungen, Anmerkungen und Erklärungen von Fachterminologien, die das Verständnis des Kernkonzepts erleichtern. Wenn Sie ein Anfänger sind, ist dies definitiv ein Projekt, das Sie sich ansehen sollten. Es gibt Ihnen Klarheit über mehrere wichtige Anmerkungen zum maschinellen Lernen, die Ihnen auf Ihrem weiteren Weg helfen können.

Das Projekt verfügt bereits über eine Sammlung interessanter und informativer Artikel und wird regelmäßig aktualisiert. Schauen Sie sich dieses Objekterkennungsbeispiel an, das einer der interessantesten Teile des Projekts ist.

2) Erkunden von NeoML

Wenn Sie über einführende Kenntnisse in Data Science verfügen, ist dies ein spannendes Projekt, das Sie unbedingt erkunden sollten. Oft wird eine großartige Projektidee für maschinelles Lernen aufgrund der hohen Entwicklungskosten nicht umgesetzt. NeoML versucht, dieses Problem zu lösen.

NeoML ist ein Framework für maschinelles Lernen , mit dem Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und bereitstellen können. Kurz gesagt, mit NeoML müssen Sie sich keine Gedanken mehr über enorme Investitionen machen und können sofort mit dem Aufbau Ihrer eigenen Pipeline für maschinelles Lernen beginnen. Viele Open-Source-Projektideen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildvorverarbeitung, Datenextraktion aus unstrukturierten Daten und Computer Vision können mit NeoML eingesetzt werden.

Wenn Sie NeoML verwenden, um einige dieser interessanten Ideen auszuprobieren, lernen Sie viel über maschinelles Lernen und wie es erfolgreich angewendet werden kann.

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3) Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung ist heute eine vollständig erforschte Anwendung für maschinelles Lernen, die heute auf fast jedem Smartphone zu finden ist. Es wird normalerweise als Verschlüsselungsstandard verwendet, um das Gerät eines Benutzers zu entsperren. Es gibt viel zu lernen aus diesem Open-Source-Projekt, von dem Sie profitieren können, wenn Sie maschinelles Lernen erforschen. Sie können dieses Projekt verwenden, um Gesichter mit einfachen Python-Programmen oder über die Befehlszeile zu manipulieren und zu erkennen.

Sie können auch versuchen, diese Projektidee zu variieren und ihren Zweck zu ändern, um einige andere interessante Problemstellungen zu lösen. Ein Beispiel könnte das Erkennen einer Gesichtsmaske sein, wie es hier gemacht wird.

Open-Source-Computer-Vision-Projekte

Computer Vision ist das Gebiet, das sich mit dem Verständnis befasst, wie Computer auf intelligente Weise wertvolle Informationen aus digitalen Bildern oder Videos extrahieren können. Dies ist eines der am schnellsten wachsenden Forschungsgebiete und hat in den letzten Jahren enorme Anwendungen gefunden.

Organisationen auf der ganzen Welt suchen konsequent nach Talentakquise in dieser Branche. Wenn Sie also einige der Open-Source-Projektideen im Bereich Computer Vision untersuchen, können Sie besser verstehen, wie sie angewendet werden können. Werfen wir einen Blick auf einige der interessanten Projekte, die Sie ausprobieren können.

4) Regenerieren eines Zielbildes

Dies ist eines der interessantesten Open-Source-Projekte, mit denen Sie einen Zeichenprozess imitieren können. Dieses Programm benötigt ein Zielbild, das sehr detailliert repliziert werden kann. Sie können auch Sampling-Masken angeben, wenn Sie an bestimmten Stellen im Bild mehr Pinselstriche benötigen. Dadurch können Sie jedes Detail kontrollieren, während Sie das Zielbild replizieren.

Um an diesem Projekt zu arbeiten, benötigen Sie die folgenden Python 3-Bibliotheken:

a) opencv 3.4.1

b) numpy 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Jupyter-Notebook

Wenn Sie mehr über Computer Vision erfahren möchten, ist dies eines der besten Open-Source-Projekte, die Sie erkunden können. Es vermittelt Ihnen einen guten Einblick in die Grundlagen und bereitet Sie darauf vor, auch komplexe Projekte zu übernehmen.

5) Konvertieren Sie Bilder in 3D

Das Erstellen von 3D-Modellen aus 2D-Bildern war früher eine Leistung, die nur durch ein tiefes Verständnis von Design und praktische Erfahrung mit Tools wie Photoshop erreicht werden konnte. Aufgrund der Fortschritte, die wir im Bereich Computer Vision gemacht haben, kann dies jedoch jetzt mit wenigen Codezeilen erfolgen.

Dies ist ein weiteres interessantes Open-Source-Projekt , das Sie ausprobieren können, um mehr über Computer Vision zu erfahren. Es nimmt ein einzelnes RGB-D-Bild als Eingabe und konvertiert jede seiner Komponenten, um ein 3D-Foto zu erstellen. Sie können auch versuchen, etwas über ein Framework namens PyTorch zu lesen, das in diesem Beispiel ausgiebig verwendet wurde.

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6) PULSE – Hochauflösende Bilder erstellen

PULSE steht für Photo Upsampling via Latent Space Exploration und zielt darauf ab, hochauflösende Bilder aus Bildeingaben mit niedriger Auflösung zu erzeugen. Es kann auch als Depixelizer für Gesichter verwendet werden.

PULSE ist somit ein klassisches Projekt zum Verständnis von Computer Vision. Es ist in der Lage, völlig selbstüberwacht extrem hochauflösende Bilder zu erzeugen. Bevor Sie diese Projektidee ausprobieren, erkunden Sie, wie das grundlegende Konzept von PULSE funktioniert. Dies wird Ihnen helfen, den Code besser zu verstehen.

7) Verwandeln Sie ein Bild in einen Cartoon

Dies ist ein lustiges Projekt, das Sie ausprobieren und mit Ihren Freunden teilen können. Es zielt darauf ab, ein Bild in eine Cartoon-Modellversion umzuwandeln. Das Konzept von GAN (Generative Adversarial Networks) ist ein grundlegender Bestandteil dieses Projekts.

GAN ist eine Klasse von Frameworks für maschinelles Lernen, die ursprünglich 2014 von Ian Goodfellow entworfen wurden. Es versucht, Daten basierend auf einem Trainingssatz zu regenerieren. In diesem Forschungsbericht können Sie mehr über GAN erfahren .

Obwohl dieses Projekt Spaß macht und nicht viel Zeit für die Implementierung benötigt, kann es Ihnen definitiv einige wichtige Erkenntnisse zu maschinellem Lernen, Computer Vision und GAN bieten. Es ist derzeit Open Source und auf jeden Fall einen Versuch wert.

Andere Open-Source-Data-Science-Projekte

8) Schleim-Volleyball

Dies ist wahrscheinlich eines der besten Open-Source-Projekte, von dem jeder Anfänger lernen kann. Slime ist ein einfaches Spiel, bei dem zwei Spieler gegeneinander antreten. Ziel ist es, den Ball in der gegnerischen Hälfte auf den Boden fallen zu lassen. Es ist ein großartiges Beispiel für bestärkendes Lernen.

Sie können dieses Spiel direkt von Pip installieren:

pip installiere slimevolleygym

9) OpenAI-Jukebox

OpenAI ist eines der führenden KI-Forschungs- und Bereitstellungslabore der Welt und hat ständig versucht, die Grenzen von Deep-Tech und maschinellem Lernen zu verschieben. Jukebox ist, wie der Name schon sagt, ihr Versuch, prädiktive Analysen auf Musik anzuwenden. Im Wesentlichen handelt es sich bei diesem Projekt um ein neuronales Netzwerkmodell, das in der Lage ist, Rohmusik-Samples zu generieren.

Sie können das Musikgenre, den Interpreten und den Text als Beispieleingabe bereitstellen, und das neuronale Modell kann basierend auf dieser Eingabe ein Musikbeispiel von Grund auf neu erstellen. Dies ist ein sehr interessantes Projekt, das Sie unbedingt ausprobieren und erkunden sollten. Sie können es auf der offiziellen Website von OpenAI überprüfen, da es Open Source ist.

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Abschließende Gedanken

Data Science ist ein weites Feld, das enorme Auswirkungen darauf hat, wie wir unser Leben heute leben und wie sich unsere Beziehung zur Technologie in Zukunft entwickeln wird. Während seine potenzielle Anwendung in unserer Welt wirklich faszinierend ist, kann es einschüchternd sein, wenn Sie zum ersten Mal versuchen, etwas darüber zu lernen.

Eine der besten Möglichkeiten, sich mit diesem Bereich vertraut zu machen, besteht darin, einige Open-Source-Data-Science-Projektideen auszuprobieren . Wenn Sie sie studieren, können Sie sich Klarheit über ihre Grundlagen verschaffen und sich einen Vorteil verschaffen, um sich komplexen Problemen zu nähern.

Wenn Sie Anfänger sind, können Sie damit beginnen, einfache Bildbearbeitungsprojekte wie PULSE auszuprobieren oder ein Bild in einen Cartoon umzuwandeln. Wenn Sie sich für maschinelles Lernen interessieren, können Sie versuchen, NeoML oder Gesichtserkennung zu erkunden. Alle Open-Source-Data-Science-Projektideen in diesem Artikel können Ihnen dabei helfen, eine großartige Karriere in dieser boomenden Branche einzuschlagen.

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