トップ9オープンソースデータサイエンスプロジェクトのアイデアとトピック[新入生向け]

概要

過去10年間で最も成功した企業はすべて、データが最も価値のある資産であることに同意しています。 将来は、毎日生成されるデータパターンから情報を処理および抽出する機能を持つ組織に属することは一般的な知識です。

毎日約2.5兆バイトのデータが生成されると推定されています。 統計、アルゴリズム、分析を使用してこの非構造化データから意味のある情報を抽出する科学は、データサイエンスと呼ばれます。 この情報は、組織にシステムと販売を改善するために非常に必要な洞察を与えることができます。

ITの世界に道を切り拓こうとしている開発者であれば、いくつかのオープンソースのデータサイエンスプロジェクトを探索することは素晴らしいアイデアです。 この記事では、いくつかのオープンソースのデータサイエンスプロジェクトのアイデアを探ります。 うまくいけば、それはあなたに今日あなたの最初のデータサイエンスプロジェクトを始めるためのいくらかの励ましを提供するでしょう。

オープンソースの機械学習プロジェクト

機械学習は現在、ITの世界で話題になっています。 これにより、時間の経過とともに自動的に改善されるプログラムとアルゴリズムを構築できます。 言うまでもなく、機械学習はほとんどすべての業界で大きな応用の可能性を秘めています。

さらに、人工知能のこのサブセットはここにとどまり、おそらく将来私たちの生活を変えると言っても過言ではありません。 機械学習のキャリアを開始したい場合は、このドメインでいくつかのオープンソースプロジェクトを探索することで、その複雑さを理解する上で非常に必要とされている有利なスタートを切ることができます。 ここで、いくつかの興味深いオープンソースのデータサイエンスプロジェクトについて見ていきましょう。

1）機械学習ペーパーの簡素化–オープンソースプロジェクト

ほとんどの人は、キャリアを開始するときに機械学習の技術に対処するのが非常に難しいと感じています。 機械学習関連の研究論文は、初心者には非常に理解しにくい用語や注釈が含まれているため、特に気が遠くなります。 Githubでオープンソース化されている興味深いプロジェクトは、まさにそれを解決することを目的としています。

このプロジェクトは基本的に、機械学習関連の論文のコレクションです。 コアコンセプトを理解しやすくするために、技術用語の図、注釈、および説明が含まれています。 あなたが初心者なら、これは間違いなくあなたがチェックすべきプロジェクトです。 これにより、今後の旅に役立ついくつかの主要な機械学習アノテーションが明確になります。

プロジェクトにはすでに興味深く有益な論文のコレクションがあり、定期的に更新されています。 プロジェクトの最も興味深い部分の1つであるこのオブジェクト検出の例を確認してください。

2）NeoMLの探索

あなたがデータサイエンスの入門知識を持っている人なら、これはあなたが間違いなく探求すべきエキサイティングなプロジェクトです。 多くの場合、優れた機械学習プロジェクトのアイデアは、開発コストが高いために実行に失敗します。 NeoMLはこの問題を解決しようとします。

NeoMLは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイに役立つ機械学習フレームワークです。 つまり、NeoMLを使用すると、巨額の投資を心配する必要がなくなり、今日から独自の機械学習パイプラインの構築をすぐに開始できます。 自然言語処理、画像前処理、非構造化データからのデータ抽出、コンピュータービジョンなど、多くのオープンソースプロジェクトのアイデアは、NeoMLを使用して展開できます。

NeoMLを使用してこれらの興味深いアイデアのいくつかを試すことで、機械学習とそれをうまく適用する方法について多くのことを学ぶことができます。

読む：データ分析プロジェクトのトップ4のアイデア：初心者からエキスパートレベル

3）顔認識

顔認識は、今日のほぼすべてのスマートフォンに見られる、完全に調査された機械学習アプリケーションになりました。 これは通常、ユーザーのデバイスのロックを解除するための暗号化標準として使用されます。 このオープンソースプロジェクトから学ぶことはたくさんあり、機械学習を探求している場合に役立ちます。 このプロジェクトを使用して、単純なPythonプログラムまたはコマンドラインを使用して顔を操作および認識することができます。

また、このプロジェクトのアイデアにバリエーションを加え、その目的を変更して、他の興味深い問題ステートメントを解決することもできます。 1つの例は、ここで行われているようにフェイスマスクを検出することです。

オープンソースのコンピュータビジョンプロジェクト

コンピュータビジョンは、コンピュータがデジタル画像やビデオから貴重な情報をインテリジェントに抽出する方法を理解することを扱う分野です。 これは最も急速に成長している研究分野の1つであり、過去数年間で膨大なアプリケーションが見つかりました。

世界中の組織は、この業界での人材獲得を常に求めています。 したがって、コンピュータビジョンでオープンソースプロジェクトのアイデアのいくつかを探求することは、それがどのように適用されるかをよりよく理解するのに役立ちます。 あなたが試すことができる興味深いプロジェクトのいくつかを見てみましょう。

4）ターゲット画像の再生

これは、描画プロセスを模倣するために使用できる最も興味深いオープンソースプロジェクトの1つです。 このプログラムには、非常に詳細に複製できるターゲットイメージが必要です。 画像の特定の場所でより多くのブラシストロークが必要な場合は、サンプリングマスクを指定することもできます。 これにより、ターゲット画像を複製しながらすべての詳細を制御できます。

このプロジェクトで作業するには、次のpython3ライブラリが必要です。

a）opencv 3.4.1

b）numpy 1.16.2

c）matplotlib 3.0.3

d）Jupyter Notebook

コンピュータービジョンについて知りたい場合、これは探索を開始できる最高のオープンソースプロジェクトの1つです。 それはあなたにファンダメンタルズの素晴らしいアイデアを与え、あなたが複雑なプロジェクトに取り組む準備をするでしょう。

5）画像を3Dに変換する

2D画像を使用して3Dモデルを構築することは、かつてはデザインの深い理解とPhotoshopなどのツールの実践的な経験によってのみ達成できた偉業でした。 ただし、コンピュータビジョンの分野での進歩により、これは数行のコードを使用して実行できるようになりました。

これは、コンピュータビジョンについてもっと理解するために試すことができるもう1つの興味深いオープンソースプロジェクトです。 単一のRGB-D画像を入力として受け取り、その各コンポーネントを変換して3D写真を作成します。 この例で広く使用されているPyTorchと呼ばれるフレームワークについて読むこともできます。

学ぶ： Pythonでチャットボットを作成する方法ステップバイステップ

6）パルス–高解像度画像の構築

PULSEは、潜在空間探査による写真のアップサンプリングの略で、低解像度の画像入力から高解像度の画像を生成することを目的としています。 顔のデピクセル化にも使用できます。

したがって、PULSEは、コンピュータービジョンを理解する上での古典的なプロジェクトです。 完全に自己監視された方法で非常に高解像度の画像を生成することができます。 このプロジェクトのアイデアを試す前に、PULSEの基本的な概念がどのように機能するかを調べてください。 これは、そのコードをよりよく理解するのに役立ちます。

7）画像を漫画に変換する

これは、試してみて友達と共有できる楽しいプロジェクトです。 これは、画像を漫画モデルバージョンに変換することを目的としています。 GAN（Generative Adversarial Networks）の概念は、このプロジェクトの基本的な部分です。

GANは、2014年にIanGoodfellowによって設計された機械学習フレームワークのクラスです。トレーニングセットに基づいてデータを再生成しようとします。 GANについて詳しくは、この研究論文をご覧ください。

このプロジェクトは、実装に多くの時間を必要としない楽しいプロジェクトですが、機械学習、コンピュータービジョン、およびGANに関するいくつかの重要な洞察を確実に提供できます。 現在オープンソースであり、試してみる価値があります。

その他のオープンソースデータサイエンスプロジェクト

8）スライムバレーボール

これはおそらく、すべての初心者が学ぶのに最適なオープンソースプロジェクトの1つです。 スライムは、2人のプレイヤーが対戦するシンプルなゲームです。 目的は、相手の半分の床にボールを打つようにすることです。 これは強化学習の優れた例です。

このゲームはpipから直接インストールできます。

pip installslimevolleygym

9）OpenAIジュークボックス

OpenAIは、世界をリードするAI研究および展開ラボのひとつであり、ディープテクノロジーと機械学習の限界を押し上げることを常に試みてきました。 名前が示すようにジュークボックスは、音楽に予測分析を適用する彼らの試みです。 本質的に、このプロジェクトは、生の音楽サンプルを生成する機能を備えたニューラルネットワークモデルです。

サンプル入力として音楽のジャンル、アーティスト、歌詞を提供でき、ニューラルモデルはこの入力に基づいて音楽サンプルを最初から生成できます。 これは非常に興味深いプロジェクトであり、ぜひ試してみてください。 OpenAIの公式サイトでオープンソースになっているのでチェックできます。

詳細：初心者向けの10のエキサイティングなPythonGUIプロジェクトとトピック

最終的な考え

データサイエンスは広大な分野であり、私たちが今日の生活をどのように生きているか、そしてテクノロジーとの関係が将来どのように進化するかについて大きな影響を及ぼします。 私たちの世界でのその潜在的なアプリケーションは本当に魅力的ですが、最初にそれについて学ぼうとすると恐ろしいことがあります。

このドメインを紹介する最良の方法の1つは、オープンソースのデータサイエンスプロジェクトのアイデアを試すことです。 それらを研究することは、その基本をある程度明確にし、複雑な問題に向かって進むためのエッジを得るのに役立ちます。

初心者の方は、PULSEのような簡単な画像処理プロジェクトを試すか、画像を漫画に変換することから始めることができます。 機械学習に興味がある場合は、NeoMLまたは顔認識を試してみてください。 この記事のすべてのオープンソースデータサイエンスプロジェクトのアイデアは、この活況を呈している業界で素晴らしいキャリアに向けて前進するのに役立ちます。

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