Die 7 interessantesten Machine-Learning-Projekte auf Github, die Sie in die Finger bekommen sollten

Wir haben in den letzten Jahren so viele populäre technologische Innovationen gesehen, die unser Leben viel einfacher gemacht haben als früher. Maschinelles Lernen ist eine jener Innovationen, die die Welt im Sturm erobert haben. Seine Anwendungen gehen weit über das hinaus, was wir heute sehen.

Maschinelles Lernen hat, wenn es richtig eingesetzt wird, das Potenzial, mehr als nur ein paar Aspekte oder Bereiche unseres täglichen Lebens zu verändern. Wie macht die Technologie des maschinellen Lernens all dies? Mit Hilfe von Algorithmen, die Systeme modellieren, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Es eignet sich hervorragend für die Datenanalyse sowie die Automatisierung der Prozesse zur Erstellung analytischer Modelle.

Was hat ML mit GitHub zu tun? Maschinelles Lernen umfasst datenbasierte Vorhersagen und Algorithmusstudien und hat jetzt mit GitHub neue Möglichkeiten gefunden. In diesem Blog listen wir einige der beliebtesten Machine-Learning-Projekte auf GitHub auf. Dies sind nur einige der mehr als 100 Millionen Projekte, die auf GitHub gehostet werden.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen folgt einem klar definierten Prozess, der Datenvorbereitung, Algorithmustraining, Generierung von Modellen für maschinelles Lernen und schließlich das Treffen und Verbessern von Vorhersagen umfasst. Maschinelles Lernen basiert auf einer sehr allgemeinen Vorstellung, dass einige grundlegende Algorithmen die Macht haben, etwas sehr Interessantes innerhalb von Datensätzen herauszufinden. Und das Beste daran ist, dass Sie dafür keinen Code schreiben müssen. Stattdessen müssen Sie dem Algorithmus Daten zur Verfügung stellen, auf denen er seine Logik basiert.

Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens. Nehmen wir ein Beispiel, um dies besser zu verstehen. Wir haben eine Art von Algorithmus, der als Klassifizierungsalgorithmus bekannt ist. Es unterteilt Daten in separate Gruppen. Dieser Algorithmus kann verwendet werden, um Spam von Ihren E-Mails zu trennen und handgeschriebene Nummern zu identifizieren, ohne dass Sie den Code auch nur geringfügig ändern müssen. Der Algorithmus bleibt derselbe, aber der Unterschied in seiner Klassifizierungslogik ergibt sich aus den unterschiedlichen Trainingsdaten, die ihm gegeben werden.

Lernen Sie maschinelles Lernen von den besten Universitäten der Welt. Erwerben Sie Master-, Executive PGP- oder Advanced Certificate-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Was ist GitHub?

GitHub ist eine Open-Source-Anwendung, die zum Speichern von Code im Web verwendet wird. Es kann auf verschiedene Weise verwendet werden. Sie können es verwenden, um Ihre Projekte kostenlos in der Cloud zu speichern oder als Ihr Online-Portfolio, mit dem potenzielle Arbeitgeber sehen können, wie gut Sie im Programmieren sind. Dennoch ist es nicht falsch zu sagen, dass GitHub viel mehr ist als das, was man auf den ersten Blick sieht.

Es ist nicht nur Ihr Codespeicher; Es ist vielmehr ein Werkzeug, das von Entwicklern weltweit verwendet wird, um an Projekten zusammenzuarbeiten. Es hilft Entwicklern und Teams, ihre Codes zu verbessern, indem es einen Pool anderer Entwickler an verschiedenen Standorten hat, die ihre wertvollen Beiträge leisten.

GitHub basiert auf Git, der Versionskontrollsoftware, die zur weiteren Verwendung einfach auf Ihren lokalen Computer heruntergeladen werden kann. Git und GitHub unterscheiden sich voneinander; Wir werden diese Unterschiede jedoch in diesem Blog nicht diskutieren. Unser Fokus liegt hier darauf, Ihnen zu helfen, zu verstehen, wie maschinelles Lernen und GitHub zusammenhängen, und dann einige maschinelle Lernprojekte aufzulisten, die auf GitHub gehostet werden. Erfahren Sie auch mehr über interessante Projektideen für maschinelles Lernen für Anfänger.

GitHub verfügt über mehrere einzigartige Funktionen, die immens dazu beigetragen haben, es so beliebt zu machen. Es ist nicht nur Ihr einfacher Speicher, sondern auch Ihr Codierungszentrum mit sehr wichtigen Verbindungen zu sozialen Netzwerken. Es ermöglicht einzelnen Entwicklern, sich über die gesamte Länge und Breite dieser Welt zu verteilen, um ihre Beiträge zu mehreren Projekten und Teams zu leisten. Sobald Sie sich daran gewöhnt haben, wie es funktioniert, werden Sie all die Dinge kennenlernen, die Sie damit machen können. Verwirrt über den Unterschied zwischen Git und Github? Den Unterschied zwischen Git und Github haben wir in diesem Artikel aufgelistet.

Top 7 Machine-Learning-Projekte auf GitHub

1. Neuronaler Klassifikator (NLP)

Eine der größten Herausforderungen, denen Sie im täglichen Leben begegnen können, ist die Verwendung von Textdaten zur Durchführung einer Multi-Label-Klassifizierung. Bei der Arbeit an NLP-Problemen, die sich noch in einem frühen Stadium befinden, verwenden wir die Single-Label-Klassifikation. Aber wenn es um Daten aus der realen Welt geht, geht das Klassifizierungsniveau ein paar Stufen höher.

Wenn es um die abgestufte Multi-Label-Klassifizierung geht, kann Neural Classifier verwendet werden, um neuronale Modelle viel schneller zu implementieren. Eines der besten Dinge an Neural Classifiers ist, dass es Text-Encoder enthält, die wir gewohnt sind – unter anderem Transformer-Encoder, FastText und RCNN. Wir können es verwenden, um mehrere Klassifizierungsaufgaben durchzuführen, einschließlich Textklassifizierung mit binären Klassen, Textklassifizierung mit mehreren Bezeichnungen, Textklassifizierung mit mehreren Klassen und hierarchische oder abgestufte Textklassifizierung.

2. MedicalNet

Die meisten Leute denken, dass es beim Transferlernen nur um NLP geht. Sie sind so in die Entwicklungen vertieft, dass sie andere Anwendungen des Transferlernens vergessen. MedicalNet ist eines dieser Projekte, auf das Sie gespannt sein werden.

Dieses Projekt kombiniert medizinische Datensätze mit mehreren verschiedenen Dingen, wie Zielorganen, Pathologien und verschiedenen Modalitäten, um mit größeren Datensätzen zu kommen. Und wenn Sie wissen, wie Deep-Learning-Modelle funktionieren, werden Sie erkennen, wo diese großen Datenmengen verwendet werden können. Dies ist ein großartiges Open-Source-Projekt, an dem Sie unbedingt arbeiten sollten.

3. TDEngine

Dies ist eine Big-Data-Plattform, die unter anderem für das Internet der Dinge oder IOT, IT-Infrastruktur, Connected Cars und Industrial IoT entwickelt wurde. Es bietet eine ganze Reihe von Data-Engineering-Aufgaben. Es wurde als eines der besten neuen Projekte bewertet, die auf GitHub gehostet werden.

4. Bert

Bidirectional Encoder Representations from Transformers oder BERT ist wieder ein sehr beliebtes Machine-Learning-Projekt auf GitHub. BERT ist eine neue Ergänzung zu den Projekten, die sich auf die Repräsentationen von Sprache beziehen. Es ist ein bidirektionales System und das allererste unüberwachte System für das NLP-Vortraining.

5. Entfernen von Videoobjekten

Die Art und Weise, wie moderne Maschinen mit Bildern umgehen und sie manipulieren, ist weit fortgeschritten. Wenn Sie Computer-Vision-Spezialist werden wollen, müssen Sie bei der Erkennung von Objekten in Bildern auf dem neuesten Stand sein.

Es ist überhaupt nicht einfach, wenn Sie aufgefordert werden, an Videos zu arbeiten und Begrenzungsrahmen um verschiedene Objekte darin zu erstellen. Dies ist eine komplexe Aufgabe, da Objekte dynamischer Natur sind. Machine-Learning-Training hilft Ihnen, diese Aufgaben relativ einfach zu erledigen.

6. Aweome-TensorFlow

Dieses maschinelle Lernprojekt auf GitHub verfügt über Ressourcen, die das Verständnis und die Verwendung von TensorFlow sehr einfach machen. Es verfügt über eine Sammlung von TensorFlow-Projekten, Experimenten und Bibliotheken. TensorFlow Open-Source-Programm für maschinelles Lernen, das über verschiedene Community-Ressourcen, Tools und Bibliotheken verfügt, die Ihnen helfen, die fortschrittlichsten Projekte mit maschinellem Lernen zu erstellen. Entwickler können TensorFlow verwenden, um Anwendungen für maschinelles Lernen viel schneller zu erstellen und bereitzustellen.

7. FastText von FacebookResearch

Dies ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek von FacebookResearch, die eine kostengünstige Möglichkeit bietet, Wortdarstellungen zu lernen. fasText ist leichtgewichtig und bietet Ihnen ein tiefes Verständnis von Satzklassifikatoren sowie Textdarstellungen. Dies ist eine großartige Bibliothek für Menschen, die sich für NLP interessieren.

Fazit

Dieser Blog behandelt maschinelles Lernen, GitHub und wie sie miteinander verknüpft sind. Wir haben einige Machine-Learning-Projekte aufgelistet, die auf GitHub gehostet werden, und einen kurzen Überblick darüber gegeben, wie diese Projekte funktionieren und für wen sie nützlich sein können.

Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, sehen Sie sich das Executive PG-Programm von IIIT-B & upGrad für maschinelles Lernen und KI an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 450 Stunden strenge Schulungen, mehr als 30 Fallstudien und Aufgaben, IIIT, bietet -B Alumni-Status, mehr als 5 praktische Schlusssteinprojekte und Arbeitsunterstützung bei Top-Unternehmen.