Top 17 Open-Source-Machine-Learning-Projekte [Für Neueinsteiger und Erfahrene]

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bringen die vierte industrielle Revolution hervor. Unternehmen aller Formen und Größen in allen Branchen nutzen diese disruptiven Technologien, um innovative Lösungen zu entwickeln, die den Anforderungen ihrer Zielkunden gerecht werden.

Folglich besteht eine enorme Nachfrage nach talentierten Fachleuten, die sich mit den Nuancen von KI und ML auskennen. Tatsächlich sind Unternehmen bereit, verdienten Kandidaten mit den richtigen Fähigkeiten Höchstpreise zu zahlen.

Angesichts der wachsenden Nachfrage nach KI- und ML-Fähigkeiten hilft es, wenn Sie ein paar reale Projekte auf dem Buckel haben. Wenn Sie an Projekten arbeiten, zeigt dies potenziellen Arbeitgebern, dass Sie den Antrieb und das Wissen haben, sich mit diesen Technologien vertraut zu machen.

Wenn Sie nach inspirierenden Open-Source-Projekten für maschinelles Lernen suchen, sind Sie hier genau richtig!

Open-Source-Projekte für maschinelles Lernen

GitHub-Open-Source-Projekte für maschinelles Lernen

1. DeOldify

DeOldify ist ein Deep-Learning-Modell zum Kolorieren und Wiederherstellen alter Bilder. Sie können alte Fotos und Filmmaterial mit DeOldify kolorieren, was eine fantastische Arbeit darin leistet, ihnen Leben einzuhauchen! Es wurde aktualisiert, um detailliertere und realistischere Retuschen von Graustufenbildern zu ermöglichen. Außerdem zeigen die Ergebnisse deutlich weniger Blauverzerrung mit minimalen Störungen.

2. Gesichtserkennung

Diese Anwendung rühmt sich, die „weltweit einfachste Gesichtserkennungs-API für Python und die Befehlszeile“ zu sein. Es kann Gesichter aus Python oder der Befehlszeile mit der hochmodernen Gesichtserkennungssoftware von dlib erkennen und manipulieren. Dieses Deep-Learning-Modell behauptet, eine Genauigkeitsrate von 99,38 % gemäß dem LFW - Benchmark zu haben. Sie können das Befehlszeilentool „face_recognition“ verwenden, um die Gesichtserkennung für einen Bildordner von der Befehlszeile aus durchzuführen!

3. Stimmenklonen

Dieses ML-Projekt ist eine Implementierung von Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (SV2TTS). SV2TTS ist ein Deep-Learning-Tool, das eine numerische Darstellung einer Stimme aus jedem Audioclip generieren und ein Text-zu-Sprache-Modell trainieren kann, um es auf neue Stimmen zu verallgemeinern. Diese Anwendung kann jede Stimme in 5 Sekunden klonen und beliebige Sprache erzeugen, alles in Echtzeit!

4. NeuralTalk2

NeuralTalk2 ist im Wesentlichen ein in Lua geschriebener Bilderfassungscode. Es läuft auf GPU und erfordert Torch. NeuralTalk2 kann Bilder/Videos mit Sätzen versehen, indem es das multimodale rekurrente neuronale Netzwerk nutzt. Dies ist ein ideales Tool für Ersteller von Social-Media-Inhalten – Sie können Untertitel für Ihre Bilder/Videos generieren, und Sie können dieses Modell auch verwenden, um lustige Bild-/Videoinhalte (solche mit lustigen Untertiteln) zu erstellen.

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5. U-GAT-IT

U-GAT-IT (Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation) ist ein ML-Projekt mit einem einfachen Fokus – das Bild einer Person in ihren Anime-Avatar zu übersetzen. Dieses Modell kann Bilder konvertieren, die ganzheitliche Änderungen erfordern, und Bilder, die große Formvariationen erfordern, indem es eine neuartige, unbeaufsichtigte Bild-zu-Bild-Übersetzungstechnik nutzt. Unnötig zu erwähnen, dass dies das perfekte Projekt für Anime-Liebhaber ist!

6. Strez

Srez verwendet Deep Learning für die Superauflösung von Bildern – es kann 16×16-Bilder auf das Vierfache ihrer Auflösung hochskalieren, um 64×64-Fotos zu erzeugen. Die Ergebnisse zeigen scharfe und herausragende Merkmale, die im Vergleich zum Trainingsdatensatz lobenswert erscheinen. Die zugrunde liegende Architektur umfasst ein DCGAN, das die 16 × 16-Bildeingaben für das Generatornetzwerk anstelle einer multinomialen Gaußschen Verteilung akzeptiert.

7. AVA

AVA ist ein Framework, das darauf abzielt, KI-gestützte und automatisierte visuelle Analysen bereitzustellen. Das erste „A“ in AVA hat mehrere Konnotationen – es ist ein Alibaba-Framework, das danach strebt, eine „automatisierte, KI-gesteuerte Lösung zu werden, die Augmented Analytics unterstützt“. AVA umfasst drei Pakete, nämlich CKB (Speicherplatz für empirisches Wissen für Visualisierung/Diagramme), DataWizard (Datenverarbeitungsbibliothek) und ChartAdvisor (die Kernkomponente, die Diagramme gemäß den Anforderungen an Datensätze und Analysen vorschlägt).

8. Megatron

Megatron wurde vom NVIDIA-Forschungsteam für angewandtes Deep Learning entwickelt und ist ein leistungsstarker Transformer, der umfangreiche Sprachmodelle trainieren kann, um ihre Leistung bei der Skalierung zu verbessern. Es handelt sich um ein laufendes Projekt, das das modellparallele Multi-Node-Training von BERT und GPT2 über Mixed Precision unterstützt.

Open-Source-Projekte für maschinelles Lernen von Google

9. Kaliban

Caliban ist ein Tool, das für die Entwicklung von ML-Forschungsworkflows und Notebooks in isolierten und reproduzierbaren Docker-Umgebungen entwickelt wurde. Das Beste daran – Sie müssen nicht einmal die Feinheiten von Docker lernen, um Caliban zu verwenden! Mit Caliban können Sie ML-Modelle auf Ihrem Computer erstellen und ausführen und auch den lokalen Code an die Cloud senden. Dieses Tool ist perfekt für ML-Workflows auf Pytorch, Tensorflow und JAX.

10. Budou

Budou ist ein automatisches Zeilenumbruch-Tool, das für CJK-Sprachen (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch) entwickelt wurde. Es übersetzt automatisch CJK-Text in organisierten HTML-Code, was zu einer schönen Typografie führt. Budou zerlegt Überschriften und Sätze in mehrere Zeilen sinnvoller Blöcke pro Bildschirmbreite des Browsers.

11. Kausale Auswirkung

Dieses Google-Projekt ist eine Statistikbibliothek, die die kausale Wirkung einer Intervention auf ein Zeitreihenmodell schätzt. Das CausalImpact R-Paket verwendet eine strukturelle bayessche Zeitreihe, um zu bestimmen, wie sich die Reaktionsmetrik nach der Intervention entwickelt, wenn sie gar nicht erst aufgetreten wäre. Beispielsweise ist es ziemlich schwierig, eine Frage wie „Wie viele neue Klicks hat eine bestimmte Marketingkampagne generiert?“ zu beantworten. ohne ein randomisiertes Experiment. CausalImpact kann helfen, Antworten auf solche Fragen zu finden.

12. DeepMind-Labor

DeepMind Lab ist eine vollständig anpassbare 3D-Spieleplattform aus der Egoperspektive für die Forschung und Entwicklung von Systemen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Es besteht aus einer Vielzahl herausfordernder Rätsel und Navigationsaufgaben, die für Deep Reinforcement Learning von zentraler Bedeutung sind. DeepMind Lab verfügt über eine übersichtliche und flexible API, mit der Sie innovative Aufgabendesigns und einzigartige KI-Designs erstellen können, die sofort iteriert werden können. DeepMind von Google nutzt DeepMind Lab ausgiebig, um KI/ML-Lernagenten zu erforschen und zu trainieren.

13. DeepVariant

DeepVariant ist eine Analyse-Pipeline, die ein neuronales Netzwerk nutzt, um genetische Varianten aus DNA-Sequenzierungsdaten der nächsten Generation zu finden. Es verwendet die Nucleus -Bibliothek (mit Python- und C++-Code), um Daten in gängigen Genomik-Dateiformaten zu lesen und zu schreiben, die sich nahtlos in TensorFlow integrieren lassen.

14. Dopamin

Es ist ein TensorFlow-basiertes Forschungsframework, das für das schnelle Prototyping von Reinforcement-Learning-Algorithmen entwickelt wurde. Dopamin wurde als kleine und intuitive Codebasis entwickelt, die es Benutzern ermöglicht, mit radikalen Ideen und spekulativer Forschung zu experimentieren. Es hat vier zentrale Designprinzipien:

• Einfaches Experimentieren
• Flexible Entwicklung
• Kompakte und zuverlässige Implementierung
• Reproduzierbare Ergebnisse

15. Stieglitz

Goldfinch ist ein Datensatz, der zur Lösung feinkörniger Erkennungsprobleme erstellt wurde. Es enthält eine Sammlung verschiedener Kategorien – Vögel, Schmetterlinge, Hunde, Flugzeuge und andere Kategorien zusammen mit relevanten Flickr-Such-URLs und Google-Bildsuchen. Die Hundekategorie enthält zahlreiche Anmerkungen zum aktiven Lernen. Google verwendet Stieglitz, um Techniken des maschinellen Sehens und des maschinellen Lernens für feinkörnige Erkennungsprobleme zu untersuchen.

16. Kubeflow

Kubeflow ist ein ML-Toolkit, das exklusiv für Kubernetes entwickelt wurde. Es macht die Bereitstellung von Workflows für maschinelles Lernen (ML) auf Kubernetes portabel und skalierbar. Das Hauptziel besteht darin, eine einfache Möglichkeit zu bieten, erstklassige Betriebssysteme für ML in mehreren und unterschiedlichen Infrastrukturen bereitzustellen. Sie können Kubeflow auf jedem System oder jeder Umgebung ausführen, in der Kubernetes ausgeführt wird.

17. Magenta

Dies ist ein Forschungsprojekt, das entwickelt wurde, um zu untersuchen, wie maschinelles Lernen Musik und Kunst schafft. Der Hauptfokus dieses Projekts liegt auf der Erstellung von Deep-Learning- und Reinforcement-Learning-Algorithmen zur Produktion von Liedern, Bildern, Zeichnungen und anderen kreativen Inhalten. Es ist ein Versuch, intelligente Werkzeuge zu schaffen, die die Fähigkeiten und das Potenzial von Künstlern und Musikern verbessern.

Fazit

Zum Abschluss wäre unser letzter Ratschlag, diese Projekte durchzugehen und sie aufzulösen, um die tieferen Nuancen zu verstehen. Dies wird dazu beitragen, Ihr ML-Wissen zu erweitern und Ihnen beizubringen, wie ML-Technologien in jedem Projekt anders funktionieren.

Wir hoffen, dass Sie durch das tiefere Eintauchen in diese 17 Open-Source-Projekte für maschinelles Lernen die Inspiration finden, Ihr eigenes Projekt für maschinelles Lernen zu entwickeln!

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