Los 17 mejores proyectos de aprendizaje automático de código abierto [para principiantes y experimentados]

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están generando la Cuarta Revolución Industrial. Las empresas de todas las formas y tamaños en todas las industrias están adoptando estas tecnologías disruptivas para diseñar soluciones innovadoras que satisfagan las demandas de sus clientes objetivo.

En consecuencia, existe una demanda masiva de profesionales talentosos que estén bien versados ​​en los matices de AI y ML. De hecho, las empresas están listas para pagar el mejor precio a los candidatos que lo merecen y que cuentan con el conjunto de habilidades adecuado.

A la luz de la creciente demanda de habilidades de IA y ML, es útil si tiene algunos proyectos del mundo real en su haber. Cuando trabaja en proyectos, muestra a los empleadores potenciales que tiene el impulso y el conocimiento para familiarizarse con estas tecnologías.

Si está buscando proyectos inspiradores de aprendizaje automático de código abierto, ¡ha tropezado con el lugar correcto!

Proyectos de aprendizaje automático de código abierto

Proyectos de aprendizaje automático de código abierto de GitHub

1. Desoldificar

DeOldify es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para colorear y restaurar imágenes antiguas. ¡Puede colorear fotos antiguas y secuencias de películas con DeOldify que hace un trabajo fantástico al infundirles vida! Se ha actualizado para ofrecer retoques más detallados y realistas a las imágenes en escala de grises. Además, los resultados muestran un sesgo azul considerablemente menor con fallas mínimas.

2. Reconocimiento facial

Esta aplicación se jacta de ser la "API de reconocimiento facial más simple del mundo para Python y la línea de comandos". Puede reconocer y manipular rostros desde Python o la línea de comandos utilizando el software de reconocimiento de rostros de última generación de dlib. Este modelo de aprendizaje profundo afirma tener una tasa de precisión del 99,38 % según el punto de referencia de LFW . ¡Puede usar la herramienta de línea de comandos "face_recognition" para realizar el reconocimiento facial en una carpeta de imágenes desde la línea de comandos!

3. Clonación de voz

Este proyecto de aprendizaje automático es una implementación de la transferencia de aprendizaje desde la verificación del hablante hasta la síntesis de texto a voz de múltiples hablantes (SV2TTS). SV2TTS es una herramienta de aprendizaje profundo que puede generar una representación numérica de una voz a partir de cualquier clip de audio y entrenar un modelo de texto a voz para generalizar a nuevas voces. Esta aplicación puede clonar cualquier voz en 5 segundos y producir un discurso arbitrario, ¡todo en tiempo real!

4. NeuralTalk2

NeuralTalk2 es esencialmente un código de captura de imágenes escrito en Lua. Se ejecuta en GPU y requiere Torch. NeuralTalk2 puede subtitular imágenes/videos con oraciones aprovechando la red neuronal recurrente multimodal. Esta es una herramienta ideal para los creadores de contenido de redes sociales: puede generar subtítulos para sus imágenes/videos, y también puede usar este modelo para crear contenido de imágenes/videos divertidos (unos con subtítulos divertidos).

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5. U-GAT-TI

U-GAT-IT (Redes de atención generativas no supervisadas con normalización de instancia de capa adaptable para traducción de imagen a imagen) es un proyecto de ML con un enfoque simple: traducir la imagen de una persona en su avatar de anime. Este modelo puede convertir imágenes que requieren cambios holísticos e imágenes que requieren grandes variaciones de forma al aprovechar una nueva técnica de traducción de imagen a imagen sin supervisión. ¡No hace falta decir que este es el proyecto perfecto para los amantes del anime!

6. Srez

Srez utiliza el aprendizaje profundo para la superresolución de imágenes: puede ampliar imágenes de 16 × 16 cuatro veces su resolución para generar fotos de 64 × 64. Los resultados muestran características nítidas y distinguidas que parecen lo suficientemente recomendables en comparación con el conjunto de datos de entrenamiento. La arquitectura subyacente incluye un DCGAN que acepta las entradas de imagen de 16 × 16 a la red del generador en lugar de la distribución gaussiana multinomial.

7. AVA

AVA es un marco que tiene como objetivo ofrecer análisis visuales automatizados y basados ​​en inteligencia artificial. La primera "A" en AVA tiene múltiples connotaciones: es un marco de Alibaba que se esfuerza por convertirse en una "solución automatizada impulsada por IA que admita análisis aumentados". AVA incluye tres paquetes, a saber, CKB (espacio de almacenamiento para conocimiento empírico para visualización/gráficos), DataWizard (biblioteca de procesamiento de datos) y ChartAdvisor (el componente central que sugiere gráficos de acuerdo con el conjunto de datos y los requisitos de análisis).

8. Megatrón

Desarrollado por el equipo de investigación de aprendizaje profundo aplicado de NVIDIA, Megatron es un poderoso transformador que puede entrenar modelos de lenguaje voluminosos para mejorar su rendimiento a medida que se amplían. Es un proyecto en curso que admite el entrenamiento de múltiples nodos en modelo paralelo de BERT y GPT2 a través de precisión mixta.

Proyectos de aprendizaje automático de código abierto de Google

9. Calibán

Caliban es una herramienta diseñada para desarrollar cuadernos y flujos de trabajo de investigación de ML en entornos Docker aislados y reproducibles. La mejor parte: ¡ni siquiera necesita aprender las complejidades de Docker para usar Caliban! Con Caliban, puede crear y ejecutar modelos ML en su máquina y también enviar el código local a la nube. Esta herramienta es perfecta para flujos de trabajo de ML en Pytorch, Tensorflow y JAX.

10. Budo

Budou es una herramienta de salto de línea automática diseñada para los idiomas CJK (chino, japonés y coreano). Traduce automáticamente el texto CJK en código HTML organizado, lo que da como resultado una hermosa tipografía. Budou fragmenta encabezados y oraciones en múltiples líneas de fragmentos significativos según el ancho de pantalla del navegador.

11. Impacto causal

Este proyecto de Google es una biblioteca de estadísticas que estima el efecto causal de una intervención en un modelo de serie temporal. El paquete CausalImpact R utiliza una serie temporal bayesiana estructural para determinar cómo evoluciona la métrica de respuesta después de la intervención si no hubiera ocurrido en primer lugar. Por ejemplo, es bastante difícil responder a una pregunta como "¿cuántos clics nuevos generó una campaña de marketing específica?" sin utilizar un experimento aleatorio. CausalImpact puede ayudar a encontrar respuestas a tales preguntas.

12. Laboratorio de mente profunda

DeepMind Lab es una plataforma de juegos en 3D en primera persona totalmente personalizable para la I+D de sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Consiste en una gran cantidad de rompecabezas desafiantes y tareas de navegación que son fundamentales en el aprendizaje de refuerzo profundo. DeepMind Lab tiene una API ordenada y flexible que le permite crear diseños de tareas innovadores y diseños de IA únicos que se pueden iterar rápidamente. DeepMind de Google usa DeepMind Lab ampliamente para investigar y capacitar a los agentes de aprendizaje de IA/ML.

13. Variante profunda

DeepVariant es una canalización de análisis que aprovecha una red neuronal para encontrar variantes genéticas a partir de datos de secuenciación de ADN de próxima generación. Utiliza la biblioteca Nucleus (que contiene código Python y C++) para leer y escribir datos en formatos de archivo de genómica comunes que se integran a la perfección con TensorFlow.

14. Dopamina

Es un marco de investigación basado en TensorFlow creado para la creación rápida de prototipos de algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Dopamine se diseñó como una base de código pequeña e intuitiva que permite a los usuarios experimentar con ideas radicales e investigaciones especulativas. Tiene cuatro principios básicos de diseño:

• Fácil experimentación
• Desarrollo flexible
• Implementación compacta y confiable
• Resultados reproducibles

15. Jilguero

Goldfinch es un conjunto de datos creado para resolver desafíos de reconocimiento detallados. Incluye una colección de diferentes categorías: aves, mariposas, perros, aviones y otras categorías junto con las URL de búsqueda de Flickr relevantes y las búsquedas de imágenes de Google. La categoría de perros incluye numerosas anotaciones de aprendizaje activo. Google usa Goldfinch para explorar técnicas de visión artificial y aprendizaje automático para problemas de reconocimiento detallados.

16. Flujo de flujo de Kube

Kubeflow es un conjunto de herramientas de ML diseñado exclusivamente para Kubernetes. Hace que la implementación de flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) en Kubernetes sea portátil y escalable. El objetivo principal es ofrecer una forma sencilla de implementar el mejor sistema operativo de su clase para ML en múltiples y variadas infraestructuras. Puede ejecutar Kubeflow en cualquier sistema o entorno que ejecute Kubernetes.

17. Magenta

Este es un proyecto de investigación desarrollado para explorar cómo Machine Learning en la creación de música y arte. El enfoque principal de este proyecto es construir algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje reforzado para producir canciones, imágenes, dibujos y otro contenido creativo. Es un intento de crear herramientas inteligentes que mejoren las habilidades y el potencial de artistas y músicos.

Conclusión

Para concluir, nuestro consejo final sería revisar estos proyectos y desintegrarlos para comprender los matices más profundos. Esto ayudará a enriquecer su conocimiento de ML y le enseñará cómo las tecnologías de ML funcionan de manera diferente en cada proyecto.

¡Esperamos que al profundizar en estos 17 proyectos de aprendizaje automático de código abierto, encuentre la inspiración para desarrollar su propio proyecto de aprendizaje automático!

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