Top 7 Deep-Learning-Projekte in Github, die Sie heute ausprobieren sollten [2022]
Veröffentlicht: 2021-01-04Als Deep-Learning-Student ist es eines der wichtigsten Dinge, die Sie tun können, sich über die aktuellen Entwicklungen in Ihrem Fachgebiet auf dem Laufenden zu halten. Um Ihnen dabei zu helfen, haben wir die folgende Liste von Deep-Learning-Projekten in Github vorbereitet, da Github der beste Ausgangspunkt ist.
Die folgenden Projekte haben zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels die meisten Sterne und Commitments auf Github. Einige dieser Projekte waren jedoch nicht ganz oben, sind aber aufgrund ihrer Anwendbarkeit von hoher Relevanz. Lass uns anfangen:
Inhaltsverzeichnis
Die besten Deep-Learning-Projekte auf Github
1. Keras
Zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels steht Keras an der Spitze der Deep-Learning-Projekte in Github. Es hat rund 49.000 Sterne und 18,4 Gabeln. Keras ist eine Deep-Learning-API, die auf TensorFlow, einer beliebten Plattform für maschinelles Lernen, läuft. Keras ist in Python geschrieben und hilft Ihnen bei der Arbeit an Deep-Learning-Projekten mit viel Leichtigkeit. Es hilft Ihnen in erster Linie dabei, schnell zu recherchieren und schneller bereitzustellen.
Da es auf TensorFlow aufbaut, bietet es Ihnen auch die Vorteile dieser Plattform. Das bedeutet, dass Sie Ihre Keras-Modelle über jedes eingebettete Gerät bereitstellen können. Es verfügt über eine hervorragende Zugänglichkeit und ein Framework auf Branchenebene, um riesige Cluster von GPUs zu skalieren.
Das Erlernen von Keras ist für jeden Deep-Learning-Schüler unerlässlich. Stellen Sie sicher, dass Sie mit TensorFlow und seinen Anwendungen vertraut sind, bevor Sie sich mit Keras vertraut machen, da letzteres ohne Ersteres zu schwierig zu meistern wäre.
2. Meistzitierte Deep Learning Papers
Dieses Github-Projekt teilt die am häufigsten zitierten Deep-Learning-Artikel, die zwischen den Jahren 2012 und 2016 veröffentlicht wurden. Es hat keine Artikel, die nach 2016 veröffentlicht wurden, weil Forscher und Akademiker seitdem viele Dokumente veröffentlicht haben und es für die Projektersteller zu überwältigend wurde .
Auch wenn seine Papiere veraltet erscheinen mögen, sollten Sie sie lesen, da sie zu den „Klassikern“ der Deep-Learning-Papiere gehören. Viele Artikel in diesem Projekt haben mehr als 200 Zitate. Einige dieser Artikel haben mehr als 800 Zitate, sodass Sie ihre Popularität und Anwendbarkeit nachvollziehen können.
Die in dieser Liste enthaltenen Artikel decken viele Bereiche ab, darunter Sprache, NLPs, Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Network Models, Robotics und vieles mehr.
3. Kaffee
Caffe ist ein offenes Framework für Deep Learning. Es ist ein Produkt von Berkeley AI Research/The Berkeley Vision and Learning Center. Während die Schöpfer von Caffe wollten, dass es sich auf Computer Vision konzentriert, ist es zu einer Allzweckbibliothek für Deep Learning geworden. Caffe hat eine blühende Community von akademischen Forschern sowie professionellen Benutzern, sodass Sie bei der Arbeit damit leicht Hilfe finden können.
Es eignet sich hervorragend für die Bereitstellung von Faltungsnetzwerken und die Arbeit an Sprach-, Bild- und anderen Deep-Learning-Projekten. Es kann mehr als 60 Millionen Bilder an einem Tag verarbeiten, also ist es zweifellos auch ein geeignetes Werkzeug für Computer-Vision-Projekte.
4. Notebooks für maschinelles Lernen
Eines der beliebtesten Deep-Learning-Projekte in Github, Machine Learning Notebooks, ist ein Projekt, das Ihnen hilft, die Grundlagen des maschinellen Lernens in Python zu erlernen. Es hat auch einen Beispielcode mit Lösungen zu Übungen. Es verfügt über mehrere Jupyter-Notebooks, die Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens (und Deep Learning) in Python durch TensorFlow und Scikit-Learn zeigen.
Jupyter-Notebooks sind interaktiv und helfen Ihnen, den Code im Notebook auszuprobieren. Sie sind ein Produkt von jupyter.org und Open-Source-Tools.
Die meisten der in diesem Projekt enthaltenen Übungen sind im Buch Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow verfügbar. Bevor Sie mit diesem Projekt lernen, sollten Sie sich mit TensorFlow und Scikit-Learn vertraut machen. Beide sind unter Deep-Learning-Experten weit verbreitete Tools, und Sie müssen mit ihnen vertraut sein, bevor Sie mit der Arbeit an diesem beginnen.
Möglicherweise finden Sie es etwas schwierig, an einigen Problemen zu arbeiten, die in diesem Projekt geteilt werden. Daher wäre es besser, einen Kurs für maschinelles Lernen zu belegen und eine personalisierte Lernerfahrung zu erhalten.
5. MXNet – Apache
MXNet ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das Ihnen hilft, Forschungsprototypen schnell und flexibel für eine schnelle Produktion durchzuführen. Es ermöglicht skalierbares verteiltes Training, da es Horovod- und Parameter-Server-Unterstützung bietet. Es ist in Python integriert und unterstützt mehrere bekannte Sprachen wie C++, Julia, Clojure, Perl, R und Scala.
Ein weiterer Grund für seine große Popularität ist sein umfangreiches Ökosystem von Bibliotheken und Tools für Zeitreihen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und andere. Einige dieser Tools und Bibliotheken sind GluconTS, GluconCV, D2L.ai und GluconNLP. Alle diese Tools und Bibliotheken helfen Ihnen in bestimmten Bereichen des Deep Learning. Beispielsweise ist GluconCV ein Toolkit für Computer Vision, das Ihnen sowohl die Posenschätzung als auch die Objekterkennung ermöglicht. Es verfügt über eine Apache-2.0-Lizenz und ist eines der Must-Haves für alle Deep-Learning-Profis. Machen Sie sich also während des Studiums damit vertraut.
Checkout: Top Machine Learning-Projekte in Github
6. fastai
fastai ist eine Bibliothek zum vereinfachten und schnellen Training neuronaler Netze. Es bietet standardmäßige Unterstützung für Tabellen-, Visions-, kollaborative Filter- und Textmodelle. Dies gehört zu den Deep-Learning-Projekten in Github, da es auch Tutorials und Anleitungen zur Verwendung von fast.ai bietet.
Die Vertrautheit mit gängigen Bibliotheken und Frameworks hilft Ihnen als Deep-Learning-Profi. Sie müssen also mit ihnen vertraut sein. Dieses Projekt enthält auch Beispiele für Implementierungen und Anwendungsfälle von fast.ai, sodass Sie leicht verstehen können, wie Sie diese Bibliothek in realen Projekten anwenden.
7. CNTK
Das Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ist ein Open-Source-Toolkit für Deep-Learning-Anwendungen. Sie können verschiedene prominente Modelltypen kombinieren und schnell realisieren. Einige dieser Modelltypen umfassen wiederkehrende Netzwerke, Feed-Forward-DNNs sowie CNNs. Es wendet SGD-Lernen (stochastischer Gradientenabstieg) mit automatischer Parallelisierung und Differenzierung zwischen Servern an.
Es hat eine Open-Source-Lizenz und eine der besten Communities. CNTK findet Anwendungen in vielen Branchen, und Sie müssen möglicherweise damit vertraut sein, um an einigen Projekten arbeiten zu können. Es wäre also am besten, wenn Sie sich darüber informieren, bevor Sie in den Markt eintreten. Das Microsoft Cognitive Toolkit wird ebenfalls ständig aktualisiert, sodass Sie keine veralteten Tools oder Implementierungen darin finden.
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Erfahren Sie mehr über Deep Learning
Das Studium von Deep Learning und verwandten Themen kann viel Aufwand erfordern. Wir empfehlen Ihnen, mehr zu diesem Thema zu lesen, um Deep Learning effektiver zu verstehen.
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Warum GitHub für Deep-Learning-Projekte verwenden?
GitHub ist heute eine der gefragtesten Plattformen, um die Versionskontrolle in Projekten durchzusetzen, die in verschiedenen Programmiersprachen geschrieben wurden. Es verwendet eine Anwendung, nämlich Git, die diesen Versionskontrollmechanismus auf den Code anwendet. Wenn es um Datenwissenschaft und KI geht, ist GitHub bei Datenwissenschaftlern sehr beliebt. Es ermöglicht eine sichere Zusammenarbeit und eine bessere Kontrolle über Codierungsprojekte, sodass sie bei Bedarf geändert oder rückgängig gemacht werden können. GitHub ermöglicht Datenwissenschaftlern mehr Flexibilität und Zugriff auf Code, um ihren eigenen Code zu schreiben und Modelle nahtlos in der Produktionsumgebung bereitzustellen. GitHub hat standardisierte Themen wie Machine Learning und Deep Learning für die breite Öffentlichkeit.
Welche Branchen nutzen heute Deep Learning?
Deep Learning wird heute in verschiedenen Branchen eingesetzt. Einige seiner faszinierendsten Anwendungen finden sich in der Automobilindustrie, wo Deep Learning für autonome Autos eingesetzt wird. In Zeiten von Social Media, in denen wir oft mit Fake News bombardiert werden, hilft Deep Learning dabei, betrügerische Nachrichten zu identifizieren und zu filtern, indem nur echte und solche angezeigt werden, die den Vorlieben des Lesers entsprechen. Auch die Unterhaltungsindustrie nutzt Deep Learning, um ein hochgradig personalisiertes Fernseherlebnis mit maßgeschneiderten Showempfehlungen anzubieten. Es revolutioniert auch die gesamten Märkte für Filmemachen, Bearbeiten und Erstellen von Inhalten.
Was muss ich wissen, bevor ich Deep Learning studiere?
Für eine erfolgreiche Karriere im Deep Learning gibt es besondere Voraussetzungen. Deep Learning ist ein anspruchsvolles Gebiet der KI, das mit hochentwickelten Konzepten einhergeht. Wenn Sie also diese Voraussetzungen lernen oder kennen, stellen Sie sicher, dass Sie eine reibungslose und effektive Deep-Learning-Reise haben. Mathematik ist das Herzstück von Deep Learning; Sie müssen sich mit linearer Algebra, Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Analysis auskennen. Dann sollten Sie auch die Grundlagen der Programmiersprache Python und grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens kennen, denn Deep Learning ist ein spezifischer Teil des maschinellen Lernens.