Los 7 mejores proyectos de aprendizaje profundo en Github que deberías probar hoy [2022]

Como estudiante de aprendizaje profundo, una de las cosas más importantes que puede hacer es mantenerse actualizado con los desarrollos actuales en su campo. Para ayudarlo en ese sentido, hemos preparado la siguiente lista de proyectos de aprendizaje profundo en Github, ya que Github es el mejor lugar para comenzar.

Los siguientes proyectos tienen la mayor cantidad de estrellas y compromisos en Github al momento de escribir este artículo. Sin embargo, algunos de estos proyectos no estuvieron entre los primeros, pero son muy relevantes debido a su aplicabilidad. Empecemos:

Principales proyectos de aprendizaje profundo en Github

1. Kerás

Al momento de escribir este artículo, Keras se encuentra en la cima de los proyectos de aprendizaje profundo en Github. Tiene alrededor de 49.000 estrellas y 18,4 horquillas. Keras es una API de aprendizaje profundo que se ejecuta sobre TensorFlow, una popular plataforma de aprendizaje automático. Keras está escrito en Python y lo ayuda a trabajar en proyectos de aprendizaje profundo con mucha facilidad. Principalmente lo ayuda a realizar investigaciones rápidamente y a implementar más rápido.

Como está construido sobre TensorFlow, también le brinda las ventajas de esa plataforma. Esto significa que puede implementar sus modelos Keras a través de cualquier dispositivo integrado. Tiene una excelente accesibilidad y tiene un marco de nivel industrial para escalar grandes grupos de GPU.

Aprender sobre Keras es esencial para cualquier estudiante de aprendizaje profundo. Asegúrese de estar familiarizado con TensorFlow y sus aplicaciones antes de comenzar a aprender sobre Keras porque, sin el primero, el segundo sería demasiado difícil de dominar.

2. Documentos de aprendizaje profundo más citados

Este proyecto de Github comparte los artículos de aprendizaje profundo más citados que se publicaron entre los años 2012 y 2016. No tiene ningún artículo publicado después de 2016 porque los investigadores y académicos han publicado muchos documentos desde entonces, y se volvió demasiado abrumador para los creadores del proyecto. .

Aunque sus documentos pueden parecer desactualizados, debe leerlos porque se encuentran entre los "clásicos" de los documentos de aprendizaje profundo. Muchos artículos presentes en este proyecto tienen más de 200 citas. Algunos de esos artículos tienen más de 800 citas para que pueda comprender su popularidad y aplicabilidad.

Los artículos presentes en esta lista cubren muchas áreas, incluyendo voz, NLP, redes neuronales recurrentes (RNN), modelos de redes convolucionales, robótica y mucho más.

3. Café

Caffe es un marco abierto para el aprendizaje profundo. Es un producto de Berkeley AI Research/The Berkeley Vision and Learning Center. Si bien los creadores de Caffe querían que se centrara en la visión por computadora, se ha convertido en una biblioteca de propósito general para el aprendizaje profundo. Caffe tiene una próspera comunidad de investigadores académicos, así como usuarios profesionales, por lo que puede encontrar ayuda fácilmente mientras trabaja con él.

Es excelente para implementar redes convolucionales y trabajar en voz, visión y otros proyectos de aprendizaje profundo. Puede procesar más de 60 millones de imágenes en un día, por lo que sin duda es una herramienta adecuada también para proyectos de visión artificial.

4. Cuadernos de aprendizaje automático

Uno de los proyectos de aprendizaje profundo más populares en Github, Machine Learning Notebooks es un proyecto que lo ayuda a aprender los conceptos básicos del aprendizaje automático en Python. Tiene un código de muestra con soluciones a los ejercicios también. Tiene varios cuadernos Jupyter que le muestran los fundamentos del aprendizaje automático (y el aprendizaje profundo) en Python a través de TensorFlow y Scikit-Learn.

Los cuadernos de Jupyter son interactivos y lo ayudan a probar el código dentro del cuaderno. Son un producto de jupyter.org y son herramientas de código abierto.

La mayoría de los ejercicios presentes en este proyecto están disponibles en el libro Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Antes de comenzar a aprender de este proyecto, asegúrese de conocer TensorFlow y Scikit-Learn. Ambas son herramientas muy populares entre los profesionales del aprendizaje profundo y debe estar familiarizado con ellas antes de comenzar a trabajar en esta.

Puede que le resulte un poco difícil trabajar en algunos problemas compartidos en este proyecto, por lo que sería mejor obtener un curso de aprendizaje automático y obtener una experiencia de aprendizaje personalizada.

5. MXNet-Apache

MXNet es un marco de aprendizaje profundo de código abierto que lo ayuda a realizar prototipos de investigación rápidamente y flexibilidad para una producción rápida. Permite un entrenamiento distribuido escalable ya que tiene soporte para Horovod y Parameter Server. Está integrado en Python y admite varios lenguajes destacados, como C++, Julia, Clojure, Perl, R y Scala.

Otra razón de su gran popularidad es su extenso ecosistema de bibliotecas y herramientas para series temporales, procesamiento de lenguaje natural, visión artificial y otros. Algunas de esas herramientas y bibliotecas son GluconTS, GluconCV, D2L.ai y GluconNLP. Todas estas herramientas y bibliotecas lo ayudan en dominios específicos de aprendizaje profundo. Por ejemplo, GluconCV es un conjunto de herramientas para visión por computadora que le permite estimar poses y detectar objetos. Tiene una licencia Apache-2.0 y es uno de los elementos imprescindibles para cualquier profesional del aprendizaje profundo, así que asegúrese de familiarizarse con él mientras estudia el mismo.

Pago: Principales proyectos de aprendizaje automático en Github

6. rápido

fastai es una biblioteca para el entrenamiento simplificado y rápido de redes neuronales. Tiene soporte listo para usar para tabular, visión, filtrado colaborativo y modelos de texto. Este es uno de los proyectos de aprendizaje profundo en Github porque también ofrece tutoriales y guías sobre el uso de fast.ai.

Estar familiarizado con las bibliotecas y los marcos predominantes lo ayudará como profesional de aprendizaje profundo. Así que debes estar familiarizado con ellos. Este proyecto también tiene ejemplos de implementaciones y casos de uso de fast.ai para que pueda comprender fácilmente cómo aplicar esta biblioteca en proyectos del mundo real.

7. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) es un conjunto de herramientas de código abierto para aplicaciones de aprendizaje profundo. Puede combinar diferentes tipos de modelos destacados y realizarlos rápidamente. Algunos de esos tipos de modelos incluyen redes recurrentes, DNN de avance y CNN. Aplica aprendizaje SGD (descenso de gradiente estocástico) con paralelización automática y diferenciación entre servidores.

Tiene una licencia de código abierto y una de las mejores comunidades. CNTK encuentra aplicaciones en muchas industrias, y es posible que deba estar familiarizado con él para trabajar en algunos proyectos. Por lo tanto, sería mejor que se informara antes de ingresar al mercado. El kit de herramientas cognitivas de Microsoft también recibe actualizaciones constantes, por lo que no encontrará herramientas o implementaciones desactualizadas en él.

Lea también: Los mejores proyectos de Python en Github

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