Las 9 mejores ideas y temas de proyectos de ciencia de datos de código abierto [para principiantes]

Visión de conjunto

Las empresas más exitosas de la última década coinciden en que los datos son su activo más valioso. Es bien sabido que el futuro pertenece a las organizaciones que tendrán la capacidad de procesar y extraer información de los patrones de datos que se generan todos los días.

Se estima que cada día se generan alrededor de 2,5 quintillones de bytes de datos. La ciencia del uso de estadísticas, algoritmos y análisis para extraer información significativa de estos datos no estructurados se denomina ciencia de datos. Esta información puede brindar a las organizaciones una perspectiva muy necesaria para mejorar sus sistemas y ventas.

Si usted es un desarrollador que está tratando de abrirse camino en el mundo de TI, explorar algunos proyectos de ciencia de datos de código abierto es una gran idea. En este artículo, exploraremos algunas ideas de proyectos de ciencia de datos de código abierto . Con suerte, le ofrecerá algún estímulo para comenzar su primer proyecto de ciencia de datos hoy.

Proyectos de aprendizaje automático de código abierto

El aprendizaje automático es actualmente la comidilla de la ciudad en el mundo de TI. Nos permite construir programas y algoritmos que mejoran automáticamente con el tiempo. No hace falta decir que el aprendizaje automático tiene un enorme potencial de aplicación en casi todas las industrias.

Además, es seguro decir que este subconjunto de inteligencia artificial llegó para quedarse y probablemente transformará nuestras vidas en el futuro. Si espera comenzar una carrera en el aprendizaje automático, explorar algunos proyectos de código abierto en este dominio puede brindarle una ventaja muy necesaria para comprender sus complejidades. Exploremos ahora algunos proyectos interesantes de ciencia de datos de código abierto.

1) Simplificación de los documentos de aprendizaje automático: un proyecto de código abierto

A la mayoría de las personas les resulta extremadamente difícil hacer frente a los tecnicismos del aprendizaje automático cuando comienzan sus carreras. Estudiar trabajos de investigación relacionados con el aprendizaje automático es especialmente desalentador, ya que contienen términos y anotaciones que son extremadamente difíciles de entender para un principiante. Un proyecto interesante de código abierto en Github tiene como objetivo resolver precisamente eso.

El proyecto es básicamente una colección de documentos relacionados con el aprendizaje automático. Contiene ilustraciones, anotaciones y explicaciones de terminologías técnicas que facilitan la comprensión del concepto central. Si eres un principiante, este es definitivamente un proyecto que deberías revisar. Le brindará claridad sobre varias anotaciones clave de aprendizaje automático que pueden ayudarlo en su viaje por delante.

El proyecto ya cuenta con una colección de documentos interesantes e informativos y se actualiza periódicamente. Mira este ejemplo de detección de objetos, que es una de las partes más interesantes del proyecto.

2) Explorando NeoML

Si eres alguien que tiene un conocimiento introductorio de la ciencia de datos, este es un proyecto emocionante que definitivamente deberías explorar. A menudo, una gran idea de proyecto de aprendizaje automático no se ejecuta debido a su alto costo de desarrollo. NeoML intenta resolver este problema.

NeoML es un marco de aprendizaje automático que puede ayudarlo a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. En resumen, con NeoML, ya no tiene que preocuparse por grandes inversiones y puede comenzar a construir su propia canalización de aprendizaje automático hoy mismo. Muchas ideas de proyectos de código abierto, como el procesamiento de lenguaje natural, el preprocesamiento de imágenes, la extracción de datos de datos no estructurados y la visión por computadora, se pueden implementar con NeoML.

El uso de NeoML para probar algunas de estas ideas interesantes le enseñará mucho sobre el aprendizaje automático y cómo se puede aplicar con éxito.

Leer: Las 4 mejores ideas de proyectos de análisis de datos: nivel principiante a experto

3) Reconocimiento facial

El reconocimiento facial ahora es una aplicación de aprendizaje automático completamente explorada que se encuentra en casi todos los teléfonos inteligentes en la actualidad. Por lo general, se usa como un estándar de cifrado para desbloquear el dispositivo de un usuario. Hay mucho que aprender de este proyecto de código abierto que puede beneficiarlo si está explorando el aprendizaje automático. Puede usar este proyecto para manipular y reconocer caras usando programas simples de Python o a través de la línea de comando.

También puede intentar hacer variaciones a esta idea de proyecto y alterar su propósito para resolver otras declaraciones de problemas interesantes. Un ejemplo podría ser detectar una máscara facial como se hace aquí.

Proyectos de visión artificial de código abierto

La visión por computadora es el campo que se ocupa de comprender cómo las computadoras pueden extraer de manera inteligente información valiosa de imágenes o videos digitales. Este es uno de los campos de investigación de más rápido crecimiento y ha encontrado enormes aplicaciones en los últimos años.

Las organizaciones de todo el mundo buscan constantemente la adquisición de talento en esta industria. Por lo tanto, explorar algunas de las ideas de proyectos de código abierto en visión por computadora lo ayudará a comprender mejor cómo se puede aplicar. Echemos un vistazo a algunos de los proyectos interesantes que puede probar.

4) Regeneración de una imagen objetivo

Este es uno de los proyectos de código abierto más interesantes que puedes usar para imitar un proceso de dibujo. Este programa necesita una imagen de destino que se pueda replicar con gran detalle. También puede especificar máscaras de muestreo si necesita más pinceladas en ciertos lugares de la imagen. Esto le permite controlar cada detalle mientras replica la imagen de destino.

Para trabajar en este proyecto, necesitará las siguientes bibliotecas de Python 3:

a) opencv 3.4.1

b) numpy 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Cuaderno Jupyter

Si está interesado en aprender sobre la visión por computadora, este es uno de los mejores proyectos de código abierto que puede comenzar a explorar. Le dará una gran idea de los fundamentos y también lo preparará para asumir proyectos complejos.

5) Convertir imágenes a 3D

Construir modelos 3D usando imágenes 2D fue una vez una hazaña que solo podía lograrse a través de una comprensión profunda del diseño y experiencia práctica con herramientas como Photoshop. Sin embargo, debido al progreso que hemos logrado en el campo de la visión por computadora, esto ahora se puede hacer usando unas pocas líneas de código.

Este es otro proyecto interesante de código abierto que puede probar para comprender más sobre la visión por computadora. Toma una sola imagen RGB-D como entrada y convierte cada uno de sus componentes para construir una foto 3D. También puede intentar leer sobre un marco llamado PyTorch que se ha utilizado ampliamente en este ejemplo.

Aprende: Cómo hacer un chatbot en Python paso a paso

6) PULSE: creación de imágenes de alta resolución

PULSE, que significa Photo Upsampling via Latent Space Exploration, tiene como objetivo generar imágenes de alta resolución a partir de entradas de imágenes de baja resolución. También se puede utilizar como despixelizador facial.

PULSE es, por lo tanto, un proyecto clásico en la comprensión de la visión artificial. Es capaz de producir imágenes de resolución extremadamente alta de forma completamente autosupervisada. Antes de probar esta idea de proyecto, explore cómo funciona el concepto fundamental de PULSE . Esto le ayudará a comprender mejor su código.

7) Transforma una imagen en una caricatura

Este es un proyecto divertido que puedes probar y compartir con tus amigos. Su objetivo es transformar una imagen en una versión modelo de dibujos animados. El concepto de GAN (Generative Adversarial Networks) es parte fundamental de este proyecto.

GAN es una clase de marcos de aprendizaje automático diseñados originalmente por Ian Goodfellow en 2014. Intenta regenerar datos en función de un conjunto de entrenamiento. Puede obtener más información sobre GAN en este trabajo de investigación .

Si bien este proyecto es divertido y no necesita mucho tiempo para implementarse, definitivamente puede ofrecerle algunas ideas clave sobre el aprendizaje automático, la visión por computadora y GAN. Actualmente es de código abierto y definitivamente vale la pena intentarlo.

Otros proyectos de ciencia de datos de código abierto

8) Voleibol de limo

Este es probablemente uno de los mejores proyectos de código abierto para que todos los principiantes aprendan. Slime es un juego simple que involucra a dos jugadores que se enfrentan cara a cara. El objetivo es intentar que la pelota toque el suelo en la mitad de tu oponente. Es un gran ejemplo de aprendizaje por refuerzo.

Puedes instalar este juego directamente desde pip:

pip instalar slimevolleygym

9) Máquina de discos OpenAI

OpenAI es uno de los laboratorios de investigación e implementación de IA líderes en el mundo y ha tratado constantemente de superar los límites de la tecnología profunda y el aprendizaje automático. Jukebox, como sugiere su nombre, es su intento de aplicar el análisis predictivo a la música. En esencia, este proyecto es un modelo de red neuronal que tiene la capacidad de generar muestras de música en bruto.

Puede proporcionar el género musical, el artista y la letra como entrada de muestra, y el modelo neuronal puede generar una muestra de música desde cero en función de esta entrada. Este es un proyecto muy interesante que definitivamente deberías probar y explorar. Puede consultarlo ya que es de código abierto en el sitio oficial de OpenAI.

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Pensamientos finales

La ciencia de datos es un campo vasto que tiene enormes implicaciones sobre cómo vivimos nuestras vidas hoy y cómo evolucionará nuestra relación con la tecnología en el futuro. Si bien su aplicación potencial en nuestro mundo es realmente fascinante, puede ser intimidante cuando intenta aprender sobre ella por primera vez.

Una de las mejores maneras de introducirse en este dominio es probando algunas ideas de proyectos de ciencia de datos de código abierto . Estudiarlos puede ayudarlo a obtener cierta claridad de sus fundamentos y una ventaja para avanzar hacia problemas complejos.

Si es un principiante, puede comenzar probando proyectos simples de procesamiento de imágenes como PULSE o transformando una imagen en una caricatura. Si está interesado en el aprendizaje automático, puede intentar explorar NeoML o el reconocimiento facial. Todas las ideas de proyectos de ciencia de datos de código abierto en este artículo pueden ayudarlo a avanzar hacia una gran carrera en esta industria en auge.

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